Gehalt als Ingenieur für maschinelles Lernen: im Vergleich zu Data Science und Software Engineering

Das Feld des maschinellen Lernens boomt sicherlich. Programmierer, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, werden sehr gut bezahlt und sind sehr gefragt. Sie können in bestimmten Rollen deutlich mehr verdienen als ein Datenwissenschaftler.

Wie viel Geld werden Sie als Ingenieur für maschinelles Lernen genau verdienen? Der nationale Durchschnitt für 2019 für einen Ingenieur für maschinelles Lernen lag laut Glassdoor-Daten bei fast 115.000 USD.

Lesen Sie weiter, um herauszufinden, welche Variablen sich auf Ihre tatsächliche Vergütung, die Qualifikationen für ML-Ingenieure und weitere Details zur Gehaltsspanne auswirken.

Erfahren Sie mehr über die Gehälter für maschinelles Lernen.

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Was ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen?

Diese Ingenieure beginnen normalerweise als Softwareentwickler und spezialisieren sich (durch Erfahrung oder Ausbildung) auf die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Mit diesen Algorithmen können Computer lernen, einige wirklich nette Dinge zu tun, wie Bilder zu klassifizieren, Sprache zu verstehen und komplexe Vorhersagen durchzuführen, die sonst unmöglich sind.

Dies ist eine relativ neue Position. Obwohl neuronale Netze und Algorithmen für maschinelles Lernen seit einiger Zeit verwendet werden, war dies in den letzten Jahren nur in großem Umfang für Unternehmen anwendbar.

Jedes Unternehmen, das künstliche Intelligenz nutzen möchte, muss Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler einstellen.

Da der Unterschied, den maschinelles Lernen für das Unternehmensergebnis bedeuten kann, enorm ist, können sie eine hohe Vergütung verlangen.

Qualifikationen

Was braucht es, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden? Da die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft schnell wächst, ist der Weg zum Ingenieur für maschinelles Lernen nicht für alle gleich. Die meisten ML-Ingenieure teilen diese allgemeinen Qualifikationen.

Bildung

Ingenieure für maschinelles Lernen haben normalerweise einen Master in Informatik oder Mathematik. Ihr Bachelor könnte in Informatik oder einem verwandten Zweig der Ingenieurwissenschaften sein. Immer mehr Ingenieure für maschinelles Lernen beginnen als Software-Ingenieure und nehmen an einigen wertvollen Online-Kursen für maschinelles Lernen teil, die ihnen den Einstieg in neue Berufe ermöglichen.

Viele ML-Ingenieure werden in ihrer Disziplin promoviert. Sie werden auch feststellen, dass Mitarbeiter mit dieser Qualifikation aufgrund ihrer umfassenden Ausbildung so oft als „Wissenschaftler“ wie „Ingenieure“ bezeichnet werden.

Arbeitserfahrung

Neben der formalen Ausbildung verfügen die meisten qualifizierten ML-Ingenieure über Erfahrung in der Arbeit in einem bestimmten Teilbereich. Dies können Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik oder tiefes Lernen sein.

ML-Ingenieure verwenden normalerweise Python oder R als primäre Programmiersprache. Jedes Unternehmen verfügt über ein eigenes Setup in Bezug auf Frameworks und Sprachen, die für seine spezifischen Geschäftsanforderungen am besten geeignet sind. Ingenieure für maschinelles Lernen müssen flexibel sein und schnell neue Frameworks und Datennetze erlernen.

Durchhalten

Da ständig neuere und bessere Algorithmen veröffentlicht werden, wird erwartet, dass ein ML-Ingenieur viel Zeit investieren wird, um mit den aktuellen Technologien Schritt zu halten. Dies kann das Lesen veröffentlichter Artikel und die Teilnahme an Konferenzen umfassen.

Einstiegsgehalt

Sogar ein Anfänger im maschinellen Lernen wird von Anfang an ein hohes Gehalt verdienen. Der Durchschnitt für Neueinstellungen liegt bei 100.000 US-Dollar und kann zwischen 72.000 und 135.000 US-Dollar liegen.

Aber diese Einstiegsjobs sind schwer zu finden. Die meisten Unternehmen suchen Ingenieure, die bereits Erfahrung mit künstlicher Intelligenz haben. Selbst mit einem fortgeschrittenen Abschluss in Mathematik oder Informatik müssen Sie möglicherweise drei bis fünf Jahre vor Ort arbeiten, bevor Sie den Titel Machine Learning Engineer erhalten.

Vergleichen Sie die Gehälter von Ingenieuren für maschinelles Lernen mit Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern.

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Gehälter für Machine Learning Engineer vs Software Engineer

Vielleicht sind Sie hier, um herauszufinden, was sich mehr auszahlt: ein Software-Engineering-Job oder ein Job für maschinelles Lernen?

Sie können sich maschinelles Lernen als Spezialisierung der Softwareentwicklung vorstellen. Es ist also sinnvoll, dass die Bezahlung für maschinelles Lernen höher ist.

Die Daten stimmen mit dieser Idee überein. Hier sind einige Datenpunkte von Glassdoor:

Durchschnittsgehalt für Data Scientist: 117.345 USD
Durchschnittsgehalt des Ingenieurs für maschinelles Lernen: 114.826 USD
Durchschnittliches Gehalt für Software Engineer: 103.035 USD

Es ist nicht verwunderlich, dass die Durchschnittswerte für Softwareentwickler etwas niedriger sind, da nur vier Jahre BS in Informatik erforderlich sind. Um in maschinellem Lernen und Datenwissenschaft zu arbeiten, benötigen Sie normalerweise einen Master oder zumindest viel Berufserfahrung, sodass die Bezahlung höher ist.

Es ist interessant festzustellen, dass nur 128 Gehälter für Ingenieure des maschinellen Lernens gemeldet werden, was bedeutet, dass die Daten möglicherweise noch nicht so zuverlässig sind. Wenn sich das Feld entwickelt und neue Rollen entstehen, können sich die Gehaltsbereiche ändern.

Wie bereits erwähnt, variieren diese Gehaltszahlen je nach Erfahrung und Standort erheblich. Durch Überprüfen von Glassdoor können Sie Ihre Situation genauer einschätzen.

Quellen

(2019). Glassdoor - Gehälter.