Was macht ein NLP-Engineer?

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NLP-Engineers (NLP; Neuro-Linguistische Programmierung) konzentrieren sich auf die Entwicklung von Algorithmen, Programmen und Anwendungen, die Computern helfen, menschliche Sprache für verschiedene Zwecke zu verarbeiten. Die Art der Programme, die Sie als NLP-Engineer erstellen, hängt von Ihrer Branche ab. NLP-Karrieren können in einer Reihe von Branchen realisiert werden – vom Einzelhandel bis zu Finanzdienstleistungen und darüber hinaus. 

Um als NLP-Engineer zu arbeiten, müssen Sie eine Reihe von Fähigkeiten erwerben und ausbauen. Zu den gängigen Fähigkeiten von NLP-Engineers gehören Kodierung, statistische Analyse, Programmiersprachen, Methoden und Frameworks des maschinellen Lernens sowie Techniken der Textdarstellung. Diese Fähigkeiten können Sie im Rahmen von Bachelor- oder Masterstudiengängen sowie durch Zertifizierungen, Kurse und Bootcamps erwerben. Erfahrung ist ein weiterer wichtiger Schritt auf dem Weg zum NLP-Engineer. Es ist üblich, dass NLP-Engineer als Junior-NLP-Engineers arbeiten, bevor sie ihre Rolle als NLP-Engineers einnehmen. 

Die Nachfrage nach spezialisierten Engineers wird mit der zunehmenden Nutzung von virtuellen Assistenten, Chatbots und anderen Formen von Spracherkennungssystemen weiter steigen. Branchen vom Gesundheitswesen bis zum Einzelhandel sind auf Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache angewiesen, um die Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen und große Datenmengen zu verwalten. Im Gesundheitswesen beispielsweise können Ärzte mithilfe von Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz medizinische Notizen effizienter und genauer aufzeichnen und bei Bedarf schnell darauf zugreifen.

Was ist NLP-Engineering?

NLP-Engineering ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die menschliche Sprache und Text in eine Programmiersprache übersetzt, die Computer verstehen können. Einige Beispiele für NLP-Engineering sind sprachaktivierte intelligente Assistenten, Chatbots, Online-Sprachübersetzungsprogramme, Autokorrekturfunktionen und Suchmaschinenergebnisse. NLP ist ein hilfreiches Werkzeug für Unternehmen, die eine große Menge an Daten zu verwalten haben. 

Zu den wichtigsten Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache gehören: 

• Chatbots und virtuelle Assistenten: Ermöglicht Unternehmen die Kommunikation mit Kunden durch automatisierte Unterhaltungen zwischen der Person und dem Chatbot oder virtuellen Assistenten

• Beantwortung von Fragen: Automatische Beantwortung von Anfragen von Einzelpersonen, mit oder ohne Kontext; wird oft verwendet, um spezifische Informationen aus größeren Datenmengen zu extrahieren

• Textklassifizierung: Kategorisiert und prognostiziert Text für verschiedene Zwecke, z. B. einen Spam-Filter für eine E-Mail oder die Kategorisierung von Kundendienstanfragen

• Suche: Interpretation und Klassifizierung von Suchanfragen in Suchmaschinen

• Textzusammenfassung: Verdichtet oder fasst einen langen Text zusammen, um den Hauptgedanken besser zu erfassen und zu vermitteln

• Stimmungsanalyse: Bestimmt den emotionalen Ton einer Nachricht; Unternehmen können diese NLP-Anwendung als Werkzeug für E-Mail-Korrespondenz, Kommentare in sozialen Medien und Chatbots für den Kundensupport nutzen 

NLP-Engineers, manchmal auch Machine Learning Engineers genannt, sind die Personen, die in diesem Bereich arbeiten und die Modelle entwerfen, programmieren und erstellen, die Computer verwenden, um menschliche Sprache zu verarbeiten und besser zu verstehen. 

Was ist die Aufgabe eines NLP-Engineers?

NLP-Engineers entwerfen Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die von Computern verwendet werden, um menschliche Sprache zu verstehen. NLP-Engineers schreiben den Code, den Computersysteme benötigen, um menschliche Sprache zu verarbeiten und für eine Reihe von Zwecken nutzbar zu machen. 

