KI Entwickler Karriereleitfaden und -Roadmap

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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weites Feld der Informationstechnologie, das verschiedene Technologien umfasst, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, die es Maschinen ermöglichen, zu „lernen” und auf menschenähnliche Weise zu handeln. Sie wächst rasant und sorgt für große Aufregung, während sie gleichzeitig Diskussionen über Sicherheitsbedrohungen und Datenschutzprobleme auslöst. 

Obwohl die Definitionen im Zuge dieser sich weiterentwickelnden Technologie variieren, wird sie von Experten häufig auf zwei Arten definiert. Enge, manchmal auch als „schwach” bezeichnete KI bietet in der Regel auf Effizienz ausgerichtete, enge Fähigkeiten. Beispiele hierfür sind digitale Assistenten wie Amazon Alexa oder Google Home. Allgemeine KI, manchmal auch als „stark” bezeichnet, bezieht sich auf Technologien, die Computer und digitale Geräte in Maschinen verwandeln, die mit kreativen und abstrakten Prozessen denken können - eine Technologie, die es noch nicht gibt. 

Das Marktwachstum ist stark und nimmt weiter zu. Nach Angaben von Statista wird der Sektor weltweit zwischen 2020 und 2030 exponentiell um bis zu 2 Billionen Dollar wachsen [1]. Dieses Wachstum deutet auf vielversprechende Berufsaussichten in diesem Bereich hin - eine gute Nachricht für alle, die eine Karriere als KI Entwickler in Betracht ziehen. 

Erfahren Sie mehr über die Rolle, einschließlich der alltäglichen Aufgaben, der Unterschiede zu ähnlichen Positionen, und des durchschnittlichen Gehalts, das Sie erwarten können – mit dieser Roadmap für KI Entwickler. 

Was ist ein KI Entwickler?

Wie Programmierer, die sich in erster Linie auf den Code konzentrieren, können Entwickler verschiedene KI-gesteuerte Software für verschiedene Zwecke erstellen – von Business Intelligence bis hin zu Videospielen. KI Entwickler verwenden Programmiersprachen wie Python und R, um KI-Algorithmen in Softwareanwendungen zu integrieren. Bei der Arbeit mit KI-Modellen, neuronalen Netzwerken und Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt ein KI Entwickler Code, testet diesen und setzt ihn ein. Außerdem konvertiert er Programmierschnittstellen für maschinelles Lernen (ML) und macht sie für bestehende Software zugänglich.

Was macht ein KI Entwickler? 

Bevor Sie sich entscheiden, ob dies ein geeigneter Karriereweg ist, ist es hilfreich, eine allgemeine Vorstellung von den täglichen Aufgaben und Verantwortlichkeiten in diesem Beruf zu haben. Was Sie als KI Entwickler tun werden, hängt zwar von den Anforderungen Ihres Arbeitgebers ab, aber Sie können mit allgemeinen Aufgaben rechnen, wie z. B:

• Sie arbeiten im IT-Team mit: Die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern ist ein wichtiger Teil der Arbeit. Wahrscheinlich nehmen Sie an Strategie- und Designbesprechungen teil, arbeiten an der Planung mit und führen Überprüfungen nach Projekten durch.

• Sie programmieren Codes: Sie werden einen großen Teil Ihrer Zeit damit verbringen, KI-Programme zu programmieren und mit KI-Modellen und -Algorithmen zu arbeiten. Darüber hinaus können Sie als KI Entwickler Algorithmen erstellen, diese testen und einsetzen sowie KI-basierte Systeme entwickeln. Letztendlich ist es Ihr Ziel, KI-Lösungen zu entwickeln, um spezifische Geschäfts- oder Verbraucheranforderungen zu erfüllen.

• Sie helfen anderen, KI zu verstehen und zu nutzen: In dieser Rolle werden Sie wahrscheinlich auch andere dazu anleiten, die von Ihnen entwickelten Lösungen zu nutzen. Sie werden KI-Software, -Anwendungen und -Programme anderen Mitgliedern Ihres Teams, Anwendungsnutzern und Unternehmensleitern erklären. Wahrscheinlich spielen Sie auch eine Rolle bei der Schulung anderer Mitarbeiter zur Implementierung von KI-Systemen.

