Ausbildungsberuf

Zugang zur Tätigkeit

Vorausgesetzt wird ein abgeschlossenes grundständiges Studium der Künstlichen Intelligenz.

Führungspositionen, spezialisierte Aufgabenstellungen oder Tätigkeiten in Wissenschaft und Forschung erfordern meist ein Masterstudium, ggf. auch die Promotion oder Habilitation.

Anerkennung von ausländischen Qualifikationen

Die Tätigkeit als KI-Engineer ist nicht reglementiert.

Um mit einem im Ausland erworbenen Abschluss in diesem Beruf zu arbeiten, ist keine berufliche Anerkennung notwendig. Jedoch besteht die Möglichkeit, für ausländische Hochschulabschlüsse eine individuelle Zeugnisbewertung durch die Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) zu beantragen. Diese kann für Bewerbungen auf dem deutschen Arbeitsmarkt hilfreich sein.

Weiterführende Informationen zu Leben und Arbeiten in Deutschland:

• Hotline Arbeiten und Leben in Deutschland - zentrale Informations-Hotline des Bundesamts für Migration und Flüchtlinge (BAMF) und der Bundesagentur für Arbeit (BA)

• Für Menschen aus dem Ausland - Ein Informationsangebot der Bundesagentur für Arbeit

• Zentrale Auslands- und Fachvermittlung der Bundesagentur für Arbeit

• Make it in Germany - Das Willkommensportal der Fachkräfte-Offensive für internationale Fachkräfte

Aufgaben und Tätigkeiten kompakt

KI-Engineers entwickeln und optimieren verschiedene KI-Produkte und -Services. In vielen Fällen arbeiten sie dabei in interdisziplinären Teams und kommunizieren mit Data-Analysten und -Analystinnen, Softwareentwicklern und -entwicklerinnen und Fachexperten und -expertinnen, um gemeinsam an komplexen Projekten zu arbeiten. Im Rahmen von Big Data sammeln und bereinigen sie Daten, die als Grundlage für die künstliche Intelligenz dienen. Ein weiterer wesentlicher Teil ihrer Arbeit besteht darin, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu trainieren, damit Computer eigenständig Aufgaben bewältigen können. Neben den technischen Aspekten berücksichtigen KI-Engineers auch die ethischen Herausforderungen von künstlicher Intelligenz, um zu gewährleisten, dass ihre Modelle und Systeme gerecht, sicher und transparent für die Nutzer/innen sind.

Aufgaben und Tätigkeiten (Beschreibung)

Worum geht es?

KI-Engineers entwickeln komplexe intelligente Systeme, die Informationen verarbeiten, Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. Dazu nutzen sie beispielsweise künstliche neuronale Netzwerke.

Von Datensätzen und Algorithmen bis zur künstlichen Intelligenz

Daten sind wie Rohstoffe für die künstliche Intelligenz, daher sammeln und bereinigen KI-Engineers große Datensätze, die Informationen aus verschiedenen Quellen enthalten können, wie Texte, Bilder, Videos oder Zahlen. Sie entwickeln beispielsweise Empfehlungssysteme für Streamingdienste. Hierfür benötigen KI-Engineers Informationen über das Verhalten der Nutzer, um personalisierte Empfehlungen zu generieren. Diese sogenannten Algorithmen sind das Herzstück ihrer Arbeit und können für verschiedene Services eingesetzt werden: z.B. eine Sicherheitsanwendung, die Gesichter in Bildern oder Videos identifiziert, um mögliche Bedrohungen erkennen zu können.

Wenn Computer lernen wie Menschen

Ein großer Teil der Arbeit von KI-Engineers besteht darin, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu trainieren, die Computer dazu befähigen, Aufgaben eigenständig zu lösen. Beispielsweise trainieren sie solche Modelle, damit diese medizinische Bilder selbstständig analysieren und Anomalien oder Krankheiten schnell und effizient erkennen. KI-Engineers müssen dabei auch auftretende Fehler beheben und die KI-Systeme laufend optimieren, so lange bis die Systeme Ergebnisse in ausreichend guter Qualität liefern. Wenn ein Modell nicht die gewünschten Ergebnisse ausgibt, müssen sie den Code überprüfen, Parameter anpassen und das Training mehrfach wiederholen.

Ethik und Verantwortung

KI-Engineers fokussieren sich nicht ausschließlich auf die technischen Aspekte der KI-Produkte und -Services. Wenn sie beispielsweise ein autonomes Fahrzeug entwickeln, gewährleisten sie, dass das Auto reibungslos auf der Straße funktioniert und den gesetzlichen Vorschriften entspricht. Darüber hinaus müssen KI-Engineers bei ihrer Arbeit mit der künstlichen Intelligenz die ethischen Herausforderungen berücksichtigen, die mit dieser Technologie verbunden sind. Ihre Arbeit kann das Leben der Menschen auf vielfältige Weise beeinflussen. Deshalb stellen sie sicher, dass ihre Modelle und Systeme möglichst gerecht, sicher und transparent sind.

