Finde in wenigen Minuten die besten Machine-Learning-Ingenieure in Deutschland aus 15.000 Lebensläufen mit KI-Präzision.
Baue produktionsreife Modelle, optimiere MLOps-Pipelines und setze NLP-, Computer-Vision- oder Forecasting-Systeme mit Freelancern um, die zu deinem Stack und deinen Delivery-Anforderungen passen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Experten.
Über die Rolle
Was sie bauen
Machine-Learning-Ingenieure machen aus Daten produktionsreife Systeme. Sie bleiben nicht bei Notebooks stehen. Sie bauen, trainieren, testen und deployen Modelle, die in echten Produkten und Geschäftsprozessen laufen können.
- Modellpipelines für Training, Bewertung und Deployment
- APIs und Services, die Vorhersagen für andere Teams bereitstellen
- Monitoring für Drift, Qualität, Latenz und Fehler
- Reproduzierbare Experimente und eine klare Übergabe an Produktteams
Kern-Stack
Ein guter Machine-Learning-Ingenieur arbeitet mit Python, SQL und gängigen ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn. Er oder sie weiß auch, wie man mit Cloud-Services, Containern, Feature Stores und CI/CD-Setups arbeitet.
Sie sollten die Grundlagen von Data Engineering, Modellversionierung und den Weg von der Forschung in die Produktion verstehen, ohne das System zu gefährden. In Deutschland heißt das oft, parallel mit Produkt-, Data- und Plattform-Teams zu arbeiten, manchmal auf Englisch, manchmal auf Deutsch.
Typische Anwendungsfälle
Unternehmen holen einen Machine-Learning-Ingenieur an Bord, wenn ein Modell für den echten Einsatz bereit ist, dem Team aber die Produktionsskills fehlen, um es sicher auszurollen. Dazu gehören Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Ranking, Anomalieerkennung und NLP-Features.
- Einen Offline-Prototyp in einen stabilen Service überführen
- Ein bestehendes Modell verbessern, das langsam, anfällig oder schwer zu warten ist
- Trainings- und Deployment-Workflows aufsetzen
- Datenquellen, Modellausgaben und Business-Tools verbinden
Was starke Freelancer tun
Top-Freelancer können mehr als nur codieren. Sie fragen nach Datenqualität, Geschäftszielen, Deploymentschranken und danach, wer das System nach dem Go-live übernimmt. Sie schreiben sauberen, testbaren Code und machen Kompromisse transparent.
Sie wissen auch, wann als Nächstes ein Data Scientist, Software Engineer oder MLOps-Spezialist gebraucht wird. Das ist wichtig, wenn im Projekt Modellarbeit mit Backend-Integration, Cloud-Infrastruktur oder operativem Support zusammenkommt.
Tools und Methoden
Die besten Machine-Learning-Ingenieure können in modernen Stacks arbeiten, ohne lange Einarbeitung zu brauchen. Sie fühlen sich bei der Exploration im Notebook wohl und härten die Lösung danach für die Produktion ab.
- Python, SQL, Git, Docker und Linux
- PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, MLflow und Airflow
- AWS, Azure oder Google Cloud
- REST-APIs, Batch-Jobs und Model Monitoring
Wann Freelance Sinn macht
Freelance-Unterstützung ist eine gute Wahl, wenn ein Unternehmen konzentrierte Umsetzung braucht und keinen langen Einstellungsprozess. Sie hilft auch, wenn ein Projekt einen klaren Umfang, eine feste Deadline oder eine Lücke bei Machine-Learning- und Deployment-Skills im Team hat.
Für Unternehmen in Deutschland sind Freelancer oft dann hilfreich, wenn lokale Stakeholder Workshops vor Ort brauchen, die Umsetzung selbst aber remote laufen kann. Diese Mischung funktioniert gut für Produktteams, Industrieunternehmen, Versicherer und Softwarefirmen, die praktische Umsetzung statt reiner Forschungsarbeit brauchen.
Lerne FRATCH Machine-Learning-Ingenieure kennen
Michael Nelz
Senior ML-Ingenieur | KI-Ingenieur | Problemlöser
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Katharina Schmidt
ML-Ingenieur & Datenwissenschaftler | Python
Letzte Position:
Virtuelles Färben bei Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
David Onaiyekan
ML-Ingenieur
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Amr Amer
Machine-Learning-Ingenieur
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)
- Entwicklung von durchgängig reproduzierbaren ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD über alle Trainings-Workflows.
