Firmen suchen KI-Talente - ai-port als Connector!
ai-port Talent-Pool
Unser Ziel als ai-port GmbH:
Wie findest du das Unternehmen, das nicht nur deine Qualifikationen sieht, sondern auch dein Eigenengagement und deinen Wissensdurst wirklich wertschätzt?
Wir helfen dir, gezielt die Unternehmen zu finden, deren Kultur zu dir passt – Firmen, die Neugier fördern, Initiative belohnen und dir den Raum geben, dich stetig weiterzuentwickeln.
Verschwende deine Zeit nicht mit der Suche oder dem Schreiben von langen Bewerbungen. Lade deinen Lebenslauf hoch und lasse Firmen sich bei dir bewerben!
Wir beschäftigen uns hier alle mit KI - natürlich begleitet dich unser Kim in dem gesamten Prozess, als dein JOBfellow!
Der Ablauf
Dein Lebenslauf, unsere KI, deine Entscheidung!
- Du informierst dich über unsere Jobprofile in den drei Kategorien weiter unten. Jedem Profil hinterliegen Informationen wie sich der Job in der Zukunft weiterentwickeln wird und was er aktuell oft beinhaltet - aber die Unternehmen definieren sie zum Teil auch leicht anders, das sollte dich also nicht unbedingt abschrecken.
- Du wählst ein Profil aus und wählst dort den Button "In Talent-Pool eintragen".
- Wir fragen dort einige Kontaktinformationen ab und die Auswahl der Jobprofile in einer der drei Kategorien - du kannst dich hier also auch direkt mehrfach eintragen.
- Nach deiner Eintragung bekommst du von Kim direkt einige Fragen, die der JOBfellow-KI später helfen, die passenden Angebote für Dich zu finden. Dabei geht es z.B. um deine regionale Flexibilität, deine Gehaltsvorstellungen oder auch deine Wünsche zum Unternehmen.
- Sobald ein Matching stattfindet fragen wir bei dir nach, ob du Interesse hast an der Stellenausschreibung.
- Danach kann das Unternehmen den Kontakt mit Dir aufnehmen.
I. Direkte KI-Entwicklung und -Implementierung
Dies sind die Rollen, die KI-Systeme bauen, trainieren und warten. Sie sind oft in R&D-Abteilungen, Tech-Teams oder als Teil von spezialisierten KI-Units zu finden.
Machine Learning Engineer (MLE)
Fokus: Entwicklung, Training und Einsatz (Deployment) von ML-Modellen. Integration in Produkte und Dienste. Skalierung von ML-Lösungen.
Warum jetzt/zukünftig: Jedes Unternehmen, das Daten nutzt, wird ML-Modelle für Vorhersagen, Personalisierung oder Automatisierung einsetzen (z.B. Kunden-Churn-Vorhersage, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung).
Data Scientist
Fokus: Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen, Entwicklung von Prototypen für ML-Modelle. Übersetzung von Geschäftsproblemen in Datenfragen.
Warum jetzt/zukünftig: Fundamentale Rolle, um den Wert aus Unternehmensdaten zu extrahieren und neue KI-Anwendungsfälle zu identifizieren.
KI-Ingenieur:in (AI Engineer)
Fokus: Gesamtheitliche Entwicklung und Integration von KI-Systemen. Kann ML, NLP, Computer Vision umfassen. Oft breiter aufgestellt als reine MLEs.
Warum jetzt/zukünftig: Für Unternehmen, die eine breite Palette von KI-Lösungen implementieren wollen.
NLP Engineer / Scientist
Fokus: Entwicklung von Systemen zum Verstehen, Generieren und Analysieren menschlicher Sprache. Wichtig für Chatbots, Kundenservice-Automatisierung, Textanalyse, Wissensmanagement.
Warum jetzt/zukünftig: Sprachbasierte Interaktionen werden im Kundenservice, Marketing und in internen Prozessen immer wichtiger.
Computer Vision Engineer / Scientist
Fokus: Entwicklung von Systemen zur Analyse und Interpretation von Bildern und Videos. Relevant für Qualitätskontrolle in der Produktion, Sicherheitsüberwachung, medizinische Diagnostik, autonomes Fahren (Logistik).
Warum jetzt/zukünftig: Visuelle Daten sind überall, ihre automatisierte Analyse bietet immense Effizienzpotenziale.
MLOps Engineer
Fokus: Brücke zwischen Entwicklung und Betrieb von ML-Modellen. Sicherstellung, dass KI-Modelle zuverlässig, skalierbar und effizient in der Produktion laufen.
Warum jetzt/zukünftig: Ohne MLOps bleiben viele KI-Projekte im Prototypen-Stadium stecken. Essentiell für die Produktivsetzung und Wartung von KI.
II. KI-Strategie, Management und Anwendung
Diese Rollen sind für die strategische Ausrichtung, das Management und die effektive Anwendung von KI im Unternehmen zuständig.
KI-Produkmanager:in (AI Product Manager)
Fokus: Definition von KI-gestützten Produkten und Funktionen. Übersetzung von Kundenbedürfnissen in technische Anforderungen für KI-Teams. Management des gesamten Produktlebenszyklus.
Warum jetzt/zukünftig: Die Notwendigkeit, KI-Technologie in gewinnbringende Produkte zu verwandeln, erfordert spezialisierte Produktmanager.
KI-Strategieberater:in / Head of AI Strategy
("AI Lead" oder "Head of Digital Transformation")
Fokus: Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie. Identifikation von KI-Anwendungsfällen, Bewertung von Technologien, Management von KI-Investitionen und -Initiativen.
