Finden Sie in wenigen Minuten die perfekten Data Scientists in München aus 15.000 CVs – mit der Power von KI
Für Prognosen, Experimente und Machine-Learning-Arbeit brauchen Sie Menschen, die Daten in Entscheidungen und Modelle in etwas verwandeln können, das Teams nutzen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Über die Rolle
Was sie tun
Ein Data Scientist verwandelt unübersichtliche Daten in klare Antworten und nutzbare Modelle. Sie arbeiten über den gesamten Weg von der Problemdefinition bis zur Unterstützung beim Deployment, oft mit Data Analysts, Engineers, Produktteams und Stakeholdern aus dem Business.
- Die Fragestellung, Metrik und Erfolgskriterien definieren
- Datenquellen bereinigen, untersuchen und validieren
- Vorhersage-, Klassifikations- oder Clustering-Modelle bauen
- Hypothesen testen und Experimente entwerfen
- Ergebnisse in klarer Sprache erklären und Annahmen dokumentieren
Kernkompetenzen
Starke Data Scientists verbinden Statistik, Programmierung und kaufmännisches Denken. Sie müssen wissen, wann ein einfaches Modell ausreicht und wann tieferes Feature-Engineering, Tuning oder ein Experiment-Design nötig ist.
- Python und SQL für Analyse und Modellierung
- Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und kausales Denken
- Machine-Learning-Methoden für strukturierte und unstrukturierte Daten
- Datenvisualisierung und klare Kommunikation mit Stakeholdern
- Erfahrung mit Notebooks, Versionskontrolle und reproduzierbaren Workflows
Tools und Spezialisierungen
Zu den gängigen Tools gehören Python-Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, NumPy und PyTorch sowie SQL, Jupyter und Cloud-Daten-Stacks. Je nach Projekt kann sich ein Freelancer auf NLP, Prognosen, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung oder Kundensegmentierung konzentrieren.
In München werden sie oft in Projekte aus Automotive, Industrie, Versicherung und Software eingebunden, bei denen Datenqualität, Integration und Modell-Erklärbarkeit wichtig sind. Dazu kann Arbeit mit Sensordaten, Produktionsdaten oder kommerziellen Analysen gehören.
Wann Sie jemanden dazuholen sollten
Unternehmen engagieren freiberufliche Data Scientists, wenn ein Projekt gezieltes Fachwissen, zusätzliche Kapazität oder einen schnellen Start ohne lange Einstellungsprozesse braucht. Das ist häufig der Fall bei neuen Datenprodukten, Proofs of Concept, Modellprüfungen oder dringender Analysearbeit, die an eine Geschäftsentscheidung gekoppelt ist.
- Sie brauchen schnell ein Modell, das gebaut oder verbessert wird
- Ihr Team hat Daten, aber nicht genug Modellierungs-Tiefe
- Sie brauchen Hilfe bei der Validierung einer Methode, bevor Sie sie skalieren
- Sie möchten Unterstützung für eine bestimmte Domäne oder einen bestimmten Tool-Stack
Wie gute Arbeit aussieht
Ein starker Data Scientist stellt die richtigen Fragen, bevor er Code schreibt. Er hinterfragt schwache Daten, legt versteckte Annahmen offen und wählt Methoden, die zum Problem passen, statt ein komplexes Modell zu erzwingen.
Außerdem liefern sie Arbeit, die wiederverwendbar ist: saubere Notebooks, dokumentierte Pipelines, sinnvolle Feature-Logik und Ergebnisse, denen Stakeholder vertrauen können. Bei freiberuflicher Arbeit ist diese Zuverlässigkeit genauso wichtig wie technisches Können.
Zusammenarbeit mit Teams
Data Scientists arbeiten oft remote, aber Teams in München wünschen sich für Discovery, Übergabe oder die Abstimmung mit Produkt- und Fachexperten manchmal Workshops vor Ort. Ein klarer Zugang zu Daten, Tools und Entscheidungsträgern ist wichtiger als ein fester Schreibtisch.
Die besten Freelancer arbeiten gut mit Data Engineers, Analysts und Software-Teams zusammen. Sie wissen, wann sie übergeben, wann sie iterieren und wann ein Modell einfach bleiben sollte, damit das Business es wirklich nutzen kann.
Lerne FRATCH Data Scientists kennen
Philipp Grunert
Data Scientist und Data Engineer
Letzte Position:
Data Scientist & Data Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter durchgängiger Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen
Mirza Klimenta
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Christian Schulz
Datenwissenschaftler/KI-Ingenieur
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Valery Khamenya
AdTech-Ingenieur & Data Scientist
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Sebastian Dirndorfer
Datenwissenschaftler
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei CLADE GmbH
- Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
- Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
- Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen
Stephan Baier
Freiberuflicher Data Scientist
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Eyasu Habte
Datenwissenschaftler
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Deutsche Bundesbank
- Skripte für Web-Scraping entwickelt, um über 5000 Produktdaten von der Zalando-Website zu extrahieren und zu parsen.
- ETL-Prozesse mit Apache Spark in CDSW durchgeführt, die Daten in das Hadoop-Ökosystem (HDFS) geladen und mit Hive sowie Impala verwaltet.
