Experten anfragen

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 EngineeringML EngineeringLLM / RAGDatabricksdbtMLOpsBI & AnalyticsData ScienceAI / GenAI EngineeringAgentic AIVector SearchRAG-EvaluationData GovernanceSnowflakePyTorch / Hugging Face

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

SnowflakeDatabricksGoogle BigQueryAmazon RedshiftAzure SynapseMicrosoft FabricApache Iceberg

Orchestrierung & Pipelines

Apache AirflowPrefectdbtApache SparkKafkaFlinkAWS Glue

ML & Modellierung

Pythonscikit-learnXGBoostPyTorchTensorFlowMLflowKubeflowRay

LLM & Generative AI

Azure OpenAIAmazon BedrockOpenAI APIAnthropic ClaudeHugging FaceLangChainLlamaIndexpgvectorPineconeWeaviate

Cloud-ML-Dienste

Azure MLAmazon SageMaker AIGoogle Vertex AIDatabricks Mosaic AI

BI & Visualisierung

Power BITableauLookerMetabaseApache Superset

Programmiersprachen

PythonSQLScalaR

AI Governance & Frameworks

EU AI ActISO/IEC 42001NIST AI RMFModel Cards

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

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Aufbau, Deployment und Betrieb von ML-Workloads auf AWS (Amazon SageMaker AI)

Amazon Web Services
GCP

Google Professional Data Engineer

Datenpipelines und Datenplattformen auf GCP

Google Cloud
GCP

Google Professional Machine Learning Engineer

Produktiver ML-Einsatz auf Vertex AI

Google Cloud
Azure

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

Microsoft
Databricks

Databricks Certified Data Engineer

Delta Lake, Spark, Lakehouse: Associate & Professional

Databricks
Databricks

Databricks Certified Machine Learning Associate

Modelltraining, MLflow-Tracking, Feature Engineering und Model Serving

Databricks
Snowflake

SnowPro Core Certification

Data Warehousing und SQL auf Snowflake

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.