AI-Check: Machine Learning Engineer

AI-Check
Machine Learning EngineerBeruf: 44%

Machine Learning Engineer

Was macht man in diesem Beruf?

Entwickelt, trainiert und implementiert Machine-Learning-Modelle, bereitet Daten auf, evaluiert Ergebnisse und integriert die Modelle in produktive Systeme und Anwendungen.

Technologie kann viele Aufgaben unterstützen — Erfahrung und Entscheidungen bleiben aber wichtig.

Je höher der menschliche Anteil, desto stärker beruht dieser Beruf auf Fähigkeiten, die sich heute schwer durch KI und Robotik ersetzen lassen.

44%menschlich geprägtBerufswert auf Basis typischer KerntätigkeitenDiese Tätigkeiten sind besonders durch menschliche Fähigkeiten wie Entscheidung, Kommunikation, Fachwissen, Motorik und Verantwortung bestimmt.
56%technologisch beeinflussbarBei diesem Anteil sind die menschlichen Anforderungen geringer. Hier bieten heutige Technologien das größte Potenzial zur Unterstützung oder teilweisen Übernahme von Tätigkeiten.
Wie sieht dein Arbeitsalltag aus?Passe die Tätigkeiten an und sieh, wie sich dein Wert verändert.
Berufswert (typische Tätigkeiten): 44 %
Dein Wert wird aktualisiert, sobald du eine oder mehrere Tätigkeiten anpasst.

Passe die Tätigkeiten an deinen Alltag an – daraus entsteht dein persönlicher Wert. Angemeldet speichern wir ihn, du findest ihn später in der Übersicht unter „Angepasst" wieder.

MLOps-Pipelines aufbauen und betreibenmittelmenschlicher Anteil

Automatisierte Pipelines für Training, Validierung und Deployment von ML-Modellen werden eingerichtet und betrieblich gepflegt.

Machine-Learning-Modelle entwickeln und trainierenmittelmenschlicher Anteil

Algorithmen des maschinellen Lernens werden entworfen, mit Daten trainiert und auf ihre Leistungsfähigkeit hin getestet.

Neuronale Netze konzipieren und optimierenmittelmenschlicher Anteil

Architekturen neuronaler Netze werden für spezifische Aufgaben entworfen, konfiguriert und durch Hyperparameter-Tuning verbessert.

Datenpipelines und Data Lakes aufbauenmittelmenschlicher Anteil

Automatisierte Datenflüsse werden aufgebaut und zentrale Datenspeicher eingerichtet, um ML-Prozesse mit Daten zu versorgen.

KI-Algorithmen implementieren und evaluierenmittelmenschlicher Anteil

KI-Algorithmen werden softwaretechnisch umgesetzt und anhand definierter Metriken systematisch auf ihre Leistung bewertet.

Software für KI-Anwendungen programmierenmittelmenschlicher Anteil

Softwarekomponenten für den Einsatz von KI-Modellen werden entwickelt, getestet und in bestehende Anwendungslandschaften integriert.

Wie kommen die Werte zustande?

Der menschliche Anteil zeigt, wie stark eine Tätigkeit auf Fähigkeiten angewiesen ist, die sich heute nur schwer durch KI und Robotik ersetzen lassen. Dafür wird jede Tätigkeit anhand von fünf menschlichen Merkmalen bewertet: Urteilsvermögen, Verantwortung, Geschick, Kreativität und persönliche Interaktion. Je stärker diese Merkmale gefragt sind, desto höher ist der menschliche Anteil.

Die Kategorien auf einen Blick
≥ 60 %hoher menschlicher Anteil
40–59 %mittlerer menschlicher Anteil
≤ 39 %geringer menschlicher Anteil
Berechnungsdetails je Tätigkeit ansehen →Hier findest du die Bewertung der fünf Merkmale und die relevanten Technologien.

In diesem Beruf arbeiten Mensch und Technik zusammen – fachliches Können bleibt zentral.

  • Fachliches Urteilsvermögen ist gefragt.Situative Entscheidungen brauchen Erfahrung und fachliche Einschätzung.
  • Kreative Lösungen sind gefragt.Neue Ideen und individuelles Vorgehen lassen sich kaum standardisieren.
  • Verantwortung liegt beim Menschen.Sicherheit, Sorgfalt und die Folgen von Fehlern verlangen verantwortungsbewusstes Handeln.