- Skalierung von Vision Transformer- und CNN-Trainings auf NVIDIA A100 GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Durchführung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps) zur Reduzierung des Trainingsaufwands und zur Identifizierung optimaler Konfigurationen.
- Entwicklung eines Echtzeit-3D-Systems zur Generierung menschlicher Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für persönlichkeitsabhängige Avatar-Synthese; Erreichen von Spitzenwerten mit FID = 6,15 und P-FID = 10,31 im UDIVA-Benchmark.
- Validierung der Modell-Ausdruckskraft durch strukturierte Nutzerstudien und Erreichen einer 86%-Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen extrovertierten und introvertierten Avatar-Verhalten.
- Optimierung von Inferenz-Pipelines durch Deployment von PyTorch-Modellen mittels TensorRT und ONNX Runtime in nativen C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.
Deepak Reddy Narra
KI-Ingenieur
Letzte Position:
Machine Learning Engineer bei go AVA GmbH
- Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
- Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
- Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.
Daniel Christoph
KI-Ingenieur
Letzte Position:
KI-/ML-Ingenieur bei EMLI GmbH
- Entwicklung und Deployment von KI-/ML-Modellen zur Unterstützung von Forschungs-, Produktions- und QC-Prozessen in GxP-regulierten Life-Science-Umfeldern
- Aufbau skalierbarer MLOps-Infrastrukturen für den produktiven Einsatz von KI-Lösungen in regulierten Bereichen, inkl. Cloud-Architekturen und Datenpipelines
- Regulatorische Compliance & Validierung gemäß GAMP 5, EU AI Act und Data Integrity-Anforderungen inkl. Audit-Trail-konformer Dokumentation
- Interdisziplinäres Projektmanagement in KI- und Digitalisierungsprojekten: Koordination von Stakeholdern, Budgetverantwortung, Kundenkommunikation
- Datenengineering & Datenintegration: Analyse heterogener Produktionsdaten, Sicherstellung von Datenqualität und Integration in validierte Systeme
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
Louis Guitton
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Selbstständig
- Entwickle und demonstriere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, Vercel AI SDK, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu bieten
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit Kubernetes, Terraform, Helmfile, Arize Phoenix und MLflow ein
- Gestalte und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, Terraform und Kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming, die meinem Kunden half, eine Finanzierung von Bpifrance zu sichern
- Lieferte ein Akquise-Tool für einen führenden französischen Anbieter von Solar-Carports unter Einsatz von Geodatenverarbeitung (GIS) und beschleunigte damit den Vertriebsprozess
- Erstellte eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladegeräte, die Echtzeit-Überwachung und intelligentes Laden ermöglichte
Julian Wergieluk
CEO & ML-Ingenieur
Letzte Position:
CEO & ML-Ingenieur bei LOLML GmbH
- Beratung: Monte-Carlo-Szenarioanalyse eines exotischen Swaps-Portfolios (C++, bash, gnuplot)
- Auswahl von Projekten: Industrielle Prozessoptimierung, EDI-Automatisierung, LLM-Erklärbarkeit, Portfolio-Optimierung, Zeitreihenanalyse
Marcel Meyer
Cloud-Architekt, Senior Solution Architekt, Senior Software Engineer
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
Mohamed Hassan
Praktikant Machine Learning Engineer
Letzte Position:
Praktikant Machine Learning Engineer bei Kautex Textron
- Entwickelte Deep-Learning-Modelle zur industriellen Formoptimierung
- Erstellte Deployment-Pipelines für produktionsreife ML-Systeme
Mohamed Saleh
Machine Learning Engineer (Teilzeit)
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Meisam Ghafarlangroudi
Machine-Learning-Ingenieur
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei Geeks
- Nutzte ein Large Language Model (LLM) bei WordUp, das kontextuelle Beispiele versteht und generiert, um den Wortschatz zu verbessern und personalisierte Lernerfahrungen zu optimieren
- Entwickelte einen hochleistungsfähigen FastAPI-Service zum Abrufen von hoch-k-ähnlichen Vektoren mit Batch-Abfragen, entscheidend für effiziente Retrieval Augmented Generation (RAG) und semantische Suchanwendungen
