AI Software Engineer: Aufgaben, Gehalt und Tools

Aufgaben: Was macht ein AI Software Engineer? 

Als technische Schlüsselfigur im Produktteam verantwortet der AI Software Engineer die Übersetzung von Produktvisionen in funktionierenden Code. Im Kern ist er ein Software Engineer. Doch anders als ein klassischer Entwickler, übersetzt er nicht einfach nur Anforderungen in Code, sondern nimmt eine ganzheitliche Produktperspektive ein. Seine Tätigkeit umfasst dabei folgende Skills und Aufgaben:

Product Skills

Anders als klassische Softwareentwickler bringt der AI Software Engineer ein umfassendes Produktverständnis mit – Fähigkeiten, die traditionell eher aus dem Produktmanagement- oder Product-Owner-Umfeld stammen. Er versteht es, die tatsächlichen Bedürfnisse und Probleme der Nutzer:innen zu analysieren, Hypothesen aufzustellen und diese mithilfe nutzerzentrierter Prototypen schnell zu validieren. Das gewonnene Feedback fließt direkt in die Weiterentwicklung ein und bildet die Grundlage für die Produkt-Roadmap sowie das Backlog.

AI- Software Engineering

Die Kernkompetenz der Rolle bleibt weiterhin die Entwicklung von Produkten auf höchstem technischen Niveau. Dabei werden Lösungen auf Basis sauberer und bewährter Architekturen umgesetzt und es wird sichergestellt, dass die passenden Design-Patterns und Prinzipien angewendet werden.

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Im Unterschied zur klassischen Entwicklerrolle greift der AI Software Engineer jedoch auf die neuesten AI-Tools zurück und bindet diese gezielt in alle relevanten Softwaredisziplinen ein – sei es in der Entwicklung, beim Testen, in der Fehleranalyse oder beim Deployment.

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Darüber hinaus werden geeignete Aufgaben an AI Agents ausgelagert, die beispielsweise Codeblöcke vorschlagen, Pull Requests automatisch erstellen oder sogar eigenständig Reviews durchführen.

AI- Governance

Eine weitere zentrale Aufgabe besteht darin, den Output sowie die Entscheidungen der KI zu überwachen und zu bewerten. Bei Bedarf greift der AI Software Engineer ein, um mögliche Risiken zu minimieren oder ihnen gezielt entgegenzuwirken. Zudem muss jederzeit sichergestellt sein, dass die KI innerhalb der geltenden gesetzlichen Rahmenbedingungen agiert.

Gehalt: Was verdient ein Agentic Software Engineer?

Das Anforderungsprofil eines AI Software Engineers ist komplex, Bewerber sind gefragt. Das spiegelt sich auch in überdurchschnittlichen Gehältern wider. So liegen die Einstiegsgehälter für Agentic Software Engineers bereits bei 60.000 bis 70.000 Euro.

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Mit wachsender Berufserfahrung steigt auch das Gehalt. Ab 3 Jahren Berufserfahrung sind Jahresgehälter von 70.000 bis 85.000 Euro möglich. Mit mehr als 10 Jahren Berufserfahrung liegt das Gehalt nicht selten im sechsstelligen Bereich. Tendenz steigend, denn die Bedeutung von KI nimmt im Software-Bereich gerade rasant zu.  

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Die Zahlen orientieren sich grundsätzlich an der klassischen Software-Engineering-Rolle, liegen aber etwas höher, da für diese Position ein breiteres Skillset erforderlich ist. Da die Rolle neu geschaffen wurde, gibt es bisher keine belastbare Vergleichsbasis. Die genauen Werte werden sich daher erst in den kommenden Jahren herauskristallisieren.

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AI Engineer für Software werden: Aus- und Weiterbildung

Einen speziellen Studiengang für AI Software Engineering oder einen entsprechenden Ausbildungsberuf gibt es derzeit noch nicht. Ein klassisches technisches Studium – etwa in Informatik oder Wirtschaftsinformatik – vermittelt bislang nur begrenzt das aktuellste Wissen aus dem AI-Engineering-Bereich. Das Feld befindet sich noch in einem dynamischen Aufbau und verändert sich kontinuierlich.

