Headhunting für Data & AI (Headhunting für Daten & KI) eröffnet Unternehmen den Zugang zu begehrten Expert*innen, die Daten in strategische Entscheidungen und strategische Entscheidungen in Daten übersetzen können. Ich kombiniere Executive-Search-Methoden, Branchen-Insights und ein starkes Netzwerk, um Datenspezialist*innen und KI-Führungskräfte zu gewinnen, die Analytics-Roadmaps ebenso sicher beherrschen wie Change-Management.
Während viele Firmen mit einem Mangel an Data Scientists, MLOps-Architekt*innen und Chief Data Officer-Profilen ringen, schaffen Datenschutz, DSGVO und der EU AI Act neue Hürden. Dank strukturierter Direktansprache treffe ich genau jene Persönlichkeiten, die Innovation, Compliance und Leadership verbinden. Mithilfe der persolog®-gestützten Persönlichkeitsdiagnostik stelle ich sicher, dass Kompetenz und Kultur zueinanderpassen.
Executive Search für Data & AI
- Gezielte Suche nach Expert*innen: Identifikation von Kandidat*innen, die tiefe Erfahrungen in AI-Technologien wie Generative KI, Real-Time Analytics oder MLOps mitbringen.
- Passgenaue Profile: Nutzung persolog®-gestützter Methoden, um Führungskräfte mit exzellenten Soft Skills für interdisziplinäre Teams auszuwählen.
- Effizienzsteigerung im Recruiting: Deutliche Verkürzung der Time-to-Hire für anspruchsvolle Rollen wie Chief Data Officer oder AI-Projektleitung.
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Typische Mandate, die ich als Headhunter für Data & AI besetze
Chief Data Officer
Der Chief Data Officer ist für die strategische Ausrichtung aller datenbezogenen Aktivitäten im Unternehmen verantwortlich. In dieser Führungsrolle werden Strategien für Datenmanagement, Governance und Monetarisierung entwickelt und implementiert. Für diese Position ist ein tiefes Verständnis von Daten- und Cloud-Architekturen, Compliance-Anforderungen und der gezielten Nutzung von Daten zur Verbesserung der Geschäftsprozesse erforderlich.
Head of Data Science
Der Head of Data Science leitet interdisziplinäre Data-Science-Teams und entwickelt sie strategisch weiter. Der Fokus liegt dabei auf innovativen KI- und Machine-Learning-Modellen und deren Integration in Geschäftsprozesse. Neben Führungskompetenz und technischem Know-how sind mathematisches Verständnis und Storytelling-Fähigkeiten entscheidend, um komplexe Ergebnisse der Geschäftsleitung verständlich zu präsentieren.
Lead Data Engineering
Der Lead Data Engineering leitet das Team, das für die Konzeption und Umsetzung robuster Dateninfrastrukturen verantwortlich ist. Zu den Kernaufgaben gehören die Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und Cloud-Lösungen sowie das Management komplexer Datenströme, um verlässliche Grundlagen für datengetriebene Entscheidungen zu schaffen.
Projektleitung AI/ Machine Learning
Die Projektleitung AI/ML ist verantwortlich für die Planung, Umsetzung und Steuerung von KI- und Machine-Learning-Projekten. Für diese Position sind Expertise in MLOps, agilem Projektmanagement sowie ein starkes Verständnis technischer und geschäftlicher Anforderungen erforderlich, um Projekte zielgerichtet und termingerecht umzusetzen.
Analytics Manager*in
Analytics Manager*innen fokussieren sich auf Advanced Analytics und Business Intelligence. In dieser Position werden große Datenmengen analysiert, um strategische Empfehlungen abzuleiten. Für den Erfolg in dieser Position sind Kompetenz in Echtzeit-Analytics, SQL, BI-Tools und die Fähigkeit, komplexe KPIs in handlungsfähige Dashboards zu überführen, essenziell.
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Markttrends, die Data & AI prägen
Generative-AI-Budgets gehen durch die Decke
Laut einer Gartner-Prognose vom 31. März 2025 werden die weltweiten Ausgaben für generative KI im Jahr 2025 bei 644 Mrd. $ liegen, was einem Anstieg von 76 % gegenüber 2024 entspricht. Davon werden rund 80 % in Hardware fließen, vor allem in AI-fähige Geräte und Server. Wer seine IT-Roadmap plant, muss daher statt Softwarelizenzen vor allem Rechen- und Speicherkapazitäten budgetieren, um künftige KI-Workloads abzudecken.
