Was macht ein:e AI Model Validator?
AI Model Validator
AI Model Validator:innen überprüfen, ob KI-Modelle zuverlässig arbeiten, valide Ergebnisse liefern und den fachlichen, regulatorischen und ethischen Anforderungen entsprechen. Sie bewerten unter anderem Modellannahmen, Trainingsdaten, mathematische Methoden und Ergebnisqualität. Ziel ist es, Risiken frühzeitig zu erkennen, die Modellgüte sicherzustellen und Vertrauen in den Einsatz von Künstlicher Intelligenz aufzubauen – insbesondere in hochregulierten Branchen wie Finanzwesen oder Gesundheitsbereich.
Aufgaben von AI Model Validators
- Unabhängige Überprüfung von KI- und Machine-Learning-Modellen vor dem produktiven Einsatz
- Validierung von Modellmethodik, Datenbasis, Annahmen und Algorithmen
- Test auf Robustheit, Fairness, Bias und Transparenz: Prüfung, ob Modelle zuverlässig, nachvollziehbar und gerecht sind – Bias steht für Verzerrungen, Fairness für diskriminierungsfreie Ergebnisse.
- Bewertung der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sowie der Nachvollziehbarkeit der Modelllogik
- Dokumentation der Validierungsergebnisse und Empfehlung von Verbesserungsmaßnahmen
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Risk Teams, IT und Governance-Abteilungen
- Mitwirkung an internen und externen Audits, insbesondere im Finanz- oder Gesundheitsbereich
Voraussetzungen für den Beruf
Ein mathematischer, statistischer oder datentechnischer Studienhintergrund ist meist Voraussetzung – etwa in Mathematik, Statistik, Physik, Data Science oder Informatik. Zusätzlich wichtig: Erfahrung im Umgang mit Machine Learning, analytisches Denkvermögen sowie idealerweise Kenntnisse in branchenspezifischen Regularien (z. B. BCBS 239, ISO/IEC 23894). Die Rolle verlangt häufig auch Erfahrung mit Modellrisikomanagement und Modellzertifizierung.
Wichtige Fähigkeiten
Fachkenntnisse (Hard Skills):
- Sehr gutes Verständnis von Machine-Learning-Methoden, Modellarchitekturen und Algorithmen
- Erfahrung mit Validierungstechniken, statistischer Modellbewertung und Regressionsanalysen
- Vertrautheit mit Tools und Frameworks wie Python (pandas, scikit-learn), R, sowie MLOps-Tools wie MLflow zur Modellüberwachung und -versionierung
- Kenntnisse in Dokumentationsstandards, Auditierung und Modellrisikomanagement
- Wünschenswert ist zudem Erfahrung mit mit regulatorischen Vorgaben (z. B. ECB Guide on Model Risk, EU AI Act, ISO-Normen)
Persönliche Kompetenzen (Soft Skills):
- Analytisches Urteilsvermögen und hohe Detailgenauigkeit
- Objektivität und Eigenständigkeit in der Bewertung technischer Systeme
- Verantwortungsbewusstsein und Gewissenhaftigkeit
- Strukturierte Arbeitsweise und starke Dokumentationskompetenz
- Kommunikationsstärke im interdisziplinären Austausch
Zukunftsaussichten
Modelle, die Entscheidungen beeinflussen oder automatisieren, unterliegen zunehmend strengen Qualitäts- und Nachweispflichten. AI Model Validator:innen gewinnen daher stark an Bedeutung – insbesondere im Finanzwesen, Gesundheitsbereich und öffentlichen Sektor. Mit Inkrafttreten neuer Regularien (z. B. EU AI Act) wird die Rolle zu einer Schlüsselrolle für den sicheren und nachvollziehbaren KI-Einsatz.
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