# Koneoppimisen suorahaku KiTalent - URL: https://kitalent.com/fi/ai-technology-and-digital-infrastructure-recruitment/artificial-intelligence-recruitment/machine-learning-recruitment - Language: fi - Family: recruitment_niche - Description: Varmista organisaatiosi kilpailuetu tekoälyn aikakaudella rekrytoimalla koneoppimisen, MLOps-arkkitehtuurin ja vaatimustenmukaisuuden huippuosaajat Suomen markkinoilta. ## Page Content Etusivu Tekoälyn, teknologian ja digitaalisen infrastruktuurin johdon suorahaku Tekoälyalan suorahaku Koneoppimisen suorahaku Erityisala Koneoppimisen suorahaku Varmista organisaatiosi kilpailuetu tekoälyn aikakaudella rekrytoimalla koneoppimisen, MLOps-arkkitehtuurin ja vaatimustenmukaisuuden huippuosaajat Suomen markkinoilta. Koneoppimisinsinöörien (Machine Learning Engineer) suorahaku ja rekrytointi Soveltava ML ML Engineering Manager ML-kehitys ML Platform Engineer ML-alusta Head of Machine Learning ML-johto Keskustele toimeksiannosta Näin työskentelemme 56 maata Kansainvälinen kattavuus 4 alueellista keskusta Rajaton toimintamalli 8 esimerkkiurapolkua Rekrytoimme Suorahaku Hakutapa Markkinatieto Markkinatieto Käytännönläheinen näkymä tähän erityisalaan vaikuttaviin rekrytointisignaaleihin, roolikysyntään ja erikoistuneeseen markkinakontekstiin. Koneoppimisen työmarkkina on siirtynyt kokeilukulttuurista tuotantokriittisten ja skaalautuvien järjestelmien aikakauteen. Vuosien 2026–2030 näkymää määrittää siirtymä kohti autonomisia agenttitekoälyn ratkaisuja, edistynyttä kononäköä ja tiukentuvaa sääntely-ympäristöä. Organisaatiot vaativat nyt uudenlaista hybridi-osaamista, jossa yhdistyvät syvä tekninen ymmärrys, liiketoimintaosaaminen ja kyky navigoida monimutkaistuvassa vaatimustenmukaisuuden kentässä. Erityisesti teollisuuden prosessioptimointi, energiasektorin vihreä siirtymä ja julkisen hallinnon digitalisaatio ajavat koneoppimisen ratkaisujen kysyntää Suomen markkinoilla. Sääntely on noussut yhdeksi merkittävimmistä teknisen rekrytoinnin ajureista. EU:n tekoälyasetuksen (AI Act) voimaantulo ja sen kansallinen toimeenpano, jota koordinoi Traficom yhteistyössä tietosuojavaltuutetun kanssa, on luonut välittömän tarpeen vaatimustenmukaisuuteen ja riskienhallintaan erikoistuneille asiantuntijoille. Korkeariskisten tekoälyjärjestelmien velvoitteiden astuessa voimaan elokuussa 2026, yritykset kilpailevat kiivaasti osaajista, jotka kykenevät auditoimaan malleja ja varmistamaan niiden läpinäkyvyyden. Tämä on laajentanut perinteisten koneoppimisinsinöörien roolia kohti tekoälyn hallintomalleja ja eettistä arviointia. Suomen koneoppimisen ekosysteemi on monimuotoinen, koostuen kansainvälisistä teknologiayhtiöistä, erikoistuneista ohjelmistotaloista sekä perinteisen teollisuuden edelläkävijöistä. Kysyntä kohdistuu erityisesti MLOps-arkkitehteihin, tekoälyn turvallisuuden asiantuntijoihin ja generatiivisen tekoälyn soveltajiin. Vaikka Aalto-yliopiston ja FCAI-tutkimusyhteisön kaltaiset instituutiot tuottavat korkeatasoista akateemista osaamista, markkinoilla vallitsee krooninen pula kokeneista senioritason johtajista ja arkkitehdeistä, jotka ymmärtävät sekä tekoälyinfrastruktuurin vaatimukset että liiketoiminnan strategiset tavoitteet. Maantieteellisesti markkina on vahvasti keskittynyt Helsingin seudulle, joka vetää puoleensa valtaosan alan investoinneista ja kansainvälisistä osaajista. Tampere, Turku ja Oulu muodostavat tärkeitä toissijaisia keskittymiä, joissa korostuvat erityisesti teollisuuden ja terveysteknologian sovellukset. Palkkataso on noussut osaajapulan myötä: keskitason asiantuntijoiden peruspalkat asettuvat tyypillisesti 65 000–90 000 euron välille, kun taas kokeneiden tekoälyarkkitehtien ja tutkimuspäälliköiden kokonaiskompensaatio ylittää säännöllisesti 100 000 euron rajan. Palkka-avoimuusdirektiivin myötä organisaatioiden on kyettävä viestimään