Spezialisiertes Recruiting hinter jeder datengetriebenen Geschäftsentscheidung
Data-&-Analytics-Recruiting ist die spezialisierte Personalarbeit hinter jeder datengetriebenen Entscheidung eines Unternehmens: was auf Lager gehalten wird, wer eingestellt wird, welcher Kunde als Nächstes angesprochen wird. Wenn eine Besetzung im Datenbereich danebengeht, stürzt nichts ab und kein Alarm schlägt an – es ist ein stilles Risiko. Nur ein Dashboard, das selbstbewusst eine falsche Zahl anzeigt, und jemand, der monatelang ahnungslos danach handelt, bevor irgendjemand den Fehler zu seiner Quelle zurückverfolgt.
Dieses Risiko wird immer schwerer beherrschbar. Der allgemeine Fachkräftemangel im Technologiebereich hat sich in Deutschland in den vergangenen Jahren abgeschwächt, bei KI- und Datenrollen jedoch nicht im gleichen Maße. Sie zählen nach wie vor zu den am schwersten zu besetzenden Technologiepositionen. Die Diskrepanz zwischen Jobtiteln und tatsächlichen Aufgaben macht Einstellungsprozesse zusätzlich komplex: Die Stellenbeschreibung, die ein Unternehmen als Data Analyst ausschreibt, verwendet ein anderes für eine Rolle, die eigentlich Data Science ist. Eine Generalisten-Agentur, die eine einzige Stichwortsuche über alle Technologierollen hinweg durchführt, kann die beiden nicht auseinanderhalten.
Data-&-Analytics- Recruiting, das überzeugt
Von unserem Führungsteam für Deutschland.
Die Berater von Gravitas sind jeweils auf einen Nischenbereich des Technologiesektors spezialisiert. Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, erhalten Sie also einen Marktexperten, der einen Data Analyst von einem Data Scientist und einem Data Engineer unterscheiden kann, ohne dass Sie ihm den Unterschied erst erklären müssen. Unsere Berater bündeln ihr Wissen je Spezialisierung: Artificial Intelligence, Data Analytics, Data Engineering, Data Science, MLOps & Machine Learning und Power Platform. Auf Ebene von Head of Data und Chief Data Officer reicht diese Expertise bis in die Executive Search, wo es bei der Besetzung ebenso um Führung und Einfluss in der Organisation geht wie um den technischen Hintergrund.
Wir wissen, dass Data & Analytics jeder datengetriebenen Entscheidung eines Unternehmens zugrunde liegt – die Verantwortlichen tragen also mehr Risiko und mehr Verantwortung, als ihre Jobtitel oft vermuten lassen.
Wir sind überzeugt, dass Einstellungen im Bereich Data & Analytics eine genauere Prüfung verdienen, als sie üblicherweise erhalten. Die technische Messlatte ist meist klar genug, dass jeder die Sprachen im Lebenslauf abhaken kann – SQL, Python, sicherer Umgang mit den Tools, die Ihr Unternehmen bereits nutzt. Schwieriger zu beurteilen ist das Urteilsvermögen: ob ein Kandidat einen Datensatz prüft, bevor er ihm vertraut, und ob er eine auffällige Zahl hinterfragt, statt sie trotzdem zu berichten, nur weil das Dashboard sie anzeigt. Ein technischer Test zeigt, ob jemand die Abfrage schreiben kann; er zeigt selten, ob die Person den Fehler bemerkt hätte, der die Abfrage überhaupt erst falsch gemacht hat. Unsere spezialisierten Berater prüfen genau dieses Urteilsvermögen und sind ehrlich in Bezug auf Gehalt und Zeitrahmen, statt eine Shortlist zu versprechen, die schneller kommt, als der Markt es zulässt.
In der Praxis bedeutet das: Jeder Kandidat, den wir vorschlagen, wurde bereits von einem Berater technisch geprüft, der die Besonderheiten des Marktes in- und auswendig kennt und über Jobtitel und Zertifizierungen hinausblickt. Wir können dringende Vakanzen innerhalb von 2 Tagen besetzen – mit einer Besetzungsquote von 96 % in unseren exklusiven Partnerschaften und 77 % als Preferred Supplier.
