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Was macht eigentlich ein KI Entwickler?

Inhalt

KI-EntwicklerInnen bzw. KI-IngenieurInnen sind heiß begehrt

KI-EntwicklerInnen sind sehr gefragt und das aus gutem Grund. Künstliche Intelligenz hat scheinbar unendliches Potenzial, Aufgaben zu verbessern und zu vereinfachen, die üblicherweise von Menschen erledigt werden, darunter Spracherkennung, Bildverarbeitung, Geschäftsprozessmanagement und sogar die Diagnose von Krankheiten. Wenn du bereits technisch veranlagt bist und einen Hintergrund in der Software-Programmierung hast, willst du vielleicht eine lukrative KI-Karriere in Betracht ziehen und wissen, wie man ein/e KI-EntwicklerIn wird.

Grundsätzlich ist Künstliche Intelligenz (KI) (oder Artificial Intelligence auf Englisch) die Fähigkeit eines Computersystems, menschliches Verhalten zu imitieren.

Bei künstlicher Intelligenz lernen Maschinen aus vergangenen Daten und aktuellen Handlungen, die „positiv“ oder „negativ“ sind. Mit diesen neuen Informationen ist die Maschine in der Lage, Korrekturen an sich selbst vorzunehmen, damit „negative“ Ereignisse bzw. Probleme nicht wieder auftauchen, sowie alle notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um neue Eingaben zu verarbeiten.

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Aufgaben von KI-EntwicklerInnen bzw. KI-IngenieurInnen

Ein/e KI-IngenieurIn erstellt KI-Modelle unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und neuronalen Netzwerken für „Deep Learning“, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen verwendet werden können. Diese IngenieurInnen erstellen „schwache“ oder „starke“ KIs, je nachdem, welche Ziele sie erreichen wollen.

KI-EntwicklerInnen haben ein fundiertes Verständnis von Programmierung, Softwaretechnik und Datenwissenschaft. Sie verwenden verschiedene Tools und Techniken, um Daten zu verarbeiten sowie KI-Systeme zu entwickeln und zu warten.

Sie sind in erster Linie für die Implementierung von maschinellem Lernen verantwortlich, einem Prozess, bei dem künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um eine bestimmte Aufgabe automatisch auszuführen, ohne sie explizit dafür zu programmieren. Künstliche Intelligenz wird derzeit von vielen Unternehmen und Organisationen für verschiedene Zwecke genutzt, insbesondere zur Rationalisierung von Abläufen und Prozessen. Daher haben KI-EnticklerInnen eine Vielzahl von verschiedenen Aufgabenbereichen, wie z.B.:

Software entwerfen

KI-IngenieurInnen sollten über fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens verfügen, einschließlich der Erstellung und Validierung von Modellen. Sie entscheiden auch, ob ein Modell für den Einsatz bereit ist und ob es beibehalten oder ersetzt werden muss. Das ultimative Ziel von KI ist nicht nur, Maschinen zu schaffen, die lernen können, sondern vor allem, Maschinen zu schaffen, die zur Selbstanalyse fähig sind.

Erstellen und Bereitstellen von KI-Algorithmen

KI-basierte Systeme laufen auf Basis von Algorithmen. Diese intelligenten Algorithmen, kombiniert mit iterativer Verarbeitung, ermöglichen es der Software, selbständig zu lernen. KI-IngenieurInnen schreiben die Codes, die eine KI-Maschine benötigt, um zu funktionieren. Die Codierung ist der schwierigste Teil der Entwicklung eines KI-basierten Systems. Der/ die IngenieurIn muss die Anforderungen des Produkts verstehen sowie welche Logik oder welcher Algorithmus angewendet werden soll, bevor er bzw. sie den Code schreibt.

Aufbau einer Infrastruktur für Data Science

KI wird häufig bei der Datenextraktion und -analyse eingesetzt. KI-Software-IngenieurInnen stellen sicher, dass die Umgebungen, die während der Entwicklung des Produkts geschaffen werden, nach der Fertigstellung des Produkts einfach repliziert und verwaltet werden können. Sie sind auch für die Einrichtung und Verwaltung der Produktion und Entwicklung der KI-Infrastruktur verantwortlich. Hardware-KI-IngenieurInnen hingegen sind für den Zusammenbau, die Einrichtung und die Konfiguration der Maschine verantwortlich, damit diese ordnungsgemäß funktioniert.