palkitsemismalleistaan yhä läpinäkyvämmin houkutellakseen alan parhaita kykyjä. Menestys koneoppimisen rekrytoinnissa edellyttää reaktiivisen palkkaamisen korvaamista ennakoivalla kykystrategialla. Yritysten on kyettävä tunnistamaan ne poikkitieteelliset osaajat, jotka pystyvät viemään tekoälyhankkeet laboratoriosta tuotantoon sääntelyä noudattaen. Ymmärtämällä kuinka palkata oikeat asiantuntijat ja tutustumalla alan uusimpiin rekrytointitrendeihin, organisaatiot voivat rakentaa kestäviä tiimejä, jotka varmistavat teknologisen kilpailukyvyn pitkälle 2030-luvulle. Yritysjohdolle tämä tarkoittaa, että seuraajasuunnittelu, sisäisen osaamisen vahvistaminen ja kokeneiden johtajien harkittu houkuttelu on nivottava yhdeksi johdonmukaiseksi ohjelmaksi vuoteen 2030 asti. Samalla päätöksenteossa korostuvat selkeä vastuunjako, ennakoiva kapasiteettisuunnittelu ja kyky muuttaa markkinamuutokset konkreettisiksi rekrytointi- ja johtamistoimiksi. Hallituksille ja johtoryhmille tämä merkitsee käytännössä tiiviimpää yhteistyötä liiketoiminnan, operaatioiden, riskienhallinnan ja osaajasuunnittelun välillä koko investointisyklin ajan. Kun organisaatioilla on selkeämpi näkemys tulevista kyvykkyystarpeista, myös kriittisten johtajarekrytointien ajoitus, vastuunjako ja perehdytys voidaan suunnitella huomattavasti tarkemmin. Monissa yrityksissä korostuu nyt tarve johtajille, jotka pystyvät yhdistämään kaupallisen harkinnan, operatiivisen kurinalaisuuden ja käytännön muutoksenhallinnan samaan toimintamalliin. Soveltava ML Edustavat roolit: Koneoppimisinsinöörien (Machine Learning Engineer) suorahaku ja rekrytointi, Applied Scientist ML, and Recommendation Systems Engineer ja 1 muuta. ML-kehitys Edustavat roolit: ML Engineering Manager. ML-alusta Edustavat roolit: ML Platform Engineer. ML-johto Edustavat roolit: Head of Machine Learning and Director of ML. Edustavat toimeksiannot Roolit, joihin sijoitamme Nopea katsaus tähän markkinaan liittyviin toimeksiantoihin ja erikoistuneisiin hakuihin. Machine Learning Engineer Recruitment Urapolut Urapolut Tähän erikoisalaan liittyvät edustavat roolisivut ja toimeksiannot. Urapolku Koneoppimisinsinöörien (Machine Learning Engineer) suorahaku ja rekrytointi Edustava Soveltava ML -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Tutustu rooliin Urapolku Applied Scientist ML Edustava Soveltava ML -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Urapolku Head of Machine Learning Edustava ML-johto -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Urapolku ML Engineering Manager Edustava ML-kehitys -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Urapolku Recommendation Systems Engineer Edustava Soveltava ML -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Urapolku Forecasting Scientist Edustava Soveltava ML -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Urapolku ML Platform Engineer Edustava ML-alusta -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Urapolku Director of ML Edustava ML-johto -toimeksianto Koneoppimisen suorahaku -klusterissa. Viereiset markkinat Viereiset erityisalat Lähimarkkinat, joilla on päällekkäisyyttä osaajapooleissa, työnantajakysynnässä tai rekrytointisignaaleissa. Generatiivisen tekoälyn suorahaku Viereiset markkinat Generatiivisen tekoälyn suorahaku Markkinatietoa, roolikattavuutta, palkkakontekstia ja rekrytointiohjeita kohteeseen Generatiivisen tekoälyn suorahaku. Tutustu erityisalaan Tekoälyinfrastruktuurin rekrytointi Viereiset markkinat Tekoälyinfrastruktuurin rekrytointi Markkinatietoa, roolikattavuutta, palkkakontekstia ja rekrytointiohjeita kohteeseen Tekoälyinfrastruktuurin rekrytointi. Tutustu erityisalaan Agenttipohjaisen tekoälyn suorahaku Viereiset markkinat Agenttipohjaisen tekoälyn suorahaku Markkinatietoa, roolikattavuutta, palkkakontekstia ja rekrytointiohjeita kohteeseen Agenttipohjaisen tekoälyn