AI Evaluation Engineer
Engineer-Profil, das systematische Eval-Setups für ML- und LLM-Systeme baut und betreibt.
AI Evaluation Engineers verantworten, wie Qualität von KI-Systemen messbar wird. Sie definieren Eval-Sets, Metriken, Vergleichsverfahren und automatisierte Tests – die Voraussetzung für jede ernsthafte Produktion.
- Festanstellung Senior
- 95.000–130.000 €
- Freelance
- 1.000–1.350 €/Tag
- Trend
- stark steigend mit Produktivierung
Aufgaben
Aufbau von Gold-Standards, Eval-Pipelines, automatisierten Regressionstests, Benchmarking neuer Modelle, Reporting an Fach- und Compliance-Bereich. Enge Zusammenarbeit mit LLM-, MLOps- und Safety-Teams.
Skills
Python, statistisches Verständnis, Eval-Frameworks (Ragas, DeepEval, OpenAI Evals), LLM-Kenntnisse, Testautomatisierung, Datenqualität. Gute Kommunikation mit Fachbereich.
Markt 2026
Festanstellung Senior: 95.000–130.000 €. Freelance: 1.000–1.350 €/Tag. Nachfrage steigt mit jedem Unternehmen, das von Pilot in Produktion geht.
Recruiting
Sehr knapp als reines Profil. Oft mit MLOps oder LLM Engineering kombiniert. Time-to-Hire 10–14 Wochen.
Praxis & Empfehlung 2026
Evaluation ist 2026 der unsichtbare Erfolgshebel produktiver KI. Ohne sauberes Eval-Setup laufen Updates blind, A/B-Tests werden zur Bauchentscheidung, und Halluzinationen bleiben unerkannt – mit entsprechenden Reputations- und Compliance-Folgen. Ein guter AI Evaluation Engineer baut Gold-Standards für die wichtigsten 5–10 Use-Cases auf, automatisiert Regressionstests, definiert Schwellenwerte und integriert die Ergebnisse in CI/CD. Spitzenbesetzung empfiehlt, die Rolle bewusst sichtbar zu machen – als Qualitätsfunktion mit Stimme im Steering Board – statt sie in ein technisches Team zu vergraben. So entsteht aus Eval eine Governance-Funktion mit echter Wirkung, nicht ein weiterer Test-Job im Hintergrund.
Häufige Fragen
- Brauchen wir eine eigene Eval-Rolle?
- Sobald mehrere produktive KI-Systeme parallel laufen oder Regulierung greift. Vorher genügt ein LLM Engineer mit Eval-Schwerpunkt.
Passende Leistungen
Verwandte Begriffe
- LLM Engineer – Engineer-Profil mit Spezialfokus auf große Sprachmodelle: Prompting, RAG, Agenten, Evaluation und produktive Integration.
- MLOps Engineer – Engineer-Profil, das die Plattform für Training, Deployment und Betrieb von ML- und LLM-Systemen verantwortet.
- AI Safety Engineer – Engineer-Profil, das KI-Systeme auf Risiken, Missbrauch, Bias und Sicherheit prüft und absichert.