Darum strömen KI-Entwickler in diese drei Nicht-Tech-Branchen

Zu den Branchen, die sich in Deutschland auf ML-Talente konzentrieren, gehören die Automobilindustrie, die industrielle Fertigung und das Gesundheitswesen. Es ist nicht überraschend, dass Unternehmen wie Volkswagen und BMW stark in KI investieren.

Volkswagen hat kürzlich die Gründung eines neuen KI-Labors bekannt gegeben, das mit Technologieunternehmen zusammenarbeiten wird, um neue Produktideen zu identifizieren und digitale Prototypen für eine schnellere Einführung zu entwickeln.

BMW ist bereits auf dem gleichen Weg und arbeitet eng mit dem Softwareanbieter Steadforce zusammen, der über den Einsatz von KI in Automobilen, Telekommunikation und medizinischen Diensten berät.

In der industriellen Fertigung werden inzwischen intelligente Prozesse entwickelt, indem KI mithilfe von maschinellem Lernen kamerabasierte Fotos und Videos untersucht, um Trends und Anomalien zu erkennen, die auf mögliche Fehler hinweisen.

Ingenieure für maschinelles Lernen entwickeln diese Programme, um die Produktionseffizienz zu steigern, die Lieferketten zu optimieren und die Gesamtleistung von Industrieprozessen zu verbessern.

Ein Beispiel für industrielle Innovation im Bereich KI ist die Zusammenarbeit zwischen Hewlett Packard und dem Heidelberger Unternehmen Aelph Alpha, das einen KI-Assistenten speziell für Fabrikarbeiter/innen entwickelt hat.

Schließlich ist auch das Gesundheitswesen ein Thema, das man im Auge behalten sollte: Der Enthusiasmus von Bundesgesundheitsminister Karl Lauterbach, das Gesundheitssystem weiter zu digitalisieren, beginnend mit der täglichen Pflege und der Forschung, ist gut dokumentiert, während Unternehmen wie German Bionic Gelder für die Entwicklung von KI-gestützter Robotik für den Einsatz im Gesundheitswesen und in der Logistik aufgebracht haben.

Folge dem Geld

Ingenieure, die sich mit KI auskennen, sind besonders gefragt, und Fachleute strömen in diese Branchen, weil dort die Investitionen fließen.

Es gibt eine große Qualifikationslücke im Bereich KI. Während ML für Unternehmen in allen Branchen immer wichtiger wird, gibt es nicht genug Talente, um diese Stellen zu besetzen. Der Wettbewerb um Talente ist hart, und es ist ein Markt für Arbeitssuchende.

Da Aleph Alpha vor kurzem 500 Millionen Dollar in einer Serie-B-Finanzierung aufgebracht hat und die Bewertungen von KI-Aktien weiterhin rekordverdächtig sind, ist zu erwarten, dass der Bedarf an Spezialisten für maschinelles Lernen weiter steigen wird.

Zumal das deutsche Bundesministerium für Arbeit und Soziales prognostiziert, dass KI bis 2035 ein notwendiger Bestandteil jedes Jobs sein wird.

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Der Hersteller von Laserkommunikationsgeräten Mynaric sucht einen Testingenieur (m/w) für den Einsatz in München. Der oder die erfolgreiche Bewerber/in erstellt manuelle (XRAY für Jira) und automatisierte Komponenten-, System- und Integrationstests, erstellt Validierungstestpläne gegen Produkt- und Systemanforderungen und erstellt neue und verbessert bestehende CI-Pipelines auf Gitlab. Ihr braucht einen B.Sc. oder M.Sc. in Informatik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren Studiengang und habt gute Erfahrungen mit Peyton, C/C++ und Shell-Skripting.

Als Machine Learning Engineer bei Steadforce arbeitet Ihr in einem interdisziplinären Team mit großen Datenmengen und arbeitest mit Experten an der Entwicklung, Optimierung und Operationalisierung der Machine Learning Pipelines. Der oder die erfolgreiche Bewerber/in wird Data-Science- oder KI-Lösungen entwerfen und entwickeln, aktiv an Forschungsprototypen mitarbeiten und Projekte bis zur Operationalisierung führen. Die Fähigkeit, sauberen Code zu entwickeln und Projekte mit CI/CD zu automatisieren, ist ein Muss.

In Potsdam sucht Autodesk einen Principal Machine Learning Engineer (m/w), um sein auf generative KI fokussiertes Team zu erweitern. Ihr berichtest an den Senior Manager für Machine Learning Engineering. Ihr überführt KI/ML/Computergrafik-Forschung in konzeptorientierte Produkte, versteht und prototypisiert Ideen aus Forschungsarbeiten und arbeitet mit einem globalen Team von Forschern und Ingenieuren zusammen. Ihr solltet mehr als drei Jahre Erfahrung mit Deep Learning und generativen Modellen haben und Euch mit Cloud-Diensten und -Architekturen (AWS, Azure etc.) auskennen.

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