Datenwissenschaftler vs. KI-Ingenieur: Welche Karriere sollten Sie im Jahr 2026 wählen?

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# Einführung

Auf hohem Niveau geht es bei der Datenwissenschaft um Daten verstehen und KI-Engineering geht es darum Aufbau intelligenter Systeme. Aber Sie müssen mehr als das wissen, um eine Berufswahl zu treffen.

Datenwissenschaftler arbeiten mit Daten. Ihre Aufgabe besteht darin, Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu modellieren, um spezifische Fragen zu beantworten. Ihre Arbeit umfasst statistische Analysen, prädiktive Modellierung, Experimente und Visualisierung mit dem Ziel, Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen.

KI-Ingenieure konzentrieren sich auf die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen. Sie entwerfen und implementieren Systeme, die KI-Modelle verwenden – wie Chatbots, Retrieval-Augmented Technology (RAG)-Systeme und autonome Agenten – und stellen sie in der Produktion bereit. Ihre Arbeit besteht darin, leistungsfähige KI-Modelle zu verwenden, um zuverlässige Produkte zu entwickeln, mit denen Benutzer interagieren.

Beide Rollen erfordern ausgeprägte Programmierkenntnisse, die Stellenbeschreibungen unterscheiden sich jedoch deutlich. Bei der Wahl zwischen ihnen ist es wichtig, diesen Unterschied zu verstehen. In diesem Artikel werden die erforderlichen Schlüsselkompetenzen beschrieben und wie Sie einen Beruf wählen können, der Ihren Interessen und Fähigkeiten entspricht.

# Was jede Rolle tatsächlich tut

Datenwissenschaftler Extrahieren Sie Erkenntnisse aus Daten, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Sie verbringen ihre Tage damit, Datensätze zu analysieren, um Muster zu finden, Vorhersagemodelle zu erstellen, um Ergebnisse vorherzusagen, Dashboards und Visualisierungen für Stakeholder zu erstellen, A/B-Assessments durchzuführen, um Auswirkungen zu messen, und Statistiken zur Validierung von Ergebnissen zu verwenden. Sie beantworten Fragen wie „Warum ist der Umsatz im letzten Quartal zurückgegangen?“ oder „Welche Kunden werden wahrscheinlich abwandern?“

KI-Ingenieure Erstellen Sie Anwendungen, die auf KI-Modellen basieren. Sie erstellen Chatbots und KI-Assistenten, entwickeln RAG-Systeme, mit denen KI Dokumente durchsuchen kann, bauen autonome Agenten, die Instruments verwenden und Entscheidungen treffen, entwerfen zeitnahe Engineering-Frameworks und stellen KI-Anwendungen in der Produktion bereit. Sie entwickeln Dinge wie die Automatisierung des Kundensupports, Instruments zur Codegenerierung und intelligente Suchsysteme.

Der Hauptunterschied besteht darin, dass sich Datenwissenschaftler auf Analysen und Erkenntnisse konzentrieren, während sich KI-Ingenieure auf die Entwicklung KI-gestützter Produkte konzentrieren.

# Die Fähigkeiten, die wirklich wichtig sind

Die Qualifikationslücke zwischen diesen Rollen ist größer als es scheint. Beide erfordern Programmierkenntnisse, die Artwork der Fachkenntnisse unterscheidet sich jedoch oft erheblich.

// Datenwissenschaftliche Fähigkeiten

• Statistik und Wahrscheinlichkeit: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, experimentelles Design, Regressionsanalyse
• SQL: Joins, Fensterfunktionen, Widespread Desk Expressions (CTEs), Abfrageoptimierung für die Datenextraktion
• Python-Bibliotheken: Pandas, NumPy, scikit-lernen, matplotlib, seegeborenUnd Streamlit
• Enterprise Intelligence (BI) & Datenvisualisierung: Tableau, PowerBIoder benutzerdefinierte Dashboards
• Maschinelles Lernen: Algorithmen, Modellbewertung, Überanpassung und Function-Engineering verstehen
• Geschäftskommunikation: Technische Erkenntnisse für nicht-technische Stakeholder übersetzen

// KI-technische Fähigkeiten

• Softwareentwicklung: REST-APIs, Datenbanken, Authentifizierung, Bereitstellung und Assessments
• Python-Anwendungscode (oder TypeScript, wenn Sie es vorziehen): Richtige Struktur, Klassen, Fehlerbehandlung und produktionsbereiter Code
• LLM-APIs: OpenAI, Anthropisch’s Claude API, Googles Sprachmodelle und Open-Supply-Modelle
• Immediate- und Kontext-Engineering: Techniken, um zuverlässige Ausgaben von Sprachmodellen zu erhalten
• RAG-Systeme: VektordatenbankenEinbettungen und Abrufstrategien
• Agenten-Frameworks: LangChain, LamaIndex, LangGraphUnd CrewAI für Multiagenten-KI-Systeme
• Produktionssysteme: Überwachung, Protokollierung, Caching und Kostenmanagement

