Jobs und Stellenangebote im Bereich
Künstliche Intelligenz

4 Jobs und Stellenangebote gefunden

Duales Studium BWL - Spezialisierung Artificial Intelligence (B.A.) am Campus oder virtuell

IU Internationale Hochschule, Nürnberg / veröffentlicht am 28.05.2026

(Senior) Consultant (m/w/d) – Business Intelligence, Controlling, Reporting

HKS Informatik GmbH, Nürnberg, Moers, Münster, Tutzing, Kühlungsborn / veröffentlicht am 03.06.2026

GenAI Solutions Architect (w|m|d)

BridgingIT GmbH, Köln, Mannheim, München, Nürnberg, Stuttgart / veröffentlicht am 28.05.2026

Duales Studium BWL - Spezialisierung Artificial Intelligence (B.A.) am Campus oder virtuell

IU Internationale Hochschule, Nürnberg / veröffentlicht am 31.05.2026

Was ist Künstliche Intelligenz?

Diese Seite gibt einen kompakten Überblick über wichtige Berufsbilder im Bereich Künstliche Intelligenz, typische Aufgaben und zentrale Kompetenzen. Der KI-Arbeitsmarkt entwickelt sich dynamisch, und neben klassischen technischen Rollen gewinnen auch Produkt-, Beratungs-, Governance- und Kreativrollen stark an Bedeutung.

Der KI-Arbeitsmarkt wächst schnell und vielfältig. Es entstehen sowohl neue Spezialberufe als auch Weiterentwicklungen klassischer Rollen, in denen KI gezielt eingesetzt wird.
Berufe rund um Künstliche Intelligenz lassen sich grob in fünf Bereiche einteilen:

    1. Technische KI-Kernberufe

  • AI Engineer – entwickelt und integriert KI-Anwendungen.
  • Machine Learning Engineer – trainiert, testet und produktiviert Modelle.
  • Data Scientist – analysiert Daten und erstellt Prognosen.
  • AI Researcher – erforscht neue Methoden und Modelle.
  • Deep Learning Engineer – spezialisiert sich auf neuronale Netze.
  • Computer Vision Engineer – arbeitet an bildverarbeitender KI.
  • NLP Engineer – entwickelt sprachverarbeitende Systeme wie Chatbots.
  • Robotics Engineer – verbindet KI mit Robotik und Automatisierung.
  • 2. KI-Anwendungs- und Business-Jobs

  • AI Product Manager
  • AI Consultant / KI-Berater
  • AI Business Analyst
  • Prompt Engineer
  • Automation Specialist
  • AI Solutions Architect
  • Digital Transformation Manager
  • 3. Kreative KI-Berufe

  • AI Content Creator
  • Generative AI Designer
  • AI Video Producer
  • AI Marketing Specialist
  • Creative AI Director
  • Game Designer mit KI-Tools
  • 4. Governance, Recht und Ethik

  • AI Ethics Specialist
  • AI Compliance Manager
  • AI Risk Manager
  • AI Policy Advisor
  • Tech Lawyer mit Schwerpunkt KI-Recht
  • Responsible AI Officer
  • 5. KI in klassischen Berufen

    Ein besonders stark wachsender Bereich ist der Einsatz von KI in klassischen Berufen. Viele künftige Rollen werden nicht ausdrücklich „KI-Job“ heißen, aber KI-Kompetenzen voraussetzen.

  • Marketing Manager mit KI
  • Arzt mit KI-Diagnostik
  • Anwalt mit KI-Recherche
  • Programmierer mit Copilot
  • Controller mit KI-Forecasting
  • Lehrer mit KI-Assistenz
  • HR-Recruiter mit KI-gestütztem Screening

Diese Berufe beschäftigen sich unter anderem mit Datenanalyse, maschinellem Lernen, Automatisierung, Sprachverarbeitung, Bilderkennung und der Entwicklung intelligenter Systeme.

Ein AI Engineer entwickelt, baut und integriert Systeme mit Künstlicher Intelligenz in reale Anwendungen. Ziel ist es, intelligente Software zuverlässig, skalierbar und praxisnah nutzbar zu machen.

Typische Aufgaben eines AI Engineers sind:

  • Modelle entwickeln und trainieren:
    AI Engineers arbeiten mit Machine Learning und Deep Learning. Sie trainieren Modelle, die Texte verstehen, Bilder erkennen oder Vorhersagen treffen, häufig mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
  • Systeme bauen:
    Sie integrieren KI-Modelle in Apps, Websites und Produkte, entwickeln Schnittstellen und Backend-Systeme und achten auf Stabilität und Skalierbarkeit.
  • Daten vorbereiten:
    Sie sammeln, bereinigen und strukturieren Daten, denn die Qualität der Daten ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit eines KI-Systems.
  • Modelle verbessern:
    AI Engineers testen Modelle, bewerten Genauigkeit und Performance und optimieren sie hinsichtlich Geschwindigkeit, Qualität und Robustheit.
  • Verantwortung und Ethik:
    Sie achten darauf, dass KI-Systeme fair, sicher und datenschutzkonform eingesetzt werden und Verzerrungen in Daten und Ergebnissen möglichst reduziert werden.
  • Typische Einsatzbereiche:
    Beispiele sind Chatbots, Bilderkennung, Empfehlungssysteme und Sprachverarbeitung, etwa für Übersetzung oder Textanalyse.
  • Wichtige Skills:
    Typisch sind Programmierkenntnisse, meist in Python, mathematisches und statistisches Verständnis sowie Erfahrung mit Datenbanken, Algorithmen und Cloud-Technologien.
  • Kurz gesagt:
    Ein AI Engineer verbindet Mathematik, Programmierung und Daten, um intelligente Systeme für reale Probleme zu entwickeln.

Ein AI Engineer verbindet also Softwareentwicklung mit Methoden aus Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.