AI / ML
Engineers aus Indien für Ihr Team
Beim KI-Hiring wird meist Forschung besetzt, wo Engineering gebraucht wird. Holen Sie Engineers, die Modelle in Produktion bringen und dort halten.
Was Ihre Engineers übernehmen
Typische Aufgaben, die unsere KI-Engineers in DACH-Unternehmen übernehmen.
ML-Modellentwicklung
Sie entwickeln, trainieren und validieren Machine-Learning-Modelle, die konkrete Geschäftsprobleme von DACH-Unternehmen lösen.
NLP und Computer Vision
Sie entwickeln Lösungen für Sprachverarbeitung und Computer Vision — von der Dokumentenanalyse bis zur automatisierten Qualitätsprüfung.
MLOps & Modell-Deployment
Sie bauen und betreuen ML-Pipelines, Model Registries und Deployment-Infrastruktur, die Modelle vom Notebook in den Produktivbetrieb bringen.
LLM-Integration & RAG
Sie bauen Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, finetunen Sprachmodelle und integrieren LLM-Funktionen in Unternehmensanwendungen.
Datenanalyse & Feature Engineering
Sie erschließen Datensätze, entwickeln Features und schaffen die Datenbasis, auf der Machine-Learning-Modelle überhaupt erst funktionieren.
AI-Strategie & Proof-of-Concepts
Sie helfen DACH-Unternehmen, AI-Potenziale zu erkennen, Proof-of-Concepts zu bauen und zu prüfen, ob Machine Learning der richtige Weg ist.
So prüfen wir Ihre Shortlist
Jeder Kandidat auf Ihrer Shortlist hat dieselben Prüfungen bestanden — in der Regel innerhalb von 3-5 Werktagen.
- Nachgewiesene europäische Projekterfahrung, geprüft bevor das Profil Sie erreicht
- Fachliche Bewertung über unser KI-gestütztes Verfahren statt über Selbstauskunft im Lebenslauf
- Kommunikation geprüft für die direkte Zusammenarbeit mit Ihrem Team, auf Englisch
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
- Erfahrung mit Cloud-ML-Diensten (Azure ML, AWS SageMaker, Vertex AI oder vergleichbar)
- MLOps-Erfahrung — Modellversionierung, Monitoring, CI/CD für ML-Pipelines
Unser veröffentlichtes Beispielprofil zeigt einen Entwickler, der Retrieval-Augmented Generation auf PostgreSQL und pgvector baut — im selben Format, in dem Ihre Shortlist ankommt. Beispielprofil lesen
Warum KI / ML-Kapazität über JoinNow
Ihr Vertrag läuft über ein Unternehmen in Dubai; die Umsetzung übernimmt ein etabliertes Team in Bangalore.
Erfahrung aus DACH-Projekten
Jede Fachkraft hat zuvor in europäischen Unternehmensprojekten gearbeitet. Niemand lernt Ihr Geschäft auf Ihre Kosten kennen.
Ein Vertrag, keine Vermittlungsgebühr
Sie schließen den Vertrag mit der JoinNow FZCO in Dubai und erhalten eine Rechnung in EUR, USD oder AED. Die Sätze beginnen bei 25 €/Stunde, Anstellung und gesetzliche Compliance in Indien sind enthalten.
Ersatz binnen 90 Tagen
Verlässt jemand den Einsatz oder passt nicht, suchen wir innerhalb der ersten 90 Tage ohne zusätzliche Vermittlungskosten Ersatz. Einmal pro Besetzung, und es deckt die Suche — bereits erbrachte Leistungen bleiben zahlbar. Staff Augmentation läuft mindestens drei Monate, danach monatlich mit einer Frist von 30 Tagen.
Fragen zur Besetzung
Was kostet eine Fachkraft für KI / ML aus Indien?
Die Sätze beginnen bei 25 €/Stunde. Ausschlaggebend ist, ob die Rolle angewandtes ML auf einer bestehenden Plattform bedeutet oder deren Aufbau — Produktionserfahrung wird anders bewertet als Notebook-Arbeit. Es fallen keine Vermittlungsgebühr und kein zusätzlicher Aufschlag an — abgerechnet wird der vereinbarte Satz, in EUR, USD oder AED.
Wie schnell kann ein ML-Engineer bei uns starten?
Für gängige ML-Profile erhalten Sie in der Regel innerhalb von 48 Stunden eine kuratierte Shortlist; Kombinationen wie LLM-Serving plus Erfahrung mit regulierten Daten dauern 3-5 Werktage. Der Starttermin hängt von der Kündigungsfrist der ausgewählten Person ab, die wir im Profil ausweisen.
Bauen die Engineers produktive ML-Systeme oder nur Prototypen?
Produktion ist das Kriterium. Ein Notebook mit gutem Ergebnis und ein Service, der unter Last mit Monitoring, Retraining und Kostenkontrolle besteht, sind verschiedene Disziplinen. Wir stellen nach dem zweiten zusammen, sofern Sie nicht ausdrücklich Forschung suchen.
In welcher Daten- und Modellumgebung arbeiten die Engineers?
In Ihrer. Das ist Staff Augmentation: Der Engineer wird Teil Ihres Teams und arbeitet in Ihrer Datenplattform, Ihrer Model Registry und Ihren Cloud-Konten, nach Ihren Berechtigungsregeln und Ihrer fachlichen Steuerung. Wir übernehmen weder Ihre Modelle noch einen getrennten Delivery-Strang.
Können wir mit einem ML-Engineer starten und das Team ausbauen?
Ja. Nach einer Mindestlaufzeit von drei Monaten läuft ein Einsatz monatlich mit einer Frist von 30 Tagen weiter. Sie ergänzen einen Data Engineer oder einen MLOps-Spezialisten, wenn das Volumen wächst, oder wechseln in ein dediziertes Team mit eigener Leitung.
Weitere Expertise
Sind Sie selbst Fachkraft für KI / ML?
Wir stellen KI-Engineers für DACH-Projekte in unserem Team in Bangalore ein.
Interesse bekundenBrauchen Sie KI / ML-Kapazität im Team?
Nennen Sie uns Fähigkeiten, Seniorität und Starttermin. Ihre Shortlist folgt in der Regel innerhalb von 48 Stunden.