Als weltweit führende Experten für die Rekrutierung von Fachkräften haben wir einen Sitz in der ersten Reihe, wenn es um den sich ständig weiterentwickelnden Markt für Daten und KI-Talente geht.
Die Bedürfnisse der Arbeitgeber ändern sich rasch, was zu einer Diskrepanz zwischen Angebot und Nachfrage bei wichtigen Kenntnissen und Fähigkeiten in verschiedenen Branchen führt. Dies bietet jedoch auch Chancen: Fachkräfte können sich in stark nachgefragten Bereichen weiterbilden, um ihre Karriere zu beschleunigen, während Arbeitgeber, die Wissenslücken proaktiv angehen, besser positioniert sind, um neue Technologien vor der Konkurrenz zu nutzen.
Um sich auf diesen schwierigen Arbeitsmärkten zurechtzufinden, ist es von entscheidender Bedeutung, die Kernkompetenzen zu kennen, die man bei Bewerbern entwickeln oder suchen sollte - insbesondere bei drei Viertel der AWS-Fachleute (74%), 68% von Microsoft Fachleuten, und 67% von Salesforce-Fachleuten in unseren neuesten Karriere- und Einstellungsleitfäden gaben an, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die beiden Hauptbereiche sind, in denen sie am meisten von Ausbildung und Entwicklung profitieren würden.
Und genau da kommt dieser Blog ins Spiel.
Auf der Grundlage unserer umfangreichen Erfahrung bei der Vermittlung von Talenten in verschiedenen Branchen und kontinuierlichen Gesprächen mit Personalverantwortlichen in allen wichtigen Tech-Ökosystemen stellen wir hier die 10 wichtigsten Fähigkeiten vor, die den Erfolg im Jahr 2025 ausmachen werden.
Entdecken Sie unsere branchenführenden Karriere- und Einstellungsleitfäden
1. Maschinelles Lernen und Deep Learning
Maschinelles Lernen ist nach wie vor der Motor der meisten KI-Anwendungen, während Deep Learning - insbesondere mit transformatorbasierten Architekturen - die Grenzen in Bereichen wie Computer Vision, autonome Systeme und Verarbeitung natürlicher Sprache verschiebt.
Es gibt eine wachsende Präferenz für Kandidaten, die nicht nur die ML-Theorie verstehen, sondern auch Modelle mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face trainieren, feinabstimmen und einsetzen können. Wir stellen fest, dass Personalverantwortliche Kandidaten mit Erfahrung in LLMs, CNNs, RNNs, GANs sowie mit praktischer Erfahrung in der realen Implementierung von ML-Algorithmen bevorzugen. Die Fähigkeit, sich in großen Datenumgebungen zurechtzufinden und mit Modellabweichungen umzugehen, wird immer wichtiger.
2. Datentechnik
Datentechnik ist das Rückgrat moderner KI-Pipelines. Angesichts der steigenden Datenmengen ist die Fähigkeit, Daten effizient zu bereinigen, zu strukturieren und zu verschieben, entscheidend für aussagekräftige Analysen und ML-Anwendungen.
Arbeitgeber legen Wert auf Kenntnisse in Tools wie Apache Spark, Kafka, dbt und Airflow sowie auf Kenntnisse in SQL und Cloud-Datenplattformen wie BigQuery und Snowflake. Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines (ETL/ELT) ist ein Muss, während Dateningenieure mit Cloud-Native-Erfahrung besonders gefragt sind, da Teams ihre Infrastruktur zu (und von) Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud (GCP) migrieren.
3. Cloud Computing
Cloud-Plattformen sind heute der Standard für KI-Workloads. Sie bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Zugang zu leistungsstarken vorgefertigten Diensten für Modelltraining und Bereitstellung.
Kandidaten mit praktischer Erfahrung mit Cloud-nativen ML-Workflows, Infrastruktur-Automatisierung, der Bereitstellung von containerisierten Anwendungen (mit Docker/Kubernetes), der Verwaltung von Cloud-Speicher und der Nutzung von Diensten wie SageMaker, Vertex AI oder Azure ML sind stark gefragt - vor allem in mittleren bis höheren Positionen.
4. MLOps und Modellbereitstellung
Die Fähigkeit, Modelle des maschinellen Lernens zu operationalisieren und sicherzustellen, dass sie reproduzierbar, wartbar und skalierbar sind, ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal in Produktionsumgebungen.
Die Nachfrage nach Fachleuten, die mit dem gesamten MLOps-Lebenszyklus vertraut sind, von automatisierten Pipelines (CI/CD) bis hin zur Modellüberwachung, Versionierung und Umschulung, steigt. Erfahrungen mit MLflow, Kubeflow oder TFX sind häufig eine Voraussetzung für Unternehmen, die ihre KI-Implementierungen skalieren.