Gravitas rekrutiert über das gesamte Spektrum der Data-&-Analytics-Spezialisierungen hinweg, darunter:
- Data Analysts – SQL- und Python-basiertes Reporting, Dashboards und Ad-hoc-Geschäftsanalysen
- Data Scientists – statistische Modellierung und Machine Learning, angewandt auf ein konkretes Geschäftsproblem
- AI Engineers – Entwicklung und Integration von KI- und Large-Language-Model-Funktionen in die eigenen Produkte und Workflows eines Unternehmens
- Data Engineers – die Pipelines und die Infrastruktur, die Daten für alle nachgelagerten Nutzer bewegen und aufbereiten
- MLOps & Machine Learning Engineers – die Überführung eines Modells aus dem Notebook in ein reibungslos laufendes Produktivsystem
- Business Intelligence Developers & Analysts – Reporting-Schichten, Datenvisualisierung und Self-Service-Analytics
- Data Architects – das Datenmodell und das Governance-Framework, auf dem die gesamte Datenfunktion aufbaut
- Power Platform Developers – Low-Code-Apps, automatisierte Workflows und Dataverse-Lösungen auf Basis der Microsoft Power Platform
- Analytics Consultants – eingebettete Analytics-Unterstützung für ein bestimmtes Team, Projekt oder einen Fachbereich
- Heads of Data & Chief Data Officers – strategische Verantwortung für die Datenfunktion, in der Regel ein Executive-Search-Mandat statt einer Standardbesetzung
Eine Festanstellung eignet sich für eine dauerhafte Analytics- oder Data-Science-Funktion; Contracting und Interim-Besetzungen eignen sich für ein klar definiertes Projekt oder eine Führungslücke. Unternehmen, die ein festes Analytics-Team aufbauen, brauchen Mitarbeitende, die fundiertes Wissen über das eigene Datenmodell und den geschäftlichen Kontext aufbauen – das ist eine Festanstellung.
Unternehmen, die ein Projekt mit festem Umfang umsetzen, eine Datenplattform migrieren oder die Position des Head of Data überbrücken, während eine Festanstellungssuche läuft, brauchen jemanden, der ab dem ersten Tag produktiv ist und am Ende sauber übergibt – das ist Contracting oder Interim. Gravitas bietet beides, einschließlich Interim-Führungskräften für Data & Analytics.
Gravitas arbeitet mit Unternehmen zusammen, die ihre Daten intern aufbauen und pflegen – in jeder Phase dieses Weges: Konzerne, die komplexe Datenlandschaften verwalten, Scale-ups, die ihre Datenfunktion ausbauen, 0-1-Recruiting-Strategien sowie Unternehmen mitten in einer Datenmigration oder der Modernisierung ihrer Analytics.
Bei Festanstellungen stehen Teamstruktur, technische Kultur und langfristige Kompetenzen im Mittelpunkt, nicht nur individuelle Fähigkeiten. Beim Contracting verlagert sich der Fokus auf Zeitkritikalität, Umsetzungsgeschwindigkeit und die Abdeckung von Nischenkompetenzen – ausbalanciert durch ein auf Tempo ausgelegtes Sourcing.
Für Rollen, in denen unser Netzwerk stark ist, liefern wir in der Regel innerhalb weniger Tage eine Shortlist; Nischen- oder Senior-Positionen dauern länger, abhängig von Spezialisierung, Karrierestufe und Dringlichkeit der Anforderung. Wir kommunizieren realistische Zeitrahmen offen, statt ein Tempo zu versprechen, das wir nicht halten können.
Einen vollständigen Überblick über unsere Arbeitsweise finden Sie auf unseren Seiten zur Festanstellung und zum Contracting.
Doch die Struktur dieser Nachfrage sieht in Deutschland deutlich anders aus als in anderen Märkten. Der Kundenstamm von Gravitas umfasst:
- Finanzdienstleistungen und Versicherungen – Datenplattformen für Kernbankensysteme, Zahlungsverkehr und Schadenbearbeitung, konzentriert rund um den Frankfurter Bankensektor und die Münchner Versicherer.
- Automobilindustrie und industrielle Fertigung – Sensor-, Telemetrie- und Produktionsdaten-Pipelines hinter Industrie-4.0-Programmen, mit Schwerpunkt auf den Clustern Stuttgart und München.
