Data Engineers & KI-Spezialisten für datengetriebene Innovation
Data & KI-Experten für datengetriebene Innovation
Data Engineers, Machine Learning Engineers und Data Scientists für den Aufbau Ihrer Datenplattform und KI-Strategie.
Spezialisierungen
Welche Rollen suchen Sie?
Vom Data Engineer bis zum Data Scientist — wir finden die passenden Spezialisten für Ihre Datenstrategie.
Data Engineer
Aufbau und Betrieb von Data Pipelines, Data Lakes und modernen Datenplattformen.
Machine Learning Engineer
Entwicklung und Deployment von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.
MLOps Engineer
Automatisierung des ML-Lebenszyklus von Training über Testing bis Deployment.
Data Scientist
Statistische Analysen, Modellentwicklung und datengestützte Entscheidungsfindung.
Unser Prozess
In 4 Schritten zum perfekten Match
Strukturiert, datengestützt und persönlich — unser bewährter Prozess für nachhaltige Besetzungen.
Anforderungsanalyse
Wir verstehen Ihre technische Herausforderung, Teamkultur und die exakten Skill-Anforderungen.
TalentIntelligence Matching
Unser KI-gestützter Matching-Algorithmus identifiziert die besten Kandidaten aus unserem Netzwerk.
Qualifizierte Vorstellung
Sie erhalten handverlesene Profile mit technischer Bewertung und Cultural-Fit-Analyse.
Begleitung bis Onboarding
Wir begleiten den gesamten Prozess — vom ersten Interview bis zum erfolgreichen Start.
Warum NOBA Experts
Ihr Vorteil mit NOBA
Data- und KI-Verständnis trifft auf Recruiting-Erfahrung — so finden wir die besten Talente für Ihre Datenplattform.
Spezialisiertes Netzwerk
Zugang zu über 3.000 vorqualifizierten Data- und KI-Experten im DACH-Raum.
Schnelles Matching
Dank Data-Fokus und KI-gestütztem Matching präsentieren wir passende Kandidaten in kürzester Zeit.
Technisches Know-How
Unsere Berater verstehen Data Engineering — von modernen Data Stacks bis MLOps-Pipelines.
Häufige Fragen
FAQ — Data Engineering & AI/ML
Data Engineers bauen die Infrastruktur und Pipelines, die Daten sammeln, transformieren und verfügbar machen. Data Scientists nutzen diese Daten für Analysen, Modelle und Vorhersagen.
Ja, wir haben unser Netzwerk gezielt um Experten mit Erfahrung in Large Language Models, Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation erweitert.
MLOps bringt DevOps-Praktiken in den Machine-Learning-Bereich: automatisiertes Training, Testing und Deployment von Modellen. Ohne MLOps bleiben viele ML-Projekte im Prototyp-Stadium.
Wir finden erfahrene Data Leads und Chief Data Officers, die Ihre Datenstrategie entwickeln und umsetzen — von der Datenarchitektur bis zur Data Governance.
Wir prüfen Erfahrung mit modernen Data Stacks, Verständnis von Datenmodellierung, Skalierbarkeit und die Fähigkeit, robuste, wartbare Data Pipelines aufzubauen.
Ist Ihr Unternehmen NIS2-ready?
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Beschreiben Sie Ihren Bedarf — wir melden uns innerhalb von 24 Stunden mit ersten Kandidatenvorschlägen.