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Modellentwicklung
Feature Engineering, Training und Optimierung mit Frameworks wie PyTorch oder scikit-learn.
Machine Learning Engineer finden
Machine Learning Engineer finden: Modelle zuverlässig in Produktion bringen
Wir besetzen Machine Learning Engineers in Festanstellung, die Modelle nicht nur trainieren, sondern robust, skalierbar und überwacht betreiben – per Direktansprache.
- Kostenloses Erstgespräch
- 15–30 Minuten
- Unverbindlich
675+
Vermittlungen durch Michael Kulinski und sein Team
2010
seit diesem Jahr im IT-Recruiting tätig
5,0 ★★★★★
bei 35 Google-Bewertungen
APSCo
Mitglied bei APSCo Deutschland
Worum es geht
Warum die Suche nach einem Machine Learning Engineer so anspruchsvoll ist
Machine Learning Engineers stehen zwischen Data Science und Softwareentwicklung. Sie bauen Trainings- und Inferenz-Pipelines, optimieren Modelle und sorgen dafür, dass sie im Betrieb zuverlässig funktionieren.
Erfahrene ML Engineers mit Produktionsverantwortung werden von Konzernen, Tech-Unternehmen und Start-ups gleichzeitig umworben. Für den Mittelstand zählt deshalb eine klare, überzeugende Aufgabe.
Das Wichtigste in Kürze
- Rolle: Machine Learning Engineer finden: Modelle zuverlässig in Produktion bringen
- Worauf es ankommt: Modellentwicklung, Pipelines, Skalierung, Monitoring
- Vorauswahl prüft: Produktionserfahrung, Engineering, ML-Grundlagen, Plattform, Datenverständnis, Teamfähigkeit
- Suchmodell: Direct Search mit Aufwandspauschale und Erfolgshonorar, Nachbesetzungsregelung je Auftrag
- Start: kostenloses Erstgespräch (15–30 Minuten) oder IT-Vakanz-Check
IT-Arbeitsmarkt 2026
Die besten IT-Experten suchen nicht aktiv
Sie müssen gezielt identifiziert, fachlich abgeholt und überzeugt werden. Genau dafür ist Direktansprache gemacht.
Marktlage
Was ein Machine Learning Engineer leisten muss
Wir klären, ob klassische ML-Modelle, Deep Learning oder große Sprachmodelle im Fokus stehen.
Wir suchen deutschlandweit – mit Sitz in München und Kandidaten in allen großen IT-Regionen, von Hamburg und Berlin über das Rheinland und Rhein-Main bis Stuttgart, Leipzig und Dresden.
02
Pipelines
Automatisierte Trainings-, Test- und Deployment-Pipelines.
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Skalierung
Effiziente Inferenz, GPU-Nutzung und Kostenkontrolle.
04
Monitoring
Drift-Erkennung, Retraining und Qualitätsmetriken im Betrieb.
Positionen
Worauf wir bei ML Engineers achten
Wir prüfen sowohl mathematisches Verständnis als auch Engineering-Disziplin.
Produktionserfahrung
Modelle, die real genutzt werden – nicht nur Notebooks.
Engineering
Saubere Codebasis, Tests und Versionierung.
ML-Grundlagen
Statistik, Evaluierung und Vermeidung von Überanpassung.
Plattform
Erfahrung mit MLflow, Kubeflow, SageMaker oder vergleichbaren Werkzeugen.
Datenverständnis
Datenqualität und -herkunft kritisch bewerten.
Teamfähigkeit
Zusammenarbeit mit Data Science, IT und Fachbereich.
Ablauf
So läuft die Suche ab
Der Ablauf ist bei jeder Suche gleich klar strukturiert. Details finden Sie auf der Seite Ablauf der Zusammenarbeit.
01
Rolle sauber klären
Aufgabe, Tech Stack, Team, Gehaltsband, Standortmodell und Muss-Kriterien – so wird aus der Stellenbeschreibung ein Suchprofil, das am Markt funktioniert.
02
Markt realistisch einschätzen
Passen Anforderungen, Vergütung und Remote-Anteil zum Kandidatenmarkt für diese Rolle? Was die Besetzung blockiert, sprechen wir offen an.
