Artificial Neural Network Experten in Berlin
in Minuten aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die ANN-Modelle entwerfen, Trainings-Pipelines feinabstimmen und Klassifizierungs-, Prognose- und Anomalieerkennungsaufgaben mit sauberer Übergabe an Ihr Team liefern – schnell gematcht aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Artificial Neural Network eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Haseeb Zahid
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.
Raphael Mankopf
Letzte Position:
Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung
Nooshin Omranian
Letzte Position:
Senior Computational Biologe bei Max-Planck-Institut für molekulare Genetik
- Forschung an der Schnittstelle von Proteomik und künstlicher Intelligenz, mit Schwerpunkt auf der Anwendung von Machine-Learning-Modellen (z. B. neuronale Netze, Clustering-Algorithmen und Merkmalsextraktion) zur Analyse komplexer biologischer Datensätze.
- Entwicklung und Vermittlung KI-basierter Analyse-Workflows für molekulare und proteomische Daten, mit Tools wie Python (scikit-learn, TensorFlow, Pandas) für prädiktives Modellieren und Datenvisualisierung.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Untersuchung datengestützter Hypothesen in der Molekulargenetik und zur Verbesserung der biologischen Interpretation durch KI-gestützte Mustererkennung.
- Implementierung automatisierter Datenverarbeitungs-Pipelines zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit und des FAIR Data Managements in Hochdurchsatzexperimenten.
Felix Brunner
Letzte Position:
Projekt bei Maschinenstatus-Erkennung im industriellen 3D-Druck basierend auf Infrarotbilddaten
- Führte eine systematische Datensammlung und -vorverarbeitung für die Machine-Learning-Algorithmen durch
- Definierte den Labeling-Prozess und implementierte eine Schnittstelle zur Annotation der Datensätze
- Programmierte einen visuellen Deep-Learning-Algorithmus zur Erkennung von Maschinenverschmutzung in der Live-Produktion
- Implementierte Data-Augmentation-Techniken, um mit Maschinenheterogenität umzugehen
- Bereitstellte ein containerisiertes Modell mit API-Endpunkten für den Einsatz an Produktionsmaschinen
- Koordinierte und vertrat ein fünfköpfiges Projektteam, erstellte Präsentationen und Berichte
Arju Chaturvedi
Letzte Position:
KI-gestützter Lebenslauf-Bewerter bei Personal Portfolio
- Einsatz fortgeschrittener Verfahren der natürlichen Sprachverarbeitung zur Analyse von Lebenslaufinhalten und Identifizierung relevanter Schlüsselkompetenzen und Erfahrungen für spezifische Stellenbeschreibungen.
- Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen zur Verbesserung des Lebenslaufs, Hervorhebung von inhaltlichen Lücken und Vorschlag von Optimierungsstrategien.
- Bewertung und Verbesserung der Kompatibilität mit Applicant-Tracking-Systemen durch Keyword-Analyse und Formatoptimierung.
David Dai
Letzte Position:
Richtlinien-Spezialist & Analyst bei Tiktok GmbH / Bytedance Ltd.
