Was macht ein AI Engineer den ganzen Tag über konkret?

Ein AI Engineer arbeitet überwiegend daran, KI-Modelle zu entwickeln, zu optimieren und in bestehende Systeme zu integrieren. Dazu gehört die Analyse von Daten, das Training neuer Modelle und die technische Umsetzung produktiver KI-Services. Ein Großteil der Arbeit besteht außerdem darin, Modelle stabil, sicher und skalierbar zu gestalten – inklusive Monitoring, Dokumentation und Abstimmung mit Fachabteilungen.

Wie unterscheidet sich ein AI Engineer von einem Data Scientist?

Während Data Scientists vor allem Daten analysieren, Hypothesen testen und Modelle konzipieren, liegt der Schwerpunkt des AI Engineers klar auf der Umsetzung. Er sorgt dafür, dass ein Modell tatsächlich im Unternehmensumfeld funktioniert, performant läuft und langfristig gewartet werden kann. Die Rolle ist damit stärker software- und systemorientiert und umfasst häufig auch Infrastrukturfragen und Deployment.

Braucht man zwingend ein technisches Studium, um AI Engineer zu werden?

Ein Studium in Informatik, Data Science oder Mathematik ist hilfreich, aber kein Muss. Entscheidend ist, dass die erforderlichen technischen Fähigkeiten – insbesondere im Bereich Programmierung und Machine Learning – wirklich beherrscht werden. Viele AI Engineers kommen über Bootcamps, berufsbegleitende Weiterbildungen oder interne Umschulungen in die Rolle, sofern sie starke praktische Projekte vorweisen können.

Wie gut sind die Zukunftschancen in diesem Beruf?

Die beruflichen Perspektiven sind herausragend gut, da Unternehmen in nahezu allen Branchen KI einsetzen oder kurz davorstehen, dies zu tun. Sowohl die Nachfrage nach Fachkräften als auch die technologische Dynamik sichern ein langfristig stabiles Jobfeld. Zudem entstehen durch generative KI, Automatisierung und neue regulatorische Anforderungen fortlaufend neue Aufgaben und Spezialisierungsmöglichkeiten.

Kann ein AI Engineer remote arbeiten oder ist Präsenz notwendig?

Der Beruf eignet sich in hohem Maße für Remote-Arbeit, da die meisten Aufgaben digital durchgeführt werden. Viele Unternehmen arbeiten mit hybriden oder vollständig verteilten Teams, besonders im internationalen Umfeld. Lediglich Abstimmungen oder Workshops können gelegentlich Präsenz erfordern, doch der Großteil der Tätigkeit lässt sich ortsunabhängig erledigen.

Welche Rolle spielen Large Language Models aktuell im Berufsalltag?

LLMs wie GPT, Claude oder Llama erweitern die Möglichkeiten des Berufsbilds erheblich. AI Engineers entwickeln Chatbots, Automatisierungstools oder RAG-Systeme, die Unternehmensdaten mit großen Sprachmodellen kombinieren. Gleichzeitig müssen sie sich intensiv mit den Grenzen dieser Modelle befassen – etwa in Bezug auf Halluzinationen, Sicherheit, Datenschutz oder regulatorische Anforderungen.

Jacqueline Eisenbraun

Jacqueline Eisenbraun hat ein Faible für gute Geschichten, sei es zwischen Buchseiten oder Blogartikeln. Als kreative Texterin und Blog-Verantwortliche bringt sie spannende Themen auf den Punkt und sorgt dafür, dass kein Artikel langweilig bleibt. Ihre Freizeit verbringt sie am liebsten lesend, schreibend oder beim Stöbern durch Secondhand-Schätze: Immer auf der Suche nach Inspiration.

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