NLP Engineer
Engineer-Profil mit Schwerpunkt Sprachverarbeitung: Klassifikation, NER, Suche, semantische Analyse, LLM-Integration.
NLP Engineers verantworten Sprach- und Textverarbeitung in Produkten. Klassische Aufgaben wie Klassifikation, NER und semantische Suche werden 2026 zunehmend mit LLM- und Embedding-basierten Verfahren kombiniert.
- Festanstellung Senior
- 90.000–120.000 €
- Freelance
- 950–1.250 €/Tag
- Top-Branchen
- Pharma, Legal, Public Sector, FinTech
Aufgaben
Aufbau und Betrieb von Sprachmodellen für Klassifikation, NER, Sentiment, Search, Empfehlung, Übersetzung. Integration in Produkte, Eval-Setups, Datenpipelines, Monitoring. Häufig Schnittstelle zu LLM- und RAG-Systemen.
Skills
Python, spaCy, Hugging Face, scikit-learn, Embedding-Verfahren, klassische ML, LLM-Grundlagen, Vektor-DBs. Gute Datenintuition und Eval-Disziplin.
Markt
Festanstellung Senior: 90.000–120.000 €. Freelance: 950–1.250 €/Tag. Nachfrage stabil, in Pharma und Legal wachsend.
Recruiting
Time-to-Hire 6–10 Wochen über spezialisiertes Sourcing.
Praxis & Empfehlung 2026
Der Reflex, jede Textaufgabe einem großen Sprachmodell zu überlassen, ist 2026 oft teurer und unsicherer als nötig. Klassische NLP-Verfahren – feinjustierte Klassifikatoren, NER auf spaCy, fastText, Embedding-Suche mit pgvector – sind in vielen Fällen schneller, günstiger und besser auditierbar. Ein guter NLP Engineer kennt beide Welten und entscheidet pragmatisch: LLM für offene Sprachverstehensaufgaben, klassische NLP für klar abgegrenzte, hochvolumige, regulierte Aufgaben. In Pharma, Legal und Public Sector sehen wir 2026 vermehrt hybride Architekturen, in denen ein Klassifikator vorsortiert und nur die unklaren Fälle an ein LLM weitergibt – mit deutlich besseren Kosten- und Risikokennzahlen.
Häufige Fragen
- Wird NLP durch LLMs überflüssig?
- Nein. Klassische NLP-Verfahren sind oft günstiger, schneller und auditierbarer für klar abgegrenzte Aufgaben. LLMs ergänzen, ersetzen aber nicht alles.
Passende Leistungen
Verwandte Begriffe
- LLM Engineer – Engineer-Profil mit Spezialfokus auf große Sprachmodelle: Prompting, RAG, Agenten, Evaluation und produktive Integration.
- Machine Learning Engineer – Engineer-Profil, das ML-Modelle in produktive, überwachbare Systeme bringt und langfristig betreibt.
- Data Scientist – Analytisches Profil, das mit Statistik, ML und Domänenwissen geschäftliche Fragen beantwortet und Modelle prototypisiert.