Statistiken ist für die Datenwissenschaft von wesentlicher Bedeutung, für die KI-Technik jedoch nicht so sehr. Datenwissenschaftler benötigen echtes statistisches Verständnis. Nicht nur zu wissen, welche Funktionen aufgerufen werden müssen, sondern auch zu verstehen, was darüber hinausgeht:

• Welche Annahmen liegen den verschiedenen Assessments zugrunde?
• Was Bias-Varianz-Kompromiss bedeutet
• Wie man Experimente richtig gestaltet
• So vermeiden Sie häufige Fallstricke wie P-Hacking oder Probleme mit mehreren Vergleichen.

KI-Ingenieure benötigen diese Tiefe selten. Sie verwenden möglicherweise statistische Konzepte, wenn sie Modellergebnisse auswerten, führen jedoch keine Hypothesentests durch und erstellen keine statistischen Modelle von Grund auf.

SQL ist für Datenwissenschaftler nicht verhandelbar, da das Extrahieren und Bearbeiten von Daten die halbe Arbeit ausmacht. Sie müssen mit komplexen Verknüpfungen, Fensterfunktionen, CTEs und Abfrageoptimierung vertraut sein. Auch KI-Ingenieure benötigen SQL, allerdings oft auf einer grundlegenderen Ebene, etwa zum Speichern und Abrufen von Anwendungsdaten, anstatt komplexe analytische Abfragen durchzuführen.

Software program-Engineering-Praktiken Für KI-Ingenieure ist dies weitaus wichtiger. Sie müssen REST-APIs, Datenbanken, Authentifizierung, Caching, Bereitstellung, Überwachung und Assessments verstehen. Sie schreiben Code, der kontinuierlich in der Produktion läuft und echten Benutzern dient, wo Fehler unmittelbare Probleme verursachen. Datenwissenschaftler stellen manchmal Modelle für die Produktion bereit, aber häufiger übergeben sie sie an Ingenieure für maschinelles Lernen oder Softwareentwickler, die sich um die Bereitstellung kümmern.

Domänenwissen spielt verschiedene Rollen:

• Datenwissenschaftler benötigen ein ausreichendes Geschäftsverständnis, um zu wissen, welche Fragen es wert sind, beantwortet zu werden, und wie die Ergebnisse zu interpretieren sind.
• KI-Ingenieure benötigen genügend Produktgespür, um zu wissen, welche Anwendungen tatsächlich nützlich sind und wie Benutzer mit ihnen interagieren.

Beide erfordern Kommunikationsfähigkeiten, aber Datenwissenschaftler erklären den Interessengruppen ihre Ergebnisse, während KI-Ingenieure Produkte für Endbenutzer entwickeln.

Der Lernkurve ist auch anders. Sie können das Verständnis von Statistiken nicht beschleunigen oder sich über Nacht mit SQL auskennen. Diese Konzepte erfordern das Durcharbeiten von Problemen und den Aufbau von Instinct. Die KI-Technik geht schneller voran, weil Sie vorhandene Modelle nutzen, um nützliche Produkte zu entwickeln. Sie können mit dem Aufbau effektiver RAG-Pipelines in wenigen Wochen produktiv werden, obwohl die Beherrschung des gesamten Stacks Monate dauert.

# Datenwissenschaftler vs. KI-Ingenieur: Die Realität auf dem Arbeitsmarkt

// Stellenausschreibungen vergleichen

Stellenausschreibungen im Bereich Knowledge Science sind sehr häufig und ziehen auch mehr Bewerber an. Das Fachgebiet existiert schon so lange, dass Universitäten Abschlüsse in Datenwissenschaft anbieten, Bootcamps Datenwissenschaft lehren und Tausende von Menschen um jede Place konkurrieren. Unternehmen haben klare Erwartungen darüber, wozu Datenwissenschaftler in der Lage sein sollten. Das bedeutet, dass Sie diese Requirements erfüllen müssen, um wettbewerbsfähig zu sein.

Es gibt weniger Stellen im Bereich KI-Technik, aber die Fähigkeiten können oft anspruchsvoll sein. Die Rolle ist so neu, dass viele Unternehmen immer noch herausfinden, was sie brauchen. Einige suchen nach Ingenieuren für maschinelles Lernen mit LLM-Erfahrung (Giant Language Mannequin). Andere wollen Softwareentwickler, die bereit sind, KI zu erlernen. Wieder andere wünschen sich Datenwissenschaftler, die Anwendungen bereitstellen können. Diese Unklarheit kommt Ihnen zugute, wenn Sie relevante Projekte aufbauen können, da Arbeitgeber eher bereit sind, nachgewiesene Fähigkeiten einzustellen als eine perfekte Übereinstimmung mit den Qualifikationen.

