Die Evolution von Machine Learning-Positionen

Die faszinierende Reise des maschinellen Lernens – von seinen Anfängen bis hin zu den innovativen Anwendungen und spezialisierten Berufen von heute.

Willkommen zu Teil 1 unserer kurzen und neuen KI-Serie über spezifische IT-Rollen und deren hohe Nachfrage mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science. Lesen Sie in den nachfolgenden Artikeln über die Spezialisierung im Bereich Künstliche Intelligenz sowie über Ethik und Sicherheit in der KI. In diesem Artikel geht es um die Evolution von Machine Learning und die sich verändernden Anforderungen und Profile.

Stellen Sie sich vor, Ihre Kaffeemaschine könnte nicht nur Ihren Lieblingskaffee zubereiten, sondern auch vorhersagen, wann Sie ihn am dringendsten brauchen. Vor 10 Jahren klang das noch wie Science-Fiction. Doch tatsächlich stehen wir an der Schwelle einer Ära, in der solche Szenarien Realität werden.

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Eine kurze Definition von Machine Learning und künstlicher Intelligenz

Klären wir kurz die Basics, denn Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei Begriffe, die oft in einem Atemzug genannt werden. Doch was steckt genau dahinter?

KI ist ein weites Feld der Informatik, das sich mit der Erschaffung intelligenter Maschinen befasst. Diese Maschinen sollen menschenähnliche Aufgaben ausführen können. ML hingegen ist ein Teilbereich der KI. Es konzentriert sich darauf, Computersysteme zu entwickeln, die aus Erfahrungen lernen und sich verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden.

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Eine Definition von Machine Learning wäre also: Bringe einem Computer bei, wie er eine Aufgabe ausführt, ohne ihn zu programmieren.

https://www.youtube.com/watch?v=PeMlggyqz0Y

(Maschinelles Lernen in 100 Sekunden erklärt, YouTube)

Nachdem wir dieses Feld grob abgesteckt haben, gehen wir als nächstes zurück zu den Anfängen von ML.

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Die Evolution des maschinellen Lernens

Das maschinelle Lernen hat sich von seinen theoretischen Anfängen zu einer Schlüsseltechnologie entwickelt, die wir alle tagtäglich nutzen. Machen wir einen kurzen Ausflug und Zeitreise vom “Urknall” bis heute.

Die Ursprünge des maschinellen Lernens reichen bis in die 1940er- und 1950er-Jahre zurück, als erste Arbeiten zu künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzen durchgeführt wurden. In seinem 1950 erschienenen Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ stellte Alan Turing den berühmten Turing-Test vor: um Intelligenz von Maschinen zu testen, wird geprüft, ob ein Mensch in einer textbasierten Unterhaltung einen Computer von einem anderen Menschen unterscheiden kann. Etwa zur gleichen Zeit schlug Donald Hebb eine Lernregel für neuronale Netze vor, die den Grundstein für zukünftige Modelle legte.

In den 1950er bis 1970er-Jahren wurden die ersten Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt. Frank Rosenblatt's Perceptron (1957) war eines der ersten neuronalen Netze, das für die binäre Klassifizierung verwendet wurde. Es war jedoch durch seine Unfähigkeit, nicht linear trennbare Probleme zu lösen, eingeschränkt. In dieser Zeit entstanden einfachere Algorithmen wie ‘k-nearest neighbors’ (KNN) und Entscheidungsbäume, während Forscher regelbasierte Lernmethoden erforschten.

In den 1980er- und 1990er-Jahren begann sich das maschinelle Lernen in Richtung statistisches Lernen und probabilistische Modelle zu verlagern. Algorithmen wie Support Vector Machines (SVMs) und Bayesian Networks wurden eingeführt, die einen besseren Umgang mit Unsicherheiten und genauere Vorhersagen ermöglichten. Gleichzeitig wurde die Backpropagation für das Training neuronaler Netze wiederentdeckt und damit die Grundlage für die neuronalen Netze geschaffen, die Jahrzehnte später dominieren sollten.

