Headhunter München
Data Science:

Data Science gehört zu den zentralen Kompetenzfeldern datengetriebener Unternehmen. Gleichzeitig entwickeln sich die Anforderungen an Data-Experten rasant weiter: Neben statistischer und analytischer Expertise werden Kenntnisse in Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Datenarchitekturen und der produktiven Nutzung von Daten immer wichtiger.

Als Headhunter für Data Science in München unterstützt SK Solution Consulting Unternehmen bei der gezielten Suche nach spezialisierten Data Professionals und erfahrenen Führungskräften. Dabei reicht das Spektrum von Data Scientists und Machine Learning Engineers bis zu leitenden Data- und AI-Positionen.

Data Scientists und Senior Data Scientists

Data Scientists analysieren komplexe Datenbestände, entwickeln statistische Modelle und schaffen die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und neue digitale Anwendungen. Je nach Unternehmensumfeld suchen wir Data Scientists mit unterschiedlichen fachlichen und technologischen Schwerpunkten.

Bei Senior-Profilen spielen neben der technischen Expertise zunehmend Erfahrung mit produktiven Anwendungen, Stakeholder-Management und die Fähigkeit eine Rolle, Data-Science-Projekte mit konkreten Unternehmenszielen zu verbinden.

Machine Learning Engineers und AI Engineers

Mit der zunehmenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz steigt die Nachfrage nach Spezialisten, die Machine-Learning-Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch in produktive Systeme integrieren und skalieren können.

Wir suchen Machine Learning Engineers, AI Engineers und weitere spezialisierte Experten an der Schnittstelle von Data Science, Softwareentwicklung und Künstlicher Intelligenz.

Data Analytics und Advanced Analytics

Nicht jede datengetriebene Herausforderung benötigt ein komplexes KI-Modell. Data Analytics und Advanced Analytics bilden deshalb weiterhin einen wichtigen Bestandteil moderner Datenorganisationen.

Gesucht werden Experten, die große Datenmengen analysieren, Zusammenhänge erkennen und daraus konkrete Erkenntnisse für Management und Fachbereiche ableiten können.

Generative AI und moderne Data-Science-Kompetenzen

Generative AI und Large Language Models erweitern das klassische Data-Science-Umfeld um neue Anwendungsfelder. Unternehmen benötigen zunehmend Experten, die GenAI-Anwendungen bewerten, entwickeln und sinnvoll in bestehende Prozesse und Produkte integrieren können.

Dabei entstehen neue Kompetenzprofile an der Schnittstelle von Data Science, Machine Learning, Software Engineering und AI.

Head of Data Science und Data Leadership

Bei Führungspositionen geht es längst nicht mehr ausschließlich um technologische Expertise. Ein Head of Data Science oder eine vergleichbare Data-Führungskraft muss Teams aufbauen und führen, Prioritäten setzen, Data- und AI-Projekte wirtschaftlich bewerten und die Zusammenarbeit zwischen Technologie, Fachbereichen und Management gestalten.

SK Solution Consulting sucht Führungspersönlichkeiten, die Data Science als strategische Unternehmenskompetenz verstehen und technologische Möglichkeiten in messbaren Business Value übersetzen können.

Data Science für Münchens Technologie- und Wirtschaftsstandort

München gehört zu den bedeutendsten Technologie- und Wirtschaftsstandorten Deutschlands. Konzerne, mittelständische Technologieunternehmen, Versicherungen, Finanzdienstleister sowie innovative Digitalunternehmen konkurrieren um erfahrene Data-Science- und AI-Spezialisten.

Gerade bei hoch spezialisierten Profilen reicht die klassische Stellenausschreibung häufig nicht aus. Entscheidend ist der gezielte Zugang zu Kandidatinnen und Kandidaten, die aktuell nicht aktiv nach einer neuen Position suchen.

Executive Search für Data-Science-Führungskräfte in München

Über gezielte Direktansprache und Executive Search identifiziert SK Solution Consulting Data-Science-Experten und Führungskräfte im verdeckten Kandidatenmarkt. Neben technologischer Expertise berücksichtigen wir Erfahrung, Persönlichkeit, Führungskompetenz und die Anforderungen des jeweiligen Geschäftsmodells.

Ziel ist nicht eine möglichst große Anzahl von Profilen, sondern die gezielte Identifikation der Persönlichkeiten, die fachlich und strategisch zur jeweiligen Data-Science-Schlüsselposition passen.