Berufsbild und Aufgaben:
Ein/e Machine Learning Engineer – Industrie ist eine hochspezialisierte Fachkraft, die sich auf die Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine Learning (ML)-Modellen und Künstlicher Intelligenz (KI)-Anwendungen im Kontext der industriellen Automatisierung und Produktion konzentriert. Dieses Berufsbild ist an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und Automatisierungstechnik angesiedelt.
Das Hauptziel ist es, die riesigen Datenmengen aus industriellen Prozessen nutzbar zu machen, um intelligente Lösungen für konkrete Herausforderungen in der Fertigung zu schaffen.
Typische Aufgaben:
- Datenanalyse und Vorverarbeitung: Sammeln, Bereinigen und Aufbereiten von industriellen Daten (z.B. Sensordaten, Maschinendaten, Prozessdaten) für das Training von ML-Modellen.
- Modellentwicklung: Auswahl, Design und Training von Machine Learning-Algorithmen und neuronalen Netzen für spezifische industrielle Anwendungsfälle.
- Modellvalidierung und -optimierung: Bewertung der Performance der Modelle, Fehleranalyse und Feinabstimmung der Parameter (Hyperparameter-Optimierung).
- Implementierung und Deployment: Überführen der entwickelten Modelle in produktive Umgebungen, oft auf Edge-Geräten oder in der Cloud (MLOps).
- Integration: Anbindung der ML-Lösungen an bestehende Automatisierungssysteme (SPS, SCADA, MES) und IT-Infrastrukturen.
- Anwendungsfall-Identifikation: Zusammenarbeit mit Fachexperten (Produktionsingenieuren, Wartungstechnikern), um geeignete ML-Anwendungsfälle zu identifizieren und deren Potenzial zu bewerten.
- Kontinuierliche Verbesserung: Überwachung der Modelle im Betrieb und deren regelmäßige Aktualisierung.
Qualifikationen:
Für diese anspruchsvolle Position ist in der Regel ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik oder einem verwandten Ingenieurstudiengang mit Schwerpunkt Machine Learning erforderlich. Wichtig sind zudem:
- Fundierte Kenntnisse in verschiedenen ML-Algorithmen und Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch).
- Programmierkenntnisse (insbesondere Python, R, C++).
- Erfahrung mit Big Data-Technologien und Cloud-Plattformen.
- Verständnis für industrielle Prozesse und Daten.
- Analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit.
Machine Learning Engineers sind eine Schlüsselressource, um die Vision der intelligenten Fabrik im Rahmen von Industrie 4.0 in die Realität umzusetzen.
→ Siehe auch: SPS-Profis.de, Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning, Predictive Maintenance, Qualitätssicherung, MLOps (Machine Learning Operations)
