Was macht ein ML/KI Engineer (Machine Learning Engineer)?

Machine Learning und sog. Künstliche Intelligenz, beispielsweise in Form generischer KI und/oder LLMs sind aktuell nicht nur in aller Munde, sondern sind bereits dabei, disruptive Veränderungen in nahezu allen Aspekten der Welt, wie wir sie kennen, zu verursachen.
Die Anwendungsgebiete reichen von effizienteren Unternehmen, der Übernahme (repititiver) Aufgaben, über medizinische Anwendungszwecke bis hin zu militärischer Nutzung.

Aber “KI” ist keine sich selbst erschaffende Intelligenz (zumindest noch nicht). Künstlich Intelligenz muss trainiert werden, Modelle müssen entwickelt und gesteuert werden. Dafür braucht es menschliche Fachkräfte und Spezialisten.
Einer dieser Spezialisten ist der ML/KI Engineer. ML steht dabei für Machine Learning und KI für künstliche Intelligenz.
Die Nachfrage nach diesen Spezialisten wird mit weiterer Adaption Künstlicher-Intelligenz-Modelle und fortschreitender Digitalisierung stark steigen.
Erfahre hier mehr über die Aufgaben eines KI/ML-Engineers, das nötige Skillset und die Karrieremöglichkeiten!

Was ist ein ML/KI Engineer?

Ein ML/KI Engineer (Machine Learning/Künstliche Intelligenz Engineer) ist ein Spezialist, der Maschinenlernmodelle entwickelt, optimiert und in produktive Systeme integriert. Er kombiniert Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und Mathematik, um Algorithmen für KI-Anwendungen zu erstellen. Typische Aufgaben umfassen Datenvorbereitung, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Deployment in skalierbaren Umgebungen (z. B. Cloud oder Edge-Computing). ML Engineers arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern zusammen, um KI-Lösungen in reale Anwendungen wie Chatbots, Bilderkennung oder automatisierte Entscheidungsfindung zu bringen.

Was unterscheidet einen ML/KI Engineer von einem Data Scientist, einem Software Engineer oder einem Data Engineer?

Die Berufsbilder ML/KI-Engineer, Data Scientist, Data Engineer und Software Engineer haben durchaus mehr oder weniger Überschneidungen:

Ein ML/KI Engineer entwickelt Machine-Learning-Modelle und bringt sie stabil in die Produktion. Ein Data Scientist analysiert Daten, entdeckt Muster und erstellt Prototypen für datengetriebene Entscheidungen. Der Data Engineer sorgt dafür, dass saubere, zugängliche Daten vorhanden sind, während der Software Engineer robuste Anwendungen rund um all das baut.

Die Unterschiede und Gemeinsamkeiten auf einen Blick:

In welchen Branchen finden KI- und ML-Engineers häufig eine Anstellung?

KI- und ML-Engineers sind mittlerweile in vielen Branchen gefragt – besonders dort, wo große Datenmengen anfallen oder Prozesse automatisiert und optimiert werden sollen. Besonders zutreffend ist das beispielsweise in folgenden Bereichen:

Gesundheitswesen & Biotechnologie:
Im Gesundheitssektor spielen KI- und ML-Engineers eine zunehmend zentrale Rolle, etwa bei der automatisierten Auswertung medizinischer Bilder, der Diagnoseunterstützung oder der Entwicklung personalisierter Therapieansätze. In der Biotechnologie wird Machine Learning zur Analyse genetischer Daten oder zur Wirkstoffsuche in der Medikamentenentwicklung eingesetzt. Diese Technologien ermöglichen schnellere, genauere Diagnosen und tragen dazu bei, die Gesundheitsversorgung effizienter und individueller zu gestalten.

Finanzen & Versicherungen:
Finanzinstitute nutzen Machine Learning unter anderem zur Vorhersage von Kreditrisiken, zur Erkennung von Betrugsmustern in Echtzeit oder für den algorithmischen Handel an den Börsen. Auch in der Versicherungsbranche werden ML-Modelle eingesetzt, um Risiken besser zu bewerten, Schadenfälle automatisiert zu analysieren und Prämien dynamisch anzupassen. KI- und ML-Engineers sind hier essenziell, um aus großen Mengen historischer Finanzdaten zuverlässige Vorhersagemodelle zu entwickeln.