Die 2000er-Jahre markierten die Ära von Big Data und den Aufstieg leistungsfähiger Ensemble-Methoden wie Random Forests und Gradient Boosting. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer Datensätze und verbesserter Berechnungswerkzeuge wurde maschinelles Lernen für reale Anwendungen wie Empfehlungssysteme und Betrugserkennung praktikabler.

In den 2010er Jahren kam es zur Revolution des maschinellen Lernens, angetrieben durch Fortschritte bei neuronalen Netzen, insbesondere bei Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bilderkennung und bei Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten. Durchbrüche wie AlexNet im Jahr 2012 und Googles AlphaGo im Jahr 2016 verdeutlichten das Potenzial von Deep Learning. Gegen Ende des Jahrzehnts revolutionierten Transformer-Modelle wie BERT und GPT die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Selbstverständlich entwickelt sich das maschinelle Lernen weiter – heute mit kontinuierlichen Fortschritten beim selbstüberwachenden Lernen (self-supervised learning), beim föderierten Lernen (federal learning) und bei der ethischen KI. Die Grenzen, die KI-Systeme erreichen können, werden immer weiter verschoben. Dementsprechend verschieben sich Ansätze und Schwerpunkte bei Machine Learning-Positionen.

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Machine Learning-Positionen ab 2010

Wie zuvor beschrieben, verzeichnete ab 2010 das maschinelle Lernens ein rasantes Wachstum – angetrieben durch Fortschritte im Bereich des Deep Learning, Big Data und erhöhter Rechenleistung. Mit der steigenden Nachfrage nach intelligenten Systemen entstanden spezialisierte Rollen innerhalb des maschinellen Lernens, um die einzigartigen Herausforderungen beim Aufbau, der Bereitstellung und der Skalierung von ML-Modellen zu bewältigen.

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2010–2015: Der Aufstieg der Data Scientists

Anfang der 2010er-Jahre erlebte der Beruf des Data Scientist seinen Aufstieg und wurde schnell zu einem der gefragtesten Jobtitel in der Technologiebranche. Data Scientists kombinierten Fähigkeiten in Statistik, maschinellem Lernen, Programmierung und Geschäftssinn, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie waren für alles verantwortlich, von der Datenvorverarbeitung über die Modellbildung und -bewertung bis hin zur Kommunikation der Ergebnisse an die Stakeholder.

Diese Ära fiel mit dem Big-Data-Boom zusammen – hier begannen Unternehmen, riesige Datenmengen zu sammeln – allerdings verfügten sie nicht über das Fachwissen, um es in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Von Data Scientists wurde erwartet, dass sie mit Algorithmen des maschinellen Lernens arbeiteten und sich dabei vor allem auf klassische Methoden wie sogenannte Decision Trees, Random Forests und frühe Anwendungen von neuronalen Netzen konzentrierten.

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2015–2020: Deep Learning und spezialisierte Rollen

Als Deep Learning um 2015 herum an Fahrt aufnahm – dank des Erfolgs von Modellen wie AlexNet und der Verfügbarkeit großer Datensätze wie ImageNet – begann sich die Landschaft des maschinellen Lernens zu verändern. Die Komplexität von Deep-Learning-Modellen und die Notwendigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten wie Bilder oder Text zu verarbeiten, führten zur Entstehung spezialisierten Rollen:

Machine Learning Engineer: Während sich Data Scientists auf Forschung und Prototyping konzentrierten, waren Machine Learning Engineers für die Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen verantwortlich. Diese Rolle erfordert erweiterte Fähigkeiten im Bereich Software-Engineering und die Fähigkeit, Modelle in skalierbare Systeme zu integrieren.

