Data & AI Engineering Recruiting
Data Engineers, ML Engineers, GenAI Engineers und Head-of-AI-Rollen für datengetriebene Produkte, LLM-Anwendungen und strategische KI-Transformationen. Fest und Freelance.
Data & AI in der DACH-Region 2026 – zwischen etabliertem Data Engineering und noch seltenem GenAI-Praxiswissen
Der Markt für Data-Rollen hat sich in den letzten Jahren stark ausdifferenziert. Klassisches Data Engineering (Pipelines, Warehousing, Analytics) ist mittlerweile gut ausgebildet und einigermaßen verfügbar. ML Engineering und MLOps mit Produktions-Erfahrung ist bereits seltener. GenAI Engineering – also Praxis mit LLMs, RAG-Systemen, Fine-Tuning und Agent-Architekturen – ist die aktuell knappste Kompetenz am Markt.
Wir vermitteln entlang der gesamten Kette: Data Engineers (Analytics-Pipelines, Warehousing), ML Engineers und MLOps Engineers (Modell-Deployment, Monitoring), Data Scientists (Analysen, Modell-Entwicklung), GenAI Engineers (LLM-Anwendungen, RAG, Fine-Tuning), Data Architects (Plattformen, Governance) und Head-of-Data- bzw. Head-of-AI-Rollen bis C-Level.
Data- und AI-Gehälter in der DACH-Region 2026
Brutto-Jahresgehalt bei Festanstellung. GenAI- und LLM-Erfahrung bringt aktuell 10–20 % Aufschlag. Regional: München / Frankfurt / Berlin +5–15 %, Zürich +25–40 %.
Freelance-Tagesätze: Senior Data Engineer 800–1.100 €, ML Engineer / MLOps 900–1.300 €, GenAI Engineer 1.000–1.500 €, Interim Head of AI oder AI Architect 1.400–2.000 €.
Was gute Data- und AI-Profile 2026 mitbringen sollten
Kern-Skills
Python (moderner Stack)
Nicht nur Notebook-Scripting: Type Hints, Pydantic, async, moderne Package-Struktur. Für Production-Code Pflicht.
SQL (fortgeschritten)
CTEs, Window Functions, Query-Optimierung, Modeling. Wird oft unterschätzt, ist aber die Sprache aller Datenarbeit.
Cloud Data Platform
Snowflake, Databricks oder BigQuery als Kern. Eine tief statt drei oberflächlich.
Orchestration
Airflow, Dagster oder Prefect. Für saubere Pipeline-Architektur essenziell.
Transformation & Modeling
dbt hat sich als Standard etabliert. Testing, Documentation, Lineage.
Docker / Kubernetes
Für MLOps und Deployment. Nicht nur docker run, sondern produktive Container-Strategien.
Zusatz-Skills (Bonus)
LLM-Integration
RAG-Architekturen mit LangChain oder LlamaIndex, Prompt Engineering, Fine-Tuning kleinerer Modelle. Die aktuell gefragteste Kompetenz.
Vector Databases
Pinecone, Weaviate, Qdrant oder pgvector. Für semantische Suche und RAG-Systeme.
MLOps in Production
MLflow, Weights & Biases, Kubeflow. Modell-Monitoring, A/B-Testing, Retraining-Pipelines.
Distributed Computing
Spark, Ray oder Dask. Für Datenmengen jenseits einer einzelnen Maschine.
Data Governance
Data Contracts, Lineage-Tracking, DSGVO-konforme Datenarchitektur. Bei Enterprise-Kunden zunehmend gefragt.
Warum Data-Rollen sich in der DACH-Region gerade zweigeteilt entwickeln
Der Data-Markt in der DACH-Region ist 2026 doppelt geteilt. Klassisches Data Engineering ist mittlerweile durch mehrere Absolventenjahrgänge und Career-Switcher gut ausgebildet – hier ist die Vermittlung meist überschaubar. ML Engineering und produktive Modell-Verantwortung sind bereits deutlich knapper: wer Erfahrung mit Deployment, Monitoring und Retraining von Modellen im echten Produktivbetrieb hat, ist gefragt.
Am knappsten sind aktuell Kandidaten mit belastbarer GenAI-Praxis – also Menschen, die tatsächlich RAG-Systeme, LLM-Anwendungen oder Agent-Architekturen für zahlende Kundschaft gebaut haben, nicht nur Prototypen. Diese Kompetenz gibt es erst seit rund zwei Jahren am Markt, und wer sie dokumentiert hat, wählt aktuell aus mehreren Angeboten gleichzeitig aus.
Für strategische Rollen (Head of Data, Head of AI, Chief AI Officer) ist die Situation nochmal anders: hier fehlt oft die Kombination aus fachlicher Tiefe, Business-Verständnis und Führungserfahrung. Wir vermitteln aktiv auch in diese C-Level-nahen Rollen.