// Chancen in Startups vs. Großunternehmen

Viele Begin-ups sind derzeit auf der Suche nach KI-Ingenieuren, weil sie im Rennen um die Entwicklung KI-gestützter Produkte sind. Sie benötigen Mitarbeiter, die schnell liefern, auf der Grundlage von Benutzerfeedback iterieren und mit sich schnell entwickelnden Instruments arbeiten können. Es gibt Rollen im Bereich Knowledge Science bei Begin-ups, die jedoch seltener anzutreffen sind. Dies liegt daran, dass Begin-ups oft noch nicht das Datenvolumen und die Reife vorhanden sind, um traditionelle datenwissenschaftliche Arbeiten noch wertzuschätzen.

Größere Unternehmen stellen beide Rollen ein, allerdings aus unterschiedlichen Gründen:

• Sie stellen Datenwissenschaftler ein, um bestehende Abläufe zu optimieren, das Kundenverhalten zu verstehen und strategische Entscheidungen zu treffen.
• Sie stellen KI-Ingenieure ein, um neue KI-gestützte Funktionen zu entwickeln, manuelle Prozesse zu automatisieren und mit neuen KI-Funktionen zu experimentieren.

Die Knowledge-Science-Positionen sind stabiler und etablierter. Die Positionen im Bereich KI-Ingenieur sind neuer und experimenteller.

Auf der Einstiegsebene überschneiden sich die Gehaltsspannen erheblich. Die Rollen werden in der Regel bezahlt Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt bei etwa 170.000 $ je nach Standort, Erfahrung und Unternehmensgröße. Die Vergütung auf mittlerer Ebene variiert stärker, wobei erfahrene KI-Ingenieure verdienen weit über 200.000 $ professional Jahr. Beide Rollen können zu einem hohen Verdienst führen, die Gehälter von KI-Ingenieuren sind jedoch relativ höher. Wenn Sie speziell auf der Suche nach Bezahlung und Sozialleistungen sind, empfehle ich Ihnen, den Arbeitsmarkt in Ihrem Land nach Ihrem Erfahrungsniveau zu recherchieren.

# Zusammenfassung und nächste Schritte

Wenn Sie sich für Datenwissenschaft interessieren:

1. Lernen Sie gleichzeitig Python und SQL
2. Arbeiten Sie echte Datensätze durch Kaggle und andere Plattformen. Konzentrieren Sie sich auf die Beantwortung geschäftlicher Fragen und nicht nur auf das Erreichen beeindruckender Kennzahlen
3. Nehmen Sie an einem richtigen Statistikkurs teil, der sich mit experimentellem Design, Hypothesentests und Regression befasst
4. Erstellen Sie ein Portfolio aus 3–5 vollständigen Projekten mit klaren Erzählungen und geeigneten Visualisierungen
5. Üben Sie, Ihre Ergebnisse einem technisch nicht versierten Publikum zu erklären

Wenn Sie sich für KI-Technik interessieren:

1. Festigen Sie die Programmiergrundlagen, wenn Sie noch nicht mit dem Schreiben von Software program vertraut sind
2. Experimentieren Sie mit LLM-APIs. Erstellen Sie einen Chatbot, ein RAG-System oder einen Agenten, der Instruments verwendet
3. Stellen Sie etwas in der Produktion bereit, auch ein persönliches Projekt, um den gesamten Stack zu verstehen
4. Erstellen Sie ein Portfolio mit 3–5 bereitgestellten Anwendungen, die tatsächlich funktionieren
5. Bleiben Sie mit neuen Modellen und Techniken auf dem Laufenden, sobald diese auftauchen

Die Karriereverläufe sind nicht festgelegt. Viele Menschen beginnen in einer Rolle und wechseln in die andere. Einige Datenwissenschaftler wechseln in die KI-Technik, weil sie Produkte entwickeln wollen. Einige KI-Ingenieure wechseln in die Datenwissenschaft, weil sie tiefergehende analytische Arbeit wünschen. Die Fähigkeiten ergänzen sich so intestine, dass Sie durch die Erfahrung in einem der beiden Bereiche besser werden.

Wählen Sie nicht danach aus, welche Berufsbezeichnung eindrucksvoller klingt. Wählen Sie basierend darauf, welche Probleme Sie lieber lösen möchten, welche Fähigkeiten Sie lieber entwickeln möchten und welche Artwork von Projekten Sie am meisten begeistern. Die Karriere, die Sie lange genug durchhalten können, um wirklich intestine zu werden, ist mehr wert als die Karriere, die in Ihrem Profil schicker aussieht.

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.