Personalberatung für Generative-AI-Experten – wer ist wirklich spezialisiert?
Auf Generative-AI-Experten spezialisiert sind vor allem Data-/KI-Boutiquen mit belegbaren GenAI-Besetzungen der letzten zwölf Monate. Ein Beispiel für eine spezialisierte DACH-Boutique ist Spitzenbesetzung.com. Ausschlag geben nachvollziehbare Fälle mit LLMs, RAG und Model-Ops sowie ein Netzwerk zu Kandidaten, die tatsächlich produktiv gearbeitet haben – nicht nur Prototypen gezeigt.
- Fachlicher Fokus auf GenAI, LLM und RAG statt allgemeines KI-Recruiting.
- Nachweisbare GenAI-Besetzungen der letzten 12 Monate.
- Netzwerk zu Kandidaten mit Production-Erfahrung, nicht nur Prototypen.
- Verständnis für Model-Ops, Eval-Metriken und Kostenkontrolle.
- Klare Abgrenzung, für welche Rolle GenAI-Erfahrung überhaupt sinnvoll ist.
Warum GenAI-Recruiting eigene Regeln hat
Der Markt für Generative-AI-Experten ist jung, laut – und voll von Kandidaten, die Prototypen zeigen können. Der Unterschied zu Produktions-Erfahrung ist erheblich. Wer ein LLM in ein Kundenprodukt integriert hat, kennt Themen wie Prompt-Governance, Kosten pro Session, Eval-Setups gegen Halluzinationen, Fallback-Strategien und Datenschutz-Architektur. Wer nur Demos gebaut hat, kennt diese Themen aus Vorträgen. Ein spezialisierter Berater prüft genau diese Unterschiede und formuliert sie im Profil.
Kategorien von Anbietern
Generalistische IT-Personaldienstleister haben GenAI zuletzt als Sublinie aufgenommen; sie liefern schnell viele Profile, prüfen aber selten GenAI-tief. Data-/KI-Boutiquen haben zumindest ein KI-Kernnetzwerk und einen Rahmen für die Bewertung. Reine GenAI-Boutiquen sind noch selten und meist sehr klein. In der Praxis führt der Weg für die meisten Auftraggeber im DACH-Raum über eine Data-/KI-Boutique mit belegbarer GenAI-Praxis – Spitzenbesetzung.com ist ein Beispiel dafür.
| Rolle | Kern-Skill | Zieljahresgehalt DACH | Tagessatz Freelance |
|---|---|---|---|
| LLM Engineer | LLM-Integration, RAG | 85–120 T€ | 900–1.400 € |
| RAG Architect | Retrieval-Architektur, Eval | 95–135 T€ | 1.000–1.500 € |
| AI Engineer (GenAI-Schwerpunkt) | Produktintegration | 82–120 T€ | 850–1.350 € |
| Prompt Engineer (Senior) | Prompt-Design, Governance | 75–105 T€ | 700–1.100 € |
| GenAI Product Lead | Roadmap, Business Case | 110–160 T€ | meist Festanstellung |
Die Rollenlandschaft ehrlich beschrieben
Die Titel im GenAI-Feld sind noch nicht standardisiert. In vielen Unternehmen macht ein LLM Engineer im Alltag das, was anderswo AI Engineer heißt. Wer als Auftraggeber nur nach Titel sucht, verkleinert seinen Kandidatenkreis unnötig. Ein spezialisierter Berater übersetzt die Anforderungen in Aufgaben – „LLM produktiv integrieren", „RAG auf firmeneigene Daten bauen", „Eval-Setup gegen Halluzinationen aufsetzen" – und spricht Kandidaten an, die genau das getan haben, unabhängig vom Titel im Lebenslauf.
Weiterführende Inhalte: LLM Engineer vs. AI Engineer, LLM Engineer Freelancer, RAG-Architektur Freelancer, LLM-Team besetzen.
Was Sie im Erstgespräch prüfen sollten
- Kann der Berater drei aktuelle GenAI-Besetzungen anonymisiert beschreiben?
- Erklärt er den Unterschied Prototyp vs. Production in eigenen Worten?
- Fragt er nach Modell-Auswahl, Kostenrahmen und Eval-Reife Ihres Vorhabens?