Relevante Technologien

Diese Technologien kommen insbesondere bei Tätigkeiten zum Einsatz, die weniger stark durch menschliche Fähigkeiten geprägt sind.

Anomalie- & MustererkennungGenerative KI & SprachmodelleKI-Code-AssistentenWorkflow- / Prozessautomatisierung

Tipp: Tippe auf eine Technologie, um sie in unserer Technologie-Datenbank zu öffnen.

KI & Robotik – Einordnung

Die Technologien wurden den typischen Kerntätigkeiten dieses Berufs fachlich zugeordnet. Sie zeigen, welche heutigen KI-, Robotik- und Automatisierungstechnologien den technologisch beeinflussbaren Teil des Berufs unterstützen oder teilweise übernehmen können.

Die vollständige Zuordnung jeder Technologie zu den einzelnen Kerntätigkeiten findest du unter „So entsteht dieser AI-Check“.

Technologien je Tätigkeit ansehen →

Wie entwickle ich mich weiter?

Als Machine Learning Engineer sicherst du deinen Kernwert durch Spezialisierung auf das, was KI nicht selbst leisten kann: kontextuelles Urteilsvermögen, Systemverantwortung und ethische KI-Gestaltung.

  • Technik beherrschenKIMLOps & AutoML-Plattformen beherrschenDa AutoML repetitive Schritte wie Hyperparameter-Tuning übernimmt, musst du diese Werkzeuge aktiv steuern und in produktive ML-Pipelines integrieren, um deinen Mehrwert als Engineer zu behalten.
  • SpezialisierenKIExplainable AI & Responsible AIDie Interpretation von Modellverhalten und die Übernahme von Verantwortung für KI-Entscheidungen sind genau die menschlichen Kernkompetenzen, die durch XAI-Methoden und Responsible-AI-Frameworks systematisch ausgebaut werden.

Ähnliche Berufe mit evtl. besserer Aussicht

Verwandte Berufe, die nach unserer Einschätzung stärker auf menschliche Fähigkeiten setzen. Keine Prognose, kein Versprechen — nur ein Anhaltspunkt zum Weiterdenken.

Informatiker / Informatikerin53
Wie diese Empfehlungen entstehen

Diese Empfehlungen basieren auf dem Berufsprofil, dem Jobmoover Human Index und den typischen Kerntätigkeiten des Berufs. Sie dienen als Orientierung und ersetzen keine individuelle Berufsberatung oder offizielle Empfehlungen der Bundesagentur für Arbeit.

Mit einem persönlichen Karriereprofil werden daraus individuelle Empfehlungen, die auf deine Erfahrungen, Qualifikationen und Ziele abgestimmt sind.

JIM – KI-Karriereassistent5 kostenlose Einblicke mit JIM – frag zu diesem Beruf.

JIM beantwortet Fragen zu diesem Beruf mit Unterstützung moderner KI-Modelle. Antworten können unvollständig oder fehlerhaft sein und sollten bei wichtigen Entscheidungen überprüft werden.

Mit einem Karriereprofil erhältst du persönliche Empfehlungen und Einordnungen zu diesem Beruf – übersichtlich in deinem Karriere-Dashboard.

Ähnliche Berufe

Berufe aus demselben Bereich, nach Nähe zu diesem Beruf sortiert — menschlich geprägt und technologisch beeinflussbar im Vergleich.

Data Engineer
43%Human Index
57%Technologisch beeinflussbar
Data Scientist / Data Scientistin
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54%Technologisch beeinflussbar
Informatiker / Informatikerin
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47%Technologisch beeinflussbar
KI-Engineer / KI-Engineerin
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49%Technologisch beeinflussbar
KI-Prompter / KI-Prompterin
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54%Technologisch beeinflussbar
Assistent / Assistentin für Informatik
52%Human Index
48%Technologisch beeinflussbar

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Details zum AI-Check

Hier kannst du alle Kerntätigkeiten, ihre Human-Anteile und die zugrunde liegenden Technologien im Detail einsehen.