Aufgaben und Tätigkeiten im Einzelnen

Entwicklung, Training, Optimierung und Sicherheit

• Projekte zur Entwicklung effektiver und zuverlässiger KI-Produkte und -Services planen und durchführen

• Sammeln und Bereinigen von großen Datensätzen (Big Data), die Informationen aus verschiedenen Quellen enthalten können, wie Texte, Bilder, Videos oder Zahlen

• Deep-Learning-Algorithmen programmieren, z.B. für Empfehlungssysteme von Streamingdiensten oder Gesichtserkennung in der Sicherheitstechnik

• Modelle für maschinelles Lernen trainieren, z.B. Diagnose per Künstlicher Intelligenz

• Fehler beheben und KI-Systeme für optimale Ergebnisse laufend verbessern, ggf. Code überprüfen, Parameter anpassen und Training vielfach wiederholen

• KI-Produkte und -Services an gesetzliche Vorschriften anpassen

• ethische Herausforderungen berücksichtigen, welche künstliche Intelligenz mitbringt; Modelle und Systeme möglichst gerecht, sicher und transparent entwickeln

Organisation, Koordination, Schulung und Beratung

• Managementaufgaben im IT-Bereich wahrnehmen, Mitarbeiter/innen führen und anleiten

• qualifizierte Dienstleistungen wie beispielsweise Consulting, Benutzerservice und Schulung bereitstellen

• Anwender von KI-Produkten und -Services schulen

Wissenschaftliche Forschung und Lehre (i.d.R. nach Masterabschluss und ggf. Promotion)

• an Forschungsvorhaben mitwirken

• Vorlesungen und Seminare vorbereiten bzw. abhalten, Unterricht nachbereiten, ggf. Prüfungen abnehmen

• Forschungsberichte verfassen

Verdienst/Einkommen

Beispielhafte tarifliche Bruttogrundvergütung (monatlich): € 5.103 bis € 6.450

Quelle:

Tarifsammlung des Bayerischen Staatsministeriums für Familie, Arbeit und Soziales

Hinweis: Diese Angaben dienen der Orientierung. Ansprüche können daraus nicht abgeleitet werden.

Verdienst/Einkommen

Das Einkommen von Arbeitnehmern und Arbeitnehmerinnen hängt von der Aus- und Weiterbildung, Berufserfahrung und Verantwortlichkeit ab, aber auch von den jeweiligen Anforderungen des Berufs, von Branche, Region und Betrieb. Die Höhe richtet sich in tarifgebundenen Betrieben nach tarifvertraglichen Vereinbarungen. Nicht tarifgebundene Betriebe können ihre Mitarbeiter/innen in Anlehnung an entsprechende Tarifverträge entlohnen.

Weitere Informationen über Einkommensmöglichkeiten:

• Entgeltatlas der Bundesagentur für Arbeit

• LohnSpiegel.de

• WSI-Tarifarchiv

Tätigkeitsbezeichnungen

• KI-Engineer

Auch übliche Berufsbezeichnungen/Synonyme

• KI-Entwickler/in

• KI-Ingenieur/in

Berufsbezeichnungen in englischer Sprache

• AI Developer (m/f)

• AI Engineer (m/f)

Berufsbezeichnung in französischer Sprache

• Ingénieur/Ingénieure en intelligence artificielle

Arbeitsorte

KI-Engineers arbeiten in erster Linie

• in Büroräumen

• in IT-Labors

Darüber hinaus arbeiten sie ggf. auch

• in Schulungs- und Besprechungsräumen

• beim Kunden

• im Homeoffice bzw. mobil

Arbeitssituation

KI-Engineers gehen bei der Entwicklung und Programmierung von Systemen der künstlichen Intelligenz analytisch und methodisch durchdacht vor. Wenn sie Algorithmen für innovative Anwendungen entwerfen bzw. optimieren, sind Genauigkeit und Konzentration, aber auch Kreativität und Einfallsreichtum gefragt. Durchhaltevermögen beweisen sie u.a. beim Trainieren bzw. Testen der Entwicklungen sowie bei der teilweise langwierigen Fehlersuche und -behebung. Führen sie als Projektleiter/in ein Team, so benötigen sie Führungskompetenz, Organisations- und Planungsfähigkeit. In der Lehre an Hochschulen wenden sie zudem pädagogische sowie fachdidaktische Kenntnisse an und messen die Qualität ihrer Lehre an den Fortschritten und Rückmeldungen der Studierenden. Wenn sie an internationalen Tagungen teilnehmen oder in internationalen Projektteams mitarbeiten, sind interkulturelle Kompetenz und gute Englischkenntnisse von Vorteil.

