Alles, was Sie über die Rolle eines KI-Ingenieurs wissen müssen • BUOM

5. April 2021

Der sich ständig weiterentwickelnde Bereich der Technologie bietet viele spannende und innovative Karrieremöglichkeiten. Die Technik der künstlichen Intelligenz (KI) ist eine schnell wachsende Branche, die Ihnen neue Herausforderungen und endlose Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bieten kann. In diesem Artikel erklären wir, was ein KI-Ingenieur ist, gehen auf einige seiner Verantwortlichkeiten ein, gehen detailliert auf die Bedeutung der Rolle ein und listen die Schritte auf, die Sie unternehmen können, um ein KI-Ingenieur zu werden.

Was ist ein KI-Ingenieur?

Ingenieure für künstliche Intelligenz sind dafür verantwortlich, die komplexen Netzwerke von Algorithmen, aus denen die KI besteht, zu entwerfen, zu programmieren und zu trainieren, damit sie wie das menschliche Gehirn funktionieren können. Diese Rolle erfordert kombinierte Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Programmierung, Datenwissenschaft und Datenwissenschaft. Obwohl dieser Beruf Datentechnik beinhaltet, müssen KI-Ingenieure selten Code schreiben, um einen skalierbaren Datenaustausch zu entwickeln. Stattdessen suchen und extrahieren KI-Entwickler Daten aus verschiedenen Quellen, erstellen, entwickeln und testen Modelle für maschinelles Lernen und verwenden dann API-Aufrufe (Application Programming Interface) oder eingebetteten Code, um KI-Anwendungen zu erstellen und zu implementieren.

Was macht ein KI-Ingenieur?

KI-Ingenieure sind in erster Linie für die Verwendung verschiedener Programmieralgorithmen verantwortlich, damit sie KI-Modelle erstellen, testen und einsetzen können. Zu den weiteren Verantwortlichkeiten, die häufig in der Stellenbeschreibung eines Ingenieurs für künstliche Intelligenz zu finden sind, gehören:

• Koordination mit anderen Teammitgliedern

• Erstellen und verwalten Sie den KI-Entwicklungsprozess und die gesamte Produktinfrastruktur

• Durchführung statistischer Analysen und Interpretation der Ergebnisse, damit diese als Entscheidungshilfe in einer Organisation dienen können.

• Automatisieren Sie kritische Infrastrukturen für Ihr Data-Science-Team

• Entwicklung einer Infrastruktur zur Datenkonvertierung und -aufnahme

• Erstellen von KI-Modellen

• Erklären Sie einem breiten Querschnitt der Organisation, einschließlich Stakeholdern und Produktmanagern, den Nutzen der von ihnen erstellten KI-Modelle.

• Konvertieren Sie Modelle des maschinellen Lernens in APIs, mit denen andere Anwendungen interagieren können.

Warum sind KI-Ingenieure wichtig?

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickeln sich zu Spezialgebieten, die einen großen Einfluss auf den Gesamterfolg eines Unternehmens haben können. Dies liegt daran, dass IT-Experten, die sich für eine Karriere im Bereich KI entscheiden, fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen entwickeln können, die wertvolle Empfehlungen und Einblicke in zukünftige Probleme oder Lösungen liefern können. Zu den Bereichen, in denen diese Technologie zum Einsatz kommt, gehören:

• Finanzen. In der Finanzbranche beginnen viele Organisationen, KI zu nutzen, um Benutzergewohnheiten zu untersuchen, damit sie verdächtige und betrügerische Aktivitäten besser erkennen können.

• Fertigung: Fertigungsunternehmen haben damit begonnen, KI-Modelle zu nutzen, um die Lieferkette neu zu gestalten, Wartungsprobleme vorherzusagen und sich in Technologiesysteme zu integrieren. Dadurch können diese Unternehmen Produkte sicherer und kostengünstiger herstellen.

• Gesundheitswesen: Gesundheit. In der Pflegebranche gibt es viele Prozesse, die viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen die Kosten und den Zeitaufwand reduzieren, die beispielsweise mit der Arzneimittelentwicklung verbunden sind.

• Unternehmen. Viele Unternehmen beginnen, KI zu nutzen, um wichtige Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten wie sozialen Medien zu gewinnen.

Wie man ein Ingenieur für künstliche Intelligenz wird

Der Bereich der künstlichen Intelligenz ist relativ neu, daher gibt es viele verschiedene Wege, die Sie einschlagen können, um KI-Entwickler zu werden. Wenn Sie eine Karriere als Ingenieur für künstliche Intelligenz starten möchten, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

Holen Sie sich Ihren Bachelor-Abschluss.

