Azure Machine Learning Experten in München
aus geprüften, verfügbaren Freelancern – mit der Kraft von KI.Beauftrage Experten, die Azure-ML-Workspaces, Trainingspipelines, Model-Deployment-Flows und MLOps-Automatisierung für Teams in München und im Remote-Setup aufbauen – mit schnellem, präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Azure Machine Learning eingesetzt haben
Michael Nelz
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.
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer 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 Ressourcbereitstellung (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 in der 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, 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 die 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 remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Maziyar Khorrami
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Biju Krishnan
Letzte Position:
Freelance AI Strategist & Governance Expert bei DataSiens Freelancer
- Entwicklung der KI-Strategie für einen großen österreichischen Einzelhändler mit über 10 Mrd. € Jahresumsatz.
- Entwicklung einer Go-to-Market-Strategie für KI-Services eines norwegischen Beratungsunternehmens, spezialisiert auf SAP-Technologien.
- Durchführung von KI-für-Business-Schulungsprogrammen für eine führende deutsche Supermarktkette.
- Definition der Projektstruktur und Roadmap für AI-Governance bei einem großen deutschen Hersteller.
- Zertifizierte:r Facilitator für den AI Design Sprint™, Leitung von Use-Case-Discovery-Workshops für Großunternehmen.
- IEEE Certified AI Ethics Assessor mit Expertise im Aufbau von AI-Governance-Frameworks gemäß der EU AI-Verordnung.
- Gründer von aiethicsassessor.com als Wissensbasis für AI-Governance und AI-Gesetzgebung.
- Autor eines Bestsellers auf Udemy zum Thema Datenarchitektur.
- Entwicklung intelligenter Agenten mit Low-Code/No-Code-Plattformen zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse.
Himanshu Negi
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
6
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Azure Machine Learning 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
Azure ML in der Praxis
Azure Machine Learning ist Microsofts Cloud-Dienst zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Überwachen von Machine-Learning-Modellen. Unternehmen nutzen ihn, um Arbeit von Notebooks in wiederholbare Pipelines, verwaltete Workspaces und produktive Endpunkte zu überführen. Oft wird er kurz Azure ML oder AML genannt, und viele Teams sagen immer noch Azure ML Studio.
Typische Umsetzung
- Workspace-Einrichtung und Zugriffsdesign
- Trainingsjobs, Umgebungen und Compute-Ziele
- Modell-Registry, Bereitstellung und Endpoint-Management
- Monitoring, Drift-Prüfungen und Retraining-Flows
Starke Profis verbinden Datenaufbereitung, Experimente und Release-Schritte so, dass Teams Modelle ohne Ad-hoc-Skripte ausliefern können. Sie wissen, wo Azure Machine Learning im Microsoft-Stack passt und wo es eng mit anderen Azure-Diensten zusammenarbeiten sollte.
Ökosystem-Skills
Azure-ML-Arbeit berührt oft Python, MLflow, Docker, Git und Azure-Dienste wie Storage, Key Vault und Azure Container Registry. Je nach Setup arbeiten Spezialisten auch mit Databricks, Synapse oder Kubernetes-gestützter Bereitstellung. Sauberer Code, wiederholbare Umgebungen und eine klare Übergabe sind genauso wichtig wie die Modellqualität.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen brauchen oft externe Experten, wenn aus einem Proof of Concept eine stabile Plattform werden soll, wenn Bereitstellungen im echten Einsatz fehlschlagen oder wenn Teams klarere MLOps-Praktiken brauchen. In München kann das Arbeit mit lokalen Produktteams, Industrieunternehmen oder Datenteams bedeuten, die eine Mischung aus Workshops vor Ort und Remote-Umsetzung bevorzugen. Azure-ML-Spezialisten helfen auch dann, wenn das interne Team die Daten kennt, aber Produktionserfahrung braucht.
Was starke Experten tun
Ein guter Azure-Machine-Learning-Spezialist versteht den gesamten Weg vom Experiment bis zum Endpoint. Er oder sie entwirft Pipelines, die sich leicht erneut ausführen lassen, wählt das passende Compute für die Aufgabe und hält Umgebungen über Entwicklung und Produktion hinweg kontrolliert. Außerdem werden Entscheidungen dokumentiert, damit das Betriebsteam das System nach der Übergabe unterstützen kann.