Warum jetzt/zukünftig: Viele Unternehmen wissen, dass sie KI brauchen, aber nicht, wie sie sie effektiv implementieren sollen. Diese Rolle schließt die Lücke.
KI-Trainer:in / KI-Adoption Specialist
Fokus: Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit KI-Tools, Entwicklung von Best Practices, Förderung der KI-Kompetenz im Unternehmen.
Warum jetzt/zukünftig: Die Akzeptanz und effektive Nutzung von KI hängt stark von der Befähigung der Mitarbeiter ab.
Prompt Engineer / KI-Optimierer:in (für Generative KI)
Fokus: Spezialist für die Kommunikation mit und Optimierung der Ausgaben von Generativen KI-Modellen. Schafft Richtlinien und Bibliotheken für effektive Prompts.
Warum jetzt/zukünftig: Generative KI wird in fast jeder Abteilung eingesetzt werden (Marketing, HR, Entwicklung, Kundenservice), und die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von guten Prompts ab.
Ethical AI Lead / AI Governance Specialist
Fokus: Sicherstellung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI, Einhaltung von Richtlinien (Fairness, Transparenz, Datenschutz, Compliance).
Warum jetzt/zukünftig: Regulatorische Anforderungen und das Bewusstsein für potenzielle Risiken von KI (Bias, Diskriminierung) nehmen stark zu.
III. KI-gestützte Fachrollen (Traditionelle Berufe mit starkem KI-Fokus)
Diese Rollen nutzen KI-Tools intensiv, um ihre primären Aufgaben besser zu erfüllen. Hier werden traditionelle Berufe durch KI augmentiert.
Marketing-Spezialist:in mit KI-Fokus
("Performance Marketing Manager AI" oder "Data-Driven Marketing")
Fokus: Nutzung von KI für personalisiertes Marketing, A/B-Testing, Content-Generierung, Zielgruppenanalyse, Kampagnenoptimierung.
Warum jetzt/zukünftig: KI revolutioniert das Marketing durch datengetriebene und automatisierte Ansätze.
Kundenservice-Manager:in mit KI-Fokus
Fokus: Implementierung und Optimierung von KI-gestützten Chatbots, Voicebots, intelligenten Wissensdatenbanken und Agenten-Assistenzsystemen.
Warum jetzt/zukünftig: KI verbessert die Effizienz und Qualität des Kundenservice erheblich.
HR-Analyst:in / HR-Manager:in mit KI-Fokus
("People Analytics Specialist" oder "HR Digitalization Lead")
Fokus: Einsatz von KI für Talent Acquisition (KI-gestützte Vorauswahl, Matching), Mitarbeiterentwicklung (personalisierte Lernpfade), Fluktuationsanalyse.
Warum jetzt/zukünftig: KI kann HR-Prozesse effizienter und fairer gestalten.
Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus
("Digitalisierung Manager Logistik" oder "Data Scientist Supply Chain")
Fokus: Nutzung von KI für Nachfrageprognosen, Routenoptimierung, Lagerbestandsmanagement, Risikoanalyse in Lieferketten.
Warum jetzt/zukünftig: KI verbessert die Effizienz, Resilienz und Kostenkontrolle in komplexen Lieferketten.
Cybersecurity Analyst mit KI-Fokus
("Threat Intelligence Analyst" oder "SOC Analyst mit KI-Erfahrung")
Fokus: Einsatz von KI für die Erkennung von Bedrohungen, Anomalie-Erkennung, Verhaltensanalyse und Automatisierung von Abwehrmaßnahmen.
Warum jetzt/zukünftig: KI ist entscheidend, um die wachsende Komplexität und Geschwindigkeit von Cyberangriffen zu bewältigen.
Jobprofile für KI-Talente
mit dem Ausblick, wie entwickelt sich dieser Beruf weiter und wie kann man sich persönlich auf der Basis weiterentwickeln in der Zukunft.
KI-Trainer:in / KI-Adoption Specialist
Werde zum KI-Brückenbauer: Befähige Menschen für die Zukunft!
Technologie ist nur so gut wie die Menschen, die sie nutzen. Als KI-Trainer:in / KI-Adoption Specialist bist du der Schlüssel zum Erfolg der KI-Transformation. Du übersetzt komplexe Algorithmen in verständliches Wissen, schulst, inspirierst und ermutigst Menschen, die Potenziale der KI zu entdecken und anzuwenden. Gestalte die Arbeitswelt von morgen, indem du Neugier weckst und Kompetenzen aufbaust. Bist du bereit, menschliches Potenzial mit KI zu entfalten?
Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus
Lenke die Zukunft der Logistik – mit Daten und KI!
Vergiss Excel-Tabellen und Bauchgefühl. Als Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus wirst du zum Architekten intelligenter Lieferketten. Du nutzt KI, um Nachfragen vorherzusagen, Routen in Echtzeit zu optimieren und Risiken zu managen, bevor sie entstehen. Gestalte effiziente, resiliente und nachhaltige Logistikprozesse und werde zum strategischen Kopf hinter globalen Warenströmen. Bist du bereit, die Logistik von morgen zu steuern?
Marketing-Spezialist:in mit KI-Fokus
Marketing 2.0: Deine Zukunft mit KI gestalten!
(Performance Marketing Manager AI" oder "Data-Driven Marketing") Verabschiede dich von manuellem Reporting und starte in eine Welt, in der KI Marketing neu definiert. Als Marketing-Spezialist:in mit KI-Fokus wirst du zum strategischen Denker, kreativen Kopf und Daten-Orchestrator, der Kampagnen mit intelligenter Power zum Erfolg führt.