Analysieren von Daten

IngenieurInnen sammeln Daten und lassen sie gegen Algorithmen des maschinellen Lernens laufen, um häufige „Fallstricke“ zu identifizieren. Sie arbeiten mit DatenwissenschaftlerInnen und -architektInnen sowie GeschäftsanalystInnen zusammen, um sicherzustellen, dass das Analyse-Backend den Geschäftszielen entspricht. KI-IngenieurInnen sind dafür verantwortlich, mit dem Statu Quo auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz auf dem Laufenden zu bleiben. Für IngenieurInnen, die an großen Projekten arbeiten, ist die Arbeit mit Big Data die Norm. Die Datenanalyse wird verwendet, um Lösungen für verschiedene Probleme zu finden.

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Langugage Processing - NLP)

NLP ist das Fachgebiet, das sich mit der Verbesserung der Kommunikationsfähigkeit von Menschen und Computern/Maschinen beschäftigt. Das Ziel ist es, die Art und Weise zu verbessern, wie Maschinen auf die menschliche Stimme oder Befehle reagieren. Genau wie beim maschinellen Lernen nutzt NLP große Datenmengen und Algorithmen, um zu arbeiten. Prominente Beispiele für NLP sind Sprachassistenten wie Siri und Alexa. Diese Technologie ist darauf ausgelegt, ein tieferes Verständnis der menschlichen Sprache zu erlangen, bis ein Punkt erreicht ist, an dem die Maschine ableiten kann, was eine Person möchte, wenn ihr ein völlig neuer Satz von Befehlen oder Anfragen präsentiert wird.

Bildverarbeitung

Mit Bildverarbeitungsalgorithmen können Maschinen und Roboter analysieren, was sie sehen, und entsprechend reagieren. Aus der Sicht des Ingenieurs bedeutet dies, dass Maschinen strukturelle Probleme und andere Probleme in jedem Fertigungs- oder Produktionsprozess erkennen können. KI wird weiterhin eine bedeutende Rolle im Ingenieurbereich spielen. Zudem werden KI-IngenieurInnen nicht nur in der IT-Branche, sondern auch in anderen Sektoren wichtige Treiber für Veränderungen und Innovationen sein.

Jobangebote für KI-EntwicklerInnen beinhalten demnach meist folgende Punkte:

Koordinierung mit anderen Teammitgliedern

Erstellen und Verwalten des KI-Entwicklungsprozesses und der gesamten Infrastruktur des Produkts

Durchführen von statistischen Analysen und Interpretieren der Ergebnisse, damit diese als Entscheidungshilfe für das Unternehmen dienen können

Automatisieren wichtiger Infrastrukturen für das Data-Science-Team

Entwicklung von Infrastrukturen für die Datentransformation und -eingabe

Erstellen von KI-Modellen

Erläuterung der Nützlichkeit der erstellten KI-Modelle für eine Vielzahl von Personen im Unternehmen, einschließlich Stakeholder (u.a. Data Engineers) und Produktmanager

Umwandlung der maschinellen Lernmodelle in APIs, mit denen andere Anwendungen interagieren können

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juucy

Machine Learning Engineer

Wichtige Skills von KI-EntwicklerInnen bzw. KI-IngenieurInnen

Ein/e KI-IngenieurIn sollte die Skills eines Data Scientist haben. Er oder sie muss über ein gewisses Maß an Fachwissen in Statistik und sogar Mathematik verfügen. Doch das ist nur der Anfang.

Ein/e KI-EntwicklerIn muss auch sowohl traditionelle (Wasserfall) als auch agile Ansätze im Lebenszyklus der Softwareentwicklung verstehen, einschließlich kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Lieferung und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD). Er bzw. sie sollte darüber hinaus verschiedene Testverfahren verstehen, einschließlich testgetriebener Entwicklung und verhaltensgetriebener Entwicklung.

Zudem muss ein/e KI-IngenieurIn verstehen, wie maschinelles Lernen in diese Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung passt. Anders ausgedrückt: Ein/e KI-Ingenieur/in muss wissen, wie er oder sie die agilen Prozesse in einer IT-Organisation mit Hilfe von maschinellem Lernen verbessern kann.

