Finde in wenigen Minuten die passenden Data Scientists in Berlin aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI
Brauchst du Unterstützung bei Machine-Learning-Modellen, statistischer Analyse, Python- und SQL-Pipelines oder Produktanalysen? Arbeite mit freiberuflichen Data Scientists zusammen, die unübersichtliche Daten in Entscheidungen, Vorhersagen und klare Ergebnisse verwandeln. Schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Über die Rolle
Was sie machen
Data Scientists verwandeln rohe Daten in Antworten, Modelle und Entscheidungen. Sie arbeiten an Prognosen, Klassifikation, Segmentierung, Experimenten und Analysen, die Produkt-, Marketing-, Finanz- oder Operations-Teams unterstützen. In vielen Projekten definieren sie auch die Fragestellung, bereinigen die Daten und erklären, was die Ergebnisse fürs Unternehmen bedeuten.
Typische Ergebnisse
- Explorative Analysen und Prüfungen der Datenqualität
- Prognosemodelle und Baseline-Vergleiche
- Experimentdesign und Auswertung der Ergebnisse
- Feature-Sets und wiederverwendbare Notebooks
- Dashboards, Reports und klare Zusammenfassungen für Stakeholder
- Unterstützung bei der Übergabe des Modells an Engineering oder MLOps
Kernkompetenzen
Ein starker Data Scientist verbindet Statistik, Coding und ein gutes Verständnis fürs Geschäft. Python und SQL sind Standard. Dazu kommen pandas, scikit-learn, NumPy und oft Arbeit in Jupyter oder Databricks auf Notebook-Basis. Je nach Projekt nutzen sie auch TensorFlow, PyTorch, Spark, dbt oder Cloud-Tools in AWS, Azure oder GCP.
Am wichtigsten ist nicht nur das Erstellen von Modellen. Entscheidend ist, die richtige Methode zu wählen, Annahmen zu prüfen, Leakage zu vermeiden und die Ergebnisse auch für nicht-technische Teams verständlich zu machen.
Wann Unternehmen sie hinzuziehen
Freiberufliche Data Scientists sind nützlich, wenn ein Team gezielte Hilfe für ein konkretes Problem braucht, zum Beispiel bei Churn Prediction, Nachfrageprognosen, Pricing, Empfehlungslogik oder KPI-Analysen. Sie helfen auch, wenn interne Teams keine Zeit für eine tiefere Analyse haben oder wenn vor einem größeren Data-Projekt erst ein externer Blick sinnvoll ist.
In Berlin passt das oft gut für Start-ups, Scale-ups, Agenturen und Produktteams, die flexible Unterstützung ohne langen Einstellungsprozess wollen. Remote-Arbeit ist üblich, aber Workshops vor Ort können am Anfang eines Projekts helfen oder wenn der Datenzugriff sensibel ist.
Was starke Experten mitbringen
- Eine klare Methode, um Geschäftsfragen in überprüfbare Hypothesen zu übersetzen
- Saubere, reproduzierbare Analysen und gut strukturierter Code
- Sorgfältiger Umgang mit fehlenden Daten, Bias und Modellvalidierung
- Starke Kommunikation mit Produkt-, Engineering- und Business-Teams
- Fokus auf Wirkung, nicht nur auf technische Genauigkeit
Die besten Data Scientists können zwischen explorativer Arbeit, Modellaufbau und Kommunikation mit Stakeholdern wechseln, ohne den roten Faden zu verlieren. Sie wissen, wann ein einfaches Modell reicht und wann ein fortgeschrittener Ansatz sinnvoll ist.
Ähnliche Titel
Suchen nach dieser Rolle beinhalten oft Data Analyst, Machine Learning Engineer oder ML Specialist. Die Überschneidung ist real, aber der Fokus ist unterschiedlich. Ein Data Analyst legt meist mehr Wert auf Reporting und beschreibende Erkenntnisse. Ein Machine Learning Engineer konzentriert sich stärker auf produktive Systeme. Ein freiberuflicher Data Scientist liegt zwischen beiden, wenn das Projekt Analyse, Modellierung und praktische Umsetzung in einer Rolle braucht.
