Mit dem zunehmenden Einsatz von Automatisierung und Datenanalyse in Unternehmen verschiedener Branchen erscheint eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens (ML) vielversprechend. Als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz hat sich dieses Feld nicht nur für Berufsanfänger, sondern auch für Fachleute in der Mitte ihrer beruflichen Laufbahn zu einer attraktiven Karrieremöglichkeit entwickelt. ML wird in Bereichen wie Kundeneinblicke und Personalisierung, operative Effizienz, Betrugserkennung und Sicherheit, Kundendienst und Support, Vertrieb und Marketing, Personalwesen, Produktentwicklung, finanzielle Prognosen und Management immer wichtiger, so Anesh Korla, EVP & COO bei Encora in Indien. Zu den stark nachgefragten Positionen gehören ML-Entwickler, Datenwissenschaftler, KI-Forschungswissenschaftler und Produktmanager.
Laut Om Prakash Shanmugam, Senior Vice President bei VideoVerse, gibt es viele Möglichkeiten für Fachleute in der Mitte ihrer Karriere, die in ML-Rollen wechseln möchten. Während früher tiefgehende technische Expertise Voraussetzung war, um in AI/ML einzusteigen, haben neuere Fortschritte den Zugang zum Bereich demokratisiert und ermöglichen es Personen mit grundlegenden Kenntnissen, hochgefragte Rollen zu verfolgen. Zu den gefragten Positionen gehören Prompt-Entwickler, Datenwissenschaftler, KI-Kreative, Datenanotatoren und KI-Sicherheitsingenieure. Das Gehalt für diese Rollen beträgt je nach Erfahrung und Fachkenntnissen zwischen 2,5 und 10 Lakh pro Jahr.
Um einen reibungslosen Übergang in ML-Rollen zu schaffen, sind sowohl technische als auch nicht-technische Fähigkeiten erforderlich. Dazu gehören Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL für die Datenmanipulation, den Aufbau von Datenwissenschaftsmodellen und die Durchführung explorativer Datenanalysen. Ebenso werden Kenntnisse in ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras sowie in der Handhabung und Verarbeitung von Daten mithilfe von Tools und einem starken Fundament in Statistik und Mathematik empfohlen. Einrichtung mit Cloud-Plattformen und Kenntnisse von MLOps-Tools können für das Bereitstellen von Modellen und das Verwalten großer Datenmengen ebenso entscheidend sein.
Prakash betont die Bedeutung von Mathematik, logischem Problemlösen und Argumentieren für das Verständnis von ML-Konzepten. Da viele ML-Aufgaben die Datenverarbeitung erfordern, ist die Fähigkeit, Zahlen zu interpretieren und Erkenntnisse mit Excel zu gewinnen, entscheidend. Darüber hinaus können Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und SQL für komplexe Analysen und Datenvorverarbeitungsaufgaben erlernt werden. Starke Englischkenntnisse sind insbesondere für Rollen wie Prompt-Entwickler und KI-Kreative von Vorteil. Um sich beruflich weiterzuentwickeln, empfiehlt Prakash Kurse von Deeplearning.ai, fast.ai und Realpython.com zu besuchen.
Die Maschinenlernbranche verzeichnet eine hohe Nachfrage nach freiberuflichen und Vertragsarbeitern, insbesondere für Fachleute in der Mitte ihrer Karriere, sagt Prakash. Laut ihm gibt es einen wachsenden Bedarf an freiberuflichen ML-Ingenieuren aufgrund von Fortschritten in der KI. Derzeit entwickeln über 76% der B2B- und B2C-Unternehmen in Indien KI-gestützte Lösungen, was die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in solchen Rollen erhöht. Um freiberufliche Möglichkeiten zu ergreifen, können Personen Online-Plattformen wie Upwork, Freelancer, Guru und spezielle AI-Plattformen wie ai-jobs.net besuchen, um sich mit Unternehmen zu vernetzen, die auf freiberuflicher Basis auf KI- und ML-Expertise angewiesen sind.