(Quelle: gartner.com)
Hyperscaler treiben ein CapEx-Wettrüsten an
Dell'Oro meldet für das erste Quartal 2025 einen Anstieg der weltweiten Investitionen in Rechenzentren um 53 % auf 134 Mrd. $. AWS, Google, Meta und Microsoft waren für 44 % des Volumens verantwortlich und orderten massenhaft Nvidia-Blackwell-GPUs sowie eigene Beschleuniger. Trotz einzelner Projektkürzungen erwarten die Analyst*innen einen weiteren Anstieg der CapEx um 30 % im Gesamtjahr 2025.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass Engpässe bei GPU-Kapazitäten bis mindestens 2026 spürbar bleiben werden.
(Quelle: ciodive.com)
Edge AI wächst zum Milliardentreiber
Der Research-and-Markets-Report vom 25. April 2025 taxiert den Edge-AI-Umsatz für das Jahr 2025 bereits auf 53,5 Mrd. $, was einem Wachstum von 8,6 % gegenüber 2024 entspricht. Bis 2030 wird ein Umsatz von 82 Mrd. $ prognostiziert. Als Treiber werden leistungsstarke SoCs, hybride Service-Modelle und der Wunsch nach einer geringen Latenz bei der Datenverarbeitung nahe der Quelle genannt. Dadurch wird für Produktions- und Energieunternehmen Echtzeit-Qualitätskontrolle ohne Cloud-Roundtrip möglich, inklusive besserer Datensouveränität.
(Quelle: researchandmarkets.com)
Real-Time-Analytics wird zum Standard
Laut Fortune Business Insights (Stand: 16. Juni 2025) wächst der Markt für Echtzeit-Analysen von 1,10 Mrd. $ (2025) auf 5,26 Mrd. $ bis 2032 – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 25,1 %. Getrieben von IoT-Sensoren und Streaming-Daten erwarten Unternehmen in Supply-Chain- und Fraud-Szenarien sekundenschnelle Entscheidungen. Wer seine Dashboards bislang nur tagesaktuell aktualisiert, riskiert künftig massive Wettbewerbsnachteile.
(Quelle: fortunebusinessinsights.com)
KI-Governance-Tools erleben einen Nachfrage-Boom
Mit dem nahenden Inkrafttreten strenger Regelwerke – vom EU AI Act bis zu US-Audit-Initiativen – investieren Firmen massiv in Plattformen für Explainability, Bias-Monitoring und Audit-Trails. Der weltweite Markt für KI-Governance wächst von 28,77 Mio. $ (2024) auf prognostizierte 35,99 Mio. $ noch dieses Jahr und soll bis 2033 215,9 Mio. $ erreichen (25,1 % CAGR). Laut einer Analyse von Juni 2025 haben bereits 65 % der Unternehmen Explainability-Tools eingeführt und 58 % prüfen Modelle auf Diskriminierung. Für Führungskräfte bedeutet dies: Ohne eine klare Governance-Roadmap drohen Haftungs- und Reputationsrisiken.
(Quelle: globalgrowthinsights.com)
In vier Schritten zur passenden Führungskraft für Data & AI – persolog®-gestützt.
1. Profil- und Teamabgleich
Zunächst analysiere ich die Rolle detailliert und definiere maßgeschneiderte Profile speziell für Ihre Data- & AI-Positionen. Hierbei berücksichtige ich nicht nur die technischen Anforderungen und Kompetenzfelder, sondern prüfe auch, wie die neue Führungskraft optimal mit den vorhandenen Teamstrukturen harmoniert. Aufgrund meiner persönlichen Erfahrung in der Vermittlung von Data- und AI-Spezialist*innen kann ich präzise erkennen, welche Persönlichkeitsmerkmale für die jeweilige Unternehmenskultur und das bestehende Team erfolgsentscheidend sind.
2. Gezielte Direktansprache
Ich spreche passende Kandidat*innen an, die ich über mein sorgfältig aufgebautes Netzwerk in der Data- und AI-Branche identifiziere. Dabei stelle ich sicher, dass meine Ansprache nicht nur auf die technischen Anforderungen der Position zugeschnitten ist, sondern auch die individuellen Karriereambitionen der Fachkräfte berücksichtigt.