Lerne FRATCH Data Scientists kennen
Haseeb Zahid
Senior AI Engineer | LLM Engineer | ML Engineer
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Muzamal Ali
Data Scientist | KI-Ingenieur
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Ashwin Parthasarathy
Datenwissenschaftler
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Sara Ali
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Datenwissenschaftler
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Datenwissenschaftler bei National Center of Robotics and Automation - Condition Monitoring Lab
- Entwickelte ASR- und TSR-basierte Sprachverarbeitungspipelines auf AWS, die effiziente Merkmalsextraktion und skalierbare Bereitstellung für Sprach- und Textanalysen ermöglichen.
- Entwickelte ein multimodales System zur Erkennung von Sprachemotionen, das NLP und Deep Learning (Audio + Text) kombiniert, erreichte 98 % Genauigkeit und unterstützt Echtzeit-Inferenz in der Cloud.
- Entwarf und optimierte End-to-End-Workflows für Modelltraining und -evaluation mit AWS-Diensten (S3, EC2, Lambda), um Leistung, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
- Erstellte und implementierte interaktive, benutzerfreundliche Dashboards zur Datenvisualisierung und Generierung von Erkenntnissen, um Forschungsgruppen und Management bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
Sanu Mishra
Senior Analytics-Profi
Letzte Position:
Entscheidungswissenschaftler III bei Vinted GmbH
Aufbau eines FRT-(Full Resolution Time)-Datenprodukts in dbt und BigQuery mit einer MECE-Ticket-Lifecycle-Methodik, abgeleitet aus einem einheitlichen semantischen Mapping und einem geordneten Event-Stream.
Bereitstellung wiederverwendbarer Makros, modularer Modelle, automatisierter Unit-Tests und einer LookML-Metrikschicht, die von Process Improvements und Ops übernommen wurden.
Überarbeitung der FRT-Experimente mit quasi-experimentellen und Pre-Post-Kausalanalysen, um zu zeigen, dass eine langsamere Bearbeitung den GMV beeinflusst. Damit konnte von einer pauschalen 70 %-in-48 h-SLA zu problemspezifischen Zielen gewechselt werden und die analytische Grundlage für die Neugestaltung der SLA gelegt werden.
Philipp Großer
Machine-Learning-Ingenieur
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Meisam Ghafarlangroudi
Datenwissenschaftler
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Geeks Ltd
Geeks Ltd ist ein Unternehmen für Bildungstechnologie, das sich auf innovative Lösungen zum Sprachenlernen konzentriert. Sie haben die Mobile-App WordUp entwickelt, eine führende Plattform, um englischen Wortschatz durch KI-gestütztes, personalisiertes Lernen zu beherrschen.
- Setzte bei WordUp ein Large Language Model (LLM) ein, um den Wortschatzerwerb zu verbessern, indem es kontextbezogene Beispiele versteht und erzeugt und so personalisierte Lernerfahrungen optimiert
- Wandte Machine Learning an, um das Nutzerverhalten zu analysieren und Abwanderung vorherzusagen, erkannte dabei wichtige Engagement-Trends, die zu einer 15%igen Steigerung der Nutzerbindung und -zufriedenheit führten
- Entwarf und analysierte A/B-Experimente für neue App-Funktionen, um Auswirkungen auf Engagement und Bindung zu messen; lieferte umsetzbare Erkenntnisse, die die Nutzeraktivierung um 15% verbesserten
- Entwickelte ein Vorhersagemodell für den Customer Lifetime Value (CLTV), das durch gezielte Bindungsmaßnahmen eine 10%ige Steigerung des durchschnittlichen CLTV erreichte
- Entwickelte ein Bayessches Marketing-Mix-Modell zur Optimierung der Budgetverteilung über digitale und Offline-Kanäle, steigerte den ROI um 12%
- Entwarf und implementierte eine leistungsstarke Python-ETL-Pipeline, optimierte CPU- und I/O-Auslastung und vereinfachte die Datenbereinigung, was zu einer 30%igen Reduktion der Verarbeitungszeit führte
- Verringerte die Abbruchrate um 10%, indem ich das Nutzer-Onboarding-Verhalten analysierte und wichtige Abbruchpunkte identifizierte
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Data Scientists – Statistiken
Typische Erfahrung
9 Jahre
Durchschnittliche Projektdauer
2,5 Jahre
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Lebensmittel und Getränke
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Malayalam
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
63%
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittssätze für Data Scientists & Seniority-Verteilung
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.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Häufig gestellte Fragen
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Ein Data Scientist nimmt sich meist ein Problem von der Frage bis zur Erkenntnis oder zum Modell vor. Das kann Datenbereinigung, explorative Analyse, Feature-Arbeit, Auswertung von Experimenten, Prognosen, Klassifikation und Reporting für Stakeholder umfassen. In vielen Projekten helfen sie auch dabei festzulegen, was überhaupt gemessen werden sollte, bevor die eigentliche Modellarbeit beginnt.
