Job im KI-Sektor finden: die besten Tipps

Künstliche Intelligenz (KI) gehört heutzutage zu den am schnellsten wachsenden Bereichen der Welt und bietet spannende Karrieremöglichkeiten für diejenigen, die die Zukunft der Technologie mitgestalten wollen.

Im Folgenden wird erläutert, welche Schritte man unternehmen muss, um einen Job im KI-Sektor zu finden, welche Fähigkeiten dabei erforderlich sind und wie man seine Stellensuche optimieren kann.

Wie bekommt man einen Job im KI-Bereich?

Wer eine Stelle in der KI-Industrie anstrebt, benötigt technische Kenntnisse und Fähigkeiten, die an Universitäten oder im Selbststudium über Online-Kurse und Fachliteratur erworben werden können.

Die Kenntnisse von Computerprogrammiersprachen wie Python, C++ und Java spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewerbung um einen KI-Job.

Ein Hochschulabschluss in Informatik und anderen verwandten Studiengängen verschafft Kandidaten für KI-Jobs einen Wettbewerbsvorteil, da Personalverantwortliche bei der Auswahl der Bewerber häufig einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Computerwissenschaft als Voraussetzung angeben.

Neben Programmierkenntnissen zählen zu den zentralen technischen Fähigkeiten, die Unternehmen bei der Einstellung von KI-Talenten suchen, die folgenden:

Erforderliche Fachkenntnisse für einen KI-Job

Egal, ob man gerade seinen Studienabschluss gemacht hat, sich beruflich neu orientiert oder als erfahrener Profi einen Wechsel anstrebt – es ist wichtig, die KI-Landschaft zu verstehen.

Zur besseren Veranschaulichung, warum die oben genannten Fähigkeiten für KI-Jobs benötigt werden, gehen wir sie alle kurz durch.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der Datenwissenschaft, in dem Algorithmen zur Nachahmung der menschlichen Lernprozesse beim Treffen autonomer, genauer Entscheidungen eingesetzt werden.

Mithilfe von ML werden KI-Systeme entwickelt. Daher gilt es als zentrale technische Fähigkeit in der KI-Branche.

Deep Learning

Deep Learning und ML werden oft als Synonyme verwendet, sie unterscheiden sich jedoch leicht voneinander.

Deep Learning kann größere oder mehrere Datenquellen nutzen und ohne menschliches Eingreifen eingesetzt werden.

Künstliche neuronale Netze

Bei künstlichen neuronalen Netzen (ANN) handelt es sich um Netze von Knotenpunkten, die das menschliche Gehirn zu imitieren versuchen.

Zum Lernen und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und Genauigkeit arbeiten ANNs mit Daten.

Diese Netze können fein abgestimmt werden, um Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung durchzuführen. Das bekannteste ANN ist der Suchalgorithmus von Google.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine KI-Technologie, mit deren Hilfe Computer Text und Sprache interpretieren können.

NLP wird in digitalen Assistenten (Siri, Alexa), sprachgesteuerten GPS-Systemen, Sprache-zu-Text-Programmen und mehr eingesetzt.

Computer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, mit der Computer Bilder und Videos erkennen und verstehen können.

Die Bildverarbeitungstechnologie kommt u.a. in Überwachungskameras, Identifikationssystemen, Tools zur Textextraktion, Augmented Reality (AR), autonomen Fahrzeugen und in der Fertigungsindustrie zum Einsatz.

Datenanalyse

Unter Datenanalyse versteht man den Prozess der Analyse von Datensätzen zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und informativer Schlüsselergebnisse aus den Daten.

Die aus der Datenanalyse resultierenden Informationen werden zur Entscheidungsfindung und Problemlösung verwendet.

Big Data

Big Data bezieht sich auf fortschrittliche Datenanalyseverfahren, die zur Untersuchung und Entschlüsselung großer und vielfältiger Datensätze aus verschiedenen Quellen und in diversen Größen eingesetzt werden.

Außerdem kommen sie bei der Erfassung von Geschäftsabläufen und Erkenntnissen zum Einsatz, die zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung beitragen können.

