Data-Mining-Experten in München
, die mit geprüften, verfügbaren Freelancern wertvolle Muster aufdeckenBeauftragen Sie Experten, die komplexe Datensätze in nützliche Erkenntnisse, Kundensegmente und Prognosemodelle überführen – mit Python, SQL und Machine-Learning-Workflows. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Data-Mining-Projekt zusammen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data-Mining-Experten eingesetzt haben
Philipp G.
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
Christiane N.
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Valery K.
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Frank T.
Letzte Position:
Engineering & Industrie 4.0 / IoT Projektleiter bei Contech Software & Engineering GmbH
Engineering & Industrie 4.0 / IoT Projekte mit KI-System nach der Methode Robust Design für Produkte & Prozesse
Entwicklung, Implementierung & Einführung KI-System Analyser® für Robust Design für Produkte & Prozesse
KI und Industrie 4.0 Standardprodukt für präventive und reaktive Qualität und Absicherung sowie Maintenance (Predictive Quality und Predictive Maintenance) auf Basis von Big & Smart Data
Axel K.
Letzte Position:
Dateningenieur & Business Analyst bei Metafinanz
- Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
- Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
- Optimierung und Reduzierung
- Regressionstests
- Wissensvermittlung und Dokumentation
Alyosh A.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Sascha J.
Letzte Position:
Agile Coach & Partner bei Agisolve GmbH – Pragmatic Agility® | Edler & Stiegler GmbH | CTN Consulting
- Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
- Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
- Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
- Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
- Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
- Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap
Marco B.
Letzte Position:
Business Analyst | IT-Projektleiter bei Mercedes-Benz Group AG
- Koordination der Implementierung von IT-Projekten, Teilprojekten und Weiterentwicklungen im Rahmen von DevOps
- Steuerung von IT-Dienstleistern und Verantwortung für die Qualität der IT-Systeme unter Einhaltung strategischer Vorgaben
- Unterstützung bei der Erstellung sicherheitsrelevanter IT-Dokumente, einschließlich Security Profile, Data@Cloud, SCA und Penetrationstests
- Vollumfängliche Projektleitungsverantwortung: Verfolgung und Einhaltung der jeweiligen Ressourcen (Scope, Termine, Kosten und Qualität)
- Definition von Anforderungsprofilen für externe Dienstleister sowie Prüfung und Bewertung von Angeboten
- Unterstützung bei der Einrichtung und Verwaltung von Windows- und Linux-Servern in Zusammenarbeit mit Infosys, einschließlich der Konfiguration und Freischaltung von Netzwerkports
Armin I.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführender Partner bei Iskander Business Partner GmbH
- Aufbau einer digitalen Einheit für einen Großkonzern mit 220.000 Mitarbeitern
- Interims-Manager für diverse CRM- und Kundenservice-Funktionen mit einer Leistungsspanne bis zu 2.000 Mitarbeitern
- Digitalisierung sowohl zur Kosteneinsparung als auch zum Wachstum
- Zahlreiche Trainings zu Innovationsentwicklung, Produktentwicklung und Präsentationstechniken
- Redner zum Thema Digitalisierung
- Marktanalyse für den Heim-Audio-Video-Markt
- Verantwortlich für den Aufbau einer Produktmanagement-Abteilung bei einem Pay-TV-Unternehmen
- Projektverantwortlicher Partner für die Wachstumsstrategie im Bereich Vertrieb und Marketing in Deutschland im Marktstrukturwandel bei einem führenden Unterhaltungselektronik-Hersteller inklusive Launch einer Partnerschaft mit einem Telekommunikationsunternehmen
- Gesamtverantwortung für die Teilprojekte „Anforderungserhebung“ und „fachseitige Einführung“ im Rahmen eines Projekts „Neue IS-Gesamtinfrastruktur“ (Billing, CRM etc.) für ein Mobilfunkunternehmen. Gesamtprojektvolumen >300 Mio. €
- Verkauf von Teilunternehmen
- Projektverantwortlicher Partner für Projekte im Bereich „Churn-Reduzierung Privatkunden“, „Vertriebssteuerung Geschäftskunden“, „ARPU-Steigerung Geschäftskunden“, „Vorbereitung Messen“, „Messaging-Strategie“, „Optimierung einer No-Frills-Marke“, „Regionalisierung“, „CRM“, „Segmentierung“, „Endgeräte-Launch“, „Care 2 Sell“ etc. bei Telekommunikationsunternehmen
Nils B.
