Finde den perfekten Machine Learning Engineer in München, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.
Zugang zu Top-Freelance-KI-Profis mit Spezialisierung auf Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing und MLOps-Pipelines. Wir bringen dich mit geprüften, verfügbaren Experten zusammen, die auf deine Projektanforderungen zugeschnitten sind.
Über die Rolle
KI-Modelle in Münchens Industrie- und Technologielandschaft einsetzen
Freelance Machine Learning Engineers schlagen die Brücke zwischen Data Science und Software Engineering. Im Münchner Tech-Ökosystem entwerfen, bauen und deployen sie produktionsreife Machine-Learning-Systeme für Kunden aus Automotive, Fertigung und Enterprise Software.
Wichtige technische Kompetenzen
- Deep-Learning-Architekturen mit PyTorch und TensorFlow entwerfen
- Robuste MLOps-Pipelines mit Kubeflow, MLflow und Docker aufsetzen
- Modelle in Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und Google Cloud bereitstellen
- Neuronale Netze für Edge-Geräte und IoT-Anwendungen optimieren
- Natural-Language-Processing- und Computer-Vision-Algorithmen umsetzen
Warum man freiberufliche Machine-Learning-Spezialisten beauftragen sollte
Die Zusammenarbeit mit externen Beratern ermöglicht es Münchner Unternehmen, KI-Initiativen zu beschleunigen, ohne die langen Einarbeitungsphasen einer Festanstellung. Externe Experten bringen spezialisiertes Wissen aus verschiedenen Branchen mit, um konkrete Engpässe zu lösen, etwa die Migration älterer Modelle zu modernen Cloud-Architekturen oder das Aufsetzen erster Trainingspipelines.
Kollaborationsmodelle und Sprachanforderungen
Die meisten Projekte in der Region laufen in einem hybriden Modell ab und verbinden Remote-Entwicklung mit gelegentlichen Workshops vor Ort in München. Während internationale Teams sich hauptsächlich auf Englisch austauschen, profitiert die Zusammenarbeit mit lokalen Engineering-Abteilungen oft von Profis, die auch deutsche Geschäftskontexte verstehen.
Lerne FRATCH Machine Learning Engineers 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.
Philipp Grunert
Machine-Learning- & Data-Engineer
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Philipp Grunert
Machine-Learning- & Data-Engineer
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Thomas Hoefkens
Senior MLOps-, DevOps-Ingenieur
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps-Ingenieur bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcenbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung im Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse und Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST-API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit lokalen und entfernten LLMs (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Thomas Hoefkens
Senior MLOps-, DevOps-Ingenieur
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps-Ingenieur bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcenbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung im Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse und Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST-API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit lokalen und entfernten LLMs (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcenbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung im Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse und Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST-API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit lokalen und entfernten LLMs (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Raghu Ram Vadali
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Raghu Ram Vadali
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
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
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.
- 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
- 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
Haoyuan Chen
Softwareentwickler – Backend-Entwicklung
Letzte Position:
Softwareentwickler – Backend-Entwicklung bei AICI GmbH
- Leitete die Backend-Entwicklung eigenständig als alleiniger Entwickler und setzte Computer-Vision-Techniken ein, um rohe SLAM-Daten (Simultaneous Localization and Mapping) in benutzerfreundliche CAD-Modelle zu überführen, wodurch das Produkt von der Prototypphase zur releasefertigen Lösung für architektonische Anwendungen weiterentwickelt wurde
- Entwickelte und implementierte mathematische Algorithmen, um Raumkonturen präzise zu erkennen und die Genauigkeit der Wandlängenabschätzung aus Raumkarten zu verbessern
- Trug dazu bei, den menschlichen Eingriff zu reduzieren, indem ich Backend-Prozesse für die automatisierte CAD-Erstellung in Echtzeit optimierte
- Arbeitete mit interdisziplinären Teams aus Robotik, Data Science und Softwareentwicklung zusammen, um die Effizienz und Skalierbarkeit des Systems zu steigern
- Stack: Python, C++, OpenCV, NumPy
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Machine Learning Engineers – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Rechtswesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 Engineers & 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
Mehr Infos gesucht? Wir haben alle Details über FRATCH
Während sich ein Data Scientist auf statistische Analysen und den Aufbau erster Prototypen konzentriert, spezialisiert sich ein Machine Learning Engineer auf das Skalieren, Optimieren und Deployen dieser Modelle in die Produktion. Er schreibt sauberen, produktionsreifen Code und integriert Algorithmen in die gesamte Softwarearchitektur.
Die meisten Unternehmen in der Region setzen auf AWS, Azure oder Google Cloud Platform. Ein lokaler MLOps-Spezialist richtet diese Cloud-Umgebungen so ein, dass Trainingspipelines gesteuert, Datenspeicherung verwaltet und Modelle sicher gehostet werden.
Die meisten freiberuflichen Machine Learning Engineers arbeiten in einem hybriden Setup und verbinden Remote-Softwareentwicklung mit Abstimmungsterminen vor Ort im Büro des Kunden in München. Dieser hybride Ansatz sorgt für eine reibungslose Integration mit internen IT-Sicherheitsstandards und lokalen Entwicklungsteams.
Ein erstklassiger Machine Learning Programmer wird anhand seines Portfolios erfolgreich eingesetzter Modelle und seines Verständnisses für bewährte Software-Engineering-Praktiken bewertet. Achte auf Kandidaten, die Tests, Modell-Monitoring und Continuous-Integration-Pipelines betonen und nicht nur die Modellgenauigkeit.
Ja, ein erfahrener KI-Entwickler, der in Deutschland arbeitet, kennt die Anforderungen der DSGVO und die Prinzipien ethischer KI. Er entwirft Systeme, die die Privatsphäre der Daten respektieren, Trainingsdaten bei Bedarf anonymisieren und ein sicheres Deployment von Modellen sicherstellen.
Python ist der Industriestandard für die meisten Projekte, deshalb beherrscht jeder Python-ML-Spezialist sein wissenschaftliches Ökosystem sehr gut. Für performancekritische Anwendungen, besonders in den Münchner Automotive- und Robotik-Sektoren, nutzen manche Profis auch C++ für Edge-Deployments.
Die Beauftragung eines freiberuflichen Machine Learning Developer bietet sofortigen Zugang zu Nischen-Know-how für kurzfristige Projekte, etwa für den Aufbau eines Proof of Concept oder das Einrichten einer Infrastruktur-Pipeline. So entfallen die langen Recruiting-Zyklen, die auf dem stark umkämpften Münchner Tech-Markt typisch sind.
Ein professioneller ML-Infrastructure Engineer setzt Tools wie DVC für die Datenversionierung, MLflow für das Tracking von Experimenten und Prometheus für das Monitoring von Model Drift in der Produktion ein. Diese Tools stellen sicher, dass KI-Systeme langfristig zuverlässig und wartbar bleiben.
Der durchschnittliche Stundensatz für Machine Learning Engineers in München liegt bei 87 €, was einem Tagessatz von etwa 692 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Machine Learning Engineers in München arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als Machine Learning Engineers in München arbeiten, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Machine Learning Engineers in München arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Machine Learning Engineers in München arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Automotive (50%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Machine Learning Engineers in München arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
FRATCH Machine Learning Engineers Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