Business Intelligence

Business Intelligence ist ein Datenanalysewerkzeug, mit dem Berichte, Diagramme und Grafiken auf der Grundlage von Geschäftsdaten erstellt werden.

KI-Jobs in verschiedenen Branchen

Jetzt, wo die technischen Fähigkeiten für den Einstieg in eine KI-Karriere geklärt sind, schauen wir uns die Auswirkungen der Technologie auf die Arbeitsmärkte in den wichtigsten Industriezweigen – vom Fahrzeugbau bis zum Gesundheitswesen – an.

So können Sie leichter herausfinden, welche Branche am besten zu Ihren Kompetenzen und Interessen passt.

Automobilbau

KI hat die Automobilindustrie revolutioniert und eine Vielzahl von Prozessen verändert – vom Produktdesign bis zur Kundenfinanzierung.

So testet beispielsweise die Konstruktionssoftware Autodesk Möglichkeiten für das Design von Autos mithilfe von KI.

Big Data wird in großem Umfang zur Analyse und Optimierung von Lieferkettennetzwerken und Produktionslinien eingesetzt. Bei Banken werden KI und ML zur Analyse der Kreditwürdigkeit von Kunden verwendet.

Startups im Bereich der Mitfahrgelegenheiten untersuchen mithilfe von KI die täglichen Routen ihrer Kunden, um die schnellsten Verbindungen für Fahrgemeinschaften anzubieten.

Autonome Fahrzeuge sind auf KI- und ML-Technologien bei wichtigen Aufgaben wie Objekterkennung, Prognosemodellierung, Geschwindigkeitsregelung und Spracherkennung angewiesen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen gibt es zahlreiche KI-Jobs, da Biotech-Unternehmen und Arzneimittelhersteller die Technologie für eine Vielzahl von Anwendungen einsetzen wollen, z. B. für die Medikamentenforschung, robotergestützte OPs, vorläufige Diagnosen, Fernberatung und vieles mehr.

Da immer mehr Geräte zur Erfassung von Gesundheitsdaten und zur Überwachung des Patientenzustands verwendet werden, helfen Big Data und KI bei der Früherkennung und Diagnose von lebensbedrohlichen Krankheiten wie Herzstillstand und Krebs.

Banken und Finanzen

Personen, die eine Stelle im Bereich KI und Datenanalyse anstreben und über technische Fähigkeiten verfügen, haben möglicherweise einen Vorteil bei der Einstellung in der Bank- und Finanzbranche, die immer stärker auf Big Data und Automatisierung angewiesen ist.

Finanzdienstleister haben mit großen Mengen an Kunden- und Marktdaten zu tun.

Diese Organisationen setzen KI zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse über ihre Kunden, zur Analyse von Märkten, zur Risikominderung, zur Aufdeckung von Betrug und zur Bereitstellung von Kundenservices ein.

Einzelhandel

Auch der Einzelhandel öffnet sich der Technologie und bietet Karrieremöglichkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Dazu wird sie für Sicherheit und Überwachung, Lieferketten- und Bestandsmanagement, Marketing, Kundenbindung und Datenanalyse verwendet.

Die Nachfrage nach KI-Talenten wird im Laufe der Zeit voraussichtlich weiter steigen, da immer mehr Unternehmen die Technologie implementieren.

Beispiele für KI-Jobs aus der Praxis

Schauen wir uns einige KI-Stellenausschreibungen aus den oben genannten Branchen an, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie man einen Arbeitsplatz im KI-Sektor findet.

Fahrzeugbau: Tesla – Robotertechnik-Ingenieur

Hier ist, was Tesla in der Stellenausschreibung für einen KI-Robotik-Ingenieur für seine Autopilot-KI-Abteilung sucht.

Anforderungen:

Mind. 3 Jahre Erfahrung in der Programmierung mit Python oder C++ auf Produktionsebene;
Starke mathematische Grundkenntnisse;
Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks;
Erfolgsbilanz beim Training und der Implementierung von neuronalen Netzen in der Praxis.