Letzte Position:
Unternehmer bei Startups
- yourmegastore.com: Online-Shopping
- cvex.de: Online-Lebenslauf-Management-System
- vianne-chocolate.de: Schokoladen-Franchise
- bikeguide24.com: Outdoor-Routing für Fahrräder
Rafael A.
Letzte Position:
Leiter Qualität bei Helsing AI
- Führung neuer Fertigungsunternehmen (Resilience Factories) weltweit gemäß NATO-Anforderungen Luftfahrt/Part21G/Part21J
- Einführung von Qualitätsmethoden und -werkzeugen (RCCA, NCRs, MRB, Qualifizierung spezieller Prozesse)
- Einführung und Erhalt der EN9100-Zertifizierung als Leiter Qualität
- Ansprechpartner für Verteidigungskunden (Verteidigungsministerien) in Qualitätsfragen und AQAP
- Entwicklung von Qualitätsprozessen für Qualifizierung und Zertifizierung
- Planung und Umsetzung von Lean-Produktion zur Qualitätsverbesserung und Kostensenkung
- Aufbau der Organisationsstrukturen für Qualität, Fertigung und Lieferkette
Michael P.
Letzte Position:
Einrichtung der Azure-Cloud, Java-Entwicklung, CI/CD-Pipelines bei Sulzer GmbH
- Migration einer Mainframe-Anwendung (PL/1, zOS) in die Cloud (Azure)
- Datentransfer z/OS (USS) in Azure-Storage (Blob Container, File Shares)
- Implementierung der Mainframe-Jobsteuerung in Java
- Abbildung der Jobnetz-Abhängigkeiten in Control-M
- Performance-Analyse und Optimierungsmaßnahmen
- Migration von DB2 (z/OS) nach PostgreSQL (Azure)
- Technologien: Azure (Storage, VM, VMSS, PostgreSQL), z/OS (USS), DB2, PostgreSQL, Packer, Terraform, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Control-M
- Tools: Eclipse, Visual Studio Code, IntelliJ
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Mining-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
27 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Data-Mining-Experten 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 Data-Mining-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Bank- und Finanzwesen (83%)
- Automotive (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (67%)
- Fertigung (58%)
- Versicherung (42%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Mining leistet
Data Mining entdeckt aussagekräftige Muster, Zusammenhänge und Anomalien in großen oder komplexen Datensätzen. Es verbindet Statistik, maschinelles Lernen und Datenbanktechniken, um Entscheidungen zu unterstützen, Klassifizierungen zu automatisieren und Verhaltensweisen sichtbar zu machen, die durch manuelle Analysen nur schwer zu erkennen sind. Der Bereich wird auch als Knowledge Discovery in Databases oder KDD bezeichnet, wenn er den gesamten Prozess von Rohdaten bis zu nutzbaren Erkenntnissen umfasst.
Typische Anwendungen
Data Mining unterstützt Produkte und Abläufe in vielen Branchen – von Fertigung und Mobilität bis hin zu Finanzen, Einzelhandel und Gesundheitswesen. Unternehmen nutzen es, um Prognosen zu verbessern, ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und zu verstehen, wie sich Kunden oder Maschinen verhalten.
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Betrugs-, Anomalie- und Risikoerkennung
- Nachfrageprognosen und Empfehlungssysteme
- Vorausschauende Wartung anhand von Sensordaten
Methoden und Tools
Gute Arbeit kann SQL und relationale Datenbanken mit Python, pandas, scikit-learn oder Spark verbinden. Spezialisten wählen geeignete Methoden wie Clustering, Klassifizierung, Assoziationsregeln, Regression und Anomalieerkennung aus und kümmern sich anschließend um Feature Engineering, Stichprobenbildung und Modellvalidierung. Sie arbeiten möglicherweise auch mit Cloud-Data-Warehouses, Notebooks, Orchestrierungstools und Visualisierungssystemen.
Wann Unternehmen Unterstützung brauchen
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn interne Teams über wertvolle Daten verfügen, aber nicht genügend Zeit oder Spezialwissen haben, um daraus ein zuverlässiges Ergebnis zu machen. Sie kann einen neuen Anwendungsfall, eine Prüfung der Datenqualität, die Migration zu verteilter Verarbeitung oder eine unabhängige Bewertung eines bestehenden Modells unterstützen.