Je nach Ihrer genauen Funktion und Branche werden Sie als NLP-Engineer wahrscheinlich mit KI-Spracherkennungstechnologie und Konzepten des maschinellen Lernens arbeiten. Ein NLP-Engineer verwendet beispielsweise Algorithmen, um Maschinen das Erlernen menschlicher Sprache beizubringen, und zwar so, dass die Maschine mit der Zeit mehr lernt. Mit anderen Worten, die Maschine wird immer besser darin, Sprache zu erkennen, während sie verwendet wird. 

Aufgaben und Verantwortlichkeiten von NLP-Engineers

NLP-Engineers – die sich auf eine Mischung aus maschinellem Lernen und künstlicher Spracherkennung stützen – entwickeln und entwerfen Programme, mit denen Computer gesprochene und geschriebene menschliche Sprache verarbeiten und verstehen können. NLP-Engineers wandeln Wörter und Ausdrücke, die in der menschlichen Sprache häufig verwendet werden, in Code um, der von Computern verwendet werden kann, und nennen dies Textdarstellungstechniken. 

NLP-Engineers arbeiten in der Regel Vollzeit und arbeiten oft mit anderen Engineers zusammen. Der Großteil der Arbeit eines Engineers wird online und mit Computersystemen erledigt. 

Zu den allgemeinen Aufgaben gehören: 

• Entwicklung von NLP-Systemen entsprechend den spezifischen Anforderungen: NLP-Engineers entwickeln Computer, die die menschliche Sprache verstehen und mit Menschen kommunizieren können. Zu diesem Zweck erstellen diese Engineers Softwareprogramme, die es Computern ermöglichen, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verarbeiten und mit ihr zu interagieren. NLP-Engineers entwickeln Codelösungen für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie die Generierung natürlicher Sprache, die Analyse von Gefühlen, die Erkennung benannter Entitäten sowie die Klassifizierung von Sprache und Text.

• Vollständige Datenaufbereitung und -vorverarbeitung: NLP-Engineers schreiben Code, um Rohtextdaten zu bereinigen, vorzuverarbeiten und in ein für die Modellierung geeignetes Format umzuwandeln. Dieser Prozess kann Aufgaben wie Stemming, Tokenisierung und das Entfernen von Stoppwörtern umfassen.

• Identifizieren und implementieren von richtigen Algorithmen, Frameworks und Tools für NLP-Aufgaben: NP-Engineers verwenden spezifische Algorithmen und NLP-Modelle, um Informationen aus der menschlichen Sprache zu ziehen und diese Informationen in Code zu übersetzen, den Computer verstehen und verwenden können. Art und Funktionalität des NLP-Systems hängen von der jeweiligen Anwendung ab.

• Statistische Analysen an NLP-Modellen durchführen: Eine wichtige Aufgabe eines NLP-Engineers ist die statistische Analyse der von ihm ausgewählten oder entworfenen NLP-Modelle und die anschließende Verfeinerung dieser Modelle auf der Grundlage von Rückmeldungen und Tests. NLP-Engineers verwenden verschiedene Metriken zur Bewertung von NLP-Modellen, darunter F1-Score, Genauigkeit, menschliche Bewertung und mehr. 

Fähigkeiten von NLP-Engineers

Es ist wichtig, dass NLP-Engineers über spezifische technische und zwischenmenschliche Fähigkeiten verfügen, die es ihnen ermöglichen, alles Notwendige zu tun, um Systeme zu schaffen, mit denen Computer die menschliche Sprache verstehen und mit ihr interagieren können. Zu diesen Fähigkeiten gehören gute Kenntnisse in Mathematik und Statistik, Ausdauer und die Beherrschung von Konzepten der KI und des maschinellen Lernens. 

Technische Fähigkeiten

Einige allgemeine technische Fähigkeiten, die man als NLP-Engineer besitzen sollte, sind:

• Methodik und Rahmenwerke des maschinellen Lernens 

• Statistische Analyse 

• Tiefes Verständnis einer Vielzahl von Programmiersprachen 

• Kodierung in mehreren Sprachen 

• Techniken zur Textdarstellung 

• Datenmodellierung 

• Technische Strukturen 

Soft-Skills für NLP-Engineers

Zu den allgemeinen zwischenmenschlichen Fähigkeiten, die man als NLP-Engineer am Arbeitsplatz haben sollte, gehören: 

• Kritisches Denken 

• Analytisches Denken

• Intrinsische Motivation 

• Organisation 

• Zeitmanagement 

• Gute Kommunikation 

• Teamfähigkeit 

• Bereitschaft, sich über neue Technologien zu informieren 

Gehalt und Berufsaussichten für NLP-Engineers

NLP-Engineers, die in Deutschland arbeiten, verdienen laut Glassdoor durchschnittlich € 65.000 pro Jahr [1]. Faktoren wie der geografische Standort, die Anzahl der Jahre an Erfahrung, das Ausbildungsniveau, zusätzliche Zertifizierungen, die Branche und die Unternehmensgröße wirken sich wahrscheinlich auf Ihr Einkommen als NLP-Engineer aus. 

