Was ist ein Machine Learning Engineer?

Ein Machine Learning Engineer ist ein wichtiger Bestandteil eines Data Science Teams. Er kümmert sich darum, dass Machine Learning Modelle in Produktion eingesetzt und das alle nötigen Prozesse dafür ineinander greifen.

Alles auf einen Blick: Machine Learning Engineer

  • Fragestellung: Welches System löst das Problem am effizientesten? 
  • Ziel: Entwicklung neuer, nachhaltiger Software 
  • Werkzeuge: Entwicklungsumgebungen IDEs (Eclipse, PyCharm, IntelliJ)
  • Aufgaben: stetiger Austausch mit Data Scientists, hauptsächlich beteiligt an der Entwicklung erster Tests und produktiver Software  

Was ist ein Machine Learning Engineer? 

Ein Machine Learning Engineer ist ein hilft dabei künstliche Intelligenz auf einer produktiven Umgebung bereitzustellen, damit diese fehlerfrei eingesetzt werden kann. In der Regel besitzt ein Machine Learning Engineer tiefes Wissen im Bereich Computer Science, Statistik, Mathematik und Programmierung. Dies beinhaltet insbesondere auch: 

  • Die Algorithmik, wie Optimierung, Dynamische Programmierung 
  • Die Datenstrukturen, wie Arrays, Graphen, Bäume, Stacks 
  • Die Komplexitäten, wie O-Notation 
  • Die Computer Architekturen, wie Cache, Speicher, Bandweiten 

Neben diesen Fähigkeiten sollte ein Machine Learning Engineer auch weitere Kenntnisse in unterschiedlichen Programmiersprachen und Tools beherrschen.

Aufgabenbereiche eines Machine Learning Engineers.

Fachliche Anforderungen: 

Der Machine Learning Engineer zeichnet sich insbesondere durch sein Fachwissen im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning aus sowie durch seine Affinität zum Programmieren. Zusammenfassend sind die wichtigsten fachlichen Anforderungen eines Machine Learning Engineers: 

  • Computerwissenschaften und Informatik sind von großer Bedeutung für Machine Learning Ingenieure. Nicht nur die Neigung zum Programmieren sollte vorhanden sein, insbesondere sollte auch das Verständnis komplexer informationstheoretischer Zusammenhänge vorhanden sein, sodass eine effiziente Softwarelösung realisiert werden kann. 
  • Mathematik und Statistik sind grundlegend für Machine Learning Engineers. Hinter sämtlichen Modellen und Algorithmen liegen oftmals anspruchsvolle mathematische Zusammenhänge, die Machine Learning Ingenieure verstehen und auf bestimmte Problematiken anwenden und umsetzen müssen.  

Persönliche Qualifikationen: 

Neben den fachlichen Anforderungen müssen auch einige persönliche Qualifikationen erfüllt werden: 

  • sprachliche und kommunikative Fähigkeiten, um innerhalb eines Teams und den unterschiedlichen Rollen im Team kommunizieren zu können, sollten gut ausgeprägt sein. Fachlich schwierige Thematiken müssen leicht gegenüber Spezialisten anderer Branchen vermittelt werden können, um so für ein Projekt die optimale Lösung entwickeln zu können. 
  • Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Methoden sollte stets vorhanden sein, sowie die Bereitschaft modernere Technologien kennenzulernen und neue Programmiersprachen zu erlernen.  

Was sind die Aufgaben eines Machine Learning Engineer? 

Machine Learning Ingenieure haben die Aufgabe, Datenmengen zu analysieren und diese mittels Machine Learning Algorithmen zu verarbeiten. 

Machine Learning Engineers sitzen an der Schnittstelle zwischen Software Engineering und Data Science und arbeiten mit Big Data Tools und Programmier-Frameworks, um rohe Daten aus der Pipeline in Data Science Modelle einzubinden.  

Das Aufgabenspektrum eines Machine Learning Engineers ist vielseitig. Zu ihren Aufgaben gehören u.a.: 

  • Die stetige Verbesserung von Machine Learning Modellen 
  • Die Analyse großer und komplexer Datenmengen 
  • Die Skalierung theoretischer Data Science Modelle in Produktionslevel Modelle 
  • Die Beteiligung am gesamten Prozesskreislauf, von der Recherche über die Entwicklung bis hin zum Monitoring 
  • Die Kooperation mit Data Scientists und Data Engineers 

Welche Tools und Software nutzt ein Machine Learning Engineer? 

Ein Machine Learning Engineer sollte unterschiedliche Fähigkeiten aufweisen. Einige haben wir oben bereits genannt. Wir wollen dies nun noch etwas ausführen.   

Aktuelle Ausschreibungen setzen folgende Fähigkeiten voraus: 

  • Erfahrung mit unterschiedlichen Programmiersprachen, insb. Python, Java und C++ 
  • Erfahrung mit Programmierumgebungen
  • Hilfreich, aber kein Muss: Master oder Dr. In Computer Science, Mathematik oder Statistik 
  • Erfahrung mit gängigen Verfahren des Machine Learnings, und deren Evaluationsmetriken sowie best practices 
  • Gutes Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 
  • Gutes Mathematikverständnis 
  • Starke analytische Fähigkeiten und affin gegenüber ingenieurwissenschaftlichem Denken 
  • Geübt im Umgang mit Linunx und Linux SysAdmin skills 

Des Weiteren sollte ein Machine Learning Engineer einige der folgenden Programmiersprachen und Tools beherrschen: 

  • Python 
  • Matlab 
  • Java 
  • JavaScript 
  • C++ 
  • Scala  
  • Workflow Automation: AirFlow, KubeFlow, Jenkins 

Wo ist der Unterschied zwischen einem Machine Learning Engineer und einem Data Scientist?

Machine Learning Ingenieure und Data Scientists arbeiten sehr eng miteinander. Ihr Aufgabenbereich greift ineinander über und viele Fähigkeiten sollten sowohl Machine Learning Ingenieure als auch Data Scientisten mitbringen. Doch wo liegen genau die Unterschiede? Wir haben die Unterschiede zusammengefasst: 

 AufgabenbereichMachine Learning Engineer Data Scientist 
Programmieren Sehr wichtig Sehr wichtig 
Datenanalyse und Datenvisualisierung Wichtig Sehr wichtig 
Branchenkenntnisse Weniger wichtig Sehr wichtig 
Statistik Wichtig Sehr wichtig 
Datenverarbeitung (ETL, Feature Engineering) Sehr wichtig Wichtig 
Machine Learning  Weniger wichtig Sehr wichtig 
Software Engineering Wichtig Wichtig 
Angewandte Informatik Sehr wichtig Wichtig 
Unterschiede zwischen einem Data Scientist und Machine Learning Engineer.

Zusammenfassung: Beruf als Machine Learning Engineer

Der Machine Learning Ingenieur arbeitet eng mit Data Scientisten zusammen. Gemeinsam lösen sie komplexe Business Probleme mit einfachen Lösungen und modernsten Technologien und Algorithmen. Beide Berufszweige werden mit zunehmenden technologischen Fortschritt im Bereich Künstliche Intelligenz und stetig wachsenden Datenmengen und Komplexitäten für viele Unternehmen wichtiger und weisen große Potentiale am Arbeitsmarkt auf. 

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