E-Commerce & Einzelhandel:
Im Onlinehandel sorgen KI und ML dafür, dass Kund:innen personalisierte Produktempfehlungen erhalten, Suchergebnisse verbessert werden und Marketingmaßnahmen zielgerichteter ablaufen. Auch im stationären Einzelhandel kommen ML-Technologien zum Einsatz, zum Beispiel bei der Optimierung von Lagerbeständen oder bei der Analyse von Kundenverhalten. Unternehmen wie Amazon, Zalando oder Shopify setzen massiv auf KI, um ihre Prozesse effizienter zu gestalten und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Automobilindustrie:
Autonomes Fahren ist eines der prominentesten Beispiele für den Einsatz von KI in der Automobilbranche. Hier arbeiten ML-Engineers an Systemen zur Objekterkennung, Entscheidungslogik und Sensorfusion. Aber auch außerhalb autonomer Fahrzeuge wird KI genutzt – etwa für vorausschauende Wartung, Qualitätssicherung in der Fertigung oder Fahrerassistenzsysteme. Hersteller und Zulieferer investieren stark in ML-Kompetenz, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Industrie & Fertigung (Buzzword: Industrie 4.0):
In der Produktion hilft Machine Learning dabei, Maschinenstörungen frühzeitig zu erkennen, Ausschuss zu reduzieren und Produktionsprozesse in Echtzeit zu optimieren. Durch Sensorik, IoT und große Datenmengen entsteht ein ideales Umfeld für datengetriebene Entscheidungen. ML-Engineers arbeiten hier oft eng mit Ingenieuren zusammen, um klassische Industrieprozesse digital zu transformieren – ein zentraler Baustein von Industrie 4.0.

IT & Softwareunternehmen:
In Tech-Firmen gehört Machine Learning häufig zum Kerngeschäft. Ob Suchalgorithmen bei Google, Sprachmodelle bei OpenAI oder Bildverarbeitung in Cloud-Diensten – KI steckt in vielen modernen Softwarelösungen. ML-Engineers entwickeln hier nicht nur Modelle, sondern auch skalierbare Infrastrukturen, APIs und Dienste, die weltweit von Millionen genutzt werden. In dieser Branche ist ML oft nicht nur unterstützend, sondern das Produkt selbst.

Gaming & Unterhaltung:
Auch die Spiele- und Medienindustrie nutzt ML intensiv – sei es zur Steuerung von Spielgegnern, zur Analyse von Nutzerverhalten oder zur Personalisierung von Inhalten auf Plattformen wie Netflix oder Spotify. In Spielen ermöglicht KI eine realistischere Spielumgebung und dynamischere Interaktionen. Gleichzeitig helfen ML-Algorithmen, das Nutzererlebnis zu verbessern und Abwanderungen zu verhindern.

Luft- und Raumfahrt / Verteidigung:
In sicherheitskritischen Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt kommt Machine Learning z. B. in der Analyse von Satellitenbildern, zur Flugbahnoptimierung oder in autonomen Drohnensystemen zum Einsatz. Auch in der Verteidigung wird KI verwendet, etwa zur Objekterkennung oder bei der Entscheidungsunterstützung in komplexen Lagen. Hier gelten oft besonders hohe Anforderungen an Sicherheit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle.

Öffentlicher Sektor & Forschung:
Städte nutzen ML zur Verkehrsoptimierung, Behörden setzen KI ein, um große Dokumentenmengen zu analysieren oder Verwaltungsprozesse zu automatisieren. Auch in der wissenschaftlichen Forschung ist Machine Learning ein unverzichtbares Werkzeug geworden – etwa in der Klimaforschung, Physik oder Soziologie. ML-Engineers tragen hier dazu bei, gesellschaftliche Herausforderungen datengetrieben zu lösen.

Logistik & Supply Chain:
In der Logistik sorgt Machine Learning für effizientere Routenplanung, optimierte Lagerhaltung und bessere Nachfrageprognosen. Große Logistikunternehmen setzen KI zur dynamischen Steuerung von Lieferketten und zur Echtzeitüberwachung von Warenströmen ein. ML-Engineers entwickeln hier oft Systeme, die nicht nur die Kosten senken, sondern auch die Umweltbelastung minimieren.

Du siehst: Da es sich beim Arbeiten mit Zahlen und Daten, dem Machine Learning im Detail und insbesondere der KI um Technologien handelt, die disruptive Veränderungen in nahezu allen Branchen und der Gesellschaft an sich nach sich ziehen werden, ist auch der Einsatzbereich kaum auf einzelne Branchen beschränkt.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines ML/KI Engineer

Skillset: Wichtige Fähigkeiten eines ML oder KI Engineers

Wer als Machine Learning oder KI Engineer arbeiten möchte, sollte ein breit gefächertes Kompetenzprofil mitbringen – eine Kombination aus mathematischem Verständnis, Programmierkenntnissen, Datenkompetenz und technischem Systemdenken. Im Zentrum steht die Fähigkeit, komplexe Datenmuster zu erkennen, maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und diese effizient in produktive Anwendungen zu überführen. Ein gutes Verständnis für lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist essenziell, da diese die theoretische Basis für viele ML-Verfahren bilden.

