Stellen Sie den besten Head of AI in Deutschland in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI ein
Bringen Sie erfahrene KI-Führung für Strategie, Modellbereitstellung und Teamaufbau ins Unternehmen. Ob Sie einen AI Lead für einen LLM-Rollout, einen Head of Machine Learning für MLOps oder einen Interim AI Director brauchen, der Produkt- und Datenteams steuert: Sie werden schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern gematcht.
Über die Rolle
KI-Führung
Ein Head of AI legt fest, wie ein Unternehmen künstliche Intelligenz in der Praxis nutzt. Diese Rolle übersetzt Geschäftsziele in eine KI-Roadmap, stimmt Produkt-, Daten- und Engineering-Teams aufeinander ab und sorgt dafür, dass die richtigen Anwendungsfälle vorankommen.
- KI-Strategie und Prioritäten definieren
- Build-, Buy- und Partner-Optionen prüfen
- Governance für Modellenutzung, Risiko und Qualität festlegen
- Geschäftsanforderungen in Umsetzungspläne übersetzen
Was sie liefern
Freelance Heads of AI werden oft geholt, um eine KI-Funktion aufzubauen, ein ins Stocken geratenes Programm neu auszurichten oder eine bestimmte Initiative von der Idee bis zur Produktion zu leiten. Von ihnen wird erwartet, Entscheidungen zu treffen, Blockaden zu lösen und Teams auf Ergebnisse zu fokussieren.
- KI-Strategie und Betriebsmodell
- Bewertung von Anwendungsfällen und Roadmap
- Teamstruktur und Unterstützung beim Recruiting
- Steuerung von Piloten und Produktionssystemen
- Kommunikation mit Stakeholdern und Führungsteams
Kernkompetenzen
Starke Kandidaten verbinden technisches Tiefenwissen mit Führung. Sie kennen Machine Learning, Datenpipelines, Cloud-Setups und Produktdenken, wissen aber auch, wie sie mit Führungskräften, Legal, Security und Fachexperten zusammenarbeiten.
- Konzepte zu Machine Learning und generativer KI
- MLOps, Deployment und Monitoring
- Datenreife und Modellbewertung
- Auswahl von Anbietern und Tools
- Klare Kommunikation zwischen technischen und geschäftlichen Teams
Übliche Tools
Der genaue Stack hängt vom Unternehmen ab, aber die Rolle arbeitet oft mit Python-basiertem ML, Cloud-Plattformen, Orchestrierungstools und modernen KI-Services. In vielen Teams hilft der Head of AI auch dabei, Standards für Dokumentation, Versionierung, Tests und sichere Rollouts festzulegen.
- Python und analysebasierte Notebooks
- Cloud-KI- und Datendienste
- Tools für den Modell-Lebenszyklus und Monitoring
- Experiment-Tracking und Prompt-Workflows
- Frameworks für Security, Datenschutz und Governance
Wann Unternehmen sie einstellen
Unternehmen suchen diese Rolle meist dann, wenn KI eine Führung auf Entscheiderebene braucht und nicht nur technische Umsetzung. Das ist häufig der Fall in Produktunternehmen, Industrie, Finanzdienstleistungen, Handel und B2B-Software-Teams in Deutschland, die von Experimenten zu verlässlicher Umsetzung kommen wollen.
- Es gibt keine klare Ansprechperson für KI
- Mehrere Teams bauen unverbundene Piloten
- Die Führung braucht eine realistische Roadmap
- Ein Launch wird durch Daten-, Tooling- oder Governance-Lücken blockiert
- Vor-Ort-Workshops in Deutschland sind hilfreich, aber für Umsetzung und Beratung reicht oft Remote-Arbeit
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein starker Head of AI ist präzise, ruhig und pragmatisch. Er verkauft keinen Hype. Er legt fest, was gebaut werden sollte, was warten kann und was vor dem Go-live klare Leitplanken braucht.
- Kann Abwägungen in einfacher Sprache erklären
- Weiß, wann ein LLM, klassisches ML oder einfache Automatisierung am besten passt
- Versteht, wie man vom Proof of Concept zur Produktion kommt
- Balanciert Innovation mit Compliance, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle
Lerne FRATCH Heads of AI kennen
Cris Lovell-Smith
Ingenieur für angewandtes Machine Learning
Letzte Position:
Leiter KI bei Harvest Hub
- Leitung der KI-Entwicklung bei einem Aquakultur-Startup, Optimierung visueller Bewertungen von Schalentieren mit Machine Learning und Computer Vision.
