Was macht ein AI Engineer?

Was ist ein AI Engineer?

Ein AI Engineer (Artificial Intelligence Engineer) ist ein Spezialist, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen konzentriert. Dabei nutzt er Methoden aus Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) und Datenwissenschaft, um Algorithmen zu entwickeln, die eigenständig lernen und intelligente Entscheidungen treffen können.

AI Engineers arbeiten an einer Vielzahl von Projekten, darunter:

• Automatisierung: Entwicklung von KI-basierten Systemen, die menschliche Aufgaben übernehmen, z. B. Chatbots im Kundenservice oder Roboter in der Industrie.
• Datenanalyse & Vorhersagen: Erstellung von Algorithmen zur Analyse großer Datenmengen, z. B. zur Erkennung von Betrug im Finanzsektor oder zur Vorhersage von Krankheitsverläufen in der Medizin.
• Computer Vision: Entwicklung von Systemen zur Bilderkennung, wie sie bei Gesichtserkennung, autonomen Fahrzeugen oder medizinischen Diagnosen eingesetzt werden.
• Natural Language Processing (NLP): Verarbeitung natürlicher Sprache für Anwendungen wie Sprachassistenten (z. B. Alexa, Siri) oder Übersetzungsprogramme.

Im Kern verbindet ein AI Engineer also Softwareentwicklung, Mathematik und Data Science, um intelligente Lösungen für reale Probleme zu schaffen.

Aufgaben eines AI Engineers

Der Arbeitsalltag eines AI Engineers ist vielfältig und umfasst verschiedene Phasen der KI-Entwicklung.
Dazu gehören:

Entwicklung von KI-Modellen

Eines der Hauptaufgabengebiete ist die Erstellung und das Training von Machine-Learning-Modellen. Hierfür werden große Datensätze genutzt, um Algorithmen zu entwickeln, die Muster erkennen und eigenständig Entscheidungen treffen können. Je nach Anwendungsbereich können verschiedene Modelle wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder Support Vector Machines (SVMs) zum Einsatz kommen.

Datenverarbeitung und -analyse

Daten sind der Treibstoff für KI-Modelle.
AI Engineers müssen:

• Daten aus verschiedenen Quellen sammeln (z. B. Datenbanken, APIs, Sensoren).
• Diese Daten bereinigen und aufbereiten (Daten enthalten oft Fehler, Duplikate oder unvollständige Einträge).
• Statistische Analysen durchführen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

Optimierung und Skalierung

KI-Modelle müssen nicht nur korrekt arbeiten, sondern auch effizient sein. AI Engineers optimieren Algorithmen, um die Rechenleistung zu reduzieren, die Genauigkeit zu verbessern und die Modelle für große Datenmengen skalierbar zu machen.

Integration von KI in bestehende Systeme

Viele Unternehmen haben bereits bestehende Softwarelösungen und möchten KI als zusätzlichen Baustein integrieren. AI Engineers entwickeln dafür Schnittstellen (APIs), um KI-Modelle in Web-Anwendungen, mobile Apps oder Unternehmenssoftware zu integrieren.

Zusammenarbeit mit anderen Teams

Ein AI Engineer arbeitet selten allein. Er ist Teil eines interdisziplinären Teams und arbeitet mit:

• Datenwissenschaftlern, die die statistischen Modelle entwickeln.
• Softwareentwicklern, die das KI-Modell in bestehende Systeme integrieren.
• Produktmanagern, die sicherstellen, dass das Modell einen Mehrwert für das Unternehmen liefert.

Welche Fähigkeiten braucht ein AI Engineer?

