AI Engineer

Ein AI Engineer entwickelt technische Lösungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Dabei verbindest du Softwareentwicklung, Datenverarbeitung und Produktentwicklung, um AI-Anwendungen in der Praxis nutzbar zu machen.

Aufgaben eines AI Engineer:

• Entwicklung und Integration von Softwarelösungen auf Basis von AI und KI
• Konzeption intelligenter Anwendungen für die digitale Produktentwicklung
• Programmierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen
• Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen für KI-Anwendungen
• Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Software und Systeme
• Entwicklung und Anbindung von Schnittstellen für AI-Lösungen
• Test und Bewertung von KI-Modellen hinsichtlich Qualität und Leistung
• Optimierung bestehender Modelle und produktiver AI-Anwendungen
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Data Scientists und IT-Architekten
• Einsatz in Technologieunternehmen, Industrie, Beratung und weiteren digitalisierten Branchen

Typische Arbeitsorte:

• IT- und Softwareunternehmen
• Forschungs- und Entwicklungsabteilungen
• IT-Abteilungen von Industrie- und Dienstleistungsunternehmen
• Unternehmensberatungen und Technologieberatungen
• Start-ups und Technologieunternehmen
• Hochschulen und Forschungseinrichtungen
• Büros, IT-Labore und Entwicklungsumgebungen
• Homeoffice und mobile Arbeitsplätze

Was braucht man für die Ausbildung?
AI Engineer ist in Deutschland kein klassischer dualer Ausbildungsberuf mit einheitlich geregeltem Ausbildungsweg. Für den Beruf führen deshalb verschiedene Bildungswege zum Ziel.

Gute Voraussetzungen sind:

• Interesse an Mathematik, Informatik und Statistik
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python
• Analytisches und logisches Denken
• Verständnis für Algorithmen und Datenstrukturen
• Interesse an Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
• Gute Englischkenntnisse für technische Dokumentationen
• Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung

Wie wird man AI Engineer?
Ein häufiger Weg führt über ein Hochschulstudium. Geeignete Studiengänge sind beispielsweise:

• Informatik
• Künstliche Intelligenz
• Data Science
• Machine Learning
• Wirtschaftsinformatik
• Mathematik mit Informatikschwerpunkt
• Computer Science

Auch eine IT-Ausbildung kann den Einstieg ermöglichen. Dazu zählen beispielsweise Ausbildungen im Bereich Anwendungsentwicklung. Anschließende Berufspraxis und spezialisierte KI-Weiterbildungen sind dann besonders wichtig.

Eine weitere Möglichkeit ist die berufliche Weiterbildung im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Solche Qualifikationen richten sich besonders an Menschen mit technischer oder kaufmännischer Berufsausbildung und entsprechender Praxis.

Wo findet die Ausbildung statt?

• Universitäten oder Hochschulen
• Dualen Hochschulen
• Ausbildungsbetrieb und in der Berufsschule
• Weiterbildungsanbieter
• Berufsbegleitende Präsenz- oder Online-Angebote

Dauer der Ausbildung?

Ein Bachelorstudium dauert üblicherweise sechs bis sieben Semester. Ein anschließender Master umfasst meist weitere drei bis vier Semester.

Eine klassische IT-Ausbildung dauert in der Regel drei Jahre. Spezialisierte berufliche KI-Weiterbildungen können je nach Anbieter und Umfang mehrere Monate bis über ein Jahr dauern.

Abschluss der Ausbildung:

• Bachelor of Science
• Bachelor of Arts
• Master of Science
• Master of Arts
• Zertifizierung im Bereich Softwareentwicklung oder Machine Learning

Allgemeine Gehaltsspanne in Deutschland:

• 60.000 – 90.000 € brutto/Jahr
• Entspricht ca. 29 – 43 € pro Stunde
• Durchschnittlicher Stundenlohn: 30 €

Einstiegsgehalt (Junior):
Als Junior Data Analyst liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt bei:

• 50.000 – 60.000 € brutto/Jahr
• Ca. 24 – 29 € pro Stunde

Je nach Branche und Region können die Einstiegsgehälter variieren.

Gehalt mit Berufserfahrung (Senior):
Mit mehrjähriger Berufserfahrung und fundierten Kenntnissen steigt das Gehalt deutlich.