- SAP- und Legacy-Datenmigration – Modernisierung von SAP-BW- und On-Premise-Data-Warehouse-Landschaften hin zu Cloud-Plattformen, oft in Verbindung mit einem Umstieg auf SAP Datasphere oder S/4HANA.
- Energie und Versorgung – Dateninfrastruktur für den Wandel hin zu erneuerbarer und dezentraler Erzeugung, insbesondere in der Region Rhein-Main.
- Öffentlicher Sektor und Verwaltung – Datenprogramme für Politik, Dienstleistungen und Betrieb, in der Regel mit Anforderungen an die Datenhaltung in der EU als festem Bestandteil des Auftrags.
- Berliner Scale-up- und Mediensektor – Event- und Verhaltensdaten für Empfehlungssysteme, Personalisierung und Growth Analytics.
- Technologie- und SAP-Beratungen – Datenspezialisten, die Kundenprojekte in Implementierungs- und Analytics-Mandaten unterstützen
Data & Analytics Marktkenntnis
Von unserem CEO Jonathan Ellerbeck
Die Nachfrage speziell nach Data-&-Analytics-Rollen wächst schneller als die Nachfrage nach allgemeinen Tech-Rollen, und die Nachfrage auf Kompetenzebene bestätigt dieses Bild. Die Angebotsseite reagiert auf das Nachfragewachstum, jedoch nicht im gleichen Tempo. In Deutschland gibt es inzwischen mehr als 170 eigenständige Data-Science-Studiengänge – ein eigener, schnell wachsender Talentpool, den es vor zehn Jahren kaum gab. Entscheidend verändert hat sich, dass diese Studiengänge heute getrennt vom allgemeinen Informatikstudium bestehen, das früher der einzige Einstiegsweg war. Ein neuer Studiengang braucht jedoch 3-5 Jahre bis zum ersten Absolventenjahrgang, und selbst dann vermittelt ein Studium die Theorie, die eine Daten- oder KI-Rolle erfordert – nicht unbedingt das Production Engineering, das Urteilsvermögen in Governance-Fragen oder die spezifische Tool-Tiefe, die ein Arbeitgeber gerade sucht. Das Ungleichgewicht wird sichtbar, denn die am schnellsten wachsenden Rollen sind genau diejenigen, für die die Ausbildung am längsten dauert.
Für Hiring Manager hat das eine praktische Konsequenz: Wenn eine Stellenanzeige für eine Daten- oder KI-Rolle viele Bewerber erreicht, heißt das nicht, dass sie die richtigen erreicht – und eine steigende Zahl von Lebensläufen bedeutet nicht automatisch eine kürzere Time-to-Hire. Genau in dieser Lücke zwischen sichtbarem und tatsächlich nutzbarem Angebot zählt ein Recruiter mit direktem Marktzugang zu Menschen, die sich nicht aktiv bewerben, mehr als die bloße Zahl der Bewerbungen.
Die Gehälter im Bereich Data & Analytics in Deutschland variieren 2026 je nach Spezialisierung und Karrierestufe – in der Festanstellung (jährlich, brutto) und im Contracting (Tagessatz):
- Data Analyst: 43.500 € bis 59.200 € in Festanstellung
- Data Scientist: 49.200 € bis 68.100 € in Festanstellung; 700 € bis 1.100 € pro Tag im Contracting
- Data Engineer: 48.900 € bis 66.200 € in Festanstellung; 700 € bis 1.000 € pro Tag im Contracting
- AI Engineer / Machine Learning Engineer: 49.600 € bis 66.600 € in Festanstellung; 750 € bis 1.100 € pro Tag im Contracting
- Data Architect: 60.600 € bis 79.300 € in Festanstellung; 800 € bis 1.150 € pro Tag im Contracting
- Head of Data / Chief Data Officer: 118.000 € bis über 150.000 € in Festanstellung, in der Regel ein Executive-Search-Mandat statt einer Standardbesetzung
Stuttgart zahlt speziell bei Data-&-Analytics-Rollen durchgängig einen Aufschlag – die Stadt führt den regionalen Vergleich bei Data Engineers, Data Scientists und ML Engineers gleichermaßen an, was zur Konzentration von Automobil- und Industriearbeitgebern in der Region passt, die um denselben Pool an Spezialisten konkurrieren.