Deep Learning Engineer: Mit dem Aufkommen von Convolutional Neural Networks für die Bildverarbeitung und Recurrent Neural Networks (RNNs) für sequentielle Daten entwickelten sich Deep-Learning-Ingenieur:innen zu Spezialist:innen für die Gestaltung und Optimierung komplexer neuronaler Netzwerkarchitekturen unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

Data Engineer: Da Modelle für maschinelles Lernen immer datenintensiver wurden, waren Data Engineers entscheidend für den Aufbau der Infrastruktur, die für die Handhabung und Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich ist. Sie konzentrierten sich auf die Erstellung von Daten-Pipelines, die Verwaltung von Datenbanken und die Sicherstellung der Datenqualität.

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2020-Heute: Die Entwicklung von MLOps und weitere Spezialisierung

Da viele Organisationen ML-Modelle in ihre Produktion einführten, führte die Notwendigkeit, den gesamten ML-Lebenszyklus zu verwalten, zur Entstehung von MLOps (Machine Learning Operations). MLOps brachte maschinelles Lernen und DevOps-Praktiken zusammen und konzentrierte sich auf die Automatisierung der Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung von Modellen in der Produktion. Daneben entstehen weitere neue Rollen und Spezialisierungen, um den wachsenden Bedarf in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und Machine Learning zu decken. Im Folgenden sind einige der aufstrebenden Rollen und Positionen im Bereich des maschinellen Lernens aufgeführt, die sowohl bei Technologie-Giganten als auch bei aufstrebenden Startups immer relevanter werden:

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1. Machine Learning Engineer (MLE)

Aufgabenbereich: ML Engineers sind für die Entwicklung und Implementierung von Modellen und Systemen für maschinelles Lernen verantwortlich. Sie arbeiten eng mit Data Scientists zusammen, um Prototypen und Forschungsmodelle in die Produktion zu bringen.

Fähigkeiten: Starke Programmierkenntnisse (Python, Java usw.), Kenntnisse in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch usw.), Verständnis für bewährte Verfahren im Bereich Software-Engineering und Erfahrung mit Cloud-Plattformen.

Warum es im Trend liegt: Da immer mehr Unternehmen maschinelles Lernen in ihre Produkte integrieren, steigt die Nachfrage nach Ingenieur:innen sprunghaft an, die diese Modelle einsetzen und warten können.

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2. AI/ML Product Manager

Aufgabenbereich: AI/ML Product Manager konzentriert sich auf die Entwicklung von Produkten, die maschinelle Lernmodelle nutzen. Sie oder er schließt die Lücke zwischen technischen Teams, Interessengruppen und Kund:innen und stellt sicher, dass das Produkt sowohl mit den Geschäftszielen als auch mit der technischen Machbarkeit übereinstimmt.

Fähigkeiten: Eine Mischung aus kaufmännischem Gespür und technischem Verständnis für maschinelles Lernen, sowie ausgezeichnete Kommunikations- und Projektmanagementfähigkeiten.

Warum es im Trend liegt: Da KI-Produkte zum Mainstream werden, braucht es Produktmanager:innen, die die Nuancen des maschinellen Lernens verstehen, um hier großartige KI-Produkte entstehen zu lassen.

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3. Machine Learning Ops Engineer (MLOps)

Aufgabenbereich: MLOps sind auf Infrastruktur, Tools und Prozesse spezialisiert, die für die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von maschinellen Lernmodellen in der Produktion erforderlich sind. Sie stellen sicher, dass die Modelle skalierbar, zuverlässig und einfach zu aktualisieren sind.

Fähigkeiten: Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP), CI/CD-Pipelines, Docker, Kubernetes und Überwachungstools. Vertrautheit mit ML-Frameworks ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung.

Warum es im Trend liegt: Da immer mehr Modelle von der Forschung in die Produktion übergehen, steigt der Bedarf an robusten ML DevOps-Pipelines.

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4. Data Scientist (Spezialisiert auf ML)

Aufgabenbereich: Während die traditionelle Rolle des Data Scientist breit gefächert ist, spezialisieren sich viele Data Scientists heute auf maschinelles Lernen und konzentrieren sich auf die Entwicklung, Schulung und Optimierung von Modellen für spezifische Geschäftsanwendungen.