So können Sie beispielsweise mehr verdienen, wenn Sie in einer Stadt leben und arbeiten, in der viele größere Technologieunternehmen ansässig sind. 

Eine Studie [2] zeigt, dass sich 81 Prozent der Unternehmen bereits mit KI befassen – bei kleinen Betrieben (bis 50 Mitarbeitende) nutzen zwar nur 2 Prozent KI aktiv, doch 69 Prozent prüfen Einsatzmöglichkeiten oder verwenden externe KI-Tools. In Großunternehmen (über 2.000 Mitarbeitende) liegt der Anteil der aktiven oder geplanten Nutzung bei 54 Prozent. Eingesetzt wird KI vor allem in Vertrieb, Produktion, F&E und Marketing. Potenziale sehen die Unternehmen zudem bei Qualitätssicherung, Instandhaltung und HR. Als größte Hürden gelten Personalengpässe und technisches Know-how – ein klarer Hinweis auf gute Berufsaussichten für NLP-Engineers und andere KI-Fachkräfte.

Beruflicher Werdegang von NLP-Engineers

Die meisten NLP-Engineers arbeiten eine Zeit lang als Junior-Engineers, um Erfahrungen zu sammeln und ihre Fähigkeiten auszubauen. Junior-Engineers arbeiten oft in einem Team mit anderen Junior-Engineers. Manche arbeiten als Software-Engineers, um Erfahrungen zu sammeln, bevor sie als Junior-Engineers im Bereich NLP arbeiten. Eine der besten Möglichkeiten, um in Ihrer Karriere als NLP-Engineer und darüber hinaus voranzukommen, sind Erfahrung und der Aufbau von Fähigkeiten durch Zertifizierungen. 

Interessante Alternativ- oder Aufstiegsmöglichkeiten können sein:

• NLP-Researcher

• NLP-Consultant

• NLP-Ausbilder

Einige NLP-Engineers können auch in ähnliche Positionen in anderen Bereichen außerhalb des maschinellen Lernens und der KI wechseln, z. B. als Software-Engineer oder Datenwissenschaftler. 

Ausbildung und Schulung

Um NLP-Engineer zu werden, verlangen die meisten Arbeitgeber einen Bachelor-Abschluss in Informatik oder in einem verwandten Bereich. NLP-Engineers, die in ihrer Karriere weiterkommen wollen, können einen höheren Abschluss in KI anstreben.

Neben der Ausbildung ist auch die Schulung in spezifischen Werkzeugen, Programmiersprachen und Konzepten, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, von entscheidender Bedeutung. Ein angehender NLP-Engineer kann sich für Zertifizierungen anmelden, als Junior-NLP-Engineer oder Software-Engineer arbeiten, um Erfahrungen zu sammeln, oder in der Computerprogrammierung arbeiten, um mehr über Programmierung und andere grundlegende Fähigkeiten zu lernen, die für Jobs in der KI erforderlich sind. 

Zu den gängigen Spezialisierungen, professionellen Zertifikaten und Kursen, die ein potenzieller oder aktueller NLP-Engineer belegen kann, gehören: 

• Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache

• Verarbeitung natürlicher Sprache in Microsoft Azure

• Natural Language Processing in TensorFlow 

• IBM KI-Technik (berufsbezogenes Zertifikat)

• Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Erste Schritte mit Coursera

Lernen Sie mehr über die Welt des maschinellen Lernens mit Generative KI mit Large Language Models auf Coursera. In diesem Kurs, der sich an Personen mit Vorkenntnissen von Konzepten des maschinellen Lernens richtet, haben Sie die Möglichkeit zu lernen, wie generative KI funktioniert und wie NLP heute in der Praxis angewendet wird. 

Als angehender NLP-Engineer können Sie auch den Beruf erkunden und sich in Online-Kursen auf eine Karriere im Bereich der KI als NLP-Engineer vorbereiten.