Ein AI Engineer benötigt sowohl technische als auch analytische Fähigkeiten, um komplexe KI-Modelle zu entwickeln und erfolgreich in bestehende Systeme zu integrieren. Eine der wichtigsten Kompetenzen ist die Programmierung, insbesondere in Sprachen wie Python oder Java, um Algorithmen zu implementieren und Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Ebenso sind fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik erforderlich, da Konzepte wie Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra und Optimierung die Grundlage vieler KI-Methoden bilden.
Neben dem technischen Know-how ist ein tiefes Verständnis für Daten essenziell. AI-Engineers müssen große Datenmengen analysieren, aufbereiten und interpretieren können, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dazu gehört auch ein gewisses Maß an Erfahrung mit Datenbanken und Cloud-Technologien, da viele KI-Anwendungen mit umfangreichen verteilten Daten arbeiten.
Doch nicht nur technisches Wissen ist gefragt. Problemlösungsfähigkeit und analytisches Denken spielen eine zentrale Rolle, da KI-Modelle nicht immer auf Anhieb erfolgreich sind. Ein AI Engineer muss in der Lage sein, Herausforderungen zu erkennen, verschiedene Lösungsansätze zu erarbeiten und Modelle kontinuierlich zu optimieren. Diese iterative Herangehensweise erfordert Experimentierfreude, Geduld und die Fähigkeit, aus Fehlern zu lernen.
Zusätzlich sind Kommunikationsfähigkeiten von großer Bedeutung. AI Engineers arbeiten eng mit verschiedenen Teams zusammen, darunter Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und Produktmanager. Sie müssen nicht nur Code schreiben, sondern auch in der Lage sein, technische Konzepte verständlich zu erklären und Ergebnisse klar zu präsentieren.
Insgesamt kombiniert der Beruf des AI Engineers technisches Fachwissen mit analytischen und kommunikativen Fähigkeiten. Wer sich für Daten, Algorithmen und innovative Technologien begeistert und gerne strukturiert sowie lösungsorientiert arbeitet, bringt die idealen Voraussetzungen für diese Karriere mit.

Wie wird man AI Engineer?

Der Weg zum AI Engineer ist vielfältig und bietet sowohl für Studierende als auch für Quereinsteiger spannende Möglichkeiten. Ein klassischer Einstieg erfolgt über ein Studium in Informatik, Mathematik, Data Science oder Ingenieurwissenschaften. Diese Fächer vermitteln wichtige Grundlagen in Programmierung, Statistik und Algorithmen, die für den Beruf unerlässlich sind. Doch nicht jeder AI Engineer hat einen akademischen Hintergrund in diesen Bereichen.
Viele erfolgreiche AI Engineers kommen über den Quereinstieg in das Feld. Wer sich für künstliche Intelligenz begeistert, kann sich die notwendigen Kenntnisse durch gezielte Weiterbildungen, Online-Kurse oder Bootcamps aneignen. Besonders gefragt sind praxisnahe Lernmethoden, die neben der Theorie auch den Umgang mit echten Projekten und Daten vermitteln.
Gotoitcareer hilft Quereinsteigern mit strukturierten Programmen und praxisorientierten Schulungen, sich das notwendige Wissen anzueignen und sich gezielt auf eine Karriere im KI-Bereich vorzubereiten. Denn neben dem Erlernen der theoretischen Grundlagen ist es wichtig, eigene Projekte umzusetzen, an Wettbewerben teilzunehmen oder Open-Source-Modelle zu analysieren und weiterzuentwickeln.
Zusätzlich können Zertifizierungen helfen, sich von anderen Bewerbern abzuheben. Zertifikate von renommierten Technologieanbietern zeigen, dass man über praxisnahe Fähigkeiten verfügt und mit modernen Tools arbeiten kann. Doch am wichtigsten ist die kontinuierliche Weiterbildung und der Ehrgeiz, denn KI-Technologien entwickeln sich rasant weiter.
Der Beruf des AI Engineers steht somit nicht nur Informatik-Absolventen offen. Wer neugierig ist, gerne Probleme löst und sich für Daten und Algorithmen begeistert, kann sich mit den richtigen Ressourcen und dem passenden Lernweg auch ohne klassischen IT-Hintergrund erfolgreich in diesem Bereich etablieren.