Fähigkeiten: Starke Fähigkeiten in Statistik, Datenverarbeitung und Algorithmen für maschinelles Lernen. Kenntnisse in Python, R und gängigen ML-Bibliotheken wie scikit-learn.

Warum es im Trend liegt: Da Unternehmen immer datengetriebener werden, benötigen sie Experten, die ML gezielt auf Geschäftsprobleme anwenden können und über grundlegende Analysen hinausgehen.

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5. Deep Learning Engineer

Aufgabenbereich: Deep Learning Engineers konzentrieren sich speziell auf die Entwicklung und Feinabstimmung tiefer neuronaler Netze (z. B. CNNs, RNNs, Transformatoren). Sie arbeiten häufig an Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und Spracherkennung.

Fähigkeiten: Expertise in Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, solide mathematische Grundlagen und Erfahrung mit GPU-Computing.

Warum es im Trend liegt: Deep Learning ist das Herzstück vieler KI-Durchbrüche, und daher die erhöhte Nachfrage nach Ingenieur:innen, die die Grenzen der Möglichkeiten von Deep-Learning-Modellen erweitern können.

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6. AI Research Scientist (KI-Forscher:innen)

Aufgabenbereich: KI-Forscher:innen konzentrieren sich auf die Erforschung neuer Bereiche des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und arbeiten häufig an innovativen Algorithmen, Modellarchitekturen und theoretischen Fortschritten.

Fähigkeiten: Solider akademischer Hintergrund in Mathematik, Statistik und Informatik. Kenntnisse in ML-Frameworks und ein tiefes Verständnis der ML-Theorie.

Warum es im Trend liegt: Viele Unternehmen investieren in die KI-Forschung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und neue Innovationen zu erforschen, die in ihren jeweiligen Bereichen für Durchbrüche sorgen können.

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7. Ethical AI Specialist

Beschreibung: Ethical AI Specialists stellen sicher, dass Modelle für maschinelles Lernen und KI-Systeme fair, transparent und frei von Vorurteilen gestaltet werden. Sie helfen Organisationen dabei, ethische Herausforderungen im Zusammenhang mit KI zu bewältigen.

Fähigkeiten: Kenntnisse in KI-Ethik, Politikgestaltung, Techniken zur Vorurteilsminderung und rechtlichen Rahmenbedingungen im Zusammenhang mit KI. Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens ist ebenfalls unerlässlich.

Warum es im Trend liegt: Da KI-Systeme immer weiter verbreitet sind, werden ethische Bedenken in Bezug auf Voreingenommenheit, Fairness und Verantwortlichkeit immer wichtiger.

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8. AI Solutions Architect

Aufgabenbereich: AI Solutions Architects entwerfen und implementieren KI-gesteuerte Lösungen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Sie arbeiten eng mit technischen und nicht-technischen Teams zusammen, um die erfolgreiche Integration von KI in Geschäftsprozesse sicherzustellen.

Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, Cloud-Plattformen und Systemarchitektur. Erfahrung in der Umsetzung von Geschäftsproblemen in KI-Lösungen.

Warum es im Trend liegt: Da immer mehr Organisationen KI einsetzen, steigt der Bedarf an Fachkräften, die End-to-End-KI-Systeme entwerfen können.

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9. Natural Language Processing (NLP) Engineer

Aufgabenbereich: NLP-Ingenieur:innen sind auf die Entwicklung von Modellen und Systemen spezialisiert, die die menschliche Sprache verarbeiten und analysieren. Sie arbeiten an Aufgaben wie Stimmungsanalyse, maschineller Übersetzung, Textgenerierung und Spracherkennung.

Fähigkeiten: Kenntnisse in NLP-Frameworks wie Hugging Face, Erfahrung mit Deep Learning, linguistische Kenntnisse und Vertrautheit mit Large Language Models (LLMs).