• 70.000 – 90.000 € brutto/Jahr
• Ca. 34 – 43 € pro Stunde

In leitenden Positionen oder mit Spezialisierungen sind auch höhere Gehälter möglich. Das Gehaltsniveau vergleichbarer hoch qualifizierter Softwareentwicklungsberufe unterscheidet sich deutlich nach Regionen.

Weiterbildungsmöglichkeiten:

• Machine Learning und Deep Learning
• Generative AI und Large Language Models
• Natural Language Processing
• Computer Vision
• Machine Learning Operations
• Cloud Computing
• Data Engineering
• Softwarearchitektur
• Datenschutz und AI Governance
• Projekt- und Produktmanagement

Ein AI Engineer kann sich unter anderem auf folgende Bereiche spezialisieren:

• Machine Learning Engineer
• AI Developer
• AI Solutions Architect
• Prompt Engineer
• Machine Learning Operations Engineer
• Natural Language Processing Engineer
• Computer Vision Engineer
• Generative AI Engineer

Kosten für Weiterbildungen:
Je nach Anbieter und Umfang entstehen häufig folgende Kosten:

• Online-Kurse: 50 € bis 1.000 €
• Zertifizierungskurse: 1.000 € bis 5.000 €
• Berufsbegleitende Lehrgänge: 2.000 € bis 10.000 € 

Viele Arbeitgeber übernehmen die Kosten ganz oder teilweise. Zusätzlich können Förderprogramme oder Bildungsgutscheine genutzt werden.

Weiterbildungsmöglichkeiten in Eigenregie:
Viele technische Fähigkeiten können selbstständig erworben werden. Besonders geeignet sind:

• Online-Kurse und Lernplattformen
• Eigene KI-Projekte
• Open-Source-Projekte
• Technische Dokumentationen
• Cloud-Zertifizierungen
• Programmierprojekte mit Python
• Experimente mit Machine-Learning-Frameworks
• Projekte mit generativen Sprachmodellen

Ein eigenes Projektportfolio kann beim Berufseinstieg besonders hilfreich sein. Es zeigt potenziellen Arbeitgebern deine praktischen Fähigkeiten.

Welche Berufe sind ideal, um sich zum AI Engineer weiterzubilden?

• Softwareentwickler
• Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung
• Data Scientist
• Data Engineer
• Software Engineer
• IT-Architekt
• Mathematiker
• Wirtschaftsinformatiker

Nachfrage am Arbeitsmarkt
Die Perspektiven für AI Engineer sind gut. Unternehmen integrieren Künstliche Intelligenz zunehmend in Produkte, Dienstleistungen und interne Prozesse.
Besonders relevant sind Anwendungen für Textanalyse, Sprachtechnologien, Automatisierung und generative AI. Damit steigt der Bedarf an Fachkräften, die Modelle nicht nur entwickeln, sondern zuverlässig in produktive Software integrieren können.
Auch der übergeordnete Arbeitsmarkt für Softwareentwicklung bietet eine breite Beschäftigungsbasis. Besonders interessant sind Fachkräfte, die klassische Softwarekompetenz mit spezialisiertem KI-Wissen verbinden.

Wo ist ein AI Engineer am gefragtesten?
Gute Beschäftigungsmöglichkeiten bestehen insbesondere in wirtschafts- und technologiestarken Regionen. Dazu gehören:

• München und das südliche Bayern
• Stuttgart und Baden-Württemberg
• Frankfurt am Main und das Rhein-Main-Gebiet
• Berlin
• Hamburg
• Köln und Düsseldorf
• Technologie- und Hochschulstandorte

Remote- und Hybridmodelle erweitern den möglichen Arbeitsmarkt zusätzlich.

Welche Unternehmen suchen einen AI Engineer?

• Software- und IT-Unternehmen
• Technologieunternehmen
• Industrie und Maschinenbau
• Automobilindustrie
• Banken und Versicherungen
• Unternehmensberatungen
• E-Commerce
• Logistik
• Telekommunikation
• Forschung und Entwicklung
• Start-ups
• Große Unternehmen mit eigenen IT- und Datenabteilungen

Interessant sind vor allem Unternehmen, die AI direkt in digitale Produkte integrieren. Auch Betriebe mit umfangreichen Datenbeständen schaffen zunehmend eigene KI-Kompetenzen.