KI-Engineers entwerfen oder optimieren KI-Produkte und -Services u.a. mithilfe verschiedener Entwicklungsumgebungen, Datenbanken und Machine-Learning-Anwendungen am Computer. Sie arbeiten vorwiegend in Büroräumen oder IT-Labors. In Besprechungsräumen oder beim Kunden präsentieren sie Ergebnisse ihrer Arbeiten, z.B. mithilfe von Laptop und Beamer. In Unterrichtsräumen halten sie Seminare und Vorlesungen ab.

Arbeitsbedingungen im Einzelnen

• Verantwortung für Personen (z.B. Mitarbeiter/innen anleiten und führen; Studierende unterrichten und betreuen)

• Verantwortung für Sachwerte (z.B. in Wissenschaft und Forschung auf den effizienten Einsatz der Forschungsmittel achten)

• Bildschirmarbeit (z.B. Softwarestrukturen für KI-Anwendungen entwerfen)

• Arbeit in Büroräumen (z.B. Forschungsprojekte planen und konzipieren)

• Arbeit in Unterrichts-/Schulungsräumen (z.B. Lehrveranstaltungen in Hörsälen oder Seminarräumen abhalten)

Arbeitsgegenstände/Arbeitsmittel

Computertechnik und Software, z.B.: KI-Frameworks, verschiedene Entwicklungsumgebungen, Datenbanken, Cloud-Plattformen, Machine-Learning-Anwendungen, Big-Data-Tools, Software zur verteilten Versionsverwaltung, Projektmanagement-Software, Visualisierungs- und Analyse-Software

Unterlagen, z.B.: Lastenhefte, Hard- und Software-Dokumentationen, Fachliteratur (z.T. auf Englisch), Rechtsvorschriften (z.B. Datenschutzbestimmungen)

Büroausstattung und Präsentationsmittel, z.B.: PC, Internetzugang, Telefon, Laptop, Beamer, Flipchart

Arbeitsbereiche/Branchen

KI-Engineers finden Beschäftigung

• in System- und Softwarehäusern für KI-gesteuerte Produkte und Services

• bei Beratungsunternehmen für KI und Datenanalyse

• in der Forschung und Entwicklung

Branchen im Einzelnen

• Softwareentwicklung, -bereitstellung

  • Programmierungstätigkeiten a. n. g.

  • Entwicklung und Programmierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

  • Verlegen von sonstiger Software

• Informationsdienstleistungen

  • Web-Suchportale

• IT-Dienstleistungen

  • Erbringung von Beratungsleistungen auf dem Gebiet der Informationstechnologie

  • Erbringung von sonstigen Dienstleistungen der Informationstechnologie

• Informations-, Telekommunikationstechnik

  • Herstellung von Datenverarbeitungsgeräten und peripheren Geräten

  • Herstellung von Geräten der Unterhaltungselektronik

Weiterbildung (berufliche Anpassung)

Anpassungsweiterbildung hilft, das berufliche Wissen aktuell zu halten und an neue Entwicklungen anzupassen (z.B. in den Bereichen Softwareentwicklung, Programmierung, Software-Qualitätssicherung, Informations- und Kommunikationstechnik, Automatisierungstechnik).

Darüber hinaus können sich Trends wie der Einsatz von AIOps-Technologien oder die Konzeption smarter IT-Systeme für Anwendungen der digitalisierten Arbeitswelt (Industrie 4.0) zu wichtigen Weiterbildungsthemen für KI-Engineers entwickeln. Technologien im Bereich Edge Computing bieten ebenso Weiterbildungspotenzial wie das Thema Quantencomputing.

Weiterbildung (beruflicher Aufstieg)

Bachelorabsolventen können ihre Berufs- und Karrierechancen durch ein weiterführendes Studium ausbauen, z.B. im Studienfach Künstliche Intelligenz, Softwaretechnik oder Informatik.

Eine Promotion ist in der Regel für eine wissenschaftliche Laufbahn an der Hochschule erforderlich, für die Berufung zum Hochschulprofessor bzw. zur Hochschulprofessorin benötigt man in der Regel eine Habilitation . Die Promotion erleichtert ggf. auch in der Privatwirtschaft, im Bereich der Forschung und in der öffentlichen Verwaltung den Zugang zu gehobenen beruflichen Positionen.

