Future Jobs: Als Machine Learning Engineer die Industrie mit KIs revolutionieren

Die Herausforderungen eines Machine Learning Engineers
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Future Jobs: Als Machine Learning Engineer die Industrie mit KIs revolutionieren

Die Dig­i­tal­isierung, die weltweite Ver­net­zung und der ras­ante tech­nol­o­gis­che Fortschritt haben den Arbeits­markt in den let­zten Jahren ordentlich verän­dert. Als junger Men­sch ist es gut möglich, dass Du bald einen Job ausüb­st, von dem Deine Eltern und Lehrer noch gar nicht wussten, dass es ihn ein­mal geben wird. Hast Du aus­geze­ich­nete Pro­gram­mier­skills? Fühlst Du Dich in der Sta­tis­tik zu Hause? Weißt Du mit großen Daten­men­gen umzuge­hen? Dann hast Du die besten Voraus­set­zun­gen für einen der zukun­ft­strächtig­sten und uner­set­zlich­sten Jobs in der Indus­trie. Als Machine Learn­ing Engi­neer arbeitest Du an der Spitze der KI-Tech­nolo­gien und entwick­elst Sys­teme, die eigen­ständig ler­nen und Wis­sen anwen­den.

Kün­stliche Intel­li­gen­zen sind schon heute Teil unseres All­t­ags. Prak­tisch alle Indus­trien wer­den in der näch­sten Zeit ver­stärkt kün­stliche Intel­li­gen­zen und maschinelles Ler­nen ein­set­zen. Autonome Fahrzeuge und smarte Verkehrssys­teme kom­men immer näher, das Einkauf­ser­leb­nis für Händler und Kon­sumenten wird intel­li­gen­ter und die mächtige Kom­mu­nika­tions- und IT-Branche ist die Speer­spitze dieser Entwick­lung. Jedes Unternehmen, das einen Kun­denser­vice hat, wird sich von KIs in Form von automa­tisiert­er Beratung helfen lassen. Regierun­gen und Gesund­heit­sträger set­zen eben­falls auf die wach­senden Intel­li­gen­zen der Maschi­nen. Keine Frage, dass die Zukun­ft der Dig­i­tal­isierung den KIs gehört.

Was ist Machine Learning?

Machine Learn­ing (oder maschinelles Ler­nen) ist eine Unterkat­e­gorie im Bere­ich der kün­stlichen Intel­li­gen­zen. Hier­bei wer­den Com­put­er pro­gram­miert, riesige Daten­men­gen zu ver­ar­beit­en und Algo­rith­men zu nutzen, um sich selb­st mit diesen Infor­ma­tio­nen zu trainieren, daraus zu ler­nen und Voraus­sagen zu machen. Frühe AI-Pro­gramme, wie IBMs Deep Blue, das 1997 erst­mals einen men­schlichen Schachmeis­ter besiegte, waren noch abhängig von men­schlich­er Pro­gram­mierung und vorgegebe­nen Regel­sys­te­men. Heutige KIs kön­nen anhand der vorhan­de­nen Dat­en eigen­ständig Muster erken­nen und sel­ber die Regeln dafür erschließen. Einige Anwen­dungs­beispiele für Machine Learn­ing Sys­teme sind automa­tisierte Erken­nun­gen von Sprach­dat­en, Gesichtern und Objek­ten sowie Über­set­zun­gen.

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Die Herausforderungen eines Machine Learning Engineers

Als Machine Learn­ing Engi­neer bist Du mehr als ein Soft­ware-Entwick­ler oder ein Date­n­an­a­lyst. Um diesen Future Job meis­tern zu kön­nen, musst Du Dich nicht bloß mit den inter­nen Pro­gram­men des jew­eili­gen Unternehmens ausken­nen, son­dern gesamte Ver­sorgungsnet­zw­erke durch­blick­en kön­nen. Stell Dir vor, Du arbeitest für eine Han­dels­kette, die ihrer Kund­schaft ein smartes Coupon­sys­tem bieten will. Jed­er Kunde soll Gutscheine auf sein Smart­phone erhal­ten, die genau die Pro­duk­te anpreisen, die ihn am meis­ten inter­essieren. Ein Date­n­an­a­lyst würde hier­für Verkaufs­dat­en sam­meln, eine Tren­d­analyse machen und basierend darauf Verteilungsstrate­gien entwick­eln. Als Machine Learn­ing Engi­neer würdest Du hinge­gen ein ganzes automa­tisiertes Coupon-Erstel­lungssys­tem pro­gram­mieren, das von alleine her­aus­find­et, wer welche Coupons am ehesten benutzen wird. Damit dies funk­tion­iert, brauchst Du den Durch­blick des gesamten Umfeldes: Inven­tar, Kat­a­log, Preis­struk­turen, Auf­tragsab­wick­lung, Rech­nungssys­tem und natür­lich die involvierten Soft­waresys­teme.

Als Machine Learn­ing Engi­neer sind Deine Haup­tauf­gaben nicht unbe­d­ingt maschinelle Ler­nal­go­rith­men nachzu­vol­lziehen, son­dern eher die Beziehun­gen verzah­n­ter Sys­teme zu ver­ste­hen und saubere Soft­ware zu schreiben, die sich in solche Net­zw­erke inte­gri­eren kann.

Wie wird man Machine Learning Engineer?

Für diesen anspruchsvollen Future Job brauchst Du eine Menge Zeit zum Ler­nen und Üben. Stu­di­engänge in Infor­matik, Mathe und Sta­tis­tik sind empfehlenswert und es gibt gezielte Kurse für Machine Learn­ing. Viele Ressourcen find­est Du aber auch im Inter­net. Die Her­aus­forderung ist, dass Du Dir ein bre­ites Skillset antrainieren musst. Dazu gehören: Infor­matik­grund­la­gen und Pro­gram­mierken­nt­nisse, Wahrschein­lichkeit­srech­nung und Sta­tis­tik, Daten­mod­el­lierung und Eval­u­a­tion, Anwen­dung von Machine Learn­ing Algo­rith­men und Pro­gramm­bib­lio­theken, Soft­ware-Engi­neer­ing und Sys­temde­sign.

Die Beloh­nung für solch eine umfan­gre­iche Aus­bil­dung ist, dass Du fit für einen der begehrtesten Jobs über­haupt bist. Eine aktuelle Studie in den USA hat Machine Learn­ing Engi­neer als den besten Job 2019 ermit­telt, wenn es um Nach­frage, Bezahlung und Zukun­ftspoten­zial geht.

Welcher Future Job passt zu Dir?

Bist Du bere­it, Dich den Anforderun­gen zu stellen, die eine Lauf­bahn als Machine Learn­ing Engi­neer von Dir ver­lan­gen? Wenn Du Dir noch nicht ganz sich­er bist, welche dig­i­tale Kar­riere für Dich die richtige ist, dann bewege Dich schle­u­nigst zum Future Jobs Find­er von Voda­fone. Klicke Dich durch einen ein­fachen Test mit Fra­gen zu Deinen Fähigkeit­en und finde im Nu her­aus, wo Deine beru­fliche Zukun­ft liegt!

Welch­er Aspekt des Machine Learn­ing begeis­tert Dich am meis­ten? Wo siehst Du die größten Zukun­ftspoten­ziale? Beteilige Dich an der Diskus­sion in den Kom­mentaren!

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