KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland
in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIFür Foundation Models, LLM-Bewertung, Reinforcement Learning und angewandte Machine-Learning-Forschung brauchen Sie Menschen, die Theorie in funktionierende Prototypen umsetzen können. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
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Daniel Fenge
Letzte Position:
KI-Forscherin & LLM-Evaluation – Conventional Paradigm Test (CPT) bei Privat
Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung
Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.
Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.
Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren
Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.
Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review
Heena Patel
Letzte Position:
Retirement Spend & Tax Optimizer Agentic AI App (Vibe Coding) bei Persönliches Projekt
Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung
- Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
- Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM Research Scientist bei BYO Inc.
- Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
- Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
- Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
- Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
- Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
- Halluzinationen erkennen
- Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Florian Dietz
Letzte Position:
Wissenschaftler bei MATS
- Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Modellebewertung, mit der LLMs einander auf Ausrichtungsprobleme prüfen können
- Umsetzung eines RAG-Systems mit iterativer Kreuzprüfung für verlässliche Ergebnisse
- Automatisierte Erstellung schriftlicher Zusammenfassungen und Hypothesen zur Unterstützung schneller Iterationen und Hypothesentests
Fares Kallel
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision bei Iris-Sensing GmbH
- Entwicklung und Implementierung einer Echtzeit-Wahrnehmungspipeline mit YOLOv7 auf Time-of-Flight-(ToF)-Sensordaten, die Live-Streaming, Inferenz und On-Frame-Visualisierung zur Passagiererkennung ermöglicht.
- Feintuning und Bewertung mehrerer State-of-the-Art-Monokular-Tiefenschätzmodelle für die automatische Passagierzählung (APC) sowie Entwicklung eines hybriden Tiefenmodells, das die Tiefengenauigkeit in anspruchsvollen Szenenbereichen verbesserte.
- Nachgewiesen, dass modellbasierte Tiefenkarten die Rohsensortiefe für APC-Aufgaben in mehreren Datensätzen übertreffen und so zu messbaren Verringerungen der Zählfehler beitragen.
Niowsha Fatemi
Letzte Position:
Forschungsassistent für Maschinelles Lernen (HiWi) bei DIGIT
- MAVAE/VAE-Modelle in PyTorch trainieren und optimieren, um Anomalien in multivariaten Zeitreihendaten von Sensoren zu erkennen.
- Vorverarbeitungs-Workflows und Evaluations-Pipelines entwerfen, um Modellgenauigkeit und Robustheit zu verbessern.
- Performance von MAVAE im Vergleich zu statistischen Basisansätzen und Deep-Learning-Methoden benchmarken und vergleichende Erkenntnisse präsentieren.
- Mit Forschungsbetreuern zusammenarbeiten, um Hypothesen zu verfeinern und experimentelle Ergebnisse in einsatzfähige Forschungsergebnisse zu überführen.
Sabrine Krichen
Letzte Position:
Teamleiter bei InstaDeep
- Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.
Marcel Meyer
Letzte Position:
Cloud-Architekt, Senior Solution Architekt, Senior Software Engineer bei Zuordnung von KPIs für die Service-Landschaft zur Erfassung und Analyse der Kosten pro Nutzer
- Technologien: GoLang, JavaScript, TypeScript, AWS, Terraform, Git
- Konzeption der AWS-Infrastruktur und vorhandener Dienste
- Analyse der IAM-Konten und -Rollen
- Einrichtung von Cost Explorer und CloudWatch-Monitoring
- Einrichtung der Persistenz gesammelter Daten in DynamoDB und S3
- Reporting und Kostenberechnung
- Konzeption der Terraform-Bereitstellung
Ege Paksoy
Letzte Position:
KI-Forschungspartner bei NPO
- Mitarbeit am Karakutu-Projekt und Entwicklung KI-gestützter Tools zur Analyse von Nachrichten in der Türkei.
- Unterstützung beim Web Scraping, Anwendung von NER zur Extraktion von Entitäten und Erstellung interaktiver Filteroberflächen (Vue.js, Plotly.js) für die Suche nach Entitäten und Standorten.
- Durchführung von Sentiment- und Content-Shift-Analysen, um redaktionelle Einflüsse in bearbeiteten Nachrichtenartikeln zu erkennen.