03
Direkt ansprechen
Wir identifizieren passende IT-Experten, sprechen sie persönlich an und klären Wechselmotivation, Verfügbarkeit und Rahmenbedingungen.
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Qualifizierte Vorauswahl
Sie sprechen nur mit Kandidaten, die fachlich, persönlich und wirtschaftlich passen. Keine Lebenslauf-Stapel, keine Blindbewerbungen.
Start mit 15–30 Minuten: Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, ob und wie Ihre Stelle besetzbar ist – bevor Kosten entstehen.
Wann sich das lohnt
Wann sich ein Headhunter für ML Engineers lohnt
Wenn Ihr Data-Science-Team Modelle entwickelt, die nicht in Produktion kommen, fehlt oft genau diese Rolle. Mit dem EU AI Act steigen zudem die Anforderungen an Dokumentation, Risikomanagement und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen – Kompetenzen, die viele Bewerber noch nicht nachweisen können.
Weitere KI-Rollen finden Sie unter KI Personalberatung.
Michael KulinskiGeschäftsführer, recruitIT Consulting
Ihr Ansprechpartner
Machine Learning Engineer finden: Ihr Ansprechpartner
Für Ihre Suche (Machine Learning Engineer finden) ist Michael Kulinski Ihr direkter Ansprechpartner – vom ersten Gespräch bis zur Vertragsunterschrift.
Er ist Geschäftsführer von recruitIT Consulting, seit 2010 im IT-Recruiting tätig und hat mit seinem Team über 675 Kandidaten vermittelt. Im kostenlosen Erstgespräch klären Sie mit ihm, wie realistisch Ihre Suche ist und welcher Weg zur Besetzung passt.
- 675+ Vermittlungen
- IT-Recruiting seit 2010
- APSCo-Mitglied
- Sitz München, deutschlandweit tätig
Daten & Tools
Was kostet Sie die offene Position?
Fakten statt Bauchgefühl: Zwei kostenlose Werkzeuge zeigen, was Ihre Vakanz kostet und wie der IT-Arbeitsmarkt wirklich aussieht.
Was kostet Ihre offene Stelle pro Monat?
Verzögerte Projekte, externe Dienstleister, Mehrarbeit im Team: Rechnen Sie mit Ihren eigenen Werten durch, was eine unbesetzte IT Stelle pro Monat und kumuliert kostet – für Administration, SAP, IT-Security oder Ihre eigene Rolle.
Zum Vakanzkosten-RechnerWeniger offene Stellen – und trotzdem kaum passende Bewerber
Die Zahl offener IT Stellen hat sich seit 2023 fast halbiert. Trotzdem melden 97 % der Unternehmen mit offenen IT Stellen Besetzungsprobleme. Aktuelle Zahlen, regionale IT-Hotspots und Einordnung für den Mittelstand.
Zum IT-Fachkräfte-AtlasAus unserer Arbeit
IT-Positionen, die wir besetzt haben
Vom SAP-Spezialisten über Systemadministratoren und Entwickler bis zur Führungskraft: drei Beispiele, die zu dieser Suche passen.
ERP, BI & SoftwareIn Festanstellung vermittelt
IT-Verstärkung für einen Hightech-Hersteller.
Ein Hersteller optoelektronischer Komponenten suchte IT-Verstärkung im Umfeld ERP, BI und Softwareentwicklung. Wir haben eine passende IT-Fachkraft vermittelt.
Zur FallstudieSoftwareentwicklungIn Festanstellung vermittelt
Backend-Entwicklung für einen Immobiliendienstleister.
Ein Immobilien- und Finanzierungsdienstleister brauchte einen Software Engineer mit Backend-Schwerpunkt. Wir haben die Stelle besetzt.
Zur FallstudieCTO & SoftwareentwicklungBeide Positionen besetzt
Verstärkung für Leitung und Entwicklung.
Ein Softwareunternehmen suchte einen CTO und einen erfahrenen Entwickler mit Backend-Schwerpunkt. Wir haben für beide Aufgaben passende Kandidaten vermittelt.
Zum CTO- und EntwicklerbeispielWelche IT-Position möchten Sie besetzen?
Erzählen Sie uns, wen Sie suchen und wo Sie bisher nicht weitergekommen sind.