Finanzen: JP Morgan – ML-Ingenieur

Die Stellenausschreibung von JP Morgan für einen Ingenieur für maschinelles Lernen und KI enthielt die folgenden Anforderungen an die Bewerber:

Master-Abschluss mit 1 oder 2 Jahren Erfahrung oder Promotion in Informatik oder maschinellem Lernen;
Kenntnisse in den Bereichen ML, Graph Learning, Empfehlungssysteme, Netzwerkanalyse, NLP;
Technisches Können in Python, Java oder Scala.

Gesundheitswesen: Johnson & Johnson – Manager für KI-Produkte

Das Stellenangebot „Manager, AI Products“ bei J&J umfasste die Entwicklung und Innovation von KI- und ML-gestützten digitalen Produkten für kommerzielle, medizinische und Patientenanwendungen.

Die Voraussetzungen für den Einstieg in das Berufsfeld der künstlichen Intelligenz waren wie folgt:

Mindestens Bachelor-Abschluss in Computerwissenschaft oder Informationssystemen/Technologie;
Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Analytik, Unternehmensberatung oder Projektmanagement;
Erfahrung mit KI/ML-gestützter Produktentwicklung;
Erfahrung mit der Anwendung von KI/ML, quantitativen Methoden, Predictive Mode Line und anderen Analyseverfahren.

Einzelhandel: Walmart – Senior Software Ingenieur, KI/ML

Walmart suchte KI/ML-Software-Ingenieure zur Entwicklung KI-gestützter 3D-Modellgenerierungsarchitekturen für Kundenerlebnisse im Internet.

Die Anforderungen für diese Stelle waren:

Erfahrung mit 3D-Rendering in Echtzeit;
Kenntnisse in Programmiersprachen Java, Python, Bash, Spark (SQL, Streaming), Erfahrung mit Hadoop MapReduce, Build Manager (Maven), verteilte Versionskontrolle (GIT), kontinuierliche Integration (Jenkins);
Erfahrung mit GCS, BigQuery, Nvidia Toolkits;
Erfahrung mit dem Training von Deep-Learning-Modellen.

Wie und wo kann man sich für KI-Stellen bewerben?

Nachdem wir nun die Situation auf dem Arbeitsmarkt für künstliche Intelligenz verstanden haben, wollen wir uns ein paar Tipps holen, wo und wie man sich auf KI-Stellen bewirbt.

Die Stellensuche können Sie auf sozialen Plattformen wie LinkedIn beginnen.
Sie können auch die Jobbörse potenzieller Unternehmen durchstöbern, die eine Stelle anbieten.
Vergewissern Sie sich, dass Ihr Lebenslauf auf dem neuesten Stand ist und Ihre Ausbildung und Berufserfahrung enthält.
Verfassen Sie ein gut formuliertes Anschreiben, in dem Sie sich vorstellen.
Praktika sind ein guter Weg, um eine Vollzeitstelle zu bekommen und Berufserfahrung zu sammeln.
Bilden Sie sich mit Hilfe von Online-Kursen und Selbststudium ständig weiter.
Bauen Sie ein starkes berufliches Netzwerk auf: Sprechen Sie Freunde, Gleichaltrige und Kollegen an.
Nehmen Sie an Veranstaltungen wie Hackathons und Seminaren teil.
Auch der Aufbau einer respektablen Online-Präsenz in Ihrem Interessengebiet wird Ihre Chancen auf eine Stelle erhöhen.

Fazit

Mit der richtigen Ausbildung, den erforderlichen Fähigkeiten und der entsprechenden Entschlossenheit ist eine Stelle im Bereich der künstlichen Intelligenz ein erreichbares Ziel.

Wenn Sie über einen Abschluss in Informatik und verwandten Studienbereichen verfügen, haben Sie sicherlich einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern.

Allerdings ist zu bedenken, dass Personalverantwortliche mehr Wert auf Erfahrung als auf einen Hochschulabschluss legen. Daher ist auch die Teilnahme an Praktika und anderen Tätigkeiten zum Erwerb von Berufserfahrung wichtig.

Denken Sie daran, dass KI ein dynamischer und sich schnell entwickelnder Bereich ist. Für eine erfolgreiche KI-Karriere ist es von entscheidender Bedeutung, immer auf dem Laufenden zu bleiben und seine Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.