KI-Engineering konzentriert sich auf den Aufbau und Betrieb von KI-Systemen für die Produktion und kombiniert Softwareentwicklung, maschinelles Lernen, Datentechnik, MLOps und Cloud-Plattformen. Im Gegensatz zur Datenwissenschaft, die oft beim Experimentieren aufhört, stellt die KI-Technik sicher, dass Modelle in realen Umgebungen skalierbar, zuverlässig und wartbar sind.
In diesem Artikel werden die wichtigsten KI-Engineering-Fähigkeiten beschrieben, die moderne KI-Ingenieure benötigen, darunter Programmierung und maschinelles Lernen, Cloud-KI, generative Modelle und verantwortungsvolle KI-Praktiken.
Ein KI-Ingenieur baut, implementiert und wartet produktionsbereite KI-Systeme. Der neue Rolle der KI-Technik kombiniert Fähigkeiten in den Bereichen Software, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während Unternehmen KI-gestützte Systeme skalieren.
Zu den typischen Aufgaben gehören:
Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern, die sich häufig auf Experimente und Analysen konzentrieren, arbeiten KI-Ingenieure über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg, von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zum laufenden Betrieb.
In der Praxis arbeiten KI-Ingenieure an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, maschinellem Lernen, Datentechnik und MLOps und arbeiten eng mit Produkt-, Daten- und Infrastrukturteams zusammen.
Wichtiger Imbiss:
KI-Ingenieure sind dafür verantwortlich, Modelle für maschinelles Lernen in skalierbare, zuverlässige und produktionsreife Systeme umzuwandeln, die Experimente und den Einsatz in der realen Welt verbinden.
KI-Engineering erfordert hybride Fähigkeiten, die Softwareentwicklung, angewandtes maschinelles Lernen und Produktionsinfrastruktur kombinieren. Anstatt sich auf einen einzelnen Bereich zu spezialisieren, benötigen KI-Ingenieure genügend Fachwissen über mehrere Bereiche, um KI-Systeme zu entwickeln, die zuverlässig in großem Maßstab funktionieren.
Auf hohem Niveau lassen sich die Kernkompetenzen der KI-Technik in die folgenden Kategorien einteilen:
Diese Kompetenzbereiche spiegeln wider, wie KI-Systeme in der Praxis aufgebaut werden. Von modernen KI-Ingenieuren wird erwartet, dass sie Experimente und Produktion miteinander verbinden und dafür sorgen, dass Modelle in Notebooks gut funktionieren und auch nach der Implementierung einen Mehrwert bieten.
Wichtiger Imbiss:
KI-Ingenieure benötigen eine breite technische Tiefe in mehreren Bereichen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme in großem Maßstab zuverlässig funktionieren, nicht nur bei Experimenten.
Starke Programmierkenntnisse sind für KI-Ingenieure von grundlegender Bedeutung. Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen sind zwar unerlässlich, aber KI-Systeme verlassen sich letztlich auf produktionsreife Software, um Modelle in realen Umgebungen zuverlässig bereitzustellen.
Von KI-Ingenieuren wird erwartet, dass sie Code schreiben, der wartbar, testbar und skalierbar ist. Oft integrieren sie Modelle in größere Anwendungen, APIs und Datenpipelines, anstatt isoliert zu arbeiten.
Die meisten KI-Ingenieure arbeiten mit einer kleinen Anzahl von Kernsprachen, je nachdem, welches System sie erstellen:
Python dominiert KI-Engineering-Workflows, aber moderne KI-Ingenieure sind selten auf eine einzige Sprache beschränkt.
KI-Modelle sind nur ein Teil eines KI-Systems. Ohne solide Softwareentwicklungspraktiken können selbst leistungsstarke Modelle in der Produktion versagen.
Zu den wichtigsten Praktiken, die KI-Ingenieure benötigen, gehören:
Diese Fähigkeiten ermöglichen es KI-Ingenieuren, über Experimente hinauszugehen und zuverlässige, produktionsreife KI-Lösungen zu entwickeln, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln können.
Wichtiger Imbiss:
Starke Programmier- und Softwareentwicklungspraktiken sind unerlässlich, da KI-Modelle in Produktionssysteme eingebettet, bereitgestellt, getestet und gewartet werden müssen.
Maschinelles Lernen ist das Herzstück der KI-Technik. KI-Ingenieure benötigen sowohl theoretisches Verständnis als auch praktische Erfahrung, um Modelle zu erstellen, die in der Produktion zuverlässig funktionieren.
Solide Grundlagen in Mathematik und Statistik sind für KI-Ingenieure unerlässlich, um:
Branchenanalysen heben Sie schnelles Engineering und kontinuierliches Lernen als gefragte Fähigkeiten hervor, um in KI-Rollen erfolgreich zu sein.
KI-Ingenieure sollten sowohl traditionelles ML beherrschen als auch tiefes Lernen:
Modernes KI-Engineering stützt sich auf bewährte Frameworks für die Erstellung, das Training und den Einsatz von Modellen:
Domänenwissen ermöglicht es KI-Ingenieuren:
Durch die Kombination von Mathematik/Statistik, ML, Deep Learning, NLP, Computer Vision und Domänenwissen können KI-Ingenieure robuste, leistungsstarke KI-Systeme entwickeln.