5. Data Storytelling und Visualisierung
Die Umwandlung komplexer Daten in verwertbare Erkenntnisse ist eine entscheidende Fähigkeit - vor allem in funktionsübergreifenden Teams, in denen nicht jeder “Daten” spricht.”
Kandidaten mit ausgeprägten Fähigkeiten im Bereich Data Storytelling und entsprechenden Tools wie Tableau, Power BI oder Plotly werden hoch geschätzt. Außerdem wird immer mehr Wert auf Geschäftssinn gelegt - die Fähigkeit, Erkenntnisse mit wirtschaftlichen Ergebnissen zu verknüpfen, macht aus guten Analytikern großartige.
6. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Von Chatbots über Suchmaschinen bis hin zu Dokumentenzusammenfassungen - NLP ist einer der kommerziell erfolgreichsten Bereiche der KI, vor allem mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle.
Personalverantwortliche suchen nach Kandidaten, die reale Anwendungsfälle in den Bereichen Chatbots, Suche und Zusammenfassung vorweisen können. Diejenigen, die Erfahrung mit modernen NLP-Stacks - Transformatoren, Aufmerksamkeitsmechanismen, Tokenisierung und Einbettungen - und Tools wie spaCy, NLTK oder dem Hugging Face-Ökosystem haben, sind auf dem heutigen Markt ebenfalls am besten platziert. Feinabstimmung und Prompt-Engineering werden schnell zu Kernkompetenzen.
7. Ethische KI und verantwortungsvolle Innovation
Angesichts der zunehmenden Untersuchung der Auswirkungen von KI-Systemen auf den Einzelnen und die Gesellschaft besteht ein wachsender Bedarf an Fachleuten, die Ethik, Fairness und Transparenz in die Produktgestaltung einbeziehen können.
Regulierte Branchen (wie das Finanzwesen, das Gesundheitswesen und die Regierung) suchen aktiv nach Fachwissen über die Erkennung und Abschwächung von Verzerrungen, die Erklärbarkeit von Modellen (XAI) und die Einhaltung von Rahmenwerken wie GDPR und AI Act. Die Teams suchen auch nach unterschiedlichen Perspektiven, um die blinden Flecken der Algorithmen zu überwinden.
8. Programmierung in Python und SQL
Diese beiden Sprachen bleiben grundlegend. Python ist der Standard für maschinelles Lernen und Automatisierung, während SQL fast jedes Daten-Backend antreibt.
Arbeitgeber erwarten einen sicheren Umgang mit dem Datenökosystem von Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) sowie gute SQL-Abfragekenntnisse. Kandidaten, die sauberen, optimierten Code schreiben und in versionskontrollierten Umgebungen (Git, Notebooks, APIs) zusammenarbeiten können, zeichnen sich sowohl in Startups als auch in Unternehmen aus.
9. Geschäfts- und Fachwissen
Die erfolgreichsten Datenexperten analysieren nicht nur - sie verstehen auch das “Warum” hinter der Arbeit. Fachwissen hilft, die Lücke zwischen technischer Leistung und Geschäftsstrategie zu schließen.
Es gibt eine klare Präferenz für Kandidaten, die branchenspezifische Nuancen verstehen - seien es Betrugsmuster in der Finanztechnologie, Nachfrageprognosen im Einzelhandel oder Patientenströme in der Gesundheitstechnologie. Diese Einblicke machen technische Lösungen viel relevanter und skalierbarer.
10. Generative KI und Grundlagenmodelle
Generative KI verändert die Industrie - von der Erstellung von Inhalten bis zur Arzneimittelforschung. Das Wissen um die Nutzung und Feinabstimmung großer Modelle wird zu einem Wettbewerbsvorteil.
Fachleute mit praktischer Erfahrung im Umgang mit ChatGPT, Claude, DALL-E und Open-Source-Alternativen wie LLaMA oder Mistral gewinnen zunehmend an Bedeutung. Rollen, die sich auf Prompt-Engineering, RAG-Pipelines, Feinabstimmung, synthetische Datengenerierung und KI-Kopiloten konzentrieren, tauchen in allen Sektoren auf.
Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass 2025 wird ein entscheidendes Jahr für die Einstellung von Mitarbeitern im Bereich Daten und KI sein. Die Nachfrage nach spezialisierten Fähigkeiten steigt, und damit auch der Druck auf Unternehmen, neue Mitarbeiter zu gewinnen und beibehalten. das richtige Talent um Nutzen Sie die potenzielle KI und maschinelles Lernen muss ein echter Spielveränderer werden. Für Fachleute, Es ist ein idealer Zeitpunkt, um sich weiterzubilden. Für Arbeitgeber liegt der Schlüssel darin, ihre Einstellungsstrategie darauf auszurichten, wohin sich der Bereich entwickelt - und nicht, wohin Es ist gewesen.
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