Stellen- und Bewerberbörsen

• BTC-ECHO

• Computerwoche.de

• developer media jobs

• Digital Business Cloud

• get in {IT}

• golem

• heise jobs

• ictjob.de

• informatik-personal.de

• itjobs.rocks

• IT-Positionen.de

• IT-Treff

• job-box

• Programmierer-Jobboerse.de

Trends

AIOps: Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) verbindet durch Künstliche Intelligenz separate IT-Tools zu einer automatisierten IT-Betriebsplattform. Dabei werden Machine Learning und Big Data genutzt, um die Überwachung von IT-Infrastrukturen zu automatisieren und zu optimieren. Mithilfe von Echtzeit-Datenanalysen ermöglicht AIOps die automatisierte Identifikation von Problemen sowie die selbstständige Überprüfung und Behebung von Störungsfällen. AIOps-Plattformen schaffen es dadurch, IT-Personal zu entlasten und Systeme rund um die Uhr zu überwachen. Fach- und Führungskräfte im Tätigkeitsfeld IT-Administration werden sich mit AIOps-Technologien auseinandersetzen und Wege finden, mithilfe von Künstlicher Intelligenz den IT-Betrieb zu optimieren.

Quantencomputing

Quantencomputer können um ein Vielfaches schneller sein als aktuelle Spitzencomputer und könnten in Zukunft Probleme lösen, zu denen herkömmliche Computer nicht in der Lage sind oder sehr viel länger benötigen. Quantencomputing soll künftig z.B. dabei helfen, Krankheiten wie Alzheimer-Demenz oder Morbus Parkinson besser zu verstehen und maßgeschneiderte neue Medikamente zu entwickeln, hochleistungsfähige Batterien für E-Autos zu entdecken oder den Verkehrsfluss zu optimieren und Staus zu vermeiden. Noch funktionieren die empfindlichen Quantencomputer ausschließlich unter Laborbedingungen, da sie nur bei extrem tiefer Temperatur arbeiten können und vor Strahlung und Vibrationen abgeschirmt werden müssen. Auch wenn deshalb in den nächsten Jahren noch keine praktischen Anwendungen zu erwarten sind, werden sich Fach- und Führungskräfte der Informatik mit dem Thema Quantencomputing auseinandersetzen und sich über die aktuellen Entwicklungen auf dem Laufenden halten.

Edge Computing: Dezentrale Datenverarbeitung am Netzwerkrand

Anwendungen für Industrie 4.0, Smart Cities und Internet of Things erzeugen riesige Mengen an Sensor- und Gerätedaten, die nahezu in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Bei einer zentralen Datenverarbeitung werden diese Datenströme von den Geräten hin zu einer zentralisierten Cloud und wieder zurück transportiert; hier drohen Zeit- und Datenverluste. Bei Edge Computing können Maschinen- und Sensordaten direkt vor Ort gespeichert, verarbeitet und analysiert werden - in der Produktionshalle, im autonomen Fahrzeug oder im Containerschiff, sodass KI-basierte Geräte und Maschinen in Echtzeit reagieren können. Fach- und Führungskräfte der Informationstechnik werden sich darauf vorbereiten, künftig immer mehr Anwendungen im Bereich Edge Computing zu entwickeln.

Informatik und Industrie 4.0

Die Umsetzung der 4. industriellen Revolution - der Industrie 4.0 - ist in vollem Gange: Industrieunternehmen sind dabei, ihre gesamte Wertschöpfungskette zu digitalisieren und zu vernetzen. Informatiker/innen entwickeln Software für smarte Produktionsstätten (Smart Factories), in denen Roboter planen und kommunizieren, Maschinenteile anheben, richtig positionieren und z.B. verschrauben oder verschweißen können. Mittels Sensoren werden Maschinen demnächst ihre Ersatzteile selbst ordern, einen Techniker bestellen oder Roboter in einer anderen Fabrik um Hilfe bitten können, wenn der Engpass am eigenen Standort nicht alleine zu bewältigen ist. Fachkräfte in Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik werden noch enger zusammenarbeiten, damit Industrie 4.0 gelingen kann. Dazu werden die bestehenden Ausbildungs- und Weiterbildungsberufe mit neuen Inhalten gefüllt, die Fachkräfte sich kontinuierlich aneignen müssen.

Wachstumsmarkt IT-Sicherheit

Die zunehmende Vernetzung durch das Internet der Dinge, Big Data, Cloud Computing, Onlinehandel, die Verwendung mobiler Endgeräte etc. können für Privatpersonen und Unternehmen viele Sicherheitsrisiken bergen. Datendiebstahl durch Phishing-Attacken, gefälschte elektronische Karten, Würmer und Viren, Hackereinbrüche sowie Cyberterrorismus erfordern eine ständige Anpassung der Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmen und Behörden sowie entsprechende Schulungen der Beschäftigten diesbezüglich. Eine dieser Maßnahmen ist die sogenannte Cyber Resilience, die eine große Rolle im Schutz der (Kunden-)Daten spielt. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), um Cyberangriffe zu erkennen und zu bekämpfen, spielt zudem eine immer größere Rolle in der IT-Sicherheit. Die Nachfrage nach IT-Sicherheitsexperten, die sowohl traditionelle als auch innovative Ansätze beherrschen, steigt daher stetig.