- Entwicklung und systematische Bewertung von ML/CV-Algorithmen für den Zustand und die Morphometrie von Schalentieren, mit Python, Pytorch und MLFlow.
- Analyse der Modellleistung, einschließlich Identifizierung von Fehlermodi und Randfällen in Produktionsumgebungen.
- Entwurf von Annotationstrategien und Verfeinerung beschrifteter Datensätze für Computer-Vision-Aufgaben.
- Detaillierte Analyse der Systemleistung und Kommunikation der Ergebnisse in hochwertiger technischer Berichterstattung an Investoren und Kollegen in der Forschung und Entwicklung.
- Verantwortung für die Einhaltung und Umsetzung des technischen Fahrplans.
Wolfgang Schenk
CIO / CDO / Projektleiter KI-Akademie / Auditor operative Prozesse / Product Owner MS365
Letzte Position:
CIO / CDO / Projektleiter KI-Akademie / Auditor operative Prozesse / Product Owner MS365 bei F&P Executive Solutions AG
- Digitalisierung der Prozesse Rechnungswesen, Signatur-/Freigabe, Onboarding
- Restrukturierung Bereich IT
- Einführung Digital Sales Tool
- Implementierung Webinar-Reihe KI
- Einführung und Optimierung Informationssicherheit
- Administration und Optimierung MS Office 365 Umgebung
Basem Elasioty
Leiter Cloud & KI
Letzte Position:
Leiter Cloud & KI bei VxLabs GmbH
- Führung der Cloud- und Data-Engineering-Organisation und Festlegung der Architekturstrategie für Next-Generation-Datenplattformen
- Entwurf und Bereitstellung eines Datenmanagementsystems für Fahrzeugflotten mit skalierbaren Ingestion-Pipelines, Signal-Katalogverwaltung und Kampagnen-Workflows
- Aufbau cloud-nativer Microservices und Streaming-Architekturen zur Verarbeitung von Echtzeit-Fahrzeugdaten und KI-gestützter Bedrohungserkennung
- Etablierung von Engineering-Standards für Datenqualität, Sicherheit, Data Lineage und Governance in Übereinstimmung mit ISO/SAE 21434 und DSGVO
- Leitung von Engineering-Teams in den Bereichen Daten, Backend, Cloud und KI zur Sicherstellung einer gleichbleibenden Bereitstellung hochwertiger, produktionsreifer Lösungen
Kevin Baßler
Prokurist und KI-Leiter
Letzte Position:
Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH
- Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
- Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
- Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
- Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Martin Geck
Leiter KI-Innovation • KI Product Owner • KI-Spezialist
Letzte Position:
Leiter KI-Innovation • KI Product Owner • KI-Spezialist bei Prompting Birds
- C-Level KI-Strategieberatung für Unternehmen aus Softwareentwicklung, Transport und Logistik, Industrie, Medizintechnik, Automobil, E-Commerce und Eventmarketing.
- Führung der Markteinführung neuer KI-Produkte und -Dienstleistungen.
- Analyse von Anwendungsfällen in F&E, Vertrieb, Marketing und Service.
- Einführung von KI-Lösungen in den Arbeitsalltag.
- Technologien: Microsoft Copilot, Microsoft Azure OpenAI, AWS S3, Jira, Confluence.
Philipp Großer
Machine-Learning-Ingenieur
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Sabrine Krichen
Teamleiter
Letzte Position:
Teamleiter bei InstaDeep
- Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.
Marcel Meyer
Cloud-Architekt, Senior Solution Architekt, Senior Software Engineer
Letzte Position:
Cloud-Architekt, Senior Solution Architekt, Senior Software Engineer bei Zuordnung von KPIs für die Service-Landschaft zur Erfassung und Analyse der Kosten pro Nutzer
- Technologien: GoLang, JavaScript, TypeScript, AWS, Terraform, Git
- Konzeption der AWS-Infrastruktur und vorhandener Dienste
- Analyse der IAM-Konten und -Rollen
- Einrichtung von Cost Explorer und CloudWatch-Monitoring
- Einrichtung der Persistenz gesammelter Daten in DynamoDB und S3
- Reporting und Kostenberechnung
- Konzeption der Terraform-Bereitstellung
Mariusz Kreft
Leiter für Künstliche Intelligenz
Letzte Position:
Leiter für Künstliche Intelligenz bei pebble
- Federführung bei KI-Projekten zur Förderung der kognitiven Entwicklung und damit nachgewiesenes Engagement für innovative Lösungen im KI-Bereich.
