KI-Forschung & Entwicklung: Berufsrollen erkunden
Gewähltes Thema: Erkundung von Berufsrollen in der KI-Forschung und -Entwicklung. Tauche ein in Aufgaben, Kompetenzen und Alltagsrealitäten der Menschen, die moderne KI möglich machen. Teile deine Fragen in den Kommentaren und abonniere, wenn dich echte Einblicke in KI-Karrieren inspirieren.
Überschneidungen verstehen
Rollen in KI-F&E überlappen oft: Research Scientists entwickeln neue Methoden, Research Engineers operationalisieren sie, ML Engineers integrieren sie in Produkte. Erfolgreiche Teams akzeptieren diese Grauzonen, definieren klare Handshakes und dokumentieren Entscheidungen, damit Tempo und Qualität zugleich möglich bleiben.
Fallbeispiel: Von der Idee zum Prototyp
Eine Idee für ein Erklärbarkeits-Feature entstand in einer Retro. Die Wissenschaftlerin skizzierte eine Hypothese, der Research Engineer baute einen Prototyp, MLOps automatisierte Trainingsläufe, und das Produktteam testete mit sechs Pilotkunden. Aus Skizzen wurde Impact, gemessen an reduzierten Supportanfragen.
Ein Arbeitstag zwischen arXiv und Experiment
Morgens Literatur-Scanning, mittags Implementierung einer Idee, nachmittags Auswertung auf valider, versionierter Datenbasis. Negative Resultate sind willkommen, wenn sie sauber begründet sind. Wer Hypothesen diszipliniert falsifiziert, spart Teams spätere, teure Umwege und Risiko.
Zusammenarbeit mit Annotierung und Domänenexpert:innen
Ohne gute Labels täuschen Metriken. Scientists planen mit Annotierungsteams klare Richtlinien, Edge-Cases und Qualitätschecks. Domänenexpert:innen liefern wertvolle Kontexte, die reine Daten selten verraten. Dieses Zusammenspiel verhindert, dass Modelle elegant scheitern, wenn echte Welt auf Annahmen prallt.
Erfolg messen: Benchmarks und Reproduzierbarkeit
Erfolg ist mehr als ein Prozentpunkt. Replizierbarkeit, Robustheit gegenüber Drift und Kosten pro Inferenz zählen ebenso. Checklisten, Seeds, Artefakt-Tracking und abgetrennte Eval-Suites machen Ergebnisse belastbar. Teile, welche Metrik dir hilft, blinde Flecken früh zu erkennen.
Research Engineer und ML Engineer: Brücke zur Praxis
Ein Notebook ist ein Start, kein Ziel. Research Engineers modularisieren Code, schreiben Tests, entfernen Lecks, paketieren Modelle und bauen reproduzierbare Builds. ML Engineers erstellen APIs, Caching, Canary-Releases und Rollbacks, damit Experimente sicher in der Produktion atmen können.
MLOps und Plattform: Verlässlich deployen
DAG-basierte Pipelines erzwingen Ordnung: Rohdaten, Features, Modelle, Evals, Artefakte. Jede Stufe versioniert, jede Änderung rückverfolgbar. Dadurch werden Audits handhabbar und Experimente vergleichbar. Einmal etabliert, beschleunigt dieser Rahmen sowohl Forschungstempo als auch Sicherheitsfreigaben.
MLOps und Plattform: Verlässlich deployen
Production-Modelle brauchen Telemetrie: Eingangsverteilungen, Confidence, Latenzen, Kosten und Feedback-Schleifen. Frühzeitige Warnungen verhindern, dass vermeidbare Fehler Nutzer:innen treffen. Gute Dashboards erzählen eine Geschichte, nicht nur Zahlen. Welche Signale beobachtest du standardmäßig?
Responsible AI: Sicherheit, Fairness, Compliance
Risiko-Heatmaps, Datenherkunft, Zweckbindung und Rechteprüfung gehören in jedes Design-Doc. Entscheidungen werden nachvollziehbar, wenn man Risiken, Alternativen und Abwägungen schriftlich hält. So gewinnt Vertrauen bei Stakeholdern, die sonst nur Black-Box-Magie befürchten würden.
Responsible AI: Sicherheit, Fairness, Compliance
Gezielte Angriffe, adversariale Tests und Missbrauchsszenarien entlarven Schwächen vor dem Launch. Diverse Testsets, Stress- und Jailbreak-Checks decken Lücken auf. Die besten Teams feiern gefundene Lücken, weil jede entdeckte Schwachstelle ein zukünftiges Problem weniger bedeutet.
Produkt & UX in KI: Vom Modell zum Nutzen
Bevor ein Datensatz wächst, muss die Frage scharf sein. Erfolgsmetriken kombinieren Modellqualität mit Geschäftswert und Nutzererlebnis. Ein präziser Nordstern verhindert, dass Teams exzellent liefern, aber am falschen Problem vorbeiarbeiten.
Produkt & UX in KI: Vom Modell zum Nutzen
Low-Fidelity-Prototypen offenbaren Missverständnisse früh. In Studien zeigte sich, dass Nutzer:innen weniger Features, aber mehr Erklärbarkeit wollten. Diese Einsicht sparte Monate Engineering und führte zu einem kleinen, dafür geliebten Produktkern, der wirklich genutzt wurde.