Welche KI-Rolle passt zu dir?
Direkte Vergleiche der häufig verwechselten KI-Rollen — mit Aufgaben, Gehalt, Skills und Entscheidungsbaum.
- Prompt Engineer vs. ML Engineer
Prompt Engineers nutzen bestehende LLMs (GPT-4, Claude, Gemini) und designen Prompts, RAG-Systeme und Eval-Pipelines. Machine Learning Engineers trainieren und deployen eigene Modelle. Erstere setzen Foundation-Models ein, letztere bauen sie.
Median: 78.000 € vs. 85.000 € - Prompt Engineer vs. AI-Trainer
Prompt Engineers bauen produktive LLM-Systeme für Unternehmen. AI-Trainer:innen schulen Mitarbeiter:innen im Umgang mit KI-Tools. Erstere ist eine technische Engineering-Rolle, letztere eine Bildungs- und Change-Rolle.
Median: 78.000 € vs. 72.000 € - AI-Trainer vs. AI Consultant
AI-Trainer:innen vermitteln Skills an Mitarbeiter:innen. AI Consultants identifizieren Use-Cases und begleiten die Implementierung. Trainer arbeiten typischerweise im Klassenzimmer oder Online-Format, Consultants in Projekten mit Fachabteilungen.
Median: 72.000 € vs. 90.000 € - ML Engineer vs. AI Product Manager
ML Engineers bauen die Modelle und ML-Pipelines. AI Product Manager entscheiden, welche KI-Features wofür gebaut werden, koordinieren Discovery und Rollout. Erstere ist Engineering, letztere Produktverantwortung.
Median: 85.000 € vs. 95.000 € - AI Consultant vs. AI Product Manager
AI Consultants arbeiten projektbasiert für mehrere Kund:innen — typischerweise extern. AI Product Manager verantworten ein konkretes Produkt langfristig — typischerweise intern bei einem Unternehmen oder Startup.
Median: 90.000 € vs. 95.000 € - Data Scientist vs. ML Engineer
Data Scientists analysieren Daten und bauen Modelle in Notebooks für Erkenntnisse. ML Engineers nehmen diese Modelle und liefern sie in robusten, skalierten Production-Systemen aus.
Median: 80.000 € vs. 85.000 € - AI Engineer vs. ML Engineer
AI Engineers bauen LLM-Anwendungen mit fertigen Foundation-Models (RAG, Agenten, Tool Use). ML Engineers trainieren und betreiben eigene Modelle. Erstere ist applikations-, letztere modell-fokussiert.
Median: 88.000 € vs. 85.000 € - Data Engineer vs. MLOps Engineer
Data Engineers bauen die Daten-Pipelines, die Modelle füttern. MLOps Engineers bauen die ML-Pipelines, die Modelle in Produktion bringen und überwachen. Überschneidung ist groß, Fokus unterschiedlich.
Median: 82.000 € vs. 95.000 € - CV Engineer vs. NLP Engineer
Computer Vision arbeitet mit Bildern und Videos (Robotik, Medical, Defense, Retail). NLP arbeitet mit Sprache (Übersetzung, Chatbots, Dokument-Verstehen). Beides ist tief — wähle nach Domain-Interesse.
Median: 88.000 € vs. 85.000 € - AI Architect vs. AI Engineer
AI Solutions Architects designen die System-Architektur (Modelle, Vector-Stores, Sicherheit, Skalierung). AI Engineers bauen die Anwendung selbst. Architects denken in Diagrammen, Engineers in Code.
Median: 105.000 € vs. 88.000 € - KI-Marketing Manager vs. KI-Content Creator
Marketing Manager koordiniert Strategie, Channels, Budgets — KI als Hebel. Content Creator produziert die Assets selbst — KI als Co-Pilot. Erstere ist Strategie-, letztere Produktions-Rolle.
Median: 68.000 € vs. 55.000 €