AI- & Data-Experten.
Substanz statt Buzzwords.
Jedes Unternehmen sucht gerade jemanden „für KI“. Wir kennen den Unterschied zwischen Erfahrung mit Prototypen und der Erfahrung, Modelle produktiv zu betreiben. Wir holen dir ML Engineers ins Projekt, die Letzteres nachweisen können.
Data-Experten, die Modelle bis in die Produktion bringen und dort auch betreiben.
Der AI- und Data-Markt ist überhitzt, und ein Titel allein sagt wenig über die Praxis. Wir filtern konsequent: Wer beherrscht Feature Engineering von Grund auf? Wer hat Modelle in Produktion gebracht und dort auch betrieben? Wer kennt den Unterschied zwischen einem Prototyp im Notebook und einem System, das täglich läuft?
Wir unterscheiden klar zwischen Data Engineers (Pipelines, Lakehouse), Analytics Engineers (dbt, Modellierung, Tests), Data Scientists (Modelle, Statistik), ML Engineers (Deployment, Serving) und MLOps Engineers (Pipelines, Registry, Betrieb). Jede dieser Rollen braucht eigene Tiefe, deshalb prüfen wir sie einzeln und nicht pauschal.
Im LLM-Bereich fragen wir konkret nach: RAG-Architektur, Embedding-Strategien, Finetuning gegen Prompting, Wahl der Vektordatenbank, Evaluations-Framework. Das unterscheidet uns von einem reinen Stichwortabgleich.
Typische Einsatzgebiete
- Data Platform & Lakehouse-Architektur
- ML-Modellentwicklung & Feature Engineering
- MLOps & Model Deployment
- LLM-Integration & RAG-Architektur
- Analytics Engineering & BI
- Echtzeit-Pipelines (Streaming)
- Data Governance & Datenqualität
- AI Governance & EU AI Act
- Computer Vision & NLP
Welche AI/Data-Rollen wir abdecken.
Von der Datenpipeline bis zur produktiven KI-Applikation: Mit unserem Netzwerk decken wir die gesamte Data-Wertschöpfungskette ab.
Data Engineer
Baut und betreibt Datenpipelines, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen. Schwerpunkt: ETL/ELT, Orchestrierung (Airflow, Prefect), Spark, dbt, Streaming (Kafka).
Machine Learning Engineer
Überführt ML-Modelle in produktive Systeme. Schwerpunkte: Feature Stores, Model Serving, Monitoring, A/B-Testing, Latenz-Optimierung.
Data Scientist
Entwickelt prädiktive und analytische Modelle. Fokus: statistische Modellierung, Experimente-Design, Feature Engineering, Python-Stack (scikit-learn, XGBoost, PyTorch).
MLOps Engineer
Verantwortet ML-Lifecycle-Management: Training-Pipelines, Experiment-Tracking (MLflow), Model Registry, Retraining-Trigger, CI/CD für ML.
Analytics Engineer
Transformiert Rohdaten in saubere, dokumentierte Modelle für BI. Werkzeuge: dbt, Snowflake, BigQuery. Schnittmenge aus Data Engineering und BI.
LLM / Applied AI Specialist
Entwickelt produktive LLM-Applikationen: RAG-Systeme, Agents, Finetuning-Pipelines, Prompt-Engineering, Evaluation. Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Haystack.
Data Architect
Entwirft die gesamte Datenarchitektur einer Organisation: Modellierung, Storage-Layer, Governance-Konzept, Plattformauswahl (Snowflake vs. Databricks vs. BigQuery).
BI Developer / Data Analyst
Erstellt interaktive Dashboards und Reports. Schwerpunkt: Power BI, Tableau, Looker. Versteht SQL und Datenmodelle auf fundiertem Level.
AI Governance / Model Risk Specialist
Übersetzt regulatorische und organisatorische Anforderungen in technische Kontrollen. Schwerpunkte: EU AI Act, Modellinventar, Risikoklassifizierung, Evaluations- und Freigabeprozesse, Monitoring, Dokumentation und Human Oversight.
Plattformen & Technologien.
Der vollständige Tech-Stack, den unsere AI/Data-Experten beherrschen: von der Rohdaten-Ingestion bis zur Produktions-KI.
Datenplattformen & Lakehouse
Orchestrierung & Pipelines
ML & Modellierung
LLM & Generative AI
Cloud-ML-Dienste
BI & Visualisierung
Programmiersprachen
AI Governance & Frameworks
Anerkannte AI/Data-Zertifizierungen.
Diese Nachweise bringen die AI- und Data-Experten in unserem Netzwerk mit. Viele von ihnen kennen wir seit Jahren, deshalb wissen wir auch, welche Projekterfahrung hinter jedem Nachweis steht.
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
Aufbau, Deployment und Betrieb von ML-Workloads auf AWS (Amazon SageMaker AI)
Google Professional Data Engineer
Datenpipelines und Datenplattformen auf GCP
Google Professional Machine Learning Engineer
Produktiver ML-Einsatz auf Vertex AI
Azure AI: Portfolio im Umbau
Microsoft hat AI-102 und DP-100 zurückgezogen, die Nachfolger AI-103 und AI-200 laufen noch als Beta. Wir bewerten Azure-KI-Erfahrung deshalb aktuell vor allem über nachgewiesene Projekte, bis die neuen Zertifikate etabliert sind
Databricks Certified Data Engineer
Delta Lake, Spark, Lakehouse: Associate & Professional
Databricks Certified Machine Learning Associate
Modelltraining, MLflow-Tracking, Feature Engineering und Model Serving
SnowPro Core Certification
Data Warehousing und SQL auf Snowflake
Sag uns, was du vorhast.
Ein kurzes Briefing genügt. In der Regel kommen wir innerhalb von drei Werktagen mit dem ersten passenden Experten auf dich zu.