Ja. Da generative KI und große Sprachmodelle für viele Anwendungen immer wichtiger werden, benötigen KI-Ingenieure zunehmend Fähigkeiten in folgenden Bereichen:
Durch die Kombination von ML-Grundkenntnissen mit praktischer Erfahrung mit Frameworks und LLMs stellen KI-Ingenieure sicher, dass Modelle nicht nur theoretisch funktionieren, sondern auch in großem Maßstab zuverlässig funktionieren.
Wichtiger Imbiss:
Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen allein reichen nicht aus: KI-Ingenieure benötigen theoretische Grundlagen und praktische Erfahrung in den Bereichen ML, Deep Learning und reale Problembereiche.
Daten sind der Treibstoff für alle KI-Systeme. KI-Ingenieure müssen sicherstellen, dass die Modelle saubere, zuverlässige und gut strukturierte Daten erhalten, da sonst selbst die fortschrittlichsten Algorithmen bei der Produktion versagen.
KI-Ingenieure arbeiten oft mit Dateningenieuren zusammen oder übernehmen selbst wichtige Aufgaben:
Die Vertrautheit mit modernen Tools ermöglicht es KI-Ingenieuren, umfangreiche Datenworkflows effizient abzuwickeln:
Durch die Kombination von datentechnischen Fähigkeiten mit ML-Fachwissen stellen KI-Ingenieure sicher, dass Modelle in der Produktion mit hochwertigen Daten versorgt werden, wodurch Fehler reduziert und die Zuverlässigkeit verbessert wird.
Wichtiger Imbiss:
Ohne robuste Datenpipelines und Datenqualitätskontrollen werden selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle in der Produktion versagen.
MLOPs überbrückt die Lücke zwischen Experimenten mit maschinellem Lernen und produktionsreifen KI-Systemen. KI-Ingenieure müssen in der Lage sein, Modelle bereitzustellen, zu überwachen und zu warten, damit sie im Laufe der Zeit zuverlässig funktionieren.
Zu den Hauptaufgaben bei MLOps gehören:
Die Vertrautheit mit modernen MLOps-Tools ist für skalierbare KI von entscheidender Bedeutung:
Durch die Beherrschung von MLOps stellen KI-Ingenieure sicher, dass KI-Modelle nicht nur genau, sondern auch zuverlässig, wartbar und in realen Anwendungen skalierbar sind.
Wichtiger Imbiss:
MLOps ermöglicht es KI-Ingenieuren, Modelle im Laufe der Zeit bereitzustellen, zu überwachen und zu warten und so Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit in Live-Umgebungen sicherzustellen.
Cloud-Plattformen sind für KI-Ingenieure unerlässlich, um KI-Workloads effizient bereitzustellen, zu skalieren und zu verwalten. Wenn Sie wissen, wie Cloud-Dienste genutzt werden können, wird sichergestellt, dass KI-Modelle in der Produktion zuverlässig und ohne Infrastrukturengpässe ausgeführt werden.
KI-Ingenieure nutzen Cloud-Fähigkeiten, um:
Die Vertrautheit mit gängigen Cloud-KI-Plattformen ermöglicht es Ingenieuren, produktionsreife Lösungen zu implementieren:
Cloud-Fähigkeiten ermöglichen es KI-Ingenieuren, sich auf die Leistung und Zuverlässigkeit von Modellen zu konzentrieren und gleichzeitig die verwaltete Infrastruktur zu nutzen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Wichtiger Imbiss:
Cloud-Fähigkeiten ermöglichen es KI-Ingenieuren, KI-Workloads effizient zu skalieren, Managed Services zu nutzen und die betriebliche Komplexität zu reduzieren.
Da sich KI-Systeme zunehmend auf Wirtschaft und Gesellschaft auswirken, müssen KI-Ingenieure Modelle entwickeln, die fair, erklärbar und sicher sind. Verantwortungsvolle KI-Fähigkeiten stellen sicher, dass Systeme zuverlässig sind und ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Zu den wichtigsten Bereichen gehören:
Verantwortungsvolle KI-Praktiken helfen Organisationen:
Durch die Integration ethischer und verantwortungsvoller KI-Praktiken stellen KI-Ingenieure sicher, dass Modelle in realen Anwendungen nicht nur effektiv, sondern auch vertrauenswürdig und nachhaltig sind.
Wichtiger Imbiss:
Verantwortungsvolle KI-Fähigkeiten stellen sicher, dass Systeme fair, erklärbar, konform und vertrauenswürdig sind, wodurch rechtliche, ethische und Reputationsrisiken reduziert werden.
Neben technischem Fachwissen benötigen KI-Ingenieure ausgeprägte soziale Fähigkeiten, um effektiv zusammenzuarbeiten und wirkungsvolle KI-Lösungen bereitzustellen. Diese Fähigkeiten helfen dabei, die Kluft zwischen technischen Teams und Geschäftsbeteiligten zu überbrücken.
