AI Engineers entwickeln Anwendungen auf Basis von maschinellem Lernen und großen Sprachmodellen und bringen sie in den produktiven Betrieb. Der Beruf liegt zwischen Softwareentwicklung und Data Science.
Programmieren, Modelle trainieren, Auswertungen erstellen und Abstimmungen per Video lassen sich von zu Hause erledigen, da Rechenleistung meist ohnehin in der Cloud oder auf entfernten Servern liegt. Anwesenheit verlangen vor allem Workshops mit Fachabteilungen, Projektstarts beim Kunden und Arbeit mit besonders schützenswerten Daten, die bei manchen Arbeitgebern nur in gesicherten Netzen oder Räumen verarbeitet werden dürfen. Hybride Modelle mit zwei bis drei Tagen Homeoffice pro Woche sind in vielen Stellen üblich; überwiegend oder ganz von zu Hause wird vor allem bei Softwarefirmen, Start-ups und manchen Beratungen gearbeitet, während Industrie, Banken und Behörden häufiger feste Präsenztage vorgeben. Wer zu Hause arbeitet, braucht eine stabile Internetverbindung und arbeitet in der Regel über VPN mit Geräten des Arbeitgebers, wobei Vertraulichkeitsvereinbarungen zu Kunden- und Trainingsdaten auch im eigenen Arbeitszimmer gelten. In verteilten Teams kommt es auf schriftliche Dokumentation und feste Abstimmungstermine an, und Berufseinsteiger lernen erfahrungsgemäß schneller, wenn sie zumindest in der Einarbeitung regelmäßig vor Ort sind.
Das gilt für den Beruf insgesamt und nicht für jede Stelle. Ob ganz von zu Hause, überwiegend oder an einzelnen Tagen gearbeitet wird, steht in der jeweiligen Anzeige – darauf lohnt sich vor der Bewerbung ein genauer Blick.
| Erfahrung | Von | Median | Bis | Jahresbrutto | Verhältnis |
|---|---|---|---|---|---|
| Berufseinstieg | 4.000 € | 4.800 € | 5.600 € | 57.600 € | |
| Mit Berufserfahrung | 5.300 € | 6.300 € | 7.500 € | 75.600 € | |
| Mit langjähriger Erfahrung | 6.800 € | 8.000 € | 10.000 € | 96.000 € |
Das Gehalt hängt am stärksten von Branche und Unternehmensgröße ab: Große Tech-Konzerne, Banken und Beratungen zahlen deutlich mehr als kleine Agenturen oder Forschungseinrichtungen, die oft nach TV-L oder TVöD vergüten, in der Industrie gelten teils die Tarifverträge der Metall- und Elektroindustrie. In Start-ups ist ein Teil der Vergütung häufig an Unternehmensanteile gebunden, und gut bezahlte Vollremote-Stellen bei internationalen Arbeitgebern sind vor allem erfahrenen Fachleuten zugänglich.
Die Werte sind Orientierungswerte und keine amtliche Statistik. Sie sind aus öffentlich verfügbaren Erhebungen, Tarifwerken und Stellenanzeigen abgeleitet und gerundet. Sie gelten für eine Vollzeitstelle und für den Beruf insgesamt – im Büro wie von zu Hause. In Teilzeit verringert sich das Gehalt im Verhältnis der Stunden.
Das Jahresbrutto ist das 12-Fache des Monatswertes, ohne Urlaubs- und Weihnachtsgeld. Im Einzelfall entscheiden Arbeitgeber, Tarifbindung, Qualifikation und Verhandlung – die Abweichung nach oben wie nach unten kann erheblich sein.
AI Engineers bauen Software, in der Modelle des maschinellen Lernens eine zentrale Rolle spielen, und sorgen dafür, dass diese Modelle zuverlässig im Alltag eines Unternehmens laufen. Ein großer Teil der Arbeit besteht heute darin, große Sprachmodelle in bestehende Systeme einzubinden: Schnittstellen zu Modellanbietern anbinden, Prompts und Abrufverfahren entwickeln, Dokumente für eine Suche aufbereiten, Antworten automatisiert prüfen. Daneben werden eigene Modelle trainiert oder vorhandene nachtrainiert, Datensätze bereinigt, Ergebnisse gegen Testdaten gemessen und Fehlerfälle analysiert. Zum Berufsalltag gehören außerdem klassische Entwicklungsaufgaben: Code in Python schreiben, Tests und Deployment-Pipelines pflegen, Dienste in Cloud-Umgebungen betreiben, Kosten und Antwortzeiten überwachen. Mit Fachabteilungen wird geklärt, welches Problem eine KI-Lösung überhaupt lösen soll und woran ihr Erfolg gemessen wird. Die Abgrenzung zu Data Scientists und Machine Learning Engineers ist fließend und wird von Arbeitgebern unterschiedlich gezogen.
