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

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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