Wie wir Data- und AI-Rollen besetzen
Briefing
Wir klären zuerst, wo Ihr Team steht: erste Data-Foundations, produktives ML, GenAI-Anwendungen oder strategische AI-Neuausrichtung? Danach richten sich Sucht-Profil und Seniorität.
Sourcing
Wir kombinieren eigenes Netzwerk in der Data- und KI-Szene, aktive Direktansprache über LinkedIn und Fach-Communities sowie Empfehlungen aus vorherigen Vermittlungen. Bei GenAI-Rollen zusätzlich gezielte Recherche in Open-Source- und Content-Ökosystemen.
Fachliches Screening
Wir prüfen konkrete Praxis-Erfahrung. Bei ML- und GenAI-Rollen: welche Modelle wurden produktiv gestellt, welche Monitoring-Strategie, welche RAG-Architektur-Entscheidungen? Buzzword-Antworten fallen sofort auf.
Präsentation
3–5 Profile mit ehrlichem Ranking, unseren Notizen aus dem Screening und einer Einschätzung zu Verfügbarkeit, Gehaltsvorstellungen und Motivation.
Interview-Begleitung
Wir bereiten Kandidaten auf technische Assessments (Coding-Aufgaben, System-Design, Case Studies) und bei Executive-Rollen auf strategische Interviews vor.
Nachbetreuung
Bis Tag 90 im Kontakt mit beiden Seiten. Data- und AI-Rollen scheitern in der Probezeit häufig an Erwartungs-Realitäts-Lücken – die fangen wir früh ab.
Head of AI für einen Kunden mit strategischer KI-Neuausrichtung – C-Level, DACH-Region
Ein Kunde stand vor der strategischen Neuausrichtung seines Kerngeschäfts hin zu KI-basierten Dienstleistungen. Für diesen Wandel brauchte er einen Head of AI auf C-Level – eine Person, die sowohl die technische Vision entwickeln als auch das neue Geschäftsmodell mitgestalten konnte. Die üblichen Executive-Search-Profile waren entweder rein technisch orientiert oder rein strategisch, selten beides in einer Person. Nach gezielter Direktansprache in der KI-Szene der DACH-Region konnten wir einen passenden Kandidaten präsentieren, der die Transformation heute leitet.
Häufige Fragen zu Data & AI Engineering
Was ist der Unterschied zwischen Data Engineer, ML Engineer und GenAI Engineer?+
Data Engineers bauen Pipelines und Datenplattformen – ohne sie kein produktives Data-Team. ML Engineers arbeiten am Modell-Deployment und Monitoring, oft mit MLOps-Fokus. GenAI Engineers spezialisieren sich auf LLM-Anwendungen wie RAG-Systeme, Chatbots oder Content-Generierung. Die Grenzen sind fließend, in kleineren Teams ist häufig eine Person alles gleichzeitig.
Können Sie auch Head of AI oder Chief AI Officer vermitteln?+
Ja. Wir haben ein Netzwerk auf C-Level und im Executive-Umfeld und vermitteln aktiv Head-of-Data-, Head-of-AI- und Chief-AI-Officer-Rollen. Diese Suchen brauchen mehr Zeit (typisch 10–16 Wochen) und ein detaillierteres Briefing zur Vision.
Wie knapp ist der Markt für GenAI Engineers wirklich?+
Sehr knapp. GenAI-Praxiswissen mit dokumentierten Produktiv-Cases gibt es erst seit rund zwei Jahren. Die relevanten Kandidaten wählen aktuell aus mehreren Angeboten gleichzeitig – hier sind Employer Brand, Rollen-Zuschnitt und Kompensationsangebot wichtig.
Vermitteln Sie auch Freelance oder Interim in Data & AI?+
Ja. Besonders für zeitlich begrenzte KI-Projekte oder als Interim-Führung während Aufbau- und Transformationsphasen. Freelance-Tagessätze siehe oben.
Was, wenn wir noch keine klare AI-Strategie haben?+
Dann empfehlen wir für den ersten Hire meistens keinen Head of AI, sondern einen erfahrenen Data- oder ML-Architect, der sowohl beraten als auch umsetzen kann. Ein Head of AI ohne Team und Strategie ist teuer und wenig produktiv – wir sprechen die Reihenfolge im Briefing offen an.
Wie prüfen Sie GenAI-Praxis konkret?+
Im Screening fragen wir nach konkreten Produktivfällen: welche RAG-Architektur, welches Embedding-Modell, welche Guardrails, welche Evaluierungs-Metriken. Wer nur mit ChatGPT rumexperimentiert hat, fällt sofort auf.
Data-, ML- oder GenAI-Rolle offen?
Kurzes Briefing per E-Mail – wir melden uns innerhalb von 24 Stunden mit einer ehrlichen Einschätzung zu Marktverfügbarkeit und realistischer Time-to-Fill.