Der schnell wachsende Bereich des maschinellen Lernens nutzt statistische Methoden und Datenanalysen, um Computern beizubringen, zu lernen und Vorhersagen oder Urteile zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
Es besteht ein wachsender Bedarf an Mitarbeitern mit Einstiegserfahrung im maschinellen Lernen, da Unternehmen und Branchen zunehmend den Nutzen des maschinellen Lernens verstehen. Hier sind fünf Einstiegsjobs im Bereich maschinelles Lernen, die großartige Möglichkeiten für diejenigen bieten, die ihre Karriere in diesem Bereich starten möchten.
Ingenieur für maschinelles Lernen
- Die Rolle: Ingenieure für maschinelles Lernen entwickeln, implementieren und warten Modelle und Systeme für maschinelles Lernen.
- Erforderliche Fähigkeiten: Starke Programmierkenntnisse (Python, R usw.), Kenntnisse über Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Modellbewertung und Bereitstellung.
- Abschluss: Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
- Stellenangebote: Ingenieure für maschinelles Lernen können in Branchen wie Technologie, Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce arbeiten. Möglichkeiten gibt es sowohl in etablierten Unternehmen als auch in Startups.
Wie viel Mathematik benötigen Sie, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden?
Dies ist die häufigste Frage, die Menschen stellen.
Vor ein paar Jahren war es von entscheidender Bedeutung, die Besonderheiten der Mathematik auf niedrigem Niveau zu verstehen. Auch heute noch ist Mathematik unerlässlich, wenn Sie ein Forscher werden möchten, der sich auf die Verbesserung und… konzentriert. pic.twitter.com/5rrYQmUkPz
– Santiago (@svpino) 26. Juni 2023
Datenwissenschaftler
- Die Rolle: Datenwissenschaftler analysieren und interpretieren komplexe Datensätze, um Erkenntnisse abzuleiten und Vorhersagemodelle zu erstellen.
- Erforderliche Fähigkeiten: Kenntnisse in Programmierung (Python, R usw.), statistischer Analyse, Datenvisualisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenverarbeitung.
- Abschluss: BSc oder höher in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik oder einem verwandten Bereich.
- Jobmöglichkeiten: Datenwissenschaftler sind in verschiedenen Branchen gefragt, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und Technologie. Unternehmen, von Start-ups bis hin zu großen Organisationen, suchen aktiv nach Talenten im Bereich Datenwissenschaft.
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KI-Forscher
- Die Rolle: KI-Forscher konzentrieren sich darauf, das Gebiet der künstlichen Intelligenz durch Forschung und Entwicklung voranzutreiben.
- Erforderliche Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Frameworks – z. B. TensorFlow, PyTorch – Programmierkenntnisse, Datenanalyse und Problemlösungsfähigkeiten.
- Akademischer Abschluss: Master oder Ph.D. in Informatik, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich.
- Beschäftigungsmöglichkeiten: KI-Forscher können in der Wissenschaft oder in Forschungseinrichtungen arbeiten oder sich Forschungsteams in Technologieunternehmen anschließen. Stellenangebote sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor.
Berater für maschinelles Lernen
- Die Rolle: Berater für maschinelles Lernen bieten Unternehmen Fachwissen und Anleitung bei der Implementierung von Lösungen für maschinelles Lernen.
- Erforderliche Fähigkeiten: Ausgeprägtes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens, Datenanalyse, Projektmanagement, Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in technische Lösungen umzusetzen.
- Abschluss: Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik, Datenwissenschaft, Business Analytics oder einem verwandten Bereich.
- Beschäftigungsmöglichkeiten: Berater für maschinelles Lernen können für Beratungsunternehmen, Technologieunternehmen oder als unabhängige Berater arbeiten. In verschiedenen Branchen gibt es Möglichkeiten, maschinelles Lernen einzuführen.
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Dateningenieur
- Die Rolle: Dateningenieure entwerfen und warten die Dateninfrastruktur und sorgen für die effiziente Speicherung, Verarbeitung und den Abruf großer Datensätze.
- Erforderliche Fähigkeiten: Kenntnisse in Programmierung (Python, SQL usw.), Datenbanksystemen, Datenpipelines, Cloud-Plattformen – wie AWS, Azure, GCP – und Data Warehousing.
- Abschluss: Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich.
- Stellenangebote: Dateningenieure sind branchenübergreifend sehr gefragt, insbesondere in den Bereichen Technologie, Finanzen und Gesundheitswesen. Sowohl etablierte Unternehmen als auch Startups benötigen Fachwissen im Bereich Data Engineering, um mit großen Datenmengen umgehen zu können.
Bitte beachten Sie, dass die oben aufgeführten erforderlichen Fähigkeiten, Noten und Stellenangebote allgemeine Richtlinien sind und je nach Unternehmen, Rolle und Region variieren können. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Fähigkeiten und Qualifikationen zu recherchieren und an die spezifischen Arbeitsanforderungen anzupassen, wenn Sie eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen anstreben.