Eine eigene Ausbildung gibt es nicht. Die meisten kommen über ein Studium der Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder Wirtschaftsinformatik, häufig mit Master, in forschungsnahen Stellen auch mit Promotion. Ein verbreiteter Weg führt über einige Jahre Softwareentwicklung, in der nach und nach KI-Projekte übernommen werden. Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung oder Daten- und Prozessanalyse können mit Berufserfahrung und Weiterbildung ebenfalls in den Beruf wechseln. Quereinsteiger ohne technischen Hintergrund haben es schwer, weil Programmierkenntnisse, Statistik und ein Verständnis für Softwarearchitektur vorausgesetzt werden. Zertifikate von Cloud-Anbietern und Online-Kurse helfen beim Einstieg, ersetzen aber keine nachweisbaren Projekte, etwa in einem öffentlichen Code-Repository.
Das Fachgebiet verändert sich schneller als die meisten anderen in der IT. Werkzeuge, Modelle und Bibliotheken, die vor einem Jahr Standard waren, sind oft schon abgelöst, und regelmäßiges Einarbeiten gehört zur Arbeitszeit oder findet außerhalb davon statt. Viele Projekte beginnen mit hohen Erwartungen der Auftraggeber, die die Technik nicht erfüllen kann; das Erklären von Grenzen, Fehlerraten und Kosten ist anstrengend und gehört trotzdem dazu. Ergebnisse sind schwerer planbar als in der klassischen Entwicklung, weil ein Modell nach Wochen Arbeit unbrauchbar sein kann. Hinzu kommen Fragen des Datenschutzes, des Urheberrechts und der europäischen KI-Verordnung, die in die technische Arbeit hineinwirken. Die Arbeitszeiten sind meist geregelt, vor Releases und in Start-ups kann es eng werden, Rufbereitschaft für produktive Systeme kommt vor. Teilzeitstellen gibt es, sie sind in diesem Beruf aber seltener als Vollzeitstellen.
Die Nachfrage ist hoch, vor allem nach Fachleuten, die KI-Anwendungen nicht nur prototypisch, sondern stabil und wartbar umsetzen können. Gesucht wird in Softwarefirmen, Beratungen, bei Banken, Versicherungen, in der Industrie und zunehmend in Verwaltungen. Wie lange der Bedarf auf diesem Niveau bleibt, lässt sich schwer vorhersagen, da sich der Markt stark bewegt und manche Aufgaben selbst automatisiert werden. Entwicklungswege führen zum Lead oder Principal Engineer, in die Architektur von KI-Plattformen, in die Teamleitung, in die Produktverantwortung oder in die selbstständige Beratung.
Üblich ist ein Bachelorstudium von drei bis dreieinhalb Jahren in Informatik, Data Science oder Mathematik, häufig ergänzt um einen zweijährigen Master. Daneben führt ein Weg über eine dreijährige Ausbildung zum Fachinformatiker oder über mehrere Jahre Softwareentwicklung mit anschließender Spezialisierung auf KI-Anwendungen.
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Data Engineers bauen und betreuen die technischen Systeme, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt, gespeichert und für Auswertungen bereitgestellt werden. Ihre Arbeit ist die Grundlage für Berichte, Dashboards und datengestützte Anwendungen.
Data Scientists werten große Datenmengen mit statistischen Verfahren und maschinellem Lernen aus, bauen Vorhersagemodelle und machen die Ergebnisse für Entscheidungen in Unternehmen nutzbar.
Softwareentwickler entwerfen, programmieren, testen und pflegen Programme, von Geschäftsanwendungen bis zur Firmware in Messgeräten und Maschinen. Sie arbeiten meist im Team mit Fachabteilungen, Testern und Hardwareentwicklern zusammen.
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