Zeichen für die passende Besetzung
- Klarer Einsatz von verwaltetem Compute und wiederverwendbaren Umgebungen
- Praktische MLOps-Gewohnheiten, nicht nur Notebook-Arbeit
- Vertrautheit mit Azure-Sicherheit und Zugriffskontrolle
- Fähigkeit, Zielkonflikte zwischen Azure ML und individuellen Cloud-Setups zu erklären
Die besten Spezialisten schreiben Code, den ein anderer Experte schnell übernehmen kann. Sie vermeiden Bindung, wo sie schadet, setzen aber Azure-ML-Dienste dort ein, wo sie Zeit sparen und Risiken senken.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Azure Machine Learning? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Azure Machine Learning wird genutzt, um Modelle in einer verwalteten Azure-Umgebung zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Teams verwenden es für Forecasting, Klassifizierung, Anomalieerkennung und andere produktive ML-Workflows. Es passt gut, wenn wiederholbare Pipelines, kontrollierter Zugriff und klare Modellprozesse gefragt sind.
Azure Machine Learning ist der aktuelle Produktname, und AML ist eine übliche Kurzform. Azure ML Studio ist ein älterer Name, den viele Menschen noch verwenden, wenn sie die Weboberfläche und das Workspace-Erlebnis meinen. Bei der Suche hilft es, alle drei Begriffe zu berücksichtigen, weil Kandidaten denselben Skillset unterschiedlich beschreiben können.
Azure Machine Learning ist besonders stark, wenn das Team einen Microsoft-nativen Weg für Modell-Lifecycle-Management, Bereitstellung und Governance sucht. Databricks wird oft für breitere Data Engineering- und Analytics-Zusammenarbeit gewählt, während SageMaker die naheliegendste AWS-Alternative ist. Die richtige Wahl hängt von deinem Cloud-Stack, dem Betriebsmodell und davon ab, wie viel des Workflows in Azure bleiben muss.
Ein starker Azure Machine Learning-Spezialist kennt normalerweise Python, MLflow, Git, Docker und grundlegende Azure-Sicherheit. Viele arbeiten auch sicher mit Datenaufbereitung, CI/CD und Bereitstellungsmustern für APIs oder Batch-Jobs. Wenn das Projekt größere Datenflüsse betrifft, sind Kenntnisse in Azure Storage, Key Vault und Container Registry ebenfalls hilfreich.
Bei Azure Machine Learning zeigt sich der Bedarf an externer Hilfe meist dann, wenn aus einem Notebook-Prototyp ein stabiler Service werden muss. Wenn dein Team Bereitstellung, Monitoring, Umgebungsmanagement oder Governance braucht, kann ein Spezialist viel Versuch und Irrtum sparen. Kleine Experimente können intern bleiben, aber produktive Arbeit profitiert von jemandem, der den gesamten Lebenszyklus schon einmal begleitet hat.
Ja, viele Azure Machine Learning-Projekte funktionieren remote sehr gut, weil der Dienst cloudbasiert ist und die wichtigen Aufgaben in Code und Konfiguration liegen. In München bevorzugen manche Teams trotzdem Präsenztermine für Discovery, Zugriffsplanung oder die Übergabe mit lokalen Stakeholdern. Ein guter Spezialist kann beides meist kombinieren, ohne die Lieferung zu verlangsamen.
Achte auf jemanden, der über Pipelines, Umgebungen, Bereitstellung, Monitoring und Rollback spricht, nicht nur über die Modellgenauigkeit. Ein starker Azure Machine Learning-Experte kann erklären, wie er den Datenzugriff gesteuert hat, wie er mit Fehlern umgegangen ist und wie er das System wartbar gemacht hat. Gute Zeichen sind klare Dokumentation, eine saubere Repo-Struktur und praktische Entscheidungen zu Azure-Diensten.
Ein solides Azure Machine Learning-Projekt endet meist mit einem funktionierenden Workspace-Setup, wiederverwendbaren Trainingsjobs, Deployment-Artefakten und klaren Runbooks. Je nach Umfang bekommst du außerdem Monitoring-Logik, Retraining-Trigger und Übergabehinweise für den Betrieb. Die besten Ergebnisse sind so aufgebaut, dass ein anderer Spezialist sie später ohne Rätselraten unterstützen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 117 €, was einem Tagessatz von etwa 938 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Fertigung (71%) und Professionelle Dienstleistungen (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Machine Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
