Data Science Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit schnellem, präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in zuverlässige Prognosen, Kundeneinblicke und entscheidungsreife Produkte verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Python, R, SQL, Machine Learning und Cloud-Daten-Workflows, die schnell mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Dmitry P.
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
Deepak M.
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 Z.
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.
Sejal V.
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Wolfram K.
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
Muzamal A.
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Birte L.
Letzte Position:
Product- & Agile-Beraterin bei Selbstständig
- Teams, Unternehmen und Einzelpersonen dabei unterstützen, hervorragende Produktmanager zu werden
- Die richtige Organisation aufbauen, um Kunden- und Unternehmenswert zu schaffen
Marc F.
Letzte Position:
Interim Talent Acquisition Manager bei doctari
- Aufbau eines bereichsübergreifenden Product-Teams zur Entwicklung einer SuperApp
- Beratung und Mentoring, um das Team zu unterstützen und Impulse zu geben (fachlich & Soft Skills)
Raphael M.
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
Mathias W.
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Nikunjkumar P.
Letzte Position:
Senior Java Backend Entwickler bei Questax Professionals GmbH
- Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
- Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
- Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
- Support für unser Produkt und On-Call-Duty
- Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
- Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
- POC für neue Ideen entwickeln
- Wartung und Erweiterung des Backends
- DevOps-Aufgaben
- Kubernetes-Update ausführen
- Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
- Helm Charts entwickeln und anpassen
- ArgoCD anpassen und updaten
- CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln
Yahya S.
Letzte Position:
Odoo-Softwareentwickler & Berater bei KNAUER Wissenschaftliche Geräte GmbH
- Planung und Umsetzung maßgeschneiderter Odoo-ERP-Lösungen zur Unterstützung und Optimierung unternehmensspezifischer Geschäftsprozesse
- Konfiguration und Anpassung von Odoo-Modulen gemäß den individuellen Anforderungen der Kunden, einschließlich Prozessautomatisierung und Datenintegration
- Schulung und Support für Endbenutzer und Administratoren, um die vollständige Nutzung der Odoo-Funktionen sicherzustellen und Anwenderfähigkeiten zu erweitern
- Bereitstellung kontinuierlicher Unterstützung nach der Implementierