Head of AI in Deutschland
in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI einBringen 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.
Lerne FRATCH Heads of AI in Deutschland kennen
Cris Lovell-Smith
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.
Andreas Anding
Letzte Position:
KI-Berater & Digital-Architekt bei TeamIntel
- Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
- Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
- Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
- Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
- Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).
Mariusz Kreft
Letzte Position:
Chief AI Officer bei pebble
- Leitete KI-gestützte Projekte zur Förderung der kognitiven Entwicklung und zeigte dabei ein klares Engagement für innovative Lösungen im KI-Bereich.
- Verantwortete die KI-Strategie und Umsetzung über mehrere Projekte hinweg, sorgte für die Ausrichtung an den Unternehmenszielen und trieb wichtige Fortschritte bei KI-Anwendungen voran.
- Überwachte die Entwicklung und Einführung modernster KI-Technologien und förderte im Team eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation.
Roland Cernat
Letzte Position:
Gründer & Chief-KI-Officer bei AI for Business
- ARRCH®- & AI Design Sprint®-Implementierungen leiten (1:1, Team, Organisationsebene)
- ROI-in-Weeks-Piloten vorantreiben: durchschnittliche Amortisation in 8 Wochen, über 25 % Kosten-Nutzen-Delta
- Entscheidungsträger coachen, damit sie eine KI-Story entwickeln, die bei Führungsgremien & Teams hängen bleibt
- Wiederholbare Systeme aufbauen, keine Einmal-Hacks, damit Fähigkeiten skalieren und nicht nur Demos entstehen
- Über 300 Fachleute geschult, 72 % tägliche ARRCH-Nutzung nach 30 Tagen erreicht
- Eine Medianzahl von 4 Anwendungsfällen pro Sprint validiert, wobei 2 innerhalb eines Quartals in Produktion gingen
- Microsoft 365 Copilot eingeführt und über 5 Abteilungen hinweg eine monatliche Nutzungssteigerung von 10 % erzielt
Kevin Baßler
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.
Tino Truppel
Letzte Position:
Leiter Technologie bei Forte Digital Germany
- Führung von über 20 Mitarbeitenden aus Entwicklung, Site Reliability Engineering und Architektur.
- Leitung der gruppenweiten Agentic-KI-Initiative (Norwegen, Polen, Deutschland).
- Praktischer Lösungsarchitekt und KI-Berater in über 50 % meiner Arbeitszeit in Kundenprojekten im Publishing-Sektor – von lokalen Verlagen bis hin zu internationalen Konzernen.
- Strategische Beratung und technische Umsetzung in KI-Workflow-Plattformen (n8n, Workato).
- Entwicklung von Prototypen für klassische, KI-basierte und Agentic-KI-Workflows.
Martin Geck
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.
Meisam Ghafarlangroudi
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Philipp Großer
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Axel Klitscher
Letzte Position:
KI-Transformationsmanager und Leiter bei Hörmann AI-Academy
Marcel Meyer
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Heads of AI – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
3,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
91%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze für Heads of AI in Deutschland
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.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 26 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Heads of AI am häufigsten aufkommen.
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.
Der durchschnittliche Stundensatz für Heads of AI in Deutschland liegt bei 128 €, was einem Tagessatz von etwa 1.023 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Heads of AI in Deutschland arbeiten, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Heads of AI in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Heads of AI in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (91%) und Persisch (9%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Heads of AI in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Professionelle Dienstleistungen (73%) und Bildung (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Heads of AI in Deutschland arbeiten, sind Produktentwicklung (91%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Projektmanagement (82%).
FRATCH Heads of AI Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