Spoorthy Siddannaiah
Letzte Position:
Forschungsingenieur für Machine Learning bei Fraunhofer EMFT
- Entwickelte End-to-End-Pipelines für prädiktive Modellierung von Sensordaten und verbesserte die Genauigkeit der Schätzung der Restlebensdauer (RUL) um 15%
- Entwickelte einen Active-Learning-Workflow mit Unsicherheits-Sampling, was die manuelle Kennzeichnung um 30% verringerte
- Verwendete MLflow für Experiment-Tracking, Hyperparameter-Protokollierung und Modellversionierung, um reproduzierbare Trainingspipelines zu gewährleisten
- Setzte CI/CD-Tools (Jenkins, GitHub Actions) ein, um Deployment-Prozesse zu automatisieren und die Modell-Release-Zyklen zu verkürzen
Timon Höfer
Letzte Position:
Product Owner & AI Research Scientist bei Porsche Digital
Vom PoC bis zur Produktion!
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
KI-Forschungswissenschaftler – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Automotive
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
91%
Doktortitel
36%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze für KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Rolle
Forschung, die ankommt
Ein KI-Forschungswissenschaftler macht aus offenen Fragen testbare Ideen und nutzbare Modelle. Er oder sie arbeitet an Problemdefinition, Literaturrecherche, Experimentdesign, Modelltraining und Bewertung. In Freelance-Projekten unterstützen sie oft Teams, die frisches Forschungsdenken brauchen, ohne einen festen Spezialisten einzustellen.
Typische Ergebnisse
- Forschungspläne mit klaren Hypothesen und Erfolgskriterien
- Prototyp-Modelle und Baseline-Vergleiche
- Evaluations-Setups für Genauigkeit, Robustheit und Fehleranalyse
- Experimentberichte mit Ergebnissen und Empfehlungen für die nächsten Schritte
- Reproduzierbare Notebooks, Skripte und saubere Dokumentation
Fähigkeiten und Tools
Starke KI-Forschungswissenschaftler verbinden wissenschaftliches Arbeiten mit soliden Engineering-Gewohnheiten. Sie arbeiten meist mit Python, PyTorch, TensorFlow, JAX, NumPy und Tools für Experiment-Tracking, und sie wissen, wie man Papers kritisch liest und Methoden an reale Daten anpasst.
Je nach Projekt kennen sie sich mit Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning oder multimodalen Systemen aus. Gute Kommunikation ist genauso wichtig wie technische Tiefe, denn Forschung hilft nur, wenn Produkt-, Daten- und Engineering-Teams daraus handeln können.
Wann Unternehmen jemanden holen
Freelance KI-Forschungswissenschaftler passen gut, wenn ein Team schnelle Unterstützung für eine neue Modellidee, einen kurzen Research-Spike, eine Benchmark-Studie oder Hilfe beim Vergleich mehrerer Ansätze braucht. Sie sind auch nützlich, wenn interne Teams zwar starke Engineering-Kapazitäten haben, aber für eine konkrete Herausforderung fortgeschrittenen Forschungsinput benötigen.
In Deutschland werden sie oft in Projekten aus Fertigung, Mobilität, Health Tech, Fintech und Enterprise Software eingebunden, wo Datenqualität, Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit wichtig sind. Zusammenarbeit aus der Ferne ist üblich, aber Workshops vor Ort können helfen, wenn das Daten-Setup sensibel ist oder das Problem noch nicht klar definiert ist.
Was starke Experten gut machen
Ein starker KI-Forschungswissenschaftler liefert nicht nur ein vielversprechendes Ergebnis. Er oder sie macht die Arbeit reproduzierbar, erklärt Abwägungen klar und trennt in den Daten Signal von Rauschen.
- Methoden wählen, die zum Geschäftsproblem passen, nicht nur zum neuesten Paper
- Faire Experimente und ehrliche Vergleiche aufsetzen
- Datenprobleme, Leakage und schwache Annahmen früh erkennen
- Forschungsergebnisse in praktische nächste Schritte übersetzen
- Gut mit ML-Engineers, Product Managern und Fachexperten zusammenarbeiten
Unterschied zu verwandten Rollen
Unternehmen suchen manchmal nach einem KI-Forschungswissenschaftler unter Titeln wie Machine-Learning-Scientist, Applied Scientist oder Research Engineer. Der Unterschied liegt meist im Fokus: Ein Research Engineer ist stärker in der Umsetzung, während ein KI-Forschungswissenschaftler mehr Zeit mit neuen Methoden, Experimenten und wissenschaftlichem Denken verbringt.
