AI Talent gewinnen
Wir suchen nach Softwarebasis, AI-Potenzial, Produktdenken und der Fähigkeit, Verantwortung zu übernehmen.
Build-to-Hire für AI Engineering
AI Engineers, die AI in Produktion bringen.
Wir stellen AI Engineers ein, entwickeln sie in Ihrem Projekt und begleiten die langfristige Übernahme in Ihr Team.
Du willst als AI Engineer einsteigen?IT-Talententwicklung seit 20121.000+ vermittelte IT-TalenteAI Engineering aus der Digital Workforce Group
AI TEAM / CUSTOMER SYSTEM BUILD-TO-HIRE
SOFTWAREDATAMODELSAGENTSMLOPS
TEAMAIPRODUCTION
FIND TalentBUILD SystemGROW SkillKEEP Know-how
Das Talentschmiede.ai-Modell
Im Projekt starten. Im Team bleiben.
Talentschmiede bleibt während des Einsatzes Arbeitgeber. Ihre Engineers arbeiten im Projekt, entwickeln sich weiter und wachsen in eine langfristige Rolle hinein.
Team auf den Use Case bauen
Rollen, Seniorität und Engineering-Support folgen Systemziel, Datenlage, Plattform und Ihrem vorhandenen Team.
Im Projekt liefern
Die Engineers arbeiten an Ihrem System. Reviews, Mentoring und gezielte Lernmodule stärken die Delivery.
Know-how verankern
Zusammenarbeit, Dokumentation und Wissenstransfer bereiten den langfristigen Aufbau Ihres internen AI-Teams vor.
Vor dem Start klar vereinbart: Rollen, Aufgaben, Umfang der fachlichen Begleitung, Konditionen und Starttermin. Die langfristige Übernahme in Ihr Team ist von Beginn an das gemeinsame Ziel.
Modell für meinen Bedarf prüfenBeispielszenario: Ein Wissensassistent für Ihr Team
Ihr Fachteam sucht täglich in verteilten Dokumenten. Ein möglicher Einstieg ist ein Wissensassistent, der Quellen berücksichtigt, Zugriffsrechte einhält und seine Antworten belegt.
- Bedarf klären. Wissensquellen, Nutzer, Berechtigungen und messbare Qualitätsziele gemeinsam festlegen.
- Im Team bauen. AI Application und Data Engineering verbinden die Daten; ein erfahrener Lead unterstützt Architektur und Reviews.
- In den Alltag bringen. Antworten mit realen Fragen prüfen, den Betrieb begleiten und Wissen für Ihr internes Team dokumentieren.
Produktpraxis aus der Gruppe
AI Engineering, das sich ansehen lässt.
Digital David entwickelt AI-Produkte in Frankfurt. Diese Praxis ergänzt unsere Talententwicklung um Architektur, Reviews und Mentoring.
Engineering und Produkte entdeckenTeam Builder
Ihr Use Case bestimmt das Team.
Wählen Sie ein Systemziel. Der Blueprint zeigt, welche Rollen gemeinsam für Architektur, Anwendung, Daten und Betrieb sorgen.
TEAM BLUEPRINTAgentic Workflows
Systemziel
Agentic Workflows
Agenten, die planen, Tools nutzen und Geschäftsprozesse zuverlässig ausführen.
Empfohlener Kern
Agentic Systems EngineerAI Application EngineerPlatform / MLOpsDomain OwnerTool useOrchestrationEvalsGuardrails
Diesen Team Blueprint besprechen AI Engineering Skills Model
Die notwendigen Skills im AI Age
Unsere Entwicklung ordnet AI Engineering in vier Fähigkeiten, die über einzelne Frameworks hinausgehen – vom produktiven System bis zur richtigen Produktentscheidung.