Warum es im Trend liegt: Mit dem Aufkommen von Chatbots, Sprachassistenten und Sprachmodellen wie GPT ist NLP einer der gefragtesten Bereiche im maschinellen Lernen.

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10. AI Ethics Policy Advisor (Berater:innen für KI-Ethik)

Aufgabenbereich: Diese Rolle konzentriert sich auf die Beratung von Regierungen und Organisationen bei der Erstellung von Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI. Dies kann die Ausarbeitung von Regulierungen, die Steuerung der Entwicklung fairer und transparenter KI-Systeme und die Sicherstellung der Einhaltung ethischer Standards umfassen.

Fähigkeiten: Verständnis der KI-Ethik, regulatorischer Rahmenbedingungen, Rechtskenntnisse und Vertrautheit mit maschinellen Lernsystemen.

Warum es im Trend liegt: Da Regierungen und Unternehmen den Missbrauch von KI vermeiden wollen, braucht es Fachkräfte, die sich an der Schnittstelle von Technologie, Recht und Ethik bewegen können.

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11. Robotics Engineer (mit ML Fokus)

Aufgabenbereich: Robotik-Ingenieur:innen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen entwerfen intelligente Roboter, die aus ihrer Umgebung lernen und selbstständig Entscheidungen treffen können. Sie arbeiten an der Integration von ML-Modellen in Robotersysteme, um Aufgaben wie Objekterkennung, Navigation und Bearbeitung zu ermöglichen.

Fähigkeiten: Erfahrung in Robotik, Computer Vision, Steuerungssystemen und maschinellem Lernen. Kenntnisse in ROS (Robot Operating System) und ML-Frameworks.

Warum es im Trend liegt: Robotik ist ein stark wachsendes Feld. Die Integration von maschinellem Lernen in Roboter wird zu einem gängigen Ansatz, um sie autonomer zu machen.

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12. KI-Hardware-Ingenieur

Aufgabenbereich: KI-Hardware-Ingenieure konzentrieren sich auf die Entwicklung spezialisierter KI-Hardware (z. B. KI-Beschleuniger wie TPUs/Tensor Processing Unit, GPUs und unternehmenspezifische Chips), die für die Ausführung von Algorithmen für maschinelles Lernen optimiert sind.

Fähigkeiten: Fachwissen in den Bereichen Computerarchitektur, Hardware-Design und Parallelverarbeitung. Vertrautheit mit Algorithmen für maschinelles Lernen ist klar von Vorteil.

‍Warum es im Trend liegt: Der Rechenbedarf für das Training und die Ausführung von Deep-Learning-Modellen wächst, somit auch der Bedarf an spezialisierter Hardware.

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Fazit

Fassen wir abschließend die wichtigsten Trends zusammen, die diese Rollen vorantreiben:

• KI in der Produktion: Immer mehr Unternehmen wechseln von der Forschung zur Produktion, was Rollen erforderlich macht, die sich auf die Bereitstellung, Skalierung und Wartung von ML-Modellen konzentrieren (z. B. MLOps Engineers, AI Solutions Architects).
• Ethik und Voreingenommenheit (Bias): Da KI-Systeme immer allgegenwärtiger werden, liegt der Schwerpunkt zunehmend auf der Gewährleistung von Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht (z. B. Ethical AI Specialists, AI Ethics Policy Advisors).
• Spezialisierung: Mit zunehmender Reife des maschinellen Lernens werden bestimmte Teilbereiche wie NLP, Computer Vision und Deep Learning immer spezialisierter, was zu Nischenrollen führt (z. B. Deep Learning Engineers, NLP Engineers).

Diese Rollen spiegeln die zunehmende Komplexität des maschinellen Lernens wider, da es sich aus der Forschungsecke heraus zu einem Eckpfeiler moderner Technologieprodukte und -dienstleistungen entwickelt.