Einige der notwendigen Skills für KI-IngenieurInnen sind die Folgenden:

Programmierfähigkeiten

Die erste Fähigkeit, die man braucht, um ein/e KI-IngenieurIn zu werden, ist das Programmieren. Um sich in der KI zurechtzufinden, ist es wichtig, Programmiersprachen wie Python, R, Java und C++ zu lernen, um Modelle zu erstellen und zu implementieren.

Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Um verschiedene KI-Modelle zu verstehen und zu implementieren - wie z. B. Hidden Markov-Modelle, Naive Bayes, Gaußsche Mischmodelle und lineare Diskriminanzanalyse - sollttes du über detaillierte Kenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik verfügen.

Spark und Big-Data-Technologien

KI-IngenieurInnen arbeiten mit großen Datenmengen, bei denen es sich um Streaming- oder Echtzeitdaten auf Produktionsebene in Terabyte- oder Petabyte-Größe handeln kann. Für solche Daten benötigen diese IngenieurInnen Kenntnisse über Spark und andere Big-Data-Technologien, um sie sinnvoll nutzen zu können. Neben Apache Spark kann man auch andere Big-Data-Technologien wie Hadoop, Cassandra und MongoDB verwenden.

"Ich hasse Gehaltsverhandlungen. Es ist wirklich hilfreich, im Voraus Informationen über das Gehaltspaket zu erhalten."

Lea - Eingestellt über juucy

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Algorithmen und Frameworks

Wenn du verstehst, wie Algorithmen für maschinelles Lernen wie lineare Regression, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine und andere funktionieren, kannst du maschinelle Lernmodelle problemlos implementieren. Um KI-Modelle mit unstrukturierten Daten zu erstellen, solltest du außerdem Deep-Learning-Algorithmen (wie ein Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network und Generative Adversarial Network) verstehen und mithilfe eines Frameworks implementieren. Einige der in der künstlichen Intelligenz verwendeten Frameworks sind PyTorch, Theano, TensorFlow und Caffe.

Kommunikation und Problemlösungsfähigkeiten

KI-IngenieurInnen müssen richtig kommunizieren, um ihre Produkte und Ideen den Stakeholdern zu präsentieren. Sie sollten auch über ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten verfügen, um Hindernisse für die Entscheidungsfindung zu beseitigen und hilfreiche Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.

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Typischer Hintergrund von KI-EntwicklerInnen bzw. KI-IngenieurInnen

Eine KI-EntwicklerIn hat normalerweise einen Abschluss in Mathematik mit Schwerpunkt auf Statistik, Wahrscheinlichkeit, Logik, und Algorithmen.

Alternativ ist ein Abschluss in Physik, Ingenieurwesen oder Robotik wünschenswert. Ein weiterer möglicher Ausbildungsweg ist ein BSc in Computer Science, gefolgt von einem MSc in Computer Engineering und einer weiteren Spezialisierung in KI-bezogenen Disziplinen auf PhD-Ebene.

In letzter Zeit erlebt der Bereich der KI ein rasantes Wachstum und es gibt viel mehr Nachfrage als Angebot. Deshalb beginnen große Universitäten, diese Marktnachfrage mit neuen Kursen und Abschlüssen aufzugreifen, sogar auf BSc-Ebene. Auf der BSc-Ebene werden die Kurse häufig als Computer Science (Artificial Intelligence) aufgeführt. Auf der MSc-Ebene gibt es mehr Spezialisierung, wie AI und Visual Computing, Cybersecurity und AI und andere spezialisiertere Kurse.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist ein sich entwickelndes Spezialgebiet, die welches einen großen Einfluss auf den Gesamterfolg einer Organisation haben kann. Das liegt daran, dass Fachleute aus der Informationstechnologie, die sich für eine Karriere in der KI entscheiden, fortschrittliche maschinelle Lernmodelle entwickeln können, die die Fähigkeit haben, wertvolle Empfehlungen und Einblicke in zukünftige Probleme oder Entscheidungen zu geben. Laut gehalt.de verdienen KI-EntwicklerInnen bzw. KI-IngenieurInnen in Deutschland durchschnittlich 61.176€ pro Jahr. Somit sind KI-EntwicklerInnen begehrter denn je und sehen sich einem vielseitigen Aufgabenspektrum gegenüber. Auf juucy suchen hunderte von Unternehmen nach Top Notch KI-SpezialistInnen – lass dich über deinem Wunschgehalt abwerben 💸💸

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