3. persolog®-Screen & Real-Case-Interview
Ich setze meine wissenschaftlich fundierten persolog®-Persönlichkeitsanalysen ein, um die kognitiven und emotionalen Stärken der Kandidat*innen gezielt zu erfassen. Dabei kombiniere ich strukturierte Interviews mit praktischen Fallstudien aus dem Data-&-AI-Bereich. Diese mehrdimensionale Beurteilung ermöglicht es mir, nicht nur die technischen Fähigkeiten zu evaluieren, sondern auch zu erkennen, wie die Person komplexe Datenprobleme angeht und innerhalb von Teams kommuniziert. Weitere Informationen zur persolog® Methode finden Sie hier.
4. Vertragsabschluss und Start
Ich begleite Sie persönlich durch den gesamten Verhandlungsprozess bis zum erfolgreichen Vertragsabschluss und sorge für einen reibungslosen Einstieg Ihrer neuen Data-&-AI-Führungskraft. Mit meiner Erfahrung in der Vermittlung von KI-Spezialist*innen sorge ich für transparente Kommunikation zwischen allen Beteiligten.
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Häufige Fragen bei der Personalberatung im Bereich Daten & KI
Welche Soft Skills sind bei Führungskräften im Bereich Data & AI entscheidend?
Entscheidende Soft Skills sind: Die Kompetenz, Veränderungsprozesse zu begleiten, die Fähigkeit, komplexe Datenerkenntnisse klar und überzeugend zu kommunizieren, sowie die ausgeprägten Führungsqualitäten für die Koordination vielfältiger Fachexpertisen in interdisziplinären Teams.
Wie finde ich Data-Scientist-Führungskräfte trotz Fachkräftemangel?
Ich greife auf exklusive Kontakte in der Data-&-AI-Community zurück, analysiere erfolgreiche Projekthistorien und entwickle maßgeschneiderte Ansprachen mit überzeugenden Narrativen. Damit erreiche ich auch hochqualifizierte Fachkräfte, die nicht aktiv auf Jobsuche sind, aber für die richtige Herausforderung in Ihrem Unternehmen offen sein könnten.
Warum ist persolog® besonders wertvoll für interdisziplinäre Data-Teams?
Komplexe Data-&-AI-Initiativen scheitern häufig nicht an technischen Hürden, sondern an Missverständnissen zwischen den verschiedenen Fachbereichen. Die persolog® Methodik identifiziert individuelle Kommunikationsstile und Verhaltenstendenzen. Dadurch werden Brücken zwischen den unterschiedlichen Denkweisen von Entwickler*innen, Analyst*innen und Führungskräften gebaut. Dies führt zu einer effektiveren Zusammenarbeit und ermöglicht eine gemeinsame Sprache, selbst wenn Teams aus technischen und nicht-technischen Mitgliedern bestehen.
Welche Trends prägen aktuell die Besetzung von KI-Führungsrollen?
Der Recruiting-Markt für KI-Führungspositionen wird derzeit von der Suche nach vielseitigen Kompetenzen geprägt. Besonders gefragt sind Kandidat*innen, die fundierte Kenntnisse in der Implementierung von Machine Learning Operations, der Entwicklung generativer KI-Anwendungen und dem Aufbau von Echtzeit-Datenanalyse-Infrastrukturen vorweisen können. Zusätzlich gewinnt die Fähigkeit, KI-Strategien mit regulatorischen Anforderungen wie dem EU AI Act in Einklang zu bringen, zunehmend an Bedeutung.
Welche Qualifikationen sind bei Data Scientists entscheidend?
Bei der Bewertung von Data Scientists sind praktische Erfahrungen mit konkreten Projekten von größter Bedeutung. Entscheidend ist dabei, wie Kandidat*innen mit Herausforderungen wie der Datenaufbereitung umgehen und ihr methodisches Wissen zur Modellierung einsetzen. Auch die Fähigkeit, verschiedene Algorithmen situationsgerecht auszuwählen und deren Leistung kritisch zu validieren, spielt eine wesentliche Rolle bei der Beurteilung ihrer Expertise.
Erfolgreich Führungskräfte für Data & AI gewinnen
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