Machine Learning Engineer (Ingenieur für maschinelles Lernen)
Ein Machine Learning Engineer (ML Engineer), zu Deutsch Ingenieur für maschinelles Lernen (ML Ingenieur), ist eine Person in der IT-Branche, die sich auf die Erforschung, den Aufbau und das Design von selbstlaufenden KI-Systemen zur Automatisierung von Vorhersagemodellen konzentriert. Ingenieure für maschinelles Lernen entwerfen und erstellen die KI-Algorithmen, die in der Lage sind, zu lernen und Vorhersagen zu treffen, die das maschinelle Lernen (ML) definieren.
Ein Machine Learning Engineer arbeitet in der Regel als Teil eines größeren Data-Science-Teams und kommuniziert mit Datenwissenschaftlern, Administratoren, Datenanalysten, Dateningenieuren und Datenarchitekten. Je nach Größe des Unternehmens können sie auch mit Personen außerhalb ihres Teams kommunizieren, zum Beispiel mit IT-, Softwareentwicklungs-, Vertriebs- oder Webentwicklungsteams.
ML-Ingenieure fungieren als Brücke zwischen Datenwissenschaftlern, die sich auf statistische und modellbildende Arbeiten konzentrieren, und der Konstruktion von Systemen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI).
Der Ingenieur für maschinelles Lernen muss große Datenmengen bewerten, analysieren und organisieren, während er gleichzeitig Tests durchführt und Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen optimiert.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten
Die Hauptziele eines Machine Learning Engineer sind die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen und die Nachschulung von Systemen bei Bedarf. Die Zuständigkeiten variieren je nach Unternehmen, aber zu den üblichen Aufgaben gehören:
- Entwerfen von Machine-Learning-Systemen;
- Erforschung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen und -Tools;
- Auswahl geeigneter Datensätze;
- Auswahl geeigneter Methoden zur Datendarstellung;
- Identifizierung von Unterschieden in der Datenverteilung, die die Modellleistung beeinflussen;
- Überprüfen der Datenqualität;
- Umwandlung und Konvertierung von Data-Science-Prototypen;
- Durchführen statistischer Analysen;
- Durchführung von Tests zum maschinellen Lernen;
- Verwendung der Ergebnisse zur Verbesserung der Modelle;
- Schulung und Nachschulung von Systemen, falls erforderlich;
- Erweitern von Bibliotheken für maschinelles Lernen;
- Entwicklung von Anwendungen des maschinellen Lernens entsprechend den Kundenanforderungen.
Fähigkeiten und Qualifikationen
Um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, sollte eine Person Erfahrung mit den folgenden Fähigkeiten und Qualifikationen haben:
- Fortgeschrittene Mathematik- und Statistikkenntnisse, darunter lineare Algebra, Analysis und Bayes'sche Statistik;
- Fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Studiengang;
- Master-Abschluss in Studiengängen, die sich mit maschinellen Lernen, neuronalen Netze, Deep Learning oder verwandten Bereichen beschäftigen;
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Teamfähigkeit;
- Softwareentwicklungskenntnisse;
- Erfahrung in der Datenwissenschaft;
- Kodierung und Programmiersprachen, einschließlich Python, Java, C++, C, R und JavaScript;
- Erfahrung in der Arbeit mit ML-Frameworks;
- Erfahrung in der Arbeit mit ML-Bibliotheken und -Paketen;
- Verständnis von Datenstrukturen, Datenmodellierung und Softwarearchitektur;
- Kenntnisse in der Computerarchitektur.
Machine Learning Engineer versus Data Scientists
Die Aufgaben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen und eines Datenwissenschaftlers sind ähnlich, da beide Positionen in der Regel mit großen Datenmengen arbeiten, bestimmte Qualifikationen erfordern und ähnliche Technologien verwenden. Während sich ML-Ingenieure jedoch auf die Erstellung und Verwaltung von KI-Systemen und Vorhersagemodellen konzentrieren, gewinnen Datenwissenschaftler aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Datensätzen.
Ein Datenwissenschaftler ist für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datensätze verantwortlich. Die großen Datenmengen werden verwendet, um Hypothesen zu entwickeln, Rückschlüsse zu ziehen und Kunden- oder Markttrends zu analysieren. Diese Position erfordert den Einsatz fortschrittlicher Analysetechnologien, einschließlich prädiktiver Modellierung (Predictive Modeling) und maschineller Lernverfahren, sowie Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Cluster-Analyse und Visualisierung.
Zu den weiteren grundlegenden Aufgaben eines Datenwissenschaftlers gehört die Verwendung verschiedener Arten von Analyse- und Berichts-Tools, um Muster, Trends und Beziehungen in Datensätzen zu erkennen.
Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler arbeiten eng zusammen, und beide benötigen ausreichende Kenntnisse im Bereich Datenmanagement.
