Beruf Cloud & DevOps
Erfahre, was man als AI Engineer macht, welche Skills du benötigst und welche Karrieremöglichkeiten du hast.
Konkrete Tätigkeiten, die oft in Stellenanzeigen und im Alltag vorkommen.
Als AI Engineer entwickelt man künstliche Intelligenz-Lösungen und implementiert komplexe Algorithmen, um Datenprobleme zu lösen. Der Fokus liegt auf dem Entwurf und der Optimierung von Modellen, die Vorhersagen treffen und Entscheidungen automatisieren. Man arbeitet oft in einem interdisziplinären Team, um innovative Anwendungen in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen oder Fertigung zu entwickeln.
Im Gegensatz zu einem klassischen Softwareentwickler konzentriert sich der AI Engineer speziell auf Machine Learning und Datenanalyse. Diese Rolle erfordert ein tiefes Verständnis von statistischen Methoden und mathematischer Modellierung. AI Engineers sind besonders darin geschult, komplexe Algorithmen zu entwerfen, die sich selbst verbessern können, was sie von anderen IT-Professionals abhebt.
Standup mit dem Team, offene Punkte klären.
Datenbereinigung und Vorverarbeitung.
Entwicklung und Training neuer Modelle.
Mittagspause
Meeting mit dem Produktteam zur Abstimmung der Anforderungen.
Code-Review mit Kollegen.
Optimierung bestehender Algorithmen.
Markt
Die Nachfrage nach AI Engineers in Österreich steigt kontinuierlich, besonders im Bereich Industrie 4.0 und Digitalisierung. Unternehmen aus den Branchen Automobil, Finanzen und Gesundheitswesen suchen vermehrt nach Fachkräften, die komplexe Datenprobleme lösen können.
KI übernimmt bereits repetitive Aufgaben wie Datenbereinigung oder einfache Vorhersagen. Die echte Herausforderung und Chance besteht darin, kreative Lösungen für neue Anwendungen zu entwickeln. KI könnte die Rolle erweitern, indem sie komplexere Datensätze analysiert, aber menschliches Urteilsvermögen bleibt unersetzlich. Für Studierende eröffnen sich dadurch vielfältige Karrieremöglichkeiten.
Quelle: Nachfrage am Einstiegsmarkt in Österreich · geschätzt, Stand 2025
Sehr hoch
Kernkompetenzen für den Einstieg
Machine Learning
Trainiere und evaluiere überwachte und unüberwachte ML-Modelle mit scikit-learn oder PyTorch, optimiere Hyperparameter und deploye Modelle.
Python
Nutze Python für Scripting, Datenanalyse, Web-Backends (Django/Flask) und Machine Learning (pandas, scikit-learn).
Deep Learning
Trainiere neuronale Netze (CNNs, RNNs, Transformer) mit PyTorch oder TensorFlow für Bild-, Text- und Zeitreihendaten.
Kommt häufig in Stellenanzeigen vor
Cloud Data Services
Nutze Cloud-basierte Datendienste wie AWS S3, BigQuery oder Azure Data Lake für Speicherung, Verarbeitung und Analyse.
Data Visualization
Erstelle aussagekräftige Diagramme und interaktive Grafiken mit Tools wie matplotlib, D3.js oder Tableau.
Big Data
Verarbeite und analysiere sehr große Datensätze mit Tools wie Hadoop oder Spark und verstehe verteilte Speicherarchitekturen.
Hebt dich von der Masse ab
R
Nutze R für statistische Analysen, Datenvisualisierung mit ggplot2 und Modellierung mit tidyverse und caret.
Java
Entwickle robuste Enterprise-Anwendungen und Android-Apps mit Java, nutze OOP-Konzepte und das JVM-Ökosystem.
Google Cloud
Entwickle auf GCP mit BigQuery, Cloud Run, GKE und Vertex AI und verwalte Ressourcen über die gcloud CLI.
Junior
0–2 Jahre
€ 47.000 – 59.000
Mid-Level
3–5 Jahre
€ 64.000 – 76.000
Senior
6+ Jahre
€ 85.000 – 97.000
Quelle: glassdoor_at|devjobs_at|levels_fyi · Stand 23.03.2026 · Bruttojahresgehälter in Österreich
Du siehst deinen möglichen Karriereweg als AI Engineer auf einen Blick. Die horizontale Linie zeigt den typischen Aufstiegspfad – von deinem Einstiegsjob bis zur erfahrenen Rolle. Nach oben abzweigende Berufe zeigen Spezialisierungen die du ab einer gewissen Erfahrung einschlagen kannst. Nach unten abzweigende Berufe zeigen Querwechsel in verwandte Richtungen – diese sind grundsätzlich zu jedem Zeitpunkt deiner Karriere möglich.
Jobs
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