- Entwarf und implementierte eine leistungsstarke Python-ETL-Pipeline, optimierte CPU- und I/O-Auslastung und vereinfachte die Datenbereinigungslogik, was zu einer 30%igen Reduktion der Verarbeitungszeit führte
- Setzte maschinelles Lernen ein, um das Nutzerverhalten zu analysieren und Churn vorherzusagen, erkannte wichtige Engagement-Trends, die zu einer 15%igen Steigerung der Nutzerbindung und -zufriedenheit führten
- Entwickelte ein Customer-Lifetime-Value-(CLTV)-Vorhersagemodell, das durch gezielte Bindungsmaßnahmen zu einer 10%igen Steigerung des durchschnittlichen CLTV führte
Sean Schenefelder
Teilzeit Machine Learning Engineer
Letzte Position:
Selbstständige Tätigkeit / Freiberuflich
- Entwicklung verschiedener kommerzieller Softwareprojekte (meist im Bereich KI)
David Forino
CTO und Mitgründer
Letzte Position:
CTO und Mitgründer bei Slected.me GmbH
- Künstliche Intelligenz und echte Arbeitsmarktdaten kombiniert, um einen persönlichen Marktwert basierend auf Fähigkeiten und Erfahrung zu liefern
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Machine-Learning-Ingenieure – Statistiken
Typische Erfahrung
10 Jahre
Durchschnittliche Projektdauer
2,2 Jahre
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Bachelor-Abschluss oder höher
93%
Master-Abschluss oder höher
87%
Doktortitel
7%
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 Machine-Learning-Ingenieure & 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 Machine-Learning-Ingenieur baut Modelle, die in der Produktion laufen können, nicht nur in einem Notebook. Die Arbeit umfasst meist Datenaufbereitung, Training, Bewertung, Deployment und Monitoring. In der Praxis kann das eine API, ein Batch-Scoring-Job oder eine komplette ML-Pipeline sein, die an ein Produkt angebunden ist.
Achte auf starke Python- und SQL-Kenntnisse sowie auf praktische Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn. Ein guter Freelancer versteht auch Cloud-Setups, Container, Tests und den Betrieb von Modellen. Die besten Kandidaten können Kompromisse bei Datenqualität, Latenz und Wartbarkeit klar erklären.
Ein Machine-Learning-Ingenieur konzentriert sich darauf, Modelle in echte Systeme zu bauen und auszuliefern. Ein Data Scientist ist oft stärker auf Analyse, Experimente und Erkenntnisse fokussiert, während ein MLOps Engineer sich eher auf Deployment-Infrastruktur und Betrieb konzentriert. In kleineren Teams kann ein Freelancer Teile aller drei Rollen abdecken.
Freelance-Unterstützung ist sinnvoll, wenn du für ein klar definiertes Projekt oder eine kurzfristige Fähigkeitslücke eine spezialisierte Umsetzung brauchst. Sie ist auch nützlich, wenn ein Team bereits Data-Science- oder Backend-Talent hat, aber Produktions-Erfahrung im ML fehlt. So bleibt die Umsetzung in Bewegung, ohne einen langen festen Einstellungsprozess zu starten.
Die meisten Machine-Learning-Ingenieure können die Build-, Review- und Deployment-Arbeit remote machen. Vor-Ort-Zeit hilft bei Workshops mit Produkt-, Data- oder Leadership-Teams, besonders wenn das Projekt eine enge Abstimmung bei Geschäftsregeln oder Datenzugang braucht. Viele deutsche Unternehmen nutzen deshalb ein hybrides Setup.
Erwarte Code, nicht nur Folien. Ein starker Freelancer sollte eine funktionierende Trainingspipeline, einen deploybaren Modell-Service oder Batch-Prozess, Bewertungsergebnisse und eine klare Dokumentation hinterlassen. Außerdem sollte es für dein Team einfach sein, die Lösung nach der Übergabe weiter zu betreiben.
Beurteile Qualität nach Produktionsreife, nicht nur nach Modellgenauigkeit. Gute Arbeit ist stabil, reproduzierbar, überwacht und mit deinen Systemen integriert. Wenn der Freelancer Ausfallszenarien, Datenannahmen und Rollback-Optionen klar erklären kann, ist das ein starkes Zeichen.
Deutsche Unternehmen aus Fertigung, Mobilität, Handel, Versicherung, Finanzen und Software brauchen oft diese Rolle. Sie setzen sie für Forecasting, Qualitätsprüfungen, Personalisierung, Risikoscoring und Prozessautomatisierung ein. Die besten Freelancer können sich an Branchendaten anpassen und mit technischen wie fachlichen Teams arbeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