Zu den wichtigsten Soft Skills gehören:
Soft Skills stellen sicher, dass KI-Ingenieure KI-Projekte durchführen können, die technisch fundiert sind und auf die organisatorischen Bedürfnisse abgestimmt sind.
Wichtiger Imbiss:
Starke Kommunikations-, Kollaborations- und Problemlösungsfähigkeiten helfen KI-Ingenieuren dabei, technische Arbeit in geschäftliche Auswirkungen umzusetzen.
Die Entwicklung von KI-technischen Fähigkeiten erfordert eine Kombination aus strukturiertem Lernen, praktischer Praxis und Kontakt mit realen Projekten. KI-Ingenieure müssen Theorie und Produktionserfahrung miteinander verbinden, um effektiv zu sein.
Softwareingenieure können ihre vorhandenen Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung und Softwaredesign nutzen, indem sie:
Datenwissenschaftler können den Übergang bewältigen, indem sie sich auf produktionisierende Modelle konzentrieren:
Durch die Kombination von technischem Lernen mit praktischer Bereitstellungserfahrung können angehende KI-Ingenieure die gesamten Fähigkeiten entwickeln, die für den Aufbau, die Bereitstellung und Wartung von KI-Systemen in der Produktion erforderlich sind.
Das folgende interaktive Diagramm veranschaulicht, wie diese Kernkompetenzen in einer produktionsbereiten Pipeline zusammenlaufen und den Lebenszyklus eines KI-Systems von der ersten Datenentwicklung bis zur skalierbaren Cloud-Bereitstellung verfolgen.
Wichtiger Imbiss:
Der Aufbau von KI-technischen Fähigkeiten erfordert kontinuierliches Lernen, praktische Projekte und Produktionserfahrung, nicht nur theoretisches Studium.
KI-technisches Fachwissen ist für Unternehmen, die skalierbare, zuverlässige und produktionsbereite KI-Systeme aufbauen möchten, von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie wissen, wann Sie Mitarbeiter einstellen oder weiterbilden müssen, können Sie kostspielige Fehler vermeiden und die Einführung von KI beschleunigen.
Unternehmen sollten erwägen, KI-Ingenieure einzustellen, wenn:
Upskilling ist wirksam, wenn:
Durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Einstellung und Weiterbildung können Unternehmen KI-Funktionen effizient aufbauen und gleichzeitig sicherstellen, dass KI-Systeme robust, skalierbar und auf die Geschäftsziele ausgerichtet sind.
KI-Engineering kombiniert Softwareentwicklung, maschinelles Lernen, Datenpipelines, MLOps, Cloud-Plattformen und verantwortungsvolle KI, um produktionsreife KI-Systeme zu schaffen. Die Beherrschung dieser Kernkompetenzen stellt sicher, dass Modelle skalierbar, zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
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Ja. Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf die Erforschung von Daten und die Erstellung von Modellen, während sich KI-Ingenieure darauf konzentrieren, Modelle in die Produktion zu bringen, sie in Softwaresysteme zu integrieren und Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Absolut. KI-Ingenieure müssen serienreifen Code schreiben, APIs entwerfen, Pipelines verwalten und bewährte Methoden der Softwareentwicklung befolgen, um KI-Systeme erfolgreich einzusetzen.
Zu den gängigen Sprachen gehören Python (primär), SQL, Java, C++ oder Scala für Hochleistungssysteme und JavaScript/TypeScript für KI in Webanwendungen.
Ja. MLOps-Kenntnisse, einschließlich Modellversionierung, CI/CD, Überwachung und Bereitstellung, sind für die Aufrechterhaltung zuverlässiger, produktionsbereiter KI-Systeme unerlässlich.
Das hängt von deinem Hintergrund ab. Softwareingenieure oder Datenwissenschaftler können innerhalb von 6—12 Monaten mit gezieltem Lernen, praktischen Projekten und Erfahrung in der Implementierung von Modellen einen Umstieg bewerkstelligen.
Zu den beliebten Cloud-Plattformen gehören Azure AI, AWS SageMaker und Google Vertex AI, die eine skalierbare Infrastruktur für das Training, den Einsatz und die Überwachung von KI-Modellen bieten.
Zu den wichtigsten Soft Skills gehören Kommunikation, Zusammenarbeit, Problemlösung, Dokumentation und Stakeholdermanagement, um sicherzustellen, dass KI-Projekte mit den Geschäftszielen übereinstimmen.
Verantwortungsvolle KI gewährleistet faire, erklärbare und konforme Modelle, reduziert Rechts- oder Reputationsrisiken und entwickelt vertrauenswürdige KI-Lösungen in Produktionsumgebungen.
Alexandra Mendes ist Senior Growth Specialist bei Imaginary Cloud und verfügt über mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von Texten über Softwareentwicklung, KI und digitale Transformation. Nach Abschluss eines Frontend-Entwicklungskurses erwarb Alexandra einige praktische Programmierkenntnisse und arbeitet nun eng mit technischen Teams zusammen. Alexandra ist begeistert davon, wie neue Technologien Wirtschaft und Gesellschaft prägen. Sie liebt es, komplexe Themen in klare, hilfreiche Inhalte für Entscheidungsträger umzuwandeln.
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