Nach diesen Fähigkeiten suchen Arbeitgeber

Was ein Machine Learning Engineer können muss

18.12.2023 von Hans Königes
Python und Java sind die am häufigsten nachgefragten Programmiersprachen für Machine Learning Engineers. Was sie sonst noch mitbringen sollten, zeigt eine aktuelle Auswertung von Freiberuflerprojekten.
Freiberufliche Machine Learning Engineers sollten am besten Know-how in den Programmiersprachen Python und Java sowie rund um Cloud Computing mitbringen.
Foto: GaudiLab - shutterstock.com

Seit Anfang des Jahres ist das Stichwort Künstliche Intelligenz in aller Munde. Dabei entwickeln Machine Learning Engineers schon sehr viel länger Modelle zum maschinellen Lernen. Welche Fähigkeiten die freiberuflichen Expertinnen und Experten mitbringen müssen und was Projektanbieter von ihnen erwarten, bildet der neue Top-Skill-Radar von freelancermap ab.

Das Unternehmen hat über 60.000 anonymisierte Freelancer-Profile und mehr als 40.000 Projektbeschreibungen analysiert und verglichen. Die Ergebnisse zeigen, wie sich sowohl angehende als auch bereits etablierte Machine Learning Engineers in Zukunft neue berufliche Chancen eröffnen.

Top-Programmiersprache: Python

Am häufigsten beherrschen Machine Learning Engineers die Programmiersprache Python, gefolgt von Java und C++. Ihre Skills decken sich damit grundsätzlich mit denen, die auch Unternehmen nachfragen. In den Projektausschreibungen suchen über die Hälfte aller Auftraggeber nach Machine Learning-Profis mit Python-Skills, während weniger als ein Drittel auf Freelancer-Seite Kenntnisse in dieser Sprache angibt. Wer sich auf die häufig gesuchten Sprachen Python und Java fokussiert, kann damit die eigenen Chancen auf attraktive Projekte erhöhen.

Zum Berufsbild des Machine Learning Engineers zählen Kenntnisse zu einer Reihe von Softwareprodukten und Plattformen. Projektanbieter wünschen sich am häufigsten Kenntnisse zum Cloud-Computing-Anbieter Amazon Web Services (AWS) neben dem klassischen Machine Learning-Framework TensorFlow.

Cloud-Kenntnissse erwartet

Auffällig ist, dass Auftraggeber neben typischen Anwendungen aus dem Bereich Machine Learning ebenfalls Software-Kenntnisse im Cloud Computing erwarten, die aber von einem deutlich geringeren Teil der Freelancer angeboten werden. Das Infrastruktur-Tool Terraform und die AWS-Dienste Lambda und S3 sind gefragte Skills, über die Machine-Learning-Profis nahezu gar nicht verfügen. Während die Experten ihren Fokus auf Deep-Learning-Anwendungen setzen, ist es für sie ratsam, im Bereich Cloud Computing ebenso Know-how aufzuweisen.

Die neueren Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz spiegeln sich auch in den gesuchten Expertisen wider. Neben Know-how rund um Machine Learning sind KI-Wissen zweifellos bedeutend für das Berufsbild: Sowohl einer von zehn Freelancern als auch von Projektanbietern nennt das Schlagwort KI. Zudem suchen Projektanbieter häufig auch nach Machine Learning Engineers mit Skills in DevOps und Softwareentwicklung. Besonders diese Kenntnisse gilt es, ausdrücklich im Profil anzugeben, um von Unternehmen noch besser gefunden zu werden.

Gute Chancen auch für Quereinsteiger

Thomas Maas, der CEO von freelancermap, sieht basierend auf der Auswertung sowohl Gemeinsamkeiten als auch Diskrepanzen zwischen den Skills, die Freelancer mitbringen, und denen, die Auftraggeber erwarten: "Bei ihren Vorstellungen bezüglich der benötigten Programmiersprachen kommen Unternehmen und Freelancer zusammen. Jedoch wären freie Experten gut darin beraten, sich auch im Bereich Cloud-Computing-Anwendungen weiterzubilden oder bereits existierende Skills in diesem Bereich noch mehr zu betonen."

Verschiedene AWS-Dienste stehen bei Auftraggebern hoch im Kurs. Maas sieht in jedem Fall eine vielversprechende Zukunft für das Berufsbild des Machine Learning Engineers: "Unternehmen sind immer stärker auf Experten angewiesen, die sie dabei unterstützen, neue KI-basierte Tools in ihre Arbeitsprozesse zu integrieren." Damit eröffnen sich auch für Berufs- und Quereinsteiger attraktive Möglichkeiten im Bereich des maschinellen Lernens.