Du siehst also, eine grundlegende Affinität zu Zahlen und Mathematik ist nicht unwichtig.
Zusätzlich helfen die Kenntnisse in spezifischen Programmiersprachen oder Frameworks weiter, diese kannst du aber natürlich auch während deine Studiums entsprechend kennenlernen:

Python ist ein zentrales Werkzeug. Der Umgang mit ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn gehört ebenso zum Alltag wie das Arbeiten mit Daten – vom Bereinigen über Feature Engineering bis hin zur Evaluierung von Modellen. Moderne ML Engineers sind zudem mit MLOps-Prinzipien vertraut: Sie wissen, wie man Modelle versioniert, überwacht und effizient in der Cloud oder auf Edge-Geräten deployt.

Darüber hinaus ist ein Verständnis für Softwarearchitektur hilfreich – besonders, wenn ML-Lösungen in größere Systeme eingebettet werden. Kenntnisse in API-Entwicklung, Docker/Kubernetes, CI/CD und Cloud-Plattformen (wie AWS, GCP oder Azure) runden das Profil ab. Und last but not least: Gute Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig, um technische Konzepte auch für nicht-technische Stakeholder verständlich zu machen.

Ausbildung/Studium: Wie wird man KI/ML-Engineer

Du weisst nun, was ein KI-/ML-Engineer macht, welches Skills er haben sollte und welche Technologien sein tägliches Werkzeug sind. Aber wie kannst du ML/KI-Engineer werden? Welche Ausbildungsschritte kannst du wo durchlaufen?

A) Studium und relevante Studiengänge

Ein klassischer Weg in den Beruf des KI- oder ML-Engineers führt über ein Studium in Informatik, Mathematik, Data Science, Elektrotechnik oder auch Maschinenbau mit Schwerpunkt auf Automatisierung und Regelungstechnik. Besonders Informatik vermittelt wichtige Grundlagen in Algorithmen, Softwareentwicklung und Datenstrukturen – alles essenziell für das Verständnis von Machine Learning. Mathematik liefert das Fundament für statistische Modellierung, lineare Algebra und Optimierung. Studiengänge wie Künstliche Intelligenz, Computational Engineering oder Data Science bieten oft bereits spezialisierte Kurse zu neuronalen Netzen, Deep Learning oder Reinforcement Learning. Wer bereits während des Studiums praxisnah arbeitet – etwa durch Projekte, Praktika oder Abschlussarbeiten im ML-Bereich – hat beim Berufseinstieg klare Vorteile.

B) Alternative Wege: Bootcamps, Online-Kurse, Selbststudium

Nicht jeder ML Engineer hat ein klassisches Universitätsstudium absolviert. Immer mehr Talente steigen über intensive Bootcamps (z. B. Le Wagon, Ironhack, Spiced Academy), MOOCs (wie Coursera, edX, Udacity) oder Selbststudium mit frei verfügbaren Ressourcen (YouTube, GitHub, Papers) ein. Viele dieser Programme bieten praxisorientierte Projekte, bei denen Teilnehmende direkt eigene ML-Modelle entwickeln. Besonders wertvoll ist dabei die Kombination aus Lernplattformen (z. B. fast.ai, DeepLearning.AI) und echter Praxis an offenen Datensätzen oder Wettbewerben wie Kaggle. Wer motiviert ist und konsequent übt, kann sich so auch ohne formalen Abschluss fundiertes Wissen aneignen.

C) Einstiegsmöglichkeiten und typische Karrierepfade

Der Einstieg in die Branche erfolgt oft als Junior Machine Learning Engineer oder ML Developer in einem Data- oder Tech-Team. Mit wachsender Erfahrung und Verantwortung folgt der Aufstieg zum Senior ML Engineer, bei dem komplexere Projekte, Systemdesign und technische Entscheidungskompetenz dazukommen. Danach ist der Weg offen in Rollen wie Lead ML Engineer, KI-Projektleiter oder auch ML Architect, der für die gesamte Architektur und strategische Planung von KI-Systemen verantwortlich ist. Alternativ kann man sich auch in Richtung MLOps Engineer oder Research Engineer entwickeln, je nach Interesse an Infrastruktur oder Innovation.

