Stellenbeschreibung

KI-Ingenieure erstellen und nutzen künstliche Intelligenz (KI) innerhalb von Projekten . Sie sollten sich gut mit Algorithmen auskennen, die sich weiterentwickeln und in andere Prozesse einfließen können.

Zusätzlich wird von Ihnen erwartet, dass Sie fundierte Kenntnisse in den Grundlagen der Datenwissenschaft und Programmiersprachen wie Python und C++ haben, um Softwarelösungen zu entwickeln, die den Projektanforderungen entsprechen und den Bedarf an KI-Anwendungen decken. Zu Ihren Aufgaben gehört auch die Entwicklung neuer Modelle und Algorithmen zur Lösung von Problemen in Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern wie Softwareingenieuren, Datenwissenschaftlern und anderen Fachleuten.

Rollen und Verantwortlichkeiten

• Entwicklung von KI-Strategien durch Forschungs- und Entwicklungsmethoden.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Bereiche zu identifizieren, in denen der Einsatz von KI den Unternehmenserfolg fördern kann.
• Erstellung eines effektiven Prototyps.
• Durchführung von Tests und Behebung von Problemen vor der endgültigen Lieferung.
• Auf dem neuesten Stand bleiben über die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, die den Unternehmenssektor betreffen.
• Verwaltung und Leitung von Prozessen und Forschung und Entwicklung (F&E), um die Anforderungen unserer KI-Strategie zu erfüllen.
• Identifizierung der Probleme, mit denen Ihr Unternehmen und Ihre Kunden konfrontiert sind, und wie die Integration von KI-Fähigkeiten bei der Lösungsfindung helfen könnte.
• Beim Analysieren und Erklären von KI- und maschinellem Lernen (ML)-Lösungen setzen und wahren Sie hervorragende ethische Standards.
• Beratung von Unternehmensführern und Führungskräften auf eine Vielzahl von technischen, strategischen und politischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI.
• Arbeit an funktionaler Gestaltung, Prozessgestaltung (Szenariengestaltung und Flussmapping), Prototyping,
• Schulung und Erstellung von Unterstützungsprozessen. Klare Darstellung und Dokumentation der Lösungsarchitektur und der gewonnenen Erkenntnisse für jede Erkundung und beschleunigte Inkubation.
• Als Vermittler zwischen Interessengruppen und Projektteams fungieren, Input bereitstellen und Teammitgliedern helfen, die erforderlichen Anpassungen an Leistung oder Darstellung des Produkts vorzunehmen.

Anforderungen und Fähigkeiten

• Bachelor-Abschluss in Computerwissenschaften, KI oder einem verwandten Fachbereich ist erforderlich.
• Kenntnisse in den meistverwendeten Programmiersprachen für KI, einschließlich Python, Java, C++ und R.
• Tiefgreifendes Verständnis statistischer und algorithmischer Modelle sowie grundlegender mathematischer Konzepte wie Wahrscheinlichkeit und lineare Algebra.
• Vertrautheit mit dem Aufbau effektiver Programme, die schnell massive Datenströme analysieren können, und Arbeit mit großen Datensätzen.
• Verwendung bekannter KI/ML-Frameworks, Vertrautheit mit Deep Learning und Machine Learning-Techniken. Nachgewiesene Erfahrung in der Anwendung von KI auf praktische und umfassende Technologielösungen.
• Praktische Erfahrung in Deep Learning, Python, TensorFlow und Machine Learning. Ein besseres Verständnis fundamentaler Algorithmen, funktionaler Gestaltungsideen und objektorientierter Programmierprinzipien.
• Erfahrung im Entwurf von NoSQL-Datenbanken, Entwurf von RDBMSs und Entwicklung von REST-APIs.
• Kenntnisse in TensorFlow, PyTorch und Keras, drei beliebten KI-Programmierframeworks. Expertise in Datenanalyse- und Visualisierungsprogrammen wie Matplotlib, Power BI und Tableau.
• Fähigkeiten zur Arbeit an Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP). Kenntnisse in Deep Learning-Frameworks wie rekurrenten und faltenden neuronalen Netzen (RNNs).
• Gute organisatorische, analytische und kommunikative Fähigkeiten sind erforderlich.
• Fähigkeit, sowohl eigenständig als auch im Team zu arbeiten.

Durchschnittliches Gehalt
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Das Gehalt eines KI-Ingenieurs variiert je nach Erfahrung, geografischer Region und Unternehmen. Das durchschnittliche Gehalt eines KI-Ingenieurs in den Vereinigten Staaten beträgt fast 1.20.119 Dollar pro Jahr. Im Vereinigten Königreich verdient ein KI-Ingenieur fast £56.705 pro Jahr, in Indien fast 10 Lakhs. 
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Übliche Berufsbezeichnungen für KI-Ingenieure
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Zu den häufigsten Berufen im Bereich KI-Engineering gehören die folgenden Rollen.
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• KI-Lösungsarchitekt/ AI Solutions Architect: Verantwortlich für die Entwicklung und Umsetzung von KI-Strategien und -Lösungen für Unternehmen.
• KI-Entwickler/AI Developer: Verantwortlich für die Entwicklung von KI-Anwendungen und die Verwendung von Programmiersprachen wie Java, Python und C++ zur Programmierung von Algorithmen und Modellen, die KI-Lösungen unterstützen.
• Ingenieur für maschinelles Lernen/ Machine Learning Engineer: Sie sind für die Konzeption und Entwicklung von Algorithmen, das Schreiben von Software und die Erstellung von KI-Modellen verantwortlich.
• Datenwissenschaftler/Data Scientist: Verantwortlich für die Analyse von Daten, um Trends und Erkenntnisse aufzudecken und Modelle und Vorhersagealgorithmen zu entwickeln.
• Natural Language Processing Engineer/Natural Language Processing Engineer: Sie entwickeln Systeme, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen und auf sie zu reagieren.

