Kompetenzen nach Rolle

Kompetenzen für Prompt-Engineers

Erfassen Sie die neuen Kompetenzen von Prompt-Engineers: vom Design des LLM-Verhaltens und Chain-of-Thought-Techniken bis zu Evaluierungsframeworks, Fine-Tuning-Konzepten und der Integration von KI-Tools.

5M+Kompetenzen und technische Tools, die Fachkräfte weltweit auf MuchSkills hinterlegt haben
20+Von MuchSkills ermittelte Schlüsselkompetenzen für Prompt-Engineers
107%Kompetenzbasierte Organisationen setzen Talente mit höherer Wahrscheinlichkeit wirksam ein als klassisch rollenbasierte (Deloitte)

Rollen werden extern besetzt, wenn niemand die Kompetenzen intern sieht. Dieses Kompetenzmodell beschreibt 6 Kompetenzkategorien, die Soft Skills, die Sie prüfen sollten, und wie sich Junior und Senior unterscheiden.

Wer nur nach Jobtitel einstellt, übersieht Menschen, die diese Arbeit schon heute leisten könnten. Ein Prompt Engineer entwirft, testet und pflegt die Anweisungen, den Kontext und die Tool-Aufrufe, mit denen Large Language Models in einem echten Produkt zuverlässig arbeiten. Das ist Engineering, und vieles davon ist in Ihrer Organisation bereits vorhanden.

Gute Prompts sind 1 Kompetenz. Finden Sie Menschen, die alle 6 mitbringen.

Soft Skills, die für Prompt-Engineers zählen

Klares SchreibenEin Prompt ist eine Spezifikation. Unklare Formulierungen erzeugen unklare Ergebnisse, und das in großem Maßstab.
ProblemlösungSchlechte Ergebnisse haben selten nur eine Ursache. Die Aufgabe besteht darin, das Problem in testbare Teile zu zerlegen.
Empathie für EndnutzerGute Prompts gehen davon aus, was Nutzer brauchen, und nicht davon, was dem Modell leichtfällt.
Gesunde SkepsisModelle klingen am überzeugtesten, wenn sie falschliegen. Deshalb muss jemand nachprüfen.
Kommunikation mit StakeholdernDer Engineer übersetzt vage Wünsche aus Rechtsabteilung, Produkt und Support in Anforderungen, die sich testen lassen.
Neugier auf die FachdomäneEin Prompt für die Schadenbearbeitung ist nur so gut wie das Verständnis des Engineers dafür, wie Schadenfälle ablaufen.

Was Junior- von Senior-Prompt-Engineers unterscheidet

Junior

Optimiert Prompts für eine Aufgabe und beurteilt die Qualität anhand der Ausgaben.
Nutzt Few-Shot und Chain-of-Thought, braucht aber Hilfe bei der Wahl zwischen beiden.
Arbeitet innerhalb eines bestehenden RAG- oder Agenten-Setups.
Erkennt Sicherheitsprobleme, testet aber noch nicht gezielt darauf.

Senior

Baut zuerst Evaluierungsdatensätze auf, damit jede Änderung an einer Baseline gemessen wird.
Entwirft das gesamte System, einschließlich Retrieval, Tools, Modellwahl, Kosten und Latenz.
Führt Red Teaming durch und legt die Guardrails fest, an die sich andere Teams halten.
Prüft die Prompts anderer Engineers und übersetzt Geschäftsziele in eine KI-Roadmap.

Kompetenzen von Prompt-Engineers im gesamten Unternehmen erfassen

Eine KI-Roadmap lässt sich nicht besetzen, wenn Sie die Kompetenzen dafür nicht sehen. Prompt-Engineering-Kompetenzen verteilen sich auf Softwareentwickler, Data Scientists und Produktmanager, die sie sich selbst beigebracht haben, und sie verändern sich alle paar Monate. Eine Kompetenzmatrix in einer Tabelle ist veraltet, bevor sie überhaupt jemand zu Gesicht bekommt. MuchSkills arbeitet neben Ihrem HRIS, ob Workday, SAP SuccessFactors, Personio, HiBob oder BambooHR. Die Mitarbeitenden wählen ihre Kompetenzen aus einer Bibliothek mit über 12.000 Tech-Skills und über 9.700 Zertifizierungen. Sie bewerten jede Kompetenz auf einer Skala von 1 bis 9 danach, wie sicher sie sie im Arbeitsalltag einsetzen, und halten sie aktuell, weil das Profil ihnen gehört.