Um die Rolle eines KI Entwicklers besser zu verstehen, sollten Sie sich überlegen, wie sich dieser Job von ähnlichen Positionen unterscheidet. Im Folgenden gehen wir auf die Unterschiede zwischen KI Entwicklern und KI-Ingenieuren, Softwareentwicklern und Datenwissenschaftlern ein. 

KI Entwickler vs. KI Ingenieur

KI Entwickler benötigen gute Programmierkenntnisse, um Algorithmen und KI-Anwendungen zu erstellen. Sie arbeiten häufig mit anderen, einschließlich Datenwissenschaftlern, zusammen, um Lösungen für bestimmte Geschäftsprobleme zu entwickeln. KI-Ingenieure hingegen konzentrieren sich mehr auf die Entwicklung und Bereitstellung, was eine solide Grundlage in der Systeminfrastruktur und -architektur erfordert. KI-Ingenieure sollten auch mit der Skalierung von Modellen vertraut sein, um ihre Bemühungen bei der Bereitstellung und Optimierung von Modellen zu unterstützen und sicherzustellen, dass sie eine optimale Leistung erbringen.

KI Entwickler vs. Softwareentwickler

Obwohl es einige Überschneidungen zwischen den beiden gibt, kann man die Unterschiede zwischen KI- und Softwareentwicklern in einem Wort zusammenfassen: Fokus. Softwareentwickler arbeiten zwar mit KI-Technologien, aber sie arbeiten an einem breiteren Spektrum von Anwendungen und Systemen. KI Entwickler arbeiten speziell an KI-Lösungen, einschließlich Modellen, Algorithmen und Anwendungen. 

KI Entwickler vs. Datenwissenschaftler oder -analysten

Datenwissenschaftler und -analysten spielen sowohl innerhalb als auch außerhalb des KI-Bereichs eine Rolle. Datenwissenschaftler können bei der Entwicklung von Algorithmen helfen, aber ihre Hauptaufgabe besteht darin, Daten zu sammeln, Muster zu erkennen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalysten konzentrieren sich in erster Linie darauf, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und sie denjenigen zu präsentieren, die sie benötigen, um Probleme zu verstehen oder Entscheidungen zu treffen. 

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten eines KI Entwicklers?

Um ein KI Entwickler zu werden, müssen Sie eine Reihe solider Fähigkeiten entwickeln. Auch wenn die Anforderungen von Arbeitgeber zu Arbeitgeber variieren, sollten Sie sich auf die folgende Mischung aus technischen und arbeitsplatzbezogenen Fähigkeiten konzentrieren.

Technische Fähigkeiten

Eine der wichtigsten Fähigkeiten, die Sie benötigen, ist die Vertrautheit und Beherrschung verschiedener Skriptsprachen. Python bietet aufgrund seiner leistungsstarken Datenanalysefunktionen, seiner leichten Erlernbarkeit und der umfangreichen Unterstützung durch die Community einen hervorragenden Ausgangspunkt. Die Vertrautheit mit anderen KI-Sprachen wie Julia, Java, R und Javascript kann Ihnen helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. 

Weitere technische Fähigkeiten sind:

• Kenntnisse in der Arbeit mit Deep Learning, neuronalen Netzen und maschinellem Lernen

• Kenntnisse von Datenstrukturen und Algorithmen

• Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu organisieren und zu interpretieren, um Entscheidungen zu treffen

• Kenntnisse von Cloud-Plattformen wie Google Cloud und Amazon Web Services (AWS)

• Solides Verständnis von Mathematik und Kenntnisse in der Datenbereinigung

Berufliche Fähigkeiten

Berufliche Fähigkeiten wie Führungsqualitäten und kritisches Denken ergänzen die technischen Fähigkeiten und helfen Ihnen, erfolgreich zu sein. Diese Fähigkeiten werden oft als „übertragbare Fähigkeiten” bezeichnet, da sie bei verschiedenen Jobs, Arbeitgebern und Sektoren eingesetzt werden können. Beispiele für solche Fähigkeiten, die eine Karriere in der KI-Entwicklung unterstützen, sind:

• Problemlösungskompetenz

• Kreativität

• Kritisches Denken

• Mündliche und schriftliche Kommunikation

• Effektive Zusammenarbeit

Gehalt und Berufsaussichten für KI Entwickler

Neben dem soliden Jobwachstum haben KI Entwickler auch ein beträchtliches Verdienstpotenzial. Laut den Daten von Glassdoor vom Oktober 2024 liegt das Grundgehalt von KI Entwicklern bei durchschnittlich € 67.500 pro Jahr [2]. Faktoren wie Ihr Erfahrungsniveau und die Branche, in der Sie arbeiten, können Ihr spezifisches Gehalt beeinflussen. 

