Kompetenzen, geprüft von Praktikern
Kandidaten werden von Data Scientists interviewt und bewertet, die die in der Branche üblichen Tools und Methoden kennen.
KI-Beratung · Teamaufbau
Aufbau Ihres internen Data-Science-Teams: geplant, rekrutiert, eingearbeitet
Qualifizierte Data Scientists sind knapp. Wer sie gut einstellen will, muss den Markt kennen, die gängigen Tools und Methoden verstehen und wissen, wie sich Schlüsselkompetenzen prüfen lassen. Wir übernehmen den gesamten Prozess für Sie, von der Planung und den Anforderungsprofilen über Interviews und Bewertung bis zum Onboarding.
- Eine Strategie für den Datenbereich und ein Teamplan
- Stellenbeschreibungen und Interviewaufgaben, die Kompetenzen prüfen
- Kandidaten bewertet nach Kompetenz und kultureller Passung
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was Ihnen Recruiting durch Experten bringt
Ein Team, das zu Ihrer Organisation passt
Wir prüfen neben den fachlichen Fähigkeiten auch die kulturelle Passung und unterstützen beim Onboarding. So werden neue Mitarbeitende zu produktiven Mitgliedern Ihres Teams.
Ausbauen oder neu aufbauen
Ob Sie ein bestehendes Team erweitern oder einen Data-Science-Bereich von null aufbauen: Wir setzen jeden erforderlichen Schritt um.
Was wir liefern
Unser Angebot für Ihr internes Team
Nutzen Sie den gesamten Prozess oder nur die Schritte, bei denen Sie Unterstützung brauchen.
- 01
Strategie für den Datenbereich
Wir definieren die Strategie für Ihren Datenbereich und wie er Ihre Geschäftsziele unterstützt.
- 02
Teamstruktur und Rollen
Wir helfen, Ihre Organisation zu strukturieren, Prozesse aufzusetzen und die Rollen zu definieren, die Ihre Teams brauchen, um Data-Science- und KI-Lösungen effizient zu entwickeln.
- 03
Planung und Anforderungsprofile
Wir planen das Team gemeinsam mit Ihnen und legen die Anforderungen für jede Rolle fest.
- 04
Stellenbeschreibungen und Interviewaufgaben
Wir verfassen Stellenbeschreibungen und entwickeln Interviewaufgaben, die genau die Kompetenzen prüfen, die jede Rolle wirklich braucht.
- 05
Interviews und Bewertung der Kandidaten
Wir führen Interviews und bewerten die Leistung der Kandidaten. So stellen Sie auf Basis geprüfter Fähigkeiten ein.
- 06
Kulturelle Passung
Wir prüfen, ob Kandidaten zur Arbeitsweise Ihrer Organisation passen, nicht nur zum fachlichen Profil.
- 07
Unterstützung beim Onboarding
Wir unterstützen den Onboarding-Prozess, damit neue Teammitglieder schnell produktiv werden.
- 08
Training und datengetriebene Kultur
Workshops und Trainingsprogramme bauen praktische KI-Kompetenzen und ein datengetriebenes Denken in der gesamten Organisation auf.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Finanzwesen · Machine Learning
Kreditscoring-Modell für einen KMU-Kreditgeber
800+Merkmale aus 14 Datenquellen
Ein Machine-Learning-Modell, das Kreditausfälle vorhersagt und die Kreditprüfung vollständig automatisiert. Es verbessert die Qualität des Kreditportfolios und verkürzt die Entscheidungszeit von Stunden auf den Bruchteil einer Minute.
Fallstudie lesen
Vorhersage der Spielerabwanderung für eine Online-Gaming-Plattform
11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien
Ein Machine-Learning-Modell, das das Spielerverhalten im Spielverlauf lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt – damit die Plattform die jeweils passende Bindungsstrategie einsetzen kann.
Eigener LLM-Chatbot mit Dokumentquellen für eine Beratungsfirma
Eigenes LLM keine Abhängigkeit von LLM-Diensten Dritter
Ein privater, gehosteter Chatbot auf Basis eines maßgeschneiderten Large Language Models. Er liefert einem Beratungsunternehmen Antworten mit Quellenangaben – bei voller Kontrolle über die eigenen Daten.
Tablettenerkennung und -zählung für einen Healthcare-Technologieanbieter
99,9 % Precision, Recall und F1 über alle Vorhersagen
Ein Computer-Vision-System, das pharmazeutische Tabletten anhand des National Drug Code (NDC) auf Fotos identifiziert, klassifiziert und zählt – und damit das fehleranfällige manuelle Zählen ersetzt.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
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Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz Deutschland 2026 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026 · Clutch -
Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026 · Clutch -
Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026 · Clutch -
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Warum externe Unterstützung beim Aufbau eines Data-Science-Teams?
Qualifizierte Data Scientists sind knapp. Wer sie gut einstellen will, muss den Markt, die branchenüblichen Tools und Methoden kennen und wissen, wie sich Schlüsselkompetenzen prüfen lassen. Unsere Data Scientists bringen dieses Wissen in Ihren Recruiting-Prozess ein.
Welche Teile des Prozesses übernehmen Sie?
Bei Bedarf alle: Strategie für den Datenbereich, Planung und Anforderungsprofile, Stellenbeschreibungen und Interviewaufgaben, Interviews und Bewertung der Kandidaten, kulturelle Passung und Onboarding. Sie können auch nur die Schritte wählen, bei denen Sie Unterstützung brauchen.
Helfen Sie auch beim Ausbau eines bestehenden Teams?
Ja. Wir helfen Unternehmen, ein bestehendes Team schnell zu vergrößern, und ebenso beim Aufbau eines Data-Science-Teams von null.
Wie bewerten Sie Kandidaten?
Mit Interviewaufgaben, die auf die jeweilige Rolle zugeschnitten sind, strukturierten Interviews und einer Bewertung der Leistung jedes Kandidaten, kombiniert mit einer Prüfung der kulturellen Passung.
Helfen Sie bei der Entscheidung, welche Rollen wir brauchen?
Ja. Wir helfen, Ihre KI-Ressourcen zu strukturieren, Rollen und Prozesse zu definieren und Anforderungsprofile festzulegen, basierend auf der Data-Science- und KI-Arbeit, die Ihr Team leisten wird.
Projekt starten
Sagen Sie uns, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.