COMPETENCY / BUILD
AI-Systeme bauen & betreiben
Engineers verbinden Modelle, Datenquellen und Kontext zu verlässlichen Anwendungen. Sie entwickeln RAG- und Agenten-Workflows, prüfen das Verhalten mit Evals und Error Analysis und bringen Systeme kontrolliert in Produktion. Deployment, Monitoring sowie klare Grenzen für Qualität, Kosten und Latenz gehören dazu. So wird sichtbar, wie belastbar eine Lösung ist und wie sie sich im laufenden Betrieb gezielt verbessern lässt.
- LLMs & Context Engineering
- RAG & Agentic Workflows
- Evals & Error Analysis
- Deployment & Monitoring
CONTINUOUS LEARNINGEVALIMPROVESHIP
1.000+IT-Talente insgesamt vermittelt
92 %Retention in langfristigen Arbeitsverhältnissen
Seit 2012IT-Talententwicklung
Digital DavidAI-Engineering-Gesellschaft in der Gruppe
Die Erfahrungswerte beziehen sich auf das gesamte IT-Talentgeschäft der Talentschmiede, nicht ausschließlich auf AI Engineering.
Brauchen wir bereits einen fertigen AI Use Case?
Nein. Ein klarer Geschäftsprozess, ein Problem oder ein Ziel reicht für den Einstieg. Im ersten Gespräch ordnen wir Reifegrad, Datenlage und Qualitätsmaß ein und leiten daraus die benötigten Rollen ab.
Erhalten wir einen einzelnen AI Engineer oder ein komplettes Team?
Beides ist möglich. Der Use Case entscheidet, ob ein einzelner Engineer ein bestehendes Team verstärkt oder ein Pod aus AI Engineering, Data, Platform und einem erfahrenen AI Lead sinnvoller ist.
Wer stellt die AI Engineers an?
Talentschmiede.ai stellt die Talente an und begleitet ihre fachliche Entwicklung im Projekteinsatz. Das gemeinsame Ziel ist von Beginn an die langfristige Übernahme in Ihr Unternehmen; Zeitpunkt und Konditionen werden vor dem Start vereinbart.
Wie werden Qualität und Produktionsreife abgesichert?
Das Team arbeitet mit klaren Qualitätsmaßen, Evals, Error Analysis, Code Reviews, Security-Anforderungen und Monitoring. Erfahrene AI Engineers aus der Gruppe können Architektur, Reviews und Mentoring übernehmen.
Wie funktioniert zusätzliche Qualifizierung?
Die Entwicklung orientiert sich an Rolle, Use Case und Tech-Stack. Wenn eine fokussierte Vorbereitung erforderlich ist, ergänzen wir den Einstieg durch ein vierwöchiges Programm. Vieles wird direkt im Arbeitsalltag gelernt und angewendet.
Wie geht es nach dem ersten Gespräch weiter?
Wir konkretisieren Aufgaben, benötigte Rollen und die Voraussetzungen in Ihrem Team. Darauf stimmen wir Auswahl und fachliche Begleitung ab. Der Starttermin richtet sich nach Rollenprofil und Verfügbarkeit und wird vor dem Einsatz vereinbart.
Welche Leistungen und Kosten werden vereinbart?
Das individuelle Angebot legt Rollen, Einsatzumfang und Konditionen fest. Dazu gehört, welche Reviews, welches Mentoring und welche zusätzliche Qualifizierung für Ihr Projekt vorgesehen sind. Auch die Perspektive und Bedingungen der späteren Übernahme werden vor dem Start geklärt.
Wie gehen Sie mit IP, Datenzugriff und Governance um?
Diese Punkte werden projektspezifisch vor dem Start geregelt. Rollen, Zugriffsrechte, Verantwortlichkeiten, Dokumentation und Human Oversight gehören in den Team Blueprint und in die technische Architektur.
Ihr erstes Systemziel
Was soll Ihr AI-Team als Erstes lösen?
In 30 Minuten klären wir Use Case, Reifegrad, vorhandenes Team und den nächsten sinnvollen Schritt. Danach wissen Sie, welche Rollen Sie wirklich brauchen.