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Die Bewertung der Fähigkeiten von KI-Ingenieuren ist eine hervorragende Möglichkeit, geeignete Kandidaten bereits in einem frühen Stadium des Einstellungsverfahrens zu identifizieren und in die engere Auswahl zu nehmen. Sie hilft dabei, die Kenntnisse der Kandidaten in den für KI relevanten Programmiersprachen, Algorithmen und Frameworks zu ermitteln. Mit einem Test für künstliche Intelligenz können Sie Fähigkeiten wie die Fähigkeit, KI-Modelle für verschiedene reale Anwendungen zu entwerfen, zu implementieren und zu bewerten, effektiv beurteilen und so eine umfassende Bewertung der Fähigkeiten sicherstellen.

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Job Brief
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In this role, you would create and use artificial intelligence (AI) within projects. You should be well-versed in algorithms that can evolve and grow into other processes.
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Additionally, you would be expected to know about data science fundamentals and programming languages, such as Python and C++, to develop software solutions that satisfy project specifications and match the demand for artificial intelligence applications. Your tasks will also include the creation of new models and algorithms to address issues in collaboration with other team members of software engineers, data scientists, and other professionals.
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Roles and Responsibilities
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Develop AI strategies through research and development methods.
Work with cross-functional teams to highlight areas where using AI may promote corporate success.
Build an effective prototype.
Perform tests and troubleshoot issues before the final delivery.
Keep up with the most recent advancements in artificial intelligence that affect the corporate sector.
Manage and direct processes and R&D (research and development) to meet the needs of our AI strategy.
Identify the problems your business and clients are experiencing and how incorporating AI skills might assist in finding solutions.
When analyzing and explaining AI and machine learning (ML) solutions, set and maintain excellent ethical standards.
Advising corporate leaders and C-suite executives on a variety of technical, strategy, and policy challenges relating to AI
Work on functional design, process design (scenario design and flow mapping), prototyping, training, and creating support processes.
Articulate and document the solutions architecture and lessons learned for each exploration and accelerated incubation.
Serve as liaison between stakeholders and project teams, providing input and helping team members to make the required adjustments to the product's performance or presentation.
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Requirements and Skills
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B.Tech (Bachelor of Technology) degrees in computer science engineering, artificial intelligence, or a related field are necessary.
Knowledge of AI's most widely used programming languages, including Python, Java, C++, and R.
Deep understanding of statistical and algorithmic models as well as fundamental mathematical concepts like probability and linear algebra
Familiarity with building effective programs that can quickly analyze massive data streams and working with large data sets
Employment of well-known AI/ML frameworks, familiarity with deep learning and machine learning techniques
Proven experience in applying AI to practical and all-inclusive technology solutions
Hands-on experience in deep learning, Python, Tensorflow, and machine learning
A better understanding of fundamental algorithms, functional design ideas, and object-oriented programming principle
Experience in designing NoSQL databases, designing RDBMSs, and developing REST APIs
Knowledge of TensorFlow, PyTorch, and Keras, three popular AI programming frameworks.
Expertise in data analysis and visualization programs like Matplotlib, Power BI, and Tableau.
Abilities work on computer vision (CV) and natural language processing (NLP).
Knowledge of deep learning frameworks such as recurrent and convolutional neural networks (RNNs).
Good organizational, analytical, and communication skills are needed.
Ability to function both individually and as a team
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Average Salary
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The salary of an AI Engineer varies depending on the experience, geographical region, and organization. An AI Engineer's average salary in the United States is nearly $1,20,119 per year. In the United Kingdom, AI Engineer earns nearly £56,705 per year, almost close to 10 Lakhs in India. 
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Common AI Engineer Job Titles
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The most common careers in AI engineering include the following roles.
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AI Solutions Architect: Responsible for the development and implementation of AI strategies and solutions for businesses.
AI Developer: Liable for building AI applications and using programming languages such as Java, Python, and C++ to code algorithms and models that power AI solutions.
Machine Learning Engineer: They are responsible for designing and developing algorithms, writing software, and building AI models.
Data Scientist: Responsible for analyzing data to uncover trends and insights and building models and predictive algorithms.
Natural Language Processing Engineer: They build systems that enable machines to understand and respond to human language.
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Assessing AI Engineer skills is an excellent way of identifying and shortlisting skill-fit candidates early in the hiring process. It helps to determine candidates' proficiency in programming languages, algorithms, and frameworks relevant to AI. In fact, by utilizing Artificial Intelligence Test, you can effectively assess skills such as the ability to design, implement, and evaluate AI models for various real-world applications, ensuring a well-rounded assessment of their capabilities.