Berufliche Chancen

als Bachelor of Science der Fakultät für Informatik (AAI-B)

Absolvent*innen des Bachelostudiengangs Applied Artificial Intelligence (AAI-B) haben beste berufliche Perspektiven in allen Branchen - regional und weltweit. Besonders praxisbezogen ausgebildeten KI-Fachleuten bieten sich am Arbeitsmarkt bereits heute beste Einstiegs- und Aufstiegschancen.
Dazu gehören auch folgende Berufsbilder:

Berufsprofil: Data Scientist (AAI-B)

Berufsbild:
Data Scientists arbeiten an datengetriebenen Geschäftsmodellen. Sie identifizieren vielversprechende datenbasierte Initiativen und geeignete Datenquellen, verstehen die Daten, führen sie zusammen und bereinigen sie. Sie erstellen und evaluieren AI Modelle und bereiten die Produktivsetzung vor. Data Scientists verfügen über fundiertes fachliches Know-How (domain knowledge). Die Kernaufgaben liegen auf dem Vorbereiten datenbezogener Entscheidungen auf strategischer Ebene. Sie verfügen über aktuelles und breitgefächertes Wissen im Bereich datengetriebener Geschäftsmodelle, ML, AI und Data Analytics, und nehmen daher oft auch die Rolle des Technologie-Scouts wahr.

Aufgaben:

  • entwickeln strategischer Optionen und Vorbereiten von strategischen Entscheidungen
  • entwickeln von datengetriebenen Geschäftsmodellen mit Blick auf die Anwendungsdomäne
  • analysieren von Unternehmensdaten für verschiedene Fachbereiche
  • beraten von Fachbereichen im Umgang mit Daten
  • Technologie- und Methoden-Scouting
  • berücksichtigen von Datenschutz, Ethik und Social Responsibility

 

Berufsprofil: Machine Learning Engineer (AAI-B)

Berufsbild:
Machine Learning Engineers beherrschen Software-Engineering im Bereich datengetriebener Systeme und konzipieren Architekturen zur Nutzbarmachung von Daten. Dabei setzen sie insbesondere die passenden Technologien und Toolchains aus den Bereichen AI, ML, Big Data und Cloud Computing ein, um die Skalierbarkeit der Architektur auf große Datenmengen sicherzustellen. Im Fokus der Arbeit steht der komplette Datenlebenszyklus, von der Datenerzeugung bis zur Datennutzung. ML Engineers arbeiten vorwiegend auf der operativen und architektonischen Ebene und häufig losgelöst von einer bestimmten Industrie.
Oft spezialisieren ML Engineers sich auch auf ein konkreteres Anwendungsszenario (z.B. Computer Vision, …).

Aufgaben:

  • konzipieren von KI-Modellen und entwickeln von KI-Lösungen
  • begleiten von datengetriebenen Anwendungen als MLOps (wikipedia)
  • implementieren datengetriebener Anwendungen und Systeme mittels durchgängiger (end-to-end) Toolchains
  • Realisierung spezifischer ML, AI und Data Analytics Anwendungsszenarien 

 

Berufsprofil: Experte für AI / Data Analytics (AAI-B)

Berufsbild:
Experten für AI / Data Analytics beraten oder führen Projekte im Kontext datengetriebener Anwendungen und Geschäftsmodelle durch. Ihr Einsatz erfolgt in der IT-Organisation oder auch in einer Fachabteilung. Im Vordergrund der täglichen Arbeit steht die Kombination von Wissen aus dem ML, AI und Data Analytics Bereich und Know-How aus der Anwendungsdomäne. In dieser Rolle fungieren Experten für AI / Data Analytics oft als Schnittstelle zu anderen Fachbereichen.

Aufgaben:

  • Mitarbeit in oder Führung von Projektteams
  • konzipieren des strategischen Einsatzes von Daten
  • bilden der Schnittstelle zu anderen Unternehmensbereichen
  • durchführen von Aufwandsschätzungen für Projektressourcen
  • bewerten der Compliance von Produkten/Projekten auch im Hinblick auf den Datenschutz, Ethik, Social Responsibility

 

Selbstverständlich ist es auch möglich sich im Anschluss an das Bachelorstudium (oder auch später) für ein Masterstudium, berufliche Perspektiven im wissenschaftlichen Bereich oder auch für eine Professur zu entscheiden und entsprechend weiterzubilden.

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