Typischer KI Entwickler-Karrierepfad

Der Beruf des KI Entwicklers kann einen spannenden Einstieg in den Technologiesektor bieten. Obwohl Ihnen mehr als ein Weg offen steht, umfasst der typische Weg einen Bachelor-Abschluss, etwas Erfahrung und relevante Zertifizierungen. 

Schauen wir uns die drei wichtigsten Schritte auf diesem Karriereweg genauer an.

1. Erwägen Sie eine Ausbildung oder ein Studium

Obwohl es möglich ist, auch ohne Abschluss KI Entwickler zu werden, suchen Arbeitgeber häufig nach Bewerbern, die mindestens einen Bachelor-Abschluss haben. Beliebte Studienfächer sind Informatik, Angewandte Informatik, Software Engineering, Computer Science, Wirtschaftsinformatik oder ein anderes verwandtes Fachgebiet. Ebenfalls möglich sind eine Ausbildung als mathematischer Softwareentwickler oder als Fachinformatiker für Systemintegration, Anwendungsentwicklung oder digitale Vernetzung.

2. Bilden Sie sich weiter

Eine Ausbildung oder ein Abschluss allein reichen nicht aus, um KI Entwickler zu werden. Programmierkenntnisse gehören zu den wichtigsten Grundvoraussetzungen für diese Position. Außerdem sind gute Englischkenntnisse von wichtiger Bedeutung, denn in der IT-Welt wird häufiger Englisch als Deutsch gesprochen. Kenntnisse im Agilem Projektmanagement sind ebenfalls von Vorteil, um die Effizienz in Ihrem Team zu steigern.

3. Ziehen Sie Zertifizierungen in Betracht

Eine Zertifizierung ist ein greifbarer Beweis für Ihre Fähigkeiten und positioniert Sie als KI-Experten. Zu den in Frage kommenden Zertifizierungen gehören die folgenden:

• AI Artificial Intelligence Academy: Diese Zertifizierung der EITCA (European Information Technologies Certification Academy) in Brüssel ist ein Online-Programm, das umfassende Schulungen im Bereich Künstliche Intelligenz bietet, darunter Grundlagen der Python-Programmierung, Deep Learning, Google Cloud Machine Learning und vieles mehr.

• Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS): Dieses Zertifizierungsprogramm des United States Artificial Intelligence Institute richtet sich an leitende KI-Fachleute mit begrenzten technischen Kenntnissen. In diesem Programm werden Fähigkeiten wie strategische KI und KI für Wirtschaft und Finanzen vermittelt.

• Artificial Intelligence Engineer(AiE): Diese Qualifikation des Artificial Intelligence Board of America setzt umfassende Kenntnisse über KI-Anwendungen und -Systeme voraus und vermittelt unter anderem KI- und ML-Systeme und -Anwendungen, Datenmodellierung und Mensch-Maschine-Interaktionen

• Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate: Diese technologie-spezifische Zertifizierung weist Ihre Kenntnisse in der Arbeit mit Azure AI, der Entwicklung von AI-Lösungen und der Erstellung von AI-Anwendungen nach.

Die nächsten Schritte mit Coursera

Neben dem Erwerb eines Abschlusses, dem Sammeln von Erfahrung und dem Erwerb von Zertifizierungen können Sie auch Kurse belegen und Professional Certificates abschließen, um Ihren Lebenslauf zu ergänzen und Ihre KI-Entwicklungsfähigkeiten zu verbessern. Die einsteigerfreundliche IBM AI Foundations for Business-Spezialisierung kann Ihnen dabei helfen, KI zu erforschen und Ihre Wissensbasis aufzubauen, oder Sie können Ihre Datenanalysefähigkeiten mit dem Google-Datenanalyse (Berufsbezogenes Zertifikat) entwickeln. Diese Programme und vieles mehr finden Sie auf Coursera.