- Machine-Learning-Algorithmen implementiert und eine Genauigkeit von 85–90 % bei der mehrklassigen Produktklassifikation erzielt.
- Produkt- und Preisdaten von Zalando in Dashboards mit Otto und Takko integriert, um interaktive Visualisierungen zu erstellen.
Himanshu Negi
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur)
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Tobias Reinerth
Senior Data Scientist
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Lyft
- Verbesserte die Fehlerrate bei Geschwindigkeitsbegrenzungs-Elementen von 24% auf 8%, indem ich eine LLM-Pipeline auf erkannte Objekte angewendet habe (mit einer natürlichen Untergrenze von 6%, da die Bildabdeckung nur 94% beträgt).
- Umfangreiches ML-Modellieren der Routing-Kostenfunktion (Zielfunktion, Merkmale, Hyperparameter, Trainingsdatengenerierung), was die Grundlage für den Neuaufbau einer flexibleren Lösung legte.
- Initiierte das erste Priorisierungs-Framework für Data Curation Ops (jährliche Organisationskosten von 2 Mio. USD), das von täglichen Vorgaben weggeht und nun auf 'erwarteten Geschäftswert pro Zeiteinheit' optimiert, was eine Effizienzsteigerung von etwa 5-7% bewirkt.
- Enge Zusammenarbeit mit Software Engineering & Data Engineering sowie Product & Operations.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Data Scientists – Statistiken
Typische Erfahrung
17 Jahre
Durchschnittliche Projektdauer
2,3 Jahre
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Automotive
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
44%
Gehalts- / 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
Fragen? Sieh dir unseren kurzen Leitfaden zu FRATCH an
Ein Data Scientist definiert normalerweise das analytische Problem, bereitet Daten auf, baut Modelle und erklärt dem Team die Ergebnisse. Die Arbeit kann von explorativer Analyse und Prognosen bis hin zu Klassifikation, Clustering und Experiment-Design reichen. In vielen Fällen hilft er auch dabei, einen Prototyp in eine Form zu bringen, die Engineers weiter pflegen können.
Achten Sie auf starke Python- und SQL-Kenntnisse, solide Statistik und die Fähigkeit, Abwägungen klar zu erklären. Ein guter Data Scientist sollte außerdem wissen, wie man Datenqualität validiert, die richtige Methode auswählt und zu komplizierte Lösungen vermeidet. Kommunikation ist wichtig, weil die Arbeit nur hilft, wenn Stakeholder sie verstehen und ihr vertrauen.
Ein Data Scientist sitzt zwischen Analyse und Modellierung. Im Vergleich zu einem Data Analyst geht er meist tiefer in Vorhersagemethoden, Experimente und statistische Validierung; im Vergleich zu einem Machine Learning Engineer konzentriert er sich stärker auf Problemdefinition, Modellierung und Interpretation als auf Produktionsinfrastruktur. In der Praxis kann sich der Umfang überschneiden, deshalb sollte das Projektbriefing konkret sein.
Ein freiberuflicher Data Scientist ist sinnvoll, wenn der Bedarf projektbezogen, dringend oder an eine bestimmte Methode wie Forecasting, NLP oder Modell-Review gebunden ist. Er hilft auch, wenn ein Unternehmen gute Daten hat, aber vorübergehend erfahrenes Know-how braucht, ohne eine feste Stelle zu schaffen. Freelancer passen oft sehr gut zu Proofs of Concept und kurzen, fokussierten Umsetzungsphasen.
In München werden Data Scientists oft für Aufgaben in Automotive, Industrie, Versicherung und Software-Umgebungen engagiert. Typische Projekte sind die Analyse von Sensordaten, Nachfrageprognosen, Kundensegmentierung und Modellunterstützung für Produktteams. Lokale Teams wünschen sich oft eine Mischung aus Remote-Zusammenarbeit und ein paar persönlichen Arbeitssessions.
Die meiste Arbeit eines Data Scientist kann remote erledigt werden, wenn das Team Zugang zu Daten, Tools und Stakeholdern bereitstellt. Zeit vor Ort kann zum Projektstart, bei Workshops oder wenn die Arbeit engen Kontakt mit Fachexperten braucht, hilfreich sein. Für Unternehmen in München ist ein hybrides Setup oft die praktischste Lösung.
Beurteilen Sie einen Data Scientist danach, wie er denkt, nicht nur nach dem Modell, das er baut. Achten Sie auf saubere Annahmen, reproduzierbare Arbeit, klare Dokumentation und Ergebnisse, die auch bei der Validierung standhalten. Starke Kandidaten können erklären, warum sie eine Methode gewählt haben, wo ihre Grenzen liegen und was das Business als Nächstes tun sollte.
Ein gutes Briefing gibt einem Data Scientist das Geschäfts-Ziel, die verfügbaren Datenquellen, die Rahmenbedingungen und die Entscheidung, die die Arbeit unterstützen soll. Es sollte außerdem klar machen, wer den Zugang bereitstellt, wer die Ergebnisse prüft und ob das Ziel Analyse, ein Prototyp oder ein produktionsreifes Modell ist. Je klarer das Briefing, desto schneller kann die Arbeit vorangehen.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