Ein konkretes Beispiel: Ihr Produktteam möchte im nächsten Quartal einen KI-Support-Assistenten einführen. Durchsuchen Sie die Kompetenzmatrix nach RAG, Design von Evaluierungsdatensätzen, Function Calling und Abwehr von Prompt Injection. In wenigen Minuten sehen Sie, wer diese Kompetenzen täglich nutzt. Sie sehen auch, wer verwandte Kompetenzen wie Python oder Embeddings mitbringt und sich weiterentwickeln möchte, und wo die Lücken liegen. Dann entscheiden Sie auf Basis von Daten statt eines Slack-Threads, ob Sie jemanden weiterqualifizieren, intern versetzen oder neu einstellen.

Damit alles aktuell bleibt, braucht es 3 Schritte. 1: Prüfen Sie die Schlüsselkompetenzen jedes Quartal. 2: Verknüpfen Sie Lernziele mit den gefundenen Lücken, damit die Personalentwicklung zeigen kann, welche Kompetenzen gewachsen sind. 3: Übertragen Sie die Daten über die offene API an Power BI für Berichte an die Führung. Die Plattform ist in wenigen Tagen startklar.

Höegh Autoliners mit SAP SuccessFactors: von 3 bis 5 angegebenen Kompetenzen pro Mitarbeitendem auf 54.

Höegh Autoliners (über 1.400 Beschäftigte): über 90 % Profilvollständigkeit, gegenüber 20 bis 40 % in HR-Plattformen großer Unternehmen.

TBS: „Zeitaufwand für die Personalplanung um 60 % reduziert.“

Häufig gestellte Fragen

Welche Kompetenzen braucht ein Prompt Engineer?

Ein Prompt-Engineer braucht Kompetenzen in 6 Bereichen: Prompt-Design (Few-Shot, Chain-of-Thought, strukturierte Ausgaben), Evaluierung und Tests, Retrieval (RAG, Embeddings, Vektordatenbanken), Tool-Integration (Python, Modell-APIs, Function Calling), Fine-Tuning-Konzepte und KI-Sicherheit, etwa Schutz vor Prompt Injection. Soft Skills sind genauso wichtig: Klares Schreiben, Problemlösung und gesunde Skepsis machen den Unterschied zwischen einem Prompt, der in der Demo funktioniert, und einem, der in Produktion funktioniert.

Welche Kompetenzen von Prompt Engineers sind am gefragtesten?

Die gefragtesten Kompetenzen von Prompt-Engineers sind Evaluierung, Retrieval und Tool-Integration. Einen ordentlichen Prompt schreiben viele. Weniger können mit Evaluierungsdatensätzen belegen, dass er funktioniert, ihm über RAG den richtigen Kontext geben und ihn per Function Calling an echte Systeme anbinden. Sicherheitskompetenzen wie Schutz vor Prompt Injection und Red Teaming werden wichtiger, je mehr KI-Funktionen bei Kunden ankommen.

Müssen Prompt Engineers programmieren können?

Ja, für die meisten Prompt-Engineer-Rollen. Ein Prompt Engineer, der Python schreibt und Modell-APIs aufruft, kann Evaluierungspipelines bauen, Prompt-Versionen in großem Umfang testen und Tools integrieren, ohne auf einen Entwickler zu warten. Rollen mit Schwerpunkt auf Inhalten oder fachlichen Workflows brauchen weniger Code. Aber auch dort geht die Arbeit deutlich schneller, wenn man JSON lesen, eine API nutzen und einfache Skripte ausführen kann.

Wie erstellt man eine Kompetenzmatrix für Prompt Engineers?

Eine Kompetenzmatrix für Prompt Engineers entsteht in 4 Schritten. 1: Listen Sie die Kompetenzen auf, die Ihre KI-Arbeit erfordert, ausgehend von den 6 Kategorien auf dieser Seite. 2: Legen Sie Stufen fest, etwa eine Skala von 1 bis 9 für praktische Kompetenz. 3: Lassen Sie die Mitarbeitenden sich selbst einstufen und die Führungskräfte die Einstufungen prüfen. 4: Führen Sie eine Lückenanalyse für anstehende Projekte durch und überprüfen Sie die Liste jedes Quartal. MuchSkills hält die Matrix aktuell, weil die Mitarbeitenden ihre Profile selbst pflegen.

Welche Zertifizierungen sind für Prompt Engineers sinnvoll?

Keine einzelne Zertifizierung definiert einen Prompt Engineer. Cloud-KI-Zertifizierungen belegen praktische Erfahrung mit den Plattformen, auf denen die meisten Teams aufbauen. Sinnvoll sind etwa Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, AWS Certified AI Practitioner und Google Cloud Professional Machine Learning Engineer. Für Rollen mit viel Governance-Arbeit kommt die IAPP AIGP hinzu. Betrachten Sie Zertifizierungen als einen Nachweis unter mehreren, neben getesteten Prompts und Evaluierungsergebnissen.