Die 4-stufige Vetting-Checkliste für KI-Engineers

Eine druckbare, vierstufige Checkliste zum Prüfen von KI-Engineers: Evidenz, Arbeitsprobe, Systemtiefe und Team-Fit.

Elena Voss·Head of AI Delivery, Aiporate··6 Min. Lesezeit·Share on XLinkedIn

Das Wichtigste in Kürze

  • Vier Stufen: Evidenz-Screen, Arbeitsprobe, Systemtiefe, Team-Fit-Probelauf, in dieser Reihenfolge.
  • Jede Stufe hat explizite Bestehenskriterien; Mehrdeutigkeit ist die Stelle, an der schlechte Einstellungen durchkommen.
  • Die Arbeitsprobe trägt das meiste Signal, machen Sie sie realistisch, zeitlich begrenzt und nach Rubrik bewertet.
  • Der komplette Loop passt in 5-7 Tage; Tempo und Gründlichkeit stehen nicht im Widerspruch.
  • Dieselbe Checkliste funktioniert für Festanstellungen und Embedded Engineers gleichermaßen.

Prüfen Sie KI-Engineers in vier Stufen: einem Evidenz-Screen gelieferter Arbeit, einer realistischen Arbeitsprobe, einem Gespräch zur Systemtiefe und einem kurzen Team-Fit-Probelauf. In dieser Reihenfolge filtert jede Stufe günstig vor der nächsten, und der gesamte Loop passt in eine Woche, ohne die Messlatte zu senken.

Die vier Stufen

  1. 1Evidenz-Screen (30 Min., auf dem Papier): gelieferte KI-Arbeit in Produktion, keine Demos; konkrete Zahlen (Genauigkeit, Kosten, Latenz, Nutzer); klarer individueller Beitrag. Bestanden: mindestens ein System, das sie end-to-end verantwortet haben, mit Ergebnissen, die sie quantifizieren können.
  2. 2Arbeitsprobe (2-4 Stunden, zeitlich begrenzt): eine realistische Aufgabe in der Form Ihres Produkts, z. B. eine fehlschlagende RAG-Pipeline mit kleinem Eval-Set diagnostizieren und verbessern. Bewertung nach schriftlicher Rubrik: Diagnose vor Fixes, Messung, Codequalität, Kommunikation. Bestanden: eine vertretbare Verbesserung plus Belege, dass sie gemessen wurde.
  3. 3Systemtiefe (60-90 Min. Gespräch): eines ihrer früheren Systeme end-to-end durchgehen, Daten, Evals, Failure Modes, Kosten, was kaputtging und was sie geändert haben. Bohren Sie bei Trade-offs nach. Bestanden: spezifische, ehrliche, zahlenfeste Antworten; sie können „Ich weiß es nicht“ sagen und von dort aus argumentieren.
  4. 4Team-Fit-Probelauf (halber Tag bis 5 Tage): Pairing an echter Arbeit mit dem Pod, dem sie beitreten würden, ein PR-Review, ein kleines Feature planen. Bestanden: Der Pod will sie zurück, die Kommunikation ist klar, und sie hinterlassen die Dinge besser dokumentiert, als sie sie vorgefunden haben.

Regeln, die die Checkliste ehrlich halten

  • Schreiben Sie die Bestehenskriterien, bevor Sie den Kandidaten treffen; passen Sie sie nie pro Person an.
  • Bezahlen Sie alles über 4 Stunden Kandidatenzeit hinaus, unbezahlte einwöchige „Tests“ selektieren auf die Verzweifelten, nicht die Besten.
  • Lassen Sie den arbeitenden Pod die Probe bewerten, nicht nur den Hiring Manager.
  • Entscheiden Sie binnen 48 Stunden nach der letzten Stufe; ein großartiger Vetting-Loop wird durch ein langsames Ja verschwendet.
  • Verfolgen Sie die Ergebnisse: Prüfen Sie die Rubrik quartalsweise daran, wie sich Einstellungen tatsächlich bewährt haben.

Häufige Fragen

Wie prüft man einen KI-Engineer?

In vier Stufen: nach Evidenz gelieferter Produktions-KI-Arbeit screenen, eine 2-4-stündige realistische Arbeitsprobe nach Rubrik bewerten, eines ihrer früheren Systeme in der Tiefe durchgehen, dann ein kurzer Pairing-Probelauf mit dem Team. Jede Stufe hat explizite Bestehenskriterien.

Wie lange sollte das Vetting dauern?

Der volle vierstufige Loop passt in 5-7 Tage. Gründlichkeit kommt aus der Qualität von Arbeitsprobe und Kriterien, nicht aus dem Dehnen des Kalenders, und langsame Loops verlieren die stärksten Kandidaten.

Sollten Arbeitsproben bezahlt werden?

Begrenzen Sie unbezahlte Übungen auf etwa 4 Stunden und bezahlen Sie alles darüber hinaus, einschließlich Probeläufen. Bezahlte Proben erweitern Ihren Pool um gefragte Engineers, die keine Woche Gratisarbeit leisten, genau die Menschen, die Sie wollen.

Elena Voss

Head of AI Delivery, Aiporate

Elena baut und integriert seit 12 Jahren KI- und Datenteams in B2B-SaaS-Unternehmen, vom ersten Pilot bis zur unternehmensweiten Plattform. Bei Aiporate verantwortet sie, wie Forward-Deployed-Talente gematcht, onboardet und in Produktion gebracht werden.

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