Ein Data Scientist geht meist stärker in Richtung Vorhersage, Segmentierung, Tests und Modellbewertung. Ein Data Analyst ist eher auf Reporting, Dashboards und beschreibende Trends fokussiert. Die Rollen überschneiden sich, aber der Scientist wird typischerweise dann geholt, wenn das Team statistische Tiefe oder Machine-Learning-Unterstützung braucht.
Ein Freelancer ist sinnvoll, wenn die Arbeit projektbasiert, dringend oder an ein klares Ergebnis gebunden ist. Ein Data Scientist wird oft genau dafür beauftragt, etwa für Modellentwicklung, Pricing-Arbeit, Churn-Analysen oder eine kurze Diagnosephase. Das ist auch hilfreich, wenn du erst Spezialwissen brauchst, bevor du entscheidest, ob daraus eine langfristige interne Rolle werden soll.
Ein starker Data Scientist sollte sicher mit Python, SQL, Statistik und Datenbereinigung umgehen können. Außerdem sollte er Modellvalidierung, Experimentdesign und das verständliche Erklären von Abwägungen beherrschen. Je nach Projekt können Erfahrung mit Cloud-Daten-Stacks oder Machine-Learning-Bibliotheken sehr wichtig sein.
Ja, die meisten Data Scientists können remote arbeiten, wenn der Datenzugriff und die Kommunikation gut geregelt sind. Für Berliner Teams kann ein hybrides Setup am Anfang eines Projekts helfen, besonders für Workshops mit Produkt-, Analytics- oder Engineering-Stakeholdern. Das beste Setup hängt von der Datensensibilität und davon ab, wie eng die Arbeit mit internen Systemen verbunden sein muss.
Ein Data Scientist arbeitet oft mit Python, SQL, Jupyter, pandas, scikit-learn und Analyse auf Notebook-Basis. Bei größerer oder stärker produktionsorientierter Arbeit können Spark, Databricks, Cloud-Daten-Tools und Machine-Learning-Frameworks Teil des Stacks sein. Die Methode sollte zur Fragestellung passen, nicht umgekehrt.
Achte auf klare Problemdefinition, sauberen Code und sorgfältige Validierung. Ein guter Data Scientist kann erklären, warum eine Methode gewählt wurde, wo die Grenzen liegen und wie das Ergebnis verwendet werden sollte. Starke Arbeit ist praktisch, reproduzierbar und für andere Teams gut übernehmbar.
In Berlin werden Data Scientists oft von Start-ups, E-Commerce-Teams, digitalen Produkten, Mobilitätsunternehmen und Agenturen mit komplexen Datenfragen beauftragt. Die Arbeit kann Kundenverhalten, Empfehlungslogik, Operationsplanung oder Produktexperimente abdecken. In jedem Fall ist der Hauptbedarf derselbe: Daten in Entscheidungen verwandeln, mit denen Teams etwas anfangen können.
Der durchschnittliche Stundensatz für Data Scientists in Berlin liegt bei 60 €, was einem Tagessatz von etwa 479 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 63% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, haben im Durchschnitt 9 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, sind Englisch (88%), Deutsch (75%) und Malayalam (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bildung (50%) und Lebensmittel und Getränke (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, sind Business Intelligence (88%), Informationstechnologie (IT) (88%) und Produktentwicklung (88%).
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