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Daher ist eine intensive Weiterbildung in Form eines mehrmonatigen AI Engineering Bootcamps besonders attraktiv: Sie ermöglicht es, Wissen in diesem neuen Themenfeld gezielt zu vertiefen und von den Erfahrungen führender Tech-Unternehmen zu profitieren.

Die neuesten AI-Tools senken in gewisser Hinsicht die Einstiegshürden in die Softwareentwicklung. Sie unterstützen vor allem Einsteiger:innen dabei, komplexen Code großer Softwareprodukte besser zu verstehen und ihre Programmierkenntnisse zu erlernen und zu vertiefen. Dennoch ist der Beruf in der Regel keiner, in den man klassischerweise per Quereinstieg wechselt. Vielmehr wählen ihn meist Personen, die bereits erste Jahre Erfahrung in der Software-Entwicklung gesammelt und die grundlegenden Kenntnisse erworben haben – und die nun ihr Skillset gezielt erweitern und auf den neuesten Stand bringen möchten.

Unsere Digitale Leute School bietet zertifizierte Weiterbildungen zum AI Software Engineer mit anschließender Job-Garantie. In einem praxisnahen Bootcamp lernen Teilnehmende von Software- und KI-Experten in leitenden Positionen führender Unternehmen wie Zalando, SumUp oder Taxdoo. 

Tools im AI Software Engineering

Eine zentrale Rolle im Berufsalltag eines AI Software Engineers spielen verschiedene Tools. Diese unterstützen entlang des gesamten Produktlebenszyklus von der Idee und Discovery über das Design bis hin zur KI-gestützten Entwicklung.   

• Kollaboration: Tools, die es ermöglichen, innerhalb eines Teams zu kommunizieren und Zusammenarbeit zu organisieren. Typische Beispiele sind Notion, Miro oder Jira. 
• User Research und UI Tests: Useberry ermöglicht es, klickbare Prototypen beispielsweise aus Figma hochzuladen und echte Nutzer damit zu interagieren zu lassen. So lässt sich bereits in einem frühen Stadium Feedback von echten Nutzern sammeln. Mit Hotjar lassen sich die Sitzungen einzelner User aufnehmen und so Verbesserungen ableiten. 
• Design Prototype: Mit Figma lassen sich schnell klickbare Prototypen und UI-Designs erstellen, die Teams in Echtzeit testen und weiterentwickeln können.Über Tools wie Loveable und Replit können diese Prototypen direkt mit Code verknüpft werden, sodass aus Design-Entwürfen funktionsfähige Anwendungen entstehen.
• AI Assistants und Generative AI: Neben allgemeinen Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Gemini werden im Software Engineering spezialisierte KI-Assistenten eingesetzt. Tools wie GitHub Copilot beispielsweise unterstützt Entwickler, indem sie beim Programmieren in Echtzeit Codevorschläge machen, Funktionen vervollständigt und ganze Codeblöcke generieren.
• Integrated Development Environment: Eine Integrated Development Environment (IDE) bündelt Code-Editor, Debugging und Versionskontrolle in einer Oberfläche. Tools wie Cursor oder Windsurf erweitern klassische IDEs um KI-gestützte Features, die Code automatisch vervollständigen, refaktorieren und bei der Problemlösung aktiv unterstützen.
• Orchestration: Tools wie CrewAI und LangChain koordinieren verschiedene KI-Modelle, Datenquellen und Agenten so, dass komplexe Workflows automatisiert und flexibel ablaufen können‍
• Workflow Automation: In diese Kategorie fallen Tools, die Prozesse verbinden und Workflows automatisieren wie Make oder Zapier. Letztere ermöglichen es, verschiedene Software-Anwendungen zu verbinden, ohne programmieren zu müssen.