Die Art und Weise, wie Menschen Antworten aus Daten gewinnen, verändert sich. KI ist kein separates Analytics-Tool mehr, das man gelegentlich nutzt – sie ist zur Schnittstelle geworden, über die Fragen direkt an die Daten gestellt werden. Databricks Genie, die Cortex-Tools von Snowflake und Copilot in Microsoft Fabric ermöglichen es Fachanwendern inzwischen, eine Frage in natürlicher Sprache zu stellen und eine Antwort, eine Visualisierung oder eine Aktion zu erhalten, ohne selbst eine Abfrage zu schreiben. Möglich macht das eine darunterliegende semantische Schicht: eine Ontologie bzw. ein unternehmensspezifisches Modell dessen, was die Daten bedeuten, damit die KI nicht einfach ein Schema errät. Das ist ein echter Wandel – von Dashboards, die man liest, zu Systemen, die man fragt.
Damit ist auch mehr davon abhängig, diese semantische Schicht richtig aufzusetzen – und für ein deutsches Unternehmen ist das nicht mehr nur eine Qualitätsfrage, sondern eine rechtliche. Die Data-Governance-Pflichten des EU AI Act für Hochrisiko-KI-Systeme sind seit August 2026 durchsetzbar: Die Daten hinter diesen Systemen müssen nachweislich relevant, repräsentativ und frei von Fehlern sein, die zu schädlichen oder diskriminierenden Ergebnissen führen – belegt durch einen dokumentierten Audit-Trail. Das kommt unmittelbar zur DSGVO hinzu. Wenn ein menschlicher Analyst eine Zahl falsch liest, handelt eine Person auf Basis eines Fehlers. Wenn ein KI-Agent auf einem semantischen Modell basiert, das falsch, schlecht gepflegt oder nicht mit den Veränderungen im Unternehmen Schritt gehalten hat, übernimmt jede Frage, die ihm gestellt wird, diesen Fehler sofort und in großem Maßstab – und nun möglicherweise ohne die Dokumentation, die eine Aufsichtsbehörde erwarten würde. Echten Mehrwert erzielen nicht die Unternehmen, die die KI am schnellsten eingeschaltet haben, sondern diejenigen, die bereits in das darunterliegende Datenmodell und die Governance investiert hatten – und das verändert, wie eine starke Besetzung im Datenbereich aussieht.
Im Einstellungsprozess zeigt sich das in einer echten Erweiterung dessen, was "Datenkompetenz" bedeutet. Der Aufbau und die Pflege der semantischen Schicht, auf die sich ein KI-Agent stützt, sind heute ebenso wichtig wie der Aufbau der darunterliegenden Pipeline – und zu wissen, wann man einer KI-generierten Antwort vertrauen kann und wann man sie als falsch kennzeichnen und dies begründet dokumentieren muss, ist eine schwierigere Ermessensentscheidung, als die Abfrage zu schreiben, die sie erzeugt hat. Das ist schwerer zu prüfen als eine Zertifizierung oder eine Liste von Tools im Lebenslauf – und genau hier können unsere spezialisierten Recruiting-Services helfen.
Spezialisierungen
Wir decken zentrale Spezialisierungen im Technologiebereich ab, die Transformation und Wachstum in Ihrem Unternehmen vorantreiben.
Kompetenzen
Unsere spezialisierten Personalberater arbeiten in zentralen Kompetenzbereichen und Nischen-Tech-Communities und bieten exzellenten Service – ob Sie Kandidat oder Kunde sind.
Benchmarking anfordern
Wir bieten kostenlose, maßgeschneiderte Benchmarking-Reports zur Unterstützung Ihrer Recruiting-Strategie und Ihrer Entscheidungen.
Technologie-Benchmarking
Fordern Sie unseren allgemeinen Tech-Benchmarking-Report an – mit Tagessätzen und Festgehältern für eine Vielzahl von Rollen, darunter C#, Mobile, Product, Data & Analytics, Software Engineering, Delivery, JavaScript, Full Stack, Backend und Frontend.
