Head of Machine Learning besetzen — Executive Search
Wir besetzen die Position Head of Machine Learning mit Führungskräften, die zu Ihrer ML-Reife und Ihrem Unternehmenskontext passen — diskret, direkt, ohne Stellenanzeigen.
Warum die Besetzung eines Head of Machine Learning über die nächste Unternehmensphase entscheidet
Der Head of Machine Learning steuert, wie ein Unternehmen maschinelles Lernen in wettbewerbsfähige Produkte, Prozesse oder Forschungsergebnisse überführt — eine Rolle, die über technische Exzellenz hinausgeht und strategische Führungsqualität erfordert. Der deutsche KI-Markt wächst mit konstant hoher Dynamik: Die KI-Ausgaben in Deutschland lagen 2023 bei 6,3 Milliarden Euro — ein Plus von 32 Prozent gegenüber dem Vorjahr — und sollen laut Bitkom die 10-Milliarden-Euro-Marke bis 2025 überschreiten.[1] Trotzdem ist die Besetzungssituation angespannt: Das spezifische Problem liegt nicht im Fehlen von ML-Kenntnissen, sondern darin, dass die gesuchten Führungsprofile je nach Kontext fundamental verschieden sind — ein Research-Lead aus einem Foundation-Model-Lab passt selten in ein industrielles Edge-Deployment-Umfeld, und umgekehrt.
Die stärksten Kandidaten für diese Position suchen nicht aktiv. Laut Bitkom beklagen 85 Prozent der deutschen Unternehmen einen Mangel an IT-Fachkräften — mit einer durchschnittlichen Besetzungsdauer von 7,7 Monaten für offene IT-Stellen.[2] Digital People geht anders vor und besetzt auf Partner-Ebene: ausschließlich Direktansprache, persönliche Begleitung durch Partner bis zum Vertragsabschluss. Wir starten mit dem konkreten Unternehmenskontext, nicht mit einem generischen Profil.
Wachstum des deutschen KI-Markts 2023 auf 6,3 Mrd. EUR[1]
Erfolgreiche Besetzungen durch Digital People
Typische Besetzungsdauer
Was einen starken Head of Machine Learning ausmacht
Der Head of Machine Learning — auch als ML Lead, Director Machine Learning oder VP ML geführt — verantwortet end-to-end, wie ein Unternehmen ML-Kapazitäten aufbaut, skaliert und in produktive Systeme überführt. Dazu gehören Teamaufbau und -entwicklung, die Auswahl von Methoden und Infrastruktur, die Abstimmung mit Product und Engineering sowie — in forschungsnahen Umfeldern — die Steuerung von Experiment-Pipelines und die externe wissenschaftliche Sichtbarkeit. Der Hebel der Rolle variiert erheblich nach Unternehmenstyp und ML-Reifegrad.
Das Profil unterscheidet sich stark nach Unternehmenstyp
AI-Forschungsunternehmen / Foundation Model Lab
Hier steht Research-Führerschaft im Vordergrund. Gesucht wird, wer Papers publiziert, Talente als Magnet anzieht und gleichzeitig das Labor in Richtung anwendbarer Systeme steuert. Publikationshistorie und Netzwerk in der Forschungs-Community sind entscheidend.
Produktunternehmen mit ML-Kern (AdTech, Search, Empfehlungssysteme)
Die Rolle ist stark product- und metriken-getrieben. Latenzarme Produktionsmodelle, skalierte A/B-Testing-Infrastruktur und enge Feature-Engineering-Pipelines bestimmen den Takt. Gesucht wird, wer ML-Systeme in den Kernprodukt-Loop integriert und messbare Uplift-Effekte erzielt.
Industrie / Manufacturing (Predictive Maintenance, Quality Assurance)
Edge-Deployment auf Sensor-Hardware, OT/IT-Integration und die Besonderheiten industrieller Datensätze prägen das Profil. Wer aus reinen Cloud-ML-Umgebungen kommt, unterschätzt hier regelmäßig die Infrastruktur-Komplexität.
SaaS / Plattform (AI-Feature-Integration)
ML ist Produkt-Feature, kein Kerngeschäft. Gesucht wird, wer Time-to-Value im Blick hat, Modelle erklärbar für B2B-Kunden macht und ML-Entwicklung in Product-Roadmaps einbettet.
Was eine starke Besetzung ausmacht
Die entscheidende Fähigkeit ist nicht der Algorithmen-Stack, sondern das Urteilsvermögen darüber, welche ML-Investition in der aktuellen Unternehmensphase den höchsten Return liefert — und die Fähigkeit, diese Entscheidung gegenüber Geschäftsführung und Board zu vertreten.
Wann Unternehmen die Rolle wirklich brauchen
Typische Auslöser: erstes ernsthaftes ML-Investment nach Proof-of-Concept-Phase, Wachstumssprung von Forschungs- zu Produktionsumgebungen, oder der Entschluss, AI-Kompetenz intern aufzubauen statt dauerhaft extern einzukaufen.
Unternehmen, für die wir diese Position besetzen
AI-Forschungsunternehmen und Foundation Model Labs
Die ihre Forschungsführerschaft mit einer Führungspersönlichkeit unterlegen wollen, die Wissenschaft und Skalierung verbindet.
Produktunternehmen mit ML-Kern
Die ihre Empfehlungs-, Such- oder Ad-Systeme durch erfahrene ML-Führung auf das nächste Performance-Level heben. Mehr zur Branche AI & Deep Tech
Industrieunternehmen in der Digitalisierung
Die Predictive-Maintenance- oder QA-Ansätze von der Pilotphase in den Produktionsbetrieb überführen wollen.
SaaS- und Plattformunternehmen
Die AI-Features als Differenzierungsmerkmal im B2B-Markt aufbauen und eine Führungskraft brauchen, die Modelle roadmap-fähig macht. Beispiele ansehen
Wie wir die Position Head of Machine Learning besetzen
Fünf Schritte vom Briefing bis zum Vertragsabschluss — strukturiert, diskret, mit Partner-Begleitung auf jeder Stufe.
Briefing & Positionsdefinition
Wir klären Rolle, ML-Reifegrad des Unternehmens und das gesuchte Führungsprofil im Kontext.
Marktanalyse & Zielfirmen
Strukturierte Analyse relevanter Unternehmen und potenzieller Kandidatenprofile aus Forschung, Produkt und Industrie.
Direktansprache
Persönlich und diskret.
Interviews & Evaluation
Strukturiert zu ML-Expertise, Führungsstil und Passung zum Unternehmenskontext.
Shortlist & Besetzung
Kuratiert, präzise, mit Begleitung bis zum Vertragsabschluss.
Fragen zur Besetzung eines Head of Machine Learning
Die wichtigsten Antworten vorab — vertraulich und unverbindlich.
Quellen
[1] Bitkom e. V. / IDC: Deutscher KI-Markt wächst um ein Drittel.
[2] Bitkom e. V.: In Deutschland fehlen weiterhin mehr als 100.000 IT-Fachkräfte.
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