D) Quereinstieg

Ein Quereinstieg in den Bereich ML/KI ist definitiv möglich und wird in der Praxis auch immer häufiger gesehen. Viele erfolgreiche ML Engineers haben ursprünglich in angrenzenden Bereichen wie Softwareentwicklung, Physik, Statistik oder Ingenieurwesen gearbeitet. Wichtig ist, dass man sich gezielt ML-relevante Kenntnisse aufbaut und durch Projekte oder ein Portfolio (z. B. auf GitHub oder in Kaggle-Wettbewerben) zeigt, was man kann. Besonders im Tech-Umfeld zählt oft nachweisbare Kompetenz mehr als formale Abschlüsse – wer mit echten Modellen, Daten und Use Cases umgehen kann, hat gute Chancen auf einen Einstieg.

Gehalts- und Karriereperspektiven als KI/ML-Engineer

Die Gehalts- und Karriereperspektiven für KI- und Machine-Learning-Engineers sind aktuell so gut wie selten zuvor – und sie werden mit dem wachsenden Bedarf an datengetriebenen Lösungen weiter steigen. Bereits der Einstieg ins Berufsleben ist attraktiv: Ein Junior ML Engineer verdient in Deutschland häufig zwischen 50.000 und 65.000 € brutto im Jahr, abhängig von Branche, Region und Unternehmensgröße. Mit zunehmender Erfahrung wachsen sowohl das Gehalt als auch die Verantwortung – als Senior oder Lead Engineer sind 90.000 bis 120.000 € und mehr durchaus üblich, insbesondere im internationalen Umfeld oder in Tech-Konzernen.

Auch die Karrierepfade sind vielfältig: Neben der klassischen Entwicklung über Junior, Mid-Level und Senior bis hin zum Lead Engineer oder KI-Architekten sind auch Spezialisierungen möglich – etwa im Bereich MLOps, NLP, Computer Vision oder Reinforcement Learning. Wer gerne organisiert und kommuniziert, kann sich zudem in Richtung Teamleitung oder technisches Projektmanagement entwickeln. In Start-ups wiederum kann ein erfahrener ML Engineer sogar als CTO oder Tech-Gründer durchstarten.

Angesichts der zunehmenden Automatisierung in fast allen Branchen gilt: Wer sich früh und konsequent mit KI-Technologien auseinandersetzt, baut sich ein zukunftssicheres berufliches Fundament mit großem Gestaltungsspielraum auf.

Bild: Gehaltsentwicklung nach Berufserfahrung als KI/ML-Engineer.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Der Berufsalltag eines KI- oder ML-Engineers bringt nicht nur spannende technische Aufgaben mit sich, sondern auch einige Herausforderungen: Häufig ist die Datenqualität unzureichend, Modelle sind schwer zu skalieren oder verhalten sich im Live-Betrieb anders als im Training. Auch die ethische Verantwortung wächst – etwa bei Fragen zur Fairness, Transparenz oder zum Datenschutz algorithmischer Entscheidungen. Dennoch ist genau diese Komplexität Teil des Reizes: KI Engineers bewegen sich an der Schnittstelle von Forschung, Technik und Gesellschaft. Mit Blick auf die Zukunft bieten Technologien wie AutoML (automatisierte Modellentwicklung), Explainable AI (erklärbare KI) oder generative KI (wie Large Language Models oder Bildgeneratoren) ganz neue Möglichkeiten – und stellen gleichzeitig neue Anforderungen an Know-how und Verantwortung. Wer in diesem Bereich arbeitet, ist nicht nur technologisch am Puls der Zeit, sondern gestaltet aktiv mit, wie unsere digitale Zukunft aussieht. Eine Karriere als ML/KI Engineer lohnt sich daher nicht nur finanziell, sondern auch inhaltlich – sie verbindet Innovation, Problemlösung und gesellschaftliche Relevanz.

Fazit

Eine Karriere als KI/ML-Engineer bietet nicht nur exzellente Gehaltsaussichten, sondern auch die Möglichkeit, an der Spitze technologischer Innovationen zu arbeiten. Mit der zunehmenden Integration von Künstlicher Intelligenz in verschiedenste Branchen steigt die Nachfrage nach Fachkräften, die in der Lage sind, komplexe ML-Modelle zu entwickeln und produktiv umzusetzen. Dabei sind Herausforderungen wie Datenqualität, Skalierbarkeit und ethische Fragestellungen zu meistern. Zukunftstrends wie AutoML, Explainable AI und generative KI eröffnen neue Anwendungsfelder und erfordern kontinuierliche Weiterbildung. Wer sich für diesen Beruf entscheidet, gestaltet aktiv die digitale Transformation mit und profitiert von vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.