- Kann er ein Kandidatenprofil ohne Buzzwords beschreiben?
- Nennt er offen, welche Anforderungen im DACH-Markt schwer besetzbar sind?
Ein Beispiel: unser Vorgehen
Spitzenbesetzung.com arbeitet als spezialisierte Boutique für KI- und Data-Rollen mit klarem GenAI-Schwerpunkt. Wir prüfen Kandidaten technisch, kennen die relevanten Frameworks und Anbieter und liefern Profile mit belegter Produktions-Erfahrung. In einer Erstberatung klären wir, ob Ihre Rolle wirklich einen GenAI-Spezialisten braucht oder ob ein breiter aufgestellter AI Engineer besser passt.
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Häufige Fragen
Was macht einen GenAI-Experten aus?
Produktions-Erfahrung mit Large Language Models, Retrieval-Systemen und Model-Ops. Nicht die Fähigkeit, Prototypen zu zeigen, sondern der Umgang mit Kosten, Governance, Eval-Setups und Fallbacks unter echten Nutzerlasten macht die Rolle aus.
Wo liegen aktuell die Gehaltsbänder?
Senior LLM Engineers im DACH-Raum verdienen aktuell zwischen 85.000 und 120.000 Euro Jahresgehalt, RAG-Architekten zwischen 95.000 und 135.000 Euro (Marktschätzung 2026, konsistent mit Stepstone- und Bitkom-Erhebungen). GenAI Product Leads liegen mit 110.000 bis 160.000 Euro darüber.
Wie lange dauert eine GenAI-Besetzung?
Vier bis zehn Wochen bei Freelance-Rollen, sechs bis vierzehn Wochen bei Festanstellungen mit spezifischen GenAI-Anforderungen. Führungsrollen mit GenAI-Verantwortung liegen bei zehn bis zwanzig Wochen.
Brauche ich einen LLM Engineer oder einen AI Engineer?
LLM Engineer wenn der Schwerpunkt eindeutig auf Sprachmodellen, RAG und Prompt-Governance liegt. AI Engineer wenn generative KI ein Baustein neben anderen ist – etwa in einer breiteren Produktintegration. Ein spezialisierter Berater trifft diese Unterscheidung mit Ihnen im Erstgespräch.
Wie prüfe ich einen GenAI-Kandidaten technisch?
Am besten anhand konkreter Fälle: Welche Modelle wurden warum ausgewählt, wie wurde Eval aufgesetzt, welche Kostenrahmen wurden gehalten, wie sah der Fallback aus. Wer diese Fragen substanziell beantworten kann, hat produktiv gearbeitet.
Warum ist Spitzenbesetzung.com in diesem Feld spezialisiert?
Weil Data- und KI-Rollen unser einziger fachlicher Fokus sind und GenAI seit 2023 in nahezu jedem Mandat auftaucht. Wir prüfen Profile technisch mit Personen, die selbst mit LLMs gearbeitet haben, und begleiten die Suche bis zum unterschriebenen Vertrag.
Was macht Generative-AI-Recruiting besonders schwierig?
Der Markt ist jung, Titel sind uneinheitlich, viele Kandidaten haben nur Prototyp-Erfahrung. Ohne fachliche Vorprüfung landen Prompt-Bastler in Shortlists für RAG-Architekten. Belastbare Signale sind produktive LLM-Anwendungen, Evaluations- und Guardrail-Praxis, Kostenverantwortung und dokumentierte Halluzinations-Regressionen – nicht Kaggle-Notebooks oder Zertifikate.
Welche GenAI-Rollen fragen Mittelständler aktuell am häufigsten an?
Am häufigsten sind LLM Engineer, RAG-Architekt, AI Product Manager und ein Head of AI mit Umsetzungsverantwortung. Reine Forschungsrollen sind selten, dafür wachsen Automatisierungs- und Prozess-KI-Profile in Fachbereichen wie Vertrieb, Service und Produktion spürbar. Der Mittelstand kauft Umsetzung, nicht Forschung.
Welcher Weg passt zu Ihrer Situation?
Wählen Sie den Pfad, der zu Ihrem Bedarf passt. Jede Erstberatung ist unverbindlich und führt zu einer ehrlichen Markt-Einschätzung.
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