- Führung der KI-Strategie und -Implementierung in mehreren Projekten, Sicherstellung der Ausrichtung an den Unternehmenszielen und Erzielung bedeutender Fortschritte bei KI-Anwendungen.
- Überwachung der Entwicklung und Einführung modernster KI-Technologien und Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation im Team.
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Heads of AI – Statistiken
Typische Erfahrung
14 Jahre
Durchschnittliche Projektdauer
2,6 Jahre
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Medien, Unterhaltung und Druck
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
14%
Gehalts- / Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittssätze für Heads of AI & Seniority-Verteilung
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Häufig gestellte Fragen
Klare Informationen gesucht? Hier ist alles Wichtige über FRATCH
Ein Head of AI legt fest, wie KI das Unternehmen unterstützt und wie die Umsetzung ablaufen soll. Die Rolle verbindet Strategie, Daten, Produkt, Engineering und Governance, damit Teams keine isolierten Experimente bauen. In der Praxis bedeutet das oft, die Roadmap zu gestalten, Anwendungsfälle auszuwählen und sicherzustellen, dass die Arbeit in die Produktion überführt werden kann.
Achten Sie auf eine Mischung aus KI-Strategie, Tiefe im Machine Learning und Führungskompetenz. Ein starker Head of AI sollte Modellwahl, Datenreife, Deployment und Monitoring verstehen, aber auch wissen, wie man mit Führungskräften und bereichsübergreifenden Teams zusammenarbeitet. Die besten Kandidaten können komplexe Entscheidungen einfach erklären und unter Unsicherheit handeln.
Nicht immer, aber die Titel werden oft für ähnliche Aufgaben verwendet. Ein Head of AI hat meist den breitesten Aufgabenbereich und kann Strategie, Governance, Teamaufbau und Umsetzung über mehrere Anwendungsfälle hinweg abdecken. Ein AI Lead oder Head of Machine Learning ist oft stärker auf technische Umsetzung, Modellentwicklung oder einen Teil des Stacks fokussiert.
Ein freiberuflicher Head of AI ist sinnvoll, wenn Sie schnell erfahrene Führung für einen begrenzten Zeitraum oder für eine bestimmte Initiative brauchen. Das ist hilfreich, wenn Sie ein KI-Programm starten, ein verspätetes Projekt wieder auf Kurs bringen oder vor dem Aufbau einer internen Funktion externe Einschätzung brauchen. Es hilft auch, wenn der Bedarf strategisch ist, aber noch nicht in Vollzeit gebraucht wird.
Ein Head of AI wird oft für Strategiearbeit, Pilotdesign, den Rollout in die Produktion und den Teamaufbau geholt. Typische Projekte sind der Aufbau einer KI-Roadmap, die Einführung von Governance, die Auswahl von Tools oder die Führung eines GenAI-Use-Cases von der Idee bis zum Launch. In Deutschland ist das besonders relevant für Unternehmen, die eine strukturierte Zusammenarbeit zwischen Business und technischen Teams wollen.
Viele Heads of AI können Remote für Strategie, Reviews und die Steuerung der Umsetzung arbeiten. Vor-Ort-Zeit ist besonders nützlich für Workshops, Abstimmung mit der Führung, Gespräche zum Datenzugang oder wenn das Unternehmen eine enge Zusammenarbeit mit lokalen Teams in Deutschland braucht. Das beste Setup hängt davon ab, wie viel Stakeholder-Management nötig ist und wie reif das interne Team ist.
Bitten Sie um Beispiele für KI-Programme, die sie von der Idee bis zum Rollout geprägt haben, nicht nur um Forschung oder Demos. Ein starker Head of AI kann erklären, wie er Anwendungsfälle ausgewählt, Risiken behandelt und die Umsetzung am Geschäftsnutzen ausgerichtet hat. Achten Sie auf klares Denken, realistische Planung und einen ruhigen Umgang mit Abwägungen.
Freelance Heads of AI sollten bereit sein, die aktuelle Datenlandschaft, die Stakeholder-Struktur und die Blockaden in der Umsetzung schnell zu beurteilen. Es hilft, eine klare Sicht auf das Betriebsmodell, Governance und den Weg vom Pilot zur Produktion mitzubringen. Kunden erwarten Führung und nicht nur technische Beratung, daher ist starke Kommunikation genauso wichtig wie KI-Wissen.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