- Datenquellen sind fragmentiert oder schlecht dokumentiert
- Berichte beschreiben die Vergangenheit, unterstützen aber keine Prognosen
- Ein Proof of Concept braucht einen klaren Weg in die Produktion
- Modellergebnisse sind schwer zu erklären oder nicht vertrauenswürdig
Was eine gute Umsetzung umfasst
Eine kompetente Fachkraft klärt die Geschäftsfrage, bevor sie einen Algorithmus auswählt. Sie prüft Datenqualität, Data Leakage, Verzerrungen, fehlende Werte und sich verändernde Verteilungen, statt einen hohen Score als Beweis für den Nutzen zu betrachten. Klare Annahmen, reproduzierbare Workflows und dokumentierte Ergebnisse machen das Resultat auch über ein einzelnes Notebook hinaus nutzbar.
Für Teams in München kann die Zusammenarbeit vollständig remote oder mit Workshops vor Ort erfolgen. Die passende Lösung hängt vom Datenzugang, den Sicherheitsanforderungen und davon ab, wie eng der Spezialist mit lokalen Produkt- oder Betriebsteams zusammenarbeiten muss.
Von Erkenntnissen zum Betrieb
Das endgültige Ergebnis kann ein bereinigter Datensatz, eine Feature-Pipeline, eine Segmentierung, ein Scoring-Service, ein Dashboard oder eine dokumentierte Empfehlung sein. Eine zuverlässige Übergabe umfasst Tests, Erwartungen an das Monitoring und Anleitungen für Nutzer, die auf Grundlage der Erkenntnisse handeln. Data Mining wird wertvoll, wenn Erkenntnisse mit einem wiederholbaren Geschäftsprozess verbunden sind, statt eine isolierte Analyse zu bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data-Mining-Experten am häufigsten gestellt werden.
Data Mining wird eingesetzt, um Muster, Zusammenhänge und ungewöhnliches Verhalten in großen Datensätzen zu finden. Unternehmen nutzen es für Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Prognosen, Empfehlungen, vorausschauende Wartung und operative Entscheidungen.
Data Mining konzentriert sich darauf, mithilfe statistischer Methoden und maschinellen Lernens nützliche Muster zu entdecken. Business Intelligence fasst häufig bekannte Kennzahlen zusammen, während Predictive Analytics Modelle anwendet, um zukünftige Ergebnisse zu schätzen; in einem einzelnen Projekt überschneiden sich die Bereiche oft.
Ein guter Data-Mining-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Python, Datenaufbereitung und statistischem Denken. Je nach Ergebnis können auch Erfahrung mit Cloud-Warehouses, Spark, Machine-Learning-Operations, Visualisierung und der verständlichen Vermittlung von Erkenntnissen wichtig sein.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Datenqualität, dem Geschäftsrisiko und davon ab, ob das Ergebnis in der Produktion laufen muss. Für eine klar abgegrenzte explorative Aufgabe kann ein Spezialist mit den passenden Methoden ausreichen; regulierte, umfangreiche oder operative Arbeiten erfordern mehr Erfahrung mit Validierung, Monitoring und Governance.
Data Mining eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, wenn sicherer Datenzugang und eine gute Dokumentation vorhanden sind. Workshops vor Ort in München können bei Stakeholder-Interviews, dem Verständnis der Domäne und der Übergabe helfen, während eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch zum Projektteam passen sollte.
Wählen Sie Data Mining, wenn das Unternehmen verborgene Segmente entdecken, Anomalien erkennen oder ein Ergebnis prognostizieren möchte, statt nur die vergangene Leistung zu beschreiben. Ein Dashboard ist möglicherweise die bessere Wahl, wenn Fragen und Kennzahlen bereits klar definiert sind.
Gute Data-Mining-Arbeit verbindet die Methode mit einer messbaren Geschäftsfrage und erklärt, wie die Daten ausgewählt, bereinigt und validiert wurden. Achten Sie auf reproduzierbare Prozesse, Tests auf Data Leakage und Verzerrungen, verständliche Ergebnisse und einen praktikablen Plan zur Nutzung des Resultats.
Klären Sie vor Beginn von Data Mining, welche Entscheidung die Erkenntnisse unterstützen sollen, welche Datenquellen verfügbar sind, welche Zugriffsregeln gelten, woran Erfolg gemessen wird und wie die Übergabe aussehen soll. Außerdem sollte vereinbart werden, ob das Ergebnis eine Exploration, ein validiertes Modell, eine Produktionspipeline oder eine dokumentierte Empfehlung sein soll.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 959 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 91% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 27 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (83%) und Automotive (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (92%) und Produktentwicklung (92%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Mining-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
Hamburg 
Frankfurt Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