Um eine Stelle als Ingenieur für künstliche Intelligenz zu bekommen, müssen Sie wahrscheinlich bestimmte Bildungsvoraussetzungen erfüllen. Arbeitgeber verlangen von den Bewerbern häufig einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich, wie zum Beispiel:

• Informatik

• Datenwissenschaft

• Informationstechnologie

• Statistiken

• Finanzen

Entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten.

Um als KI-Entwickler erfolgreich zu sein, benötigen Sie einige wichtige technische und Soft Skills, darunter:

Verständnis von Statistik, Wahrscheinlichkeit und linearer Algebra

KI-Modelle werden mithilfe von Algorithmen erstellt, die stark auf Statistik, Algebra und Analysis basieren. Darüber hinaus müssen Sie mit der Wahrscheinlichkeit vertraut sein, mit einigen der gängigsten maschinellen Lernmodelle für künstliche Intelligenz zu interagieren, darunter versteckte Markov-Modelle, Gaußsche Mischung und naive Bayes-Modelle.

Programmierkenntnisse

Um als Ingenieur für künstliche Intelligenz erfolgreich zu sein, benötigen Sie ein solides Verständnis gängiger Programmiersprachen wie C++, Java, R und Python. Dies liegt daran, dass Sie diese Programmiersprachen verwenden müssen, um Ihre KI-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen.

Analytische Fähigkeiten

KI-Ingenieure müssen häufig kritische Daten überprüfen und interpretieren. Um dies effektiv zu tun, müssen Sie in der Lage sein, Informationen zu analysieren, Ideen zu generieren und mögliche Lösungen zu erarbeiten.

Geschäftssinn

Erfolgreiche KI-Projekte können zentrale Probleme einer Organisation lösen. Mit Geschäftssinn können Sie Ihre technischen Ideen in effektive Geschäftsprojekte umsetzen. Aus diesem Grund sollten Sie unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind, zumindest ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise eines Unternehmens, seiner Zielgruppe und der Hauptkonkurrenten des Unternehmens auf dem Markt haben.

Kommunikationsfähigkeit

KI-Entwickler müssen häufig Daten und technische Informationen an ein breites Spektrum von Personen mit unterschiedlichem technischen Fachwissen weitergeben. Beispielsweise könnten Sie gebeten werden, ein neues KI-Modell zu implementieren und allen Abteilungen im Unternehmen vorzustellen. Aus diesem Grund müssen Sie ein ausgezeichneter mündlicher und schriftlicher Kommunikator sein.

Fähigkeiten zur Zusammenarbeit

Menschen in diesem Bereich arbeiten oft in einem Team aus anderen KI-Entwicklern und IT-Experten, daher müssen Sie in der Lage sein, effektiv und effizient in einer Teamumgebung zu arbeiten.

Die Fähigkeit kritisch zu Denken

Um innovative KI-Modelle und -Lösungen zu entwickeln, müssen Sie in der Lage sein, schnell Prototypen zu erstellen. Mit anderen Worten: Sie sollten in der Lage sein, viele mögliche Lösungen für ein einzelnes Problem zu finden.

Während Sie während Ihres Bachelorstudiums viele dieser Fähigkeiten erlernen und weiterentwickeln können, sollten Sie nach zusätzlichen Erfahrungen und Möglichkeiten suchen, die Ihre Fähigkeiten in diesen Bereichen erweitern können.

Erwägen Sie einen Master-Abschluss

Auch wenn dies nicht immer erforderlich ist, kann der Erwerb eines Master-Abschlusses in einem verwandten Bereich Ihnen dabei helfen, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln, Ihre Qualifikationen für Positionen im Bereich KI-Ingenieur zu verbessern und Ihr Verdienstpotenzial zu erhöhen. Zu den Studienbereichen, die Sie in Betracht ziehen könnten, gehören:

• Datenwissenschaft

• Kognitionswissenschaft

• Mathematik

• Informatik

Nehmen Sie an weiteren Kursen teil und erhalten Sie entsprechende Zertifikate

Zur Weiterentwicklung Ihrer KI-Kenntnisse und -Fähigkeiten stehen Ihnen Online-Kurse und Zertifikate zur Verfügung. Sie könnten zum Beispiel Folgendes in Erwägung ziehen:

• Deep Learning Nanodegree von Udacity

• Maschinelles Lernen – Stanford University von Coursera

• II Google Education von Google

• Künstliche Intelligenz Nanodegree von Udacity