Baut, trainiert, evaluiert und bringt ML-Modelle in Produktion. Verantwortet Feature Engineering, die Infrastruktur fürs Model Serving und das laufende Monitoring der Modell-Performance.
Es folgt der aus der Matrix abgeleitete Befund für diese Rolle in einer repräsentativen Zelle. Deine Zahlen werden abweichen — berechne deine eigene Wagecard für den präzisen Befund zu deiner Geo, Erfahrung, deinem Gehalt und Aufgabenmix.
Rechne die Zahlen für deine eigene Machine Learning Engineer-Rolle durch.
Dieser Befund stammt aus einer repräsentativen Zelle. Wähle deine eigene Geo, Erfahrung, dein Gehalt und deinen Aufgabenmix und sieh operative KI-Kosten, Marktwert und Vier-Klassen-Verteilung für deine tatsächliche Woche — jede Zahl mit ihrer Methode und einem Konfidenzband.
Nach stundengewichtetem Anteil über die Aufgaben dieser Rolle
Ersetzbar0%
KI-augmentiert33%
Menschengeführt + KI-unterstützt50%
Menschenkritisch17%
Auswertung pro Aufgabe
Die Werte, die die Zahlen auf Rollenebene treiben
Leistungsfähigkeit und menschlicher Vorteil, Aufgabe für Aufgabe — jede Zahl bringt ihre Methode mit und aktualisiert sich mit der Matrix.
Aufgabe
Leistungsfähigkeit
Zuverlässigkeit
Fehlerkosten
Menschlicher Vorteil
Feature Engineering
65
55
3/5
50/100
Modelle trainieren und evaluieren
75
65
3/5
40/100
Modelle in Produktion bringen
60
55
4/5
55/100
Produktionsmodelle überwachen
65
60
4/5
50/100
Entscheidungen zur Modellarchitektur
45
40
4/5
70/100
Funktionsübergreifende ML-Reviews
25
25
4/5
80/100
Berechnet anhand der Leistungsmatrix v1 · Modell v1-mvp · repräsentative Zelle (Tier 2 / mittel). Aktualisiert sich mit der Matrix. Offene Methodik unter /methodology.
