Azure Machine Learning Experten in München
entwickeln – schnell aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Machine-Learning-Modelle mit Azure Machine Learning, MLflow und Azure Kubernetes Service trainieren, bereitstellen und überwachen. Erhalten Sie präzise Treffer mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Azure Machine Learning eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Thomas H.
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 B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Stephan S.
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)
Maziyar K.
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 K.
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 N.
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 19 Sep 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Azure Machine Learning Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Fertigung (71%)
- Professionelle Dienstleistungen (71%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Einzelhandel (57%)
- Versicherung (43%)
- Landwirtschaft (29%)
- Chemie (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Azure Machine Learning leistet
Azure Machine Learning ist ein verwalteter Cloud-Dienst zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen. Er vereint Datenaufbereitung, Experiment-Tracking, Modellregister, Endpunkte und Überwachung in einer Azure-Umgebung. Teams nutzen ihn für Prognosen, Klassifizierung, Empfehlungen sowie Computer-Vision- und Sprachverarbeitungsaufgaben.
Zentrale Projektarbeit
Experten nutzen Azure Machine Learning, um Modelle aus Experimenten in kontrollierte Produktionsabläufe zu überführen. Typische Ergebnisse sind:
- Reproduzierbare Trainingspipelines für Batch- und Echtzeit-Inferenz
- Verwaltete Online-Endpunkte und Batch-Endpunkte
- Feature-Aufbereitung, Modellbewertung und versionierte Register
- Überwachung von Drift, Datenqualität und Inferenzleistung
Ökosystem und Tools
Der Dienst unterstützt Python-basierte Frameworks wie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow und XGBoost. Erfahrene Spezialisten arbeiten außerdem mit Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, Azure Container Registry, Azure Kubernetes Service und Azure DevOps. Die MLflow-Integration hilft Teams dabei, Läufe nachzuverfolgen und Modellversionen über den gesamten Lebenszyklus zu verwalten.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen oft freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Dienst werden muss, interne Teams Unterstützung bei der Azure-ML-Governance benötigen oder bestehende Modelle einen klareren Weg in die Produktion brauchen. Sie können auch dabei helfen, Datenplattformen zu verbinden, CI/CD für Machine Learning einzurichten und operative Lücken zu schließen. In München ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während regulierte oder workshopintensive Projekte möglicherweise eine Koordination vor Ort sowie eine sichere Kommunikation auf Deutsch oder Englisch erfordern.
Anzeichen für den Bedarf an einem Spezialisten
Ein Projekt profitiert in der Regel von gezielter Expertise, wenn:
- Trainingsläufe in verschiedenen Umgebungen nicht reproduziert werden können
- Modelle manuell ohne Freigabe- oder Rollback-Kontrollen bereitgestellt werden
- Daten-Drift und Modellqualität nach der Veröffentlichung nicht überwacht werden
- Kosten, Berechtigungen oder die Struktur des Arbeitsbereichs schwer zu verwalten sind
- Datenwissenschaftler und Softwareteams keinen gemeinsamen Bereitstellungsprozess haben
Was starke Fachkräfte auszeichnet
Die besten Fachkräfte verbinden angewandtes Machine Learning mit praktischen Azure-Bereitstellungskenntnissen. Sie verstehen Datenlecks, Validierungsdesign, die Erklärbarkeit von Modellen und verantwortungsvolle KI, wissen aber auch, wie man Arbeitsbereiche absichert, Pipelines automatisiert und Endpunkte betreibt. Fragen Sie bei der Auswahl nach einem konkreten Beispiel für ein Modell, das in die Produktion überführt wurde, nach den dabei eingesetzten Kontrollen und danach, wie seine Leistung langfristig erhalten wurde.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Azure Machine Learning? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Azure Machine Learning wird zur Aufbereitung von Daten, zum Trainieren und Bewerten von Modellen, zur Registrierung freigegebener Versionen und zur Bereitstellung für Batch- oder Echtzeit-Inferenz verwendet. Es unterstützt Anwendungsfälle wie Bedarfsprognosen, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Empfehlungen und Dokumentenanalyse.
Azure Machine Learning ist eine gute Wahl für Unternehmen, die bereits Microsoft Azure nutzen, insbesondere wenn Identität, Datendienste und Bereitstellungskontrollen in eine gemeinsame Cloud-Umgebung passen müssen. Databricks konzentriert sich häufig auf kollaborative Daten- und Analyseabläufe, während Amazon SageMaker zu Teams passt, die hauptsächlich auf AWS arbeiten. Die richtige Option hängt von der bestehenden Architektur, den Fähigkeiten und den Governance-Anforderungen ab.
Ein guter Azure Machine Learning Spezialist verfügt in der Regel über Kenntnisse in Python, SQL, Data Engineering und Softwarebereitstellung. Erfahrung mit MLflow, Docker, Azure DevOps, Infrastructure as Code, Azure Kubernetes Service und verantwortungsvoller KI ist wertvoll, wenn Modelle zuverlässig in der Produktion laufen müssen.
Die erforderliche Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Für ein fokussiertes Modellexperiment können Kenntnisse in angewandter Modellierung und im Arbeitsbereich ausreichen, während ein produktiver Rollout Erfahrung mit Pipelines, Sicherheit, Überwachung, Bereitstellungsmustern und der Übergabe an den Betrieb erfordert. Bitten Sie Kandidaten, Arbeiten zu zeigen, die den geplanten Daten, dem Risikoniveau und der Bereitstellungsphase ähneln.
Ja, die meisten Azure Machine Learning-Arbeiten können remote über Cloud-Arbeitsbereiche, Versionskontrolle und strukturierte Reviews umgesetzt werden. Termine vor Ort können dennoch bei der Anforderungsaufnahme, der Einrichtung von Zugängen oder Stakeholder-Workshops helfen. Außerdem sollten Teams früh klären, ob Deutsch, Englisch oder beides benötigt wird.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit Reproduzierbarkeit, Datenvalidierung, Modellversionierung, Bereitstellungsfreigaben und Überwachung umgeht. Ein kompetenter Azure Machine Learning-Experte kann Abwägungen klar erklären, praktische Testnachweise liefern und technische Entscheidungen mit geschäftlichen und operativen Risiken verknüpfen.
Azure Machine Learning kann Modelle verwalten, die mit gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und XGBoost erstellt wurden. Es unterstützt außerdem MLflow-basierte Abläufe, containerisierte Umgebungen und registrierte Ressourcen. So können Teams bestehende Experimente nach Azure übernehmen, ohne jede Komponente neu erstellen zu müssen.
Freelancer sollten vor dem Start die Struktur des Azure-Abonnements, Berechtigungen für den Arbeitsbereich, Datenzugriff, Rechenlimits, das Bereitstellungsziel und die Abnahmekriterien klären. Erfahrung mit Azure Machine Learning ist besonders nützlich, wenn sie mit sorgfältiger Dokumentation, sicherem Umgang mit Daten und einem Bereitstellungsplan kombiniert wird, der das Modell auch nach der Veröffentlichung abdeckt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Azure Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 947 € 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
