Wir bieten Ihnen über Innovators Plus einen Zertifizierungsgutschein, Zugriff auf On-Demand-Schulungen und 500 $ Google Cloud-Guthaben. Alle Vorteile ansehen 

Professional Machine Learning Engineer

Ein Professional Machine Learning Engineer verwendet Google Cloud-Technologien und Kenntnisse über bewährte Modelle und Techniken, um ML-Modelle zu erstellen, zu bewerten, in Produktion zu bringen und zu optimieren. Er bearbeitet große, komplexe Datasets und erstellt wiederholbaren, wiederverwendbaren Code. Er berücksichtigt bei der Entwicklung des ML-Modells verantwortungsbewusste KI und Fairness. Er arbeitet eng mit anderen Jobrollen zusammen, um den langfristigen Erfolg von ML-basierten Anwendungen sicherzustellen. Der ML Engineer verfügt über umfassende Programmierkenntnisse mit Datenplattformen und Tools zur verteilten Datenverarbeitung. Der ML Engineer ist mit den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelineerstellung und Interpretation von Messwerten vertraut. Er ist mit den grundlegenden Konzepten von MLOps, Anwendungsentwicklung, Infrastrukturverwaltung, Data Engineering und Data Governance vertraut. Der ML Engineer macht ML zugänglich und unterstützt Teams im gesamten Unternehmen. Durch Training, erneutes Training, Bereitstellung, Planung, Monitoring und Verbesserung von Modellen entwirft und erstellt der ML Engineer skalierbare, leistungsstarke Lösungen.

* Hinweis: Bei dieser Prüfung werden keine Programmierkenntnisse an sich abgefragt. Wenn Sie Mindestkenntnisse in Python und Cloud SQL haben, sollten Sie in der Lage sein, alle Fragen mithilfe von Code-Snippets zu interpretieren.

In der Prüfung für die Google Cloud-Zertifizierung als Professional Machine Learning Engineer geht es um folgende Themen:

  • Low-Code-ML-Lösungen entwickeln
  • Teamintern und übergreifend zusammenarbeiten, um Daten und Modelle zu verwalten
  • Prototypen in ML-Modelle skalieren
  • Modelle bereitstellen und skalieren
  • ML-Pipelines automatisieren und orchestrieren
  • ML-Lösungen überwachen

Die Prüfung zum Professional Machine Learning Engineer deckt keine generative KI ab, da sich die Tools zur Entwicklung generativer KI-basierter Lösungen schnell weiterentwickeln. Wenn Sie sich für generative KI interessieren, finden Sie weitere Informationen unter Introduction to Generative AI Learning Path (alle Zielgruppen) oder Generative AI for Developers Learning Path (technische Zielgruppe). Wenn Sie Partner sind, sehen Sie sich bitte die Partnerkurse zur generativen KI an: Introduction to Generative AI Learning Path und Generative AI for ML Engineers und Generative AI for Developers.


Über diese Zertifizierungsprüfung

Dauer: 2 Stunden

Anmeldegebühr: 200 $ (zuzüglich Steuern, falls zutreffend)

Sprache: Englisch

Prüfungsformat: 50–60 Multiple-Choice-Fragen mit Mehrfachauswahl

Durchführung der Prüfung:

a. Sie können die Prüfung als online beaufsichtigte Fernprüfung ablegen. Hier finden Sie die Anforderungen für Onlinetests.

b. Sie können die Prüfung in einem Testcenter vor Ort ablegen. Hier finden Sie ein Testcenter in Ihrer Nähe.

Voraussetzungen: Keine

Empfohlene Erfahrung: Mindestens 3 Jahre Branchenerfahrung, davon 1 Jahr oder mehr in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen mit Google Cloud.

Verlängerung der Zertifizierung / Rezertifizierung: Die Kandidaten müssen sich rezertifizieren lassen, um ihren Status beizubehalten. Alle Google Cloud-Zertifizierungen sind ab dem Datum der Zertifizierung zwei Jahre gültig, sofern in den ausführlichen Prüfungsbeschreibungen nichts anderes angegeben ist. Die Rezertifizierung erfolgt, indem Sie die Prüfung während des Rezertifizierungszeitraums wiederholen und mindestens die Mindestpunktzahl erreichen. Sie können Ihre Zertifizierung frühestens 60 Tage vor ihrem Ablaufdatum noch einmal ablegen.

Prüfungsübersicht

Schritt 1: Praktische Erfahrungen sammeln

Bevor Sie sich zur Prüfung zum Machine Learning Engineer anmelden, sollten Sie mindestens 3 Jahre praktische Erfahrungen mit Google Cloud-Produkten und -Lösungen gesammelt haben. Sind Sie bereit? Informieren Sie sich über die kostenlose Stufe von Google Cloud, in deren Rahmen Sie ausgewählte Produkte (bis zum monatlichen Limit) kostenlos nutzen können.

Testen Sie die kostenlose Google Cloud-Stufe

Schritt 2: Sich über die Prüfungsinhalte informieren

Der Prüfungsleitfaden enthält die vollständige Liste der möglichen Prüfungsthemen. Mit dem Prüfungsleitfaden können Sie Ihren Kenntnisstand zu den Prüfungsthemen ermitteln.

Aktuellen Prüfungsleitfaden aufrufen

Schritt 3: Beispielfragen ansehen

Machen Sie sich mit der Art der Fragen und Beispielinhalte in der Prüfung zum Machine Learning Engineer vertraut.

Beispielfragen ansehen

Schritt 4: Kompetenzen durch Schulungen erweitern

Bereiten Sie sich mithilfe des Machine Learning Engineer-Lernpfads auf die Prüfung vor. Entdecken Sie Google Cloud-Onlineschulungen, -Präsenzkurse und praxisorientierte Labs und sehen Sie sich weiteres Infomaterial an.

Bereiten Sie sich mit Google-Mitarbeitern und zertifizierten Experten auf die Prüfung vor. Sie erhalten hilfreiche Tipps und Tricks für die Prüfung sowie Informationen von Branchenexperten.

In der Google Cloud-Dokumentation finden Sie umfassende Erläuterungen zu den Konzepten und wesentlichen Komponenten von Google Cloud.

In den offiziellen Materialien zur Prüfungsvorbereitung zum Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer erfahren Sie, wie Sie sichere ML-Anwendungen in Google Cloud entwerfen, trainieren, erstellen, bereitstellen und operationalisieren. In diesem Leitfaden wird anhand realer Szenarien gezeigt, wie die Vertex AI-Plattform und -Technologien wie TensorFlow, Kubeflow und AutoML verwendet werden. Außerdem werden Best Practices zur Auswahl eines vortrainierten oder benutzerdefinierten Modells bereitgestellt.

Schritt 5: Zur Prüfung anmelden

Melden Sie sich an und wählen Sie aus, ob Sie die Prüfung als Fernprüfung oder in einem Testcenter in Ihrer Nähe ablegen möchten.