Data Scientists in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KIBrauchst 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.
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Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
Haseeb Z.
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 A.
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.
Nino S.
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Ashwin P.
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 A.
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 M.
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.
Robin S.
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Meisam G.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Philipp G.
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Joseph Chris Adrian R.
Letzte Position:
Data Scientist II bei Amazon
- Mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um Anforderungen zu verstehen und den Projektumfang sowie Erfolgskriterien festzulegen
- Anpassungsfähigkeit bewiesen, indem ich mich schnell in einem komplexen, unklaren regulatorischen Umfeld eingearbeitet habe
- Umfassende wissenschaftliche Entwurfs-, Architektur-Review- und abschließende Methodendokumentation verfasst, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten
- Daten, die in Amazon Redshift und Amazon S3 gespeichert waren, mit SQL gesammelt
- Explorative Datenanalyse und Feature-Engineering mit Python (matplotlib und seaborn), PySpark und Amazon EMR durchgeführt
- Maschinelle Lernmodelle entwickelt und validiert, um Optimierung, Zeitreihenprognosen, Anomalieerkennung und Klassifikation zu ermöglichen
- Maschinelle Lernmodelle mit Python-Bibliotheken wie scikit-learn, numpy und pandas entwickelt
- Das Machine-Learning-Modell mit der AWS-Cloud-Plattform (MLOps), insbesondere AWS SageMaker, bereitgestellt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Data Scientists – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
9 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
6 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
64% (Deutschland: 84%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 37%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bulgarisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
73% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Berlin 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 Data Scientists in Berlin
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 16 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Scientists Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Bildung (45%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Lebensmittel und Getränke (27%)
- Gesundheitswesen (27%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (27%)
- Automotive (18%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
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.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Scientists am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
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 71 €, was einem Tagessatz von etwa 568 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, haben im Durchschnitt 9 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, sind Englisch (91%), Deutsch (82%) und Bulgarisch (9%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Professionelle Dienstleistungen (55%) und Bildung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Data Scientists in Berlin arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (91%) und Produktentwicklung (82%).
FRATCH Data Scientists Hauptstandorte
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Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