suorahaku. Tutustu erityisalaan Tietokonenäön suorahaku Viereiset markkinat Tietokonenäön suorahaku Markkinatietoa, roolikattavuutta, palkkakontekstia ja rekrytointiohjeita kohteeseen Tietokonenäön suorahaku. Tutustu erityisalaan Kaupallinen tiheys Yhteydet kaupunkeihin Aiheeseen liittyvät maantieteelliset sivut, joilla tällä markkinalla on todellista kaupallista keskittymää tai ehdokastiheyttä. San Francisco California Kaupallinen tiheys San Francisco California Aiheeseen liittyvä sijaintikattavuus ja paikallinen markkinakonteksti. London UK Kaupallinen tiheys London UK Aiheeseen liittyvä sijaintikattavuus ja paikallinen markkinakonteksti. Berlin Germany Kaupallinen tiheys Berlin Germany Aiheeseen liittyvä sijaintikattavuus ja paikallinen markkinakonteksti. Beijing China Kaupallinen tiheys Beijing China Aiheeseen liittyvä sijaintikattavuus ja paikallinen markkinakonteksti. Toronto Canada Kaupallinen tiheys Toronto Canada Aiheeseen liittyvä sijaintikattavuus ja paikallinen markkinakonteksti. Bengaluru Karnataka India Kaupallinen tiheys Bengaluru Karnataka India Aiheeseen liittyvä sijaintikattavuus ja paikallinen markkinakonteksti. Varmista organisaatiosi tekoälykyvykkyys Koneoppimisen strateginen hyödyntäminen edellyttää oikeanlaista johtajuutta ja syväosaamista. Autamme rakentamaan kilpailuetua tukevan asiantuntijatiimin hyödyntäen asiantuntevaa suorahakuprosessiamme ja syvällistä ymmärrystämme tekoälyteknologian markkinasta. Keskustele toimeksiannosta Näin työskentelemme Käytännön kysymykset Usein kysytyt kysymykset Miten EU:n tekoälyasetus vaikuttaa koneoppimisen asiantuntijoiden rekrytointiin Suomessa? Asetus on luonut merkittävän kysynnän vaatimustenmukaisuuteen (AI compliance), riskienhallintaan ja mallien auditointiin erikoistuneille ammattilaisille. Erityisesti korkeariskisten järjestelmien vaatimukset pakottavat yritykset palkkaamaan osaajia, jotka ymmärtävät sekä teknisen koneoppimisen että juridisen dokumentoinnin vaatimukset. Mitkä ovat kysytyimmät koneoppimisen roolit vuosina 2026–2030? Markkinoilla korostuvat erityisesti MLOps-arkkitehdit, generatiivisen tekoälyn soveltajat, tekoälyn turvallisuudesta vastaavat asiantuntijat (AI safety) sekä kokeneet tekoälyjohtajat (Chief AI Officer), jotka kykenevät viemään ratkaisut kokeiluasteelta skaalautuvaan tuotantoon. Miten koneoppimisen asiantuntijoiden palkkataso on kehittynyt Suomessa? Osaajapula on nostanut palkkoja merkittävästi. Kokeneiden tekoälyarkkitehtien ja tutkimuspäälliköiden ansiotaso ylittää usein 100 000 euroa vuodessa. Lisäksi EU:n palkka-avoimuusdirektiivi pakottaa yritykset viestimään kokonaiskompensaatiosta, mukaan lukien bonukset ja mahdolliset osakekannustimet, yhä läpinäkyvämmin. Miten koneoppimisen osaajat sijoittuvat maantieteellisesti Suomessa? Helsingin seutu on ylivoimaisesti suurin keskittymä, jonne sijoittuvat suurimmat teknologiayhtiöt ja kansainväliset toiminnot. Tampere, Turku ja Oulu muodostavat vahvoja alueellisia ekosysteemejä, joissa korostuvat erityisesti teollisuuden, terveysteknologian ja tietoliikenteen koneoppimissovellukset. Miksi kokeneista koneoppimisen osaajista on jatkuva pula? Vaikka suomalaiset yliopistot tuottavat korkeatasoista akateemista osaamista, yritykset etsivät yhä enemmän senioritason asiantuntijoita, joilla on näyttöä tuotantokriittisten järjestelmien rakentamisesta. Lisäksi vaatimus teknisen, liiketoiminnallisen ja eettisen osaamisen yhdistämisestä kaventaa sopivien ehdokkaiden joukkoa. Miten organisaation tulisi rakentaa koneoppimisen rekrytointistrategiansa? Menestyksekäs strategia edellyttää siirtymistä yksittäisten teknisten roolien täyttämisestä kokonaisvaltaiseen tiiminrakennukseen. On tärkeää panostaa työnantajamielikuvaan, tarjota selkeitä urapolkuja ja hyödyntää kohdennettua suorahakua erityisesti kriittisten johtotason ja senioriarkkitehtien positioiden täyttämisessä.