Die Beispiele stammen aus abgerechneten Suchaufträgen. Kunden und vermittelte Personen bleiben ungenannt. Alle Fallstudien im Überblick
Kostenloses Erstgespräch
Sprechen wir über Ihre offene Position
Im kostenlosen Erstgespräch klären wir Profil, Markt, Gehaltsband und Suchweg. Wenn Anforderungen den Markt unnötig einschränken, sagen wir es offen.
recruitIT Consulting · Tal 44, 80331 München+49 89 54197225
FAQ
Häufige Fragen: Machine Learning Engineer finden
Ihre Frage ist nicht dabei? Im Erstgespräch beantworten wir sie direkt.
Brauchen wir einen ML Engineer oder einen MLOps Engineer?
+
Ein ML Engineer verantwortet Modelle und deren Integration, ein MLOps Engineer die Plattform und Automatisierung für viele Modelle. In kleineren Teams übernimmt der ML Engineer oft beides.
Was ist bei der Besetzung im Bereich Machine Learning Engineer gerade besonders gefragt?
+
Wir klären, ob klassische ML-Modelle, Deep Learning oder große Sprachmodelle im Fokus stehen. Besonders gefragt sind aktuell Erfahrungen in diesen Feldern: Modellentwicklung; Pipelines; Skalierung; Monitoring. Genau diese Punkte klären wir im Briefing als Muss- oder Kann-Kriterien.
Wie prüfen Sie die fachliche Eignung der Kandidaten?
+
Wir legen im Briefing die Muss-Kriterien fest und prüfen Erfahrung, Projekte, Technologien und Wechselmotivation im persönlichen Gespräch, bevor Sie ein Profil erhalten. Sie sprechen nur mit Kandidaten, die fachlich, persönlich und wirtschaftlich passen.
Wie schnell lässt sich die Position besetzen?
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Das hängt vor allem von Spezialisierung, Gehaltsband und Arbeitsmodell ab. Im Erstgespräch schätzen wir realistisch ein, wie groß der passende Kandidatenmarkt ist. Eine erste Einschätzung liefert der IT-Vakanz-Check.
Wie realistisch ist unser Gehaltsband?
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Das prüfen wir anhand des aktuellen Kandidatenmarkts. Liegt das Gehaltsband nicht im Markt, sagen wir es offen – bevor die Suche Zeit kostet. Zahlen zum IT-Arbeitsmarkt finden Sie im IT-Fachkräfte-Atlas 2026.
Suchen Sie nur in einer bestimmten Region?
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Was kostet ein Headhunter für einen Machine Learning Engineer?
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Unsere Honorare starten in der Regel bei 30 Prozent des Jahreszielgehalts, bei besonders speziellen Rollen bis zu 35 Prozent. Mehr dazu unter Kosten und Suchmodelle.
Arbeiten Sie rein erfolgsbasiert?
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Rein erfolgsbasiert arbeiten wir nur selten. In der Regel verbinden wir eine Aufwandspauschale zum Start mit einem Erfolgshonorar bei Einstellung. So ist die Suche für beide Seiten verbindlich und wir können den Markt wirklich aktiv angehen. Details finden Sie unter Kosten und Suchmodelle.
Was passiert, wenn ein vermittelter Kandidat in der Probezeit geht?
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Für diesen Fall vereinbaren wir eine Nachbesetzungsregelung. Wie sie konkret aussieht, legen wir individuell im Auftrag fest – passend zu Position und Suchmodell.
Können Sie Positionen auch vertraulich besetzen?
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Ja. Bei Nachfolgen, Neuausrichtungen oder sensiblen Schlüsselrollen sprechen wir Kandidaten diskret an und nennen Ihr Unternehmen erst, wenn Interesse und Passung geklärt sind.
Welche weiteren IT-Positionen besetzen Sie in diesem Umfeld?
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Unter anderem: AI Engineer, MLOps Engineer, Data Scientist, Data Engineer und AI Architect. Wenn mehrere Rollen zusammenhängen, planen wir die Suche gemeinsam, damit Profile und Gehaltsbänder zueinander passen.
Wie starten wir?
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Mit einem kostenlosen Erstgespräch oder dem IT-Vakanz-Check. Bringen Sie, falls vorhanden, Stellenbeschreibung, Gehaltsband und bisherigen Suchverlauf mit.