- Bewertete Schwachstellen im Moderationsprozess und in der Strategie
- Führte schlanke Moderationsprozesse ein und integrierte Richtlinienfragen, um zentrale KPIs sowie Moderationsgenauigkeit und Konsistenz zu verbessern
- Kooperierte funktionsübergreifend, um bedeutende Eskalationen zu bearbeiten und die Sicherheit der Plattform zu gewährleisten
- Entwickelte agile Mechanismen zur Verhinderung schädlicher Inhalte wie Hassrede, Falschnachrichten und Fehlinformationen bei Ereignissen wie der Bundestagswahl (2025), den Olympischen Spielen in Paris (2024) sowie schädlichem AIGC
- Arbeitete mit Produkt- und Data-Science-Teams zusammen, um Effizienz und Genauigkeit von KI-Moderationsprozessen zu steigern
- Wandte Techniken wie RLHF mit hochwertiger Datenkennzeichnung, Prompt-Engineering und Modellverfeinerung durch Übersetzung von Richtlinientexten in Entscheidungsbäume an
- Automatisierte Prozesse mittels Python-Programmierung
- Erstellte SOPs und Metriken für Modelliteration und Ergebniserfassung
Antonius David
Letzte Position:
Werkstudent bei EASE an der Universität Bremen
- Unabhängige Durchsicht und Bewertung von Aufgaben im Bereich Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen und Betreuung von Studierenden
- Unterstützung bei der Erstellung und Annotation eines Bilddatensatzes für semantische Segmentierung
- Entwicklung eines Demonstrators für Deep Learning-basierte Flüssigkeitsstandserkennung in RGB-Kamerabildern
Fabian Schulz
Letzte Position:
Gründer bei eudaiTec GmbH
- Gründung der eudaiTec UG im Jahr 2021 und der GmbH im März 2022
- Gründung von eudaiTec Private Limited, Indien, im Jahr 2022
- Architektur und Entwicklung der serverlosen und mikroservicebasierten Anwendung meetUs (React Native, Serverless Framework, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS SNS & SQS)
- Durchführung von Requirements Engineering, Pre-Prototyping und Konzeptentwicklung für die Webanwendung Trustbuilder
- Entwicklung der plattformübergreifenden App conneo (React Native)
- IT-Beratung für ERP-Rollout-Projektmanagement (End-to-End-Tests)
- IT-Beratung beim Aufbau der Infrastruktur bei WvSC
Karthikeyan A
Letzte Position:
Prognose von Kryptowährungspreisen mit Machine-Learning-Algorithmen
- Mehrere Machine-Learning-Modelle (z. B. Regression, Zeitreihenanalyse, neuronale Netze) entworfen, implementiert und bewertet, um Kryptowährungspreise vorherzusagen. Dabei Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modelloptimierung eingesetzt, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
- Gründliche Datenexploration und Visualisierung großer Kryptowährungs-Datensätze durchgeführt, mit Tools wie Python und Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, um Trends und Muster zu erkennen.
Gönenç Onay
Letzte Position:
Freiberuflicher Datenanalyst bei D4C-Ai
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Artificial Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 86%)
Doktortitel
30%
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
91% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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 von Experten in Berlin, die Artificial Neural Network einsetzen
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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Artificial Neural Networks, oft ANN oder neuronale Netze genannt, sind Modelle, die Muster aus Daten lernen. Sie werden eingesetzt, wenn Regeln schwer von Hand zu formulieren sind und das System Strukturen erkennen, Vorhersagen treffen oder Eingaben klassifizieren muss.
Wo sie passen
- Bild-, Text- und Sprachklassifizierung
- Prognosen und Signalvorhersage
- Anomalie- und Betrugserkennung
- Ranking-, Matching- und Empfehlungslogik
Sie kommen auch in Berliner Teams vor, die an Forschungsprototypen, Produktfunktionen und internen Datentools arbeiten. Gute Arbeit beginnt mit der richtigen Datenform und einer klaren Zielaufgabe.
Tooling-Stack
ANN-Arbeit berührt meist Python, NumPy, pandas, PyTorch, TensorFlow, Keras und scikit-learn. Je nach Projekt kümmern sich Experten auch um Experiment-Tracking, Modell-Export und die Bereitstellung in bestehende Services.
Gute Spezialisten wissen, wie man Aktivierungsfunktionen, Loss-Funktionen, Optimizer und die Netzwerktiefe auswählt, ohne das Modell zu überladen. Sie halten das Training stabil und die Ergebnisse so gut nachvollziehbar, dass das Team damit arbeiten kann.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Holen Sie sich freiberufliche Unterstützung, wenn ein Modell vom Prototypen in die Produktion überführt werden muss, wenn das Training instabil ist oder wenn die aktuellen Ergebnisse eine einfachere Baseline nicht schlagen. Es hilft auch, wenn Ihr Team eine schnelle Prüfung von Datenqualität, Feature-Design oder Evaluationslogik braucht.