Für Freelance-Arbeit ist dieser Unterschied wichtig. Wenn Sie nur jemanden brauchen, der Produktions-Pipelines baut, reicht oft ein reiner Engineer. Wenn Sie eine neue Vorgehensweise testen, eine Hypothese validieren oder das aktuelle Modelldesign hinterfragen wollen, ist ein forschungsorientiertes Profil die bessere Wahl.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über KI-Forschungswissenschaftler wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Ein KI-Forschungswissenschaftler definiert die Forschungsfrage, schaut sich relevante Arbeiten an und entwirft Experimente, die darauf eine Antwort geben können. Zur Arbeit gehören meist das Prototyping von Modellen, Vergleiche durchführen, Fehler analysieren und dokumentieren, was als Nächstes passieren sollte. In der Praxis liegt diese Rolle zwischen wissenschaftlicher Forschung und angewandtem Machine Learning.
Achten Sie auf starke Python-Kenntnisse, solides Wissen im Machine Learning und echte Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder JAX. Die besten Kandidaten können außerdem Forschungs-Abwägungen erklären, reproduzierbare Experimente bauen und mit unordentlichen Daten arbeiten. Fachliches Domänenwissen ist ein Plus, wenn das Problem sehr spezialisiert ist.
Ein Machine-Learning-Engineer konzentriert sich meist stärker auf Produktionssysteme, Deployment und Modellzuverlässigkeit in Live-Umgebungen. Ein Research Engineer unterstützt oft Experimente und Implementierung, leitet aber vielleicht nicht die Forschungsrichtung. Von einem KI-Forschungswissenschaftler erwartet man, dass er Hypothesen formuliert, Methoden vergleicht und bewertet, ob eine neue Idee es wert ist, weiterverfolgt zu werden.
Ein Freelancer ist oft die bessere Wahl, wenn der Bedarf auf eine bestimmte Forschungsherausforderung, einen temporären Engpass oder eine kurzfristige Evaluationsaufgabe ausgerichtet ist. So vermeiden Sie einen langen Einstellungsprozess, wenn das Team nur für eine Phase des Projekts Experteninput braucht. Das funktioniert auch gut, wenn internes Personal die Umsetzung übernimmt, nachdem die Forschungsrichtung feststeht.
Diese Rolle passt zu Foundation-Model-Anpassung, LLM-Bewertung, Computer-Vision-Forschung, Reinforcement-Learning-Experimenten und multimodalen Systemen. Sie hilft auch, wenn ein Unternehmen Benchmark-Design, Ablationsstudien oder einen sauberen Vergleich zwischen mehreren Modellideen braucht. Die besten Projekte haben eine klare Forschungsfrage und Zugang zu nutzbaren Daten.
Ja, Remote-Arbeit ist in dieser Rolle üblich, vor allem wenn das Daten- und Kollaborations-Setup bereits definiert ist. Für Teams in Deutschland reicht Englisch für technische Arbeit meist aus, auch wenn Deutsch in Workshops oder bei der engen Zusammenarbeit mit lokalen Business-Teams helfen kann. Vor-Ort-Termine sind vor allem für die frühe Problemdefinition und die Abstimmung mit Stakeholdern sinnvoll.
Qualität ist nicht nur ein gutes Ergebnis auf einem Datensatz. Ein starker Machine-Learning-Scientist zeigt reproduzierbare Experimente, klare Baselines, ehrliche Fehleranalyse und praktische Empfehlungen. Sie sollten außerdem saubere Dokumentation und die Fähigkeit erwarten, zu erklären, warum ein Ansatz einem anderen vorgezogen wurde.
Freelancer wollen das Forschungsziel verstehen, die verfügbaren Daten, den Zugang zu Fachexperten und wer bei Scope-Änderungen Entscheidungen trifft. Sie müssen auch wissen, ob die Aufgabe explorative Forschung, eine Benchmark-Studie oder Unterstützung für ein bestehendes Produktteam ist. Klare Erwartungen helfen einem Applied Scientist, schnell nützliche Ergebnisse zu liefern.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 824 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 91% mindestens einen Master-Abschluss und 36% einen Doktortitel.
Freelancer, die als KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland arbeiten, sind Bildung (73%), Informationstechnologie (IT) (73%) und Automotive (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI-Forschungswissenschaftler in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (100%) und Produktentwicklung (91%).
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
