Collaborative Filtering Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Empfehlungslogik entwickeln, User-Item-Modelle optimieren und die Ranking-Qualität für Produktfeeds, Content-Discovery und Personalisierungs-Pipelines bewerten. Erhalten Sie schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Collaborative Filtering eingesetzt haben
Philipp Grunert
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
Stanley Agwu
Letzte Position:
Senior AI Engineer & Technical Lead bei Independent / Freelance
- TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
- Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
- Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
- Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
- BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
- Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
- Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
- Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
- KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
- Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.
Danny-Michael Busch
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Steffen Seitz
Letzte Position:
Senior Technischer PM, CRM-Core-Erfahrung & KI bei Propstack GmbH (Scout24 S.E.)
- Entwickelte ein JTBD-basiertes Priorisierungs-Framework für über 3.000 gesammelte Feature-Anfragen, identifizierte 27 Makler-Jobs, validierte 8 davon in 25 Nutzerinterviews und nutzte die daraus resultierende Job-Map als Live-Priorisierungsfilter für alle Eingangskanäle (Upvoty, CSAT, Beratungstickets).
- Verantwortlich für die Scout24-Lighthouse-Initiative: Document Intelligence mit vollständiger RAG-Architektur (semantisches Chunking, bge-m3 Embeddings, pgvector, BM25+Dense Hybrid-Retrieval).
- Reduzierte die Durchlaufzeit von Kunden-Feature-Anfragen auf 3,1 Tage durch Code-Analyse, Ticket-Spezifikation und eigenständige Implementierung mithilfe eines Coding-Agenten (Codex).
- Entwickelte einen LLM-basierten Support-Agenten (GPT-4o mini, Codex-generierte Merge Requests), der Eskalationen auf 3rd-Level von 40 % auf 5 % aller monatlichen Tickets reduzierte.
- Integrierte sechs Partner durch technische Koordination, Spezifikation, Backlog- und Release-Management und führte sieben Full-Stack-Entwickler.
- Beseitigte innerhalb von sechs Wochen regulatorische Risiken für Makler durch Risikoanalyse (BGH-Urteil zum Fernabsatz/GDPR), neue Audit-Funktionen und Koordination mit Rechts- und Datenschutzbeauftragten.
Wolfram Knan
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
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 Collaborative Filtering einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
38%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Deutschland 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 Deutschland, die Collaborative Filtering 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
Empfehlungslogik
Collaborative Filtering wird verwendet, um vorherzusagen, was ein Nutzer als Nächstes möchte, basierend auf Mustern im Nutzerverhalten und bei Item-Interaktionen. Es steckt hinter Empfehlungssystemen für E-Commerce, Medien, SaaS und Marktplätze. Viele Teams vergleichen es mit Matrixfaktorisierung, contentbasierten Methoden und hybriden Recommendern.
Häufige Methoden
- User-basiertes und item-basiertes Collaborative Filtering
- Implizites Feedback aus Klicks, Aufrufen, gespeicherten Inhalten und Käufen
- Matrixfaktorisierung und Neighborhood-Modelle
- Hybrides Ranking mit Geschäftsregeln und Content-Signalen
Starke Spezialisten wissen, wann ein einfaches Baseline-Modell ausreicht und wann Sparse Data oder Cold-Start-Probleme ein anderes Setup erfordern.
Ökosystem und Tools
Die Arbeit findet meist in Python, SQL, Spark und notebookbasierter Analyse statt. Teams nutzen oft pandas, scikit-learn, Spark MLlib und Feature Stores, um Interaktionsdaten aufzubereiten und Ranking-Pipelines zu testen. In Deutschland passen diese Projekte oft zu Produkt- und E-Commerce-Teams, die eine klare Zusammenarbeit zwischen Data, Produkt und Engineering brauchen.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Holen Sie sich freiberufliche Expertise, wenn Empfehlungen veraltet sind, die Nutzerinteraktion sinkt oder eine neue Produktlinie schnell personalisiert werden muss. Spezialisten können Signale prüfen, die Kandidatenerzeugung neu aufbauen und beim Offline-Scoring sowie Online-Testing helfen. Sie sind auch nützlich, wenn ein bestehendes System von einem Prototypen zu einem zuverlässigen Service weiterentwickelt werden muss.