Was starke Spezialisten tun
Starke ANN-Profis tun mehr, als nur Layer zu justieren. Sie hinterfragen Labels, prüfen Data Leakage, testen Baselines und schauen, ob ein neuronales Netz überhaupt die richtige Wahl ist.
- Aufgabe und Erfolgsmetrik definieren
- Trainings-, Validierungs- und Testdaten vorbereiten
- ANN-Ergebnisse mit einfacheren Modellen vergleichen
- Kompromisse und Übergabeschritte dokumentieren
Bereitstellung in Berlin
In Berlin liegt ANN-Arbeit oft nah an Produkt-, Forschungs- und Datenteams. Das kann Remote-Zusammenarbeit über Europa hinweg oder Vor-Ort-Termine für Workshops, Reviews und die Abstimmung mit Stakeholdern bedeuten.
Klare Kommunikation ist genauso wichtig wie die Modellqualität. Die besten Experten erklären Grenzen, zeigen Annahmen auf und halten die Umsetzung praktisch für die nächste Person, die sie warten muss.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Artificial Neural Network.
Ein Artificial Neural Network wird eingesetzt, wenn ein System Muster aus Daten lernen soll, statt festen Regeln zu folgen. Unternehmen nutzen es für Klassifizierung, Prognosen, Anomalieerkennung, Empfehlungslogik und viele andere Aufgaben, bei denen Beispiele vorhanden sind und Ergebnisse gelernt werden können.
ANN ist die formale Bezeichnung, während neuronales Netz die gängige Kurzform ist, die in der Praxis verwendet wird. Deep Learning ist ein weiterer Begriff für größere neuronale Netzaufbauten mit vielen Schichten, daher ist nicht jedes ANN-Projekt Deep Learning, aber viele moderne schon.
Ein starkes Artificial Neural Network kann komplexe Muster erfassen, die einfachere Modelle übersehen. Aber baumbasierte Modelle und lineare Modelle lassen sich oft leichter trainieren, erklären und warten, daher sollte ein guter Spezialist sie vor der Wahl des finalen Ansatzes vergleichen.
Ein guter Artificial Neural Network Spezialist sollte auch Datenaufbereitung, Feature-Design, Python und Modellauswertung beherrschen. Für Produktivarbeit sind außerdem Grundlagen der Bereitstellung, Experiment-Tracking und eine gute Kommunikation mit Produkt- oder Datenteams wichtig.
Ein einfacher Proof of Concept braucht vielleicht einen fokussierten Spezialisten, während Produktivarbeit meist jemanden erfordert, der Training, Validierung und Release-Probleme schon einmal betreut hat. Bei Artificial Neural Network-Arbeit geht es nicht nur ums Training des Modells, sondern auch darum zu beurteilen, ob Daten und Aufgabe geeignet sind.
Die meiste Artificial Neural Network-Arbeit kann remote erledigt werden, weil Daten, Code und Experimente digital sind. Vor-Ort-Zeit in Berlin kann trotzdem bei Kickoff-Workshops, Stakeholder-Reviews oder Terminen helfen, bei denen Teams schnelle Entscheidungen zu Daten und Modellumfang treffen müssen.
Achten Sie auf klare Erklärungen zu Baselines, Datenqualitätsprüfungen und der Wahl der Evaluation. Ein verlässlicher Artificial Neural Network Experte zeigt nicht nur ein funktionierendes Modell; er erklärt auch, warum es funktioniert, wo es versagt und was es als Nächstes verbessern würde.
Wenn ein Projekt viele Beispiele, aber schwache Vorhersagen, instabiles Training oder unklare Ergebnisse hat, kann Artificial Neural Network-Expertise helfen. Es ist auch ein guter Zeitpunkt, Hilfe zu holen, wenn das Team einen Prototypen hat, aber einen saubereren Weg in die Produktion oder eine Review braucht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 30% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (91%), Englisch (91%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (73%), Bildung (45%) und Bank- und Finanzwesen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Business Intelligence (82%) und Produktentwicklung (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Artificial Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