So entsteht dieser AI-CheckDer Wert basiert auf typischen Kerntätigkeiten und fünf menschlichen Merkmalen.Methodik & Hinweise →

Ein geringer menschlicher Anteil bedeutet nicht automatisch, dass eine Tätigkeit ersetzt werden kann.

  • MLOps-Pipelines aufbauen und betreiben

    Automatisierte Pipelines für Training, Validierung und Deployment von ML-Modellen werden eingerichtet und betrieblich gepflegt.

    mittelmittlerer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertKI-Code-AssistentenWorkflow- / Prozessautomatisierung
  • Machine-Learning-Modelle entwickeln und trainieren

    Algorithmen des maschinellen Lernens werden entworfen, mit Daten trainiert und auf ihre Leistungsfähigkeit hin getestet.

    mittelmittlerer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertKI-Code-AssistentenGenerative KI & Sprachmodelle
  • Neuronale Netze konzipieren und optimieren

    Architekturen neuronaler Netze werden für spezifische Aufgaben entworfen, konfiguriert und durch Hyperparameter-Tuning verbessert.

    mittelmittlerer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertGenerative KI & SprachmodelleKI-Code-Assistenten
  • Datenpipelines und Data Lakes aufbauen

    Automatisierte Datenflüsse werden aufgebaut und zentrale Datenspeicher eingerichtet, um ML-Prozesse mit Daten zu versorgen.

    mittelmittlerer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertKI-Code-AssistentenAnomalie- & Mustererkennung
  • KI-Algorithmen implementieren und evaluieren

    KI-Algorithmen werden softwaretechnisch umgesetzt und anhand definierter Metriken systematisch auf ihre Leistung bewertet.

    mittelmittlerer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertKI-Code-AssistentenGenerative KI & SprachmodelleAnomalie- & Mustererkennung
  • Software für KI-Anwendungen programmieren

    Softwarekomponenten für den Einsatz von KI-Modellen werden entwickelt, getestet und in bestehende Anwendungslandschaften integriert.

    mittelmittlerer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertKI-Code-AssistentenGenerative KI & Sprachmodelle
  • ML-Modelle in Produktivsysteme integrieren

    Fertig trainierte ML-Modelle werden in laufende Produktivsysteme eingebunden und für den zuverlässigen Betrieb bereitgestellt.

    geringgeringer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertKI-Code-AssistentenGenerative KI & Sprachmodelle
  • Modellleistung überwachen und nachtrainieren

    Die Leistung eingesetzter Modelle wird kontinuierlich beobachtet und bei Qualitätsverlust durch gezieltes Nachtraining verbessert.

    geringgeringer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertAnomalie- & Mustererkennung
  • Trainingsdaten aufbereiten und analysieren

    Rohdaten werden gesäubert, transformiert, gelabelt und auf Qualität geprüft, um sie als Grundlage für ML-Modelle nutzbar zu machen.

    geringgeringer menschlicher Anteil
    Menschliche Anforderungen dieser Tätigkeit
    Wird geladen …
    TechnologienNach Einfluss sortiertAnomalie- & MustererkennungGenerative KI & Sprachmodelle

Externer Referenzwert

IAB Job-Futuromat: 47 % der Tätigkeiten technisch automatisierbar(Bundesagentur für Arbeit)

Der IAB Job-Futuromat betrachtet, welcher Anteil typischer Tätigkeiten eines Berufs technisch automatisierbar ist. Der Jobmoover Human Index betrachtet dagegen, wie stark die Kerntätigkeiten auf menschlichen Fähigkeiten beruhen. Die Werte ergänzen sich, messen aber unterschiedliche Aspekte und sind nicht als Gegenwerte zu verstehen.

→ Zum IAB Job-Futuromat

Hintergründe & Quellen

Erfahre, wie der Jobmoover Human Index funktioniert und auf welchen Datenquellen und Methoden dieser AI-Check basiert.

Jobmoover Human IndexDatenquellen, KI & Methodik (gesamt)

Datenbasis: Tätigkeitsprofile aus ESCO und O*NET, ergänzt durch eine eigene fachliche Zuordnung zu KI-, Robotik- und Automatisierungstechnologien.

AI-Check nach Methodik JHI 1.0 · Datenstand September 2026

Jobmoover Berufs-ID: JM-7015