Was starke Profis liefern
- Saubere Interaktionsdaten und sinnvolle Feedback-Signale
- Ranking-Modelle, die mit sparsamen Nutzern und Items umgehen können
- Bewertung mit Precision, Recall, MAP oder NDCG
- Cold-Start-Strategien für neue Nutzer und neue Items
- Klare Übergabe an Produkt- und Data-Teams
Die besten Experten machen Kompromisse sichtbar. Sie erklären, warum ein Modell Coverage, Aktualität, Vielfalt oder Relevanz bevorzugt.
Zusammenarbeitsstil
Collaborative Filtering-Arbeit kann remote erledigt werden, aber der enge Zugang zum Produkt hilft, wenn Kennzahlen, Katalogänderungen oder Experimente schnelle Entscheidungen erfordern. Zeit vor Ort in Deutschland kann für Workshops nützlich sein, während Implementierung und Tests oft remote erledigt werden. Starke Kommunikation ist wichtig, weil das Modell davon abhängt, wie sich Ihre Nutzer und Items tatsächlich verhalten.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Collaborative Filtering am häufigsten aufkommen.
Collaborative Filtering sagt wahrscheinliche Interessen anhand von Mustern in Nutzer-Item-Interaktionen voraus. Es ist verbreitet in Empfehlungsfeeds, Produktvorschlägen, Content-Discovery und Next-Best-Item-Logik. Die Methode ist nützlich, wenn Sie echte Nutzungssignale haben und Ergebnisse wollen, die mit mehr Verhaltensdaten besser werden.
Collaborative Filtering stützt sich auf Verhalten über Nutzer und Items hinweg, während contentbasierte Systeme auf Item-Merkmalen wie Kategorie, Text oder Tags basieren. In der Praxis kombinieren Teams oft beides, weil kollaborative Methoden bei Cold Start Schwierigkeiten haben und rein inhaltsbasierte Methoden das Verhalten der Menge verpassen können. Ein starker Spezialist weiß, wann ein hybrider Ansatz besser ist.
Ja. Collaborative Filtering umfasst oft Matrixfaktorisierung, besonders bei sparsamen Datensätzen und großen Katalogen. Experten können auch nachbarschaftsbasierte Methoden, Modelle für implizites Feedback oder hybride Ranking-Schichten auf Basis einer Faktorisierungs-Baseline einsetzen.
Ein starker Collaborative Filtering Freelancer bringt in der Regel Python-, SQL-, Datenaufbereitungs- und Modellbewertungskenntnisse mit. Erfahrung mit Spark, Feature Engineering und Experimentdesign ist ebenfalls wertvoll. Wenn das System produktiv eingesetzt wird, helfen Kenntnisse in APIs, Batch-Jobs und Monitoring sehr.
Ein Collaborative Filtering-Projekt braucht mehr als eine Library-Demo, sobald die Daten unordentlich sind oder das Produkt viele Sonderfälle hat. Für einen Prototyp kann ein Spezialist mit Interaktionsdaten und einem einfachen Bewertung-Setup schnell vorankommen. Für den Produktivbetrieb sollten Sie jemanden suchen, der mit sparsamen Daten, Cold Start und Online-Tests gearbeitet hat.
Ja, Collaborative Filtering-Arbeit ist oft remote, weil die meisten Aufgaben Datenprüfung, Modelltraining und Bewertung sind. Für Teams in Deutschland können lokale Workshops helfen, Produktziele, Sprache und Nutzersegmente abzustimmen, aber die Implementierung selbst ist meist gut remote machbar. Entscheidend ist schneller Zugriff auf Daten und Stakeholder.
Fragen Sie, wie der Collaborative Filtering-Experte die Ranking-Qualität bewertet, Cold Start behandelt und den Geschäftsnutzen testet. Gute Antworten nennen Offline-Metriken, Experimentdesign, Risiken von Data Leakage und Fallback-Logik für sparse Nutzer oder Items. Sie wollen klare Abwägungen, nicht nur einen Modellnamen.
Wählen Sie Collaborative Filtering, wenn das Nutzerverhalten reich genug ist, um Muster zu lernen, die Regeln nicht erfassen können. Regeln sind weiterhin nützlich für redaktionelle Kontrolle, rechtliche Vorgaben oder Markenprioritäten, passen sich aber nicht gut an sich ändernde Vorlieben an. Ein guter Spezialist kann beides kombinieren, damit das System nützlich und steuerbar bleibt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Collaborative Filtering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 882 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Collaborative Filtering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 38% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Collaborative Filtering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Collaborative Filtering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Collaborative Filtering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (75%), Medien und Unterhaltung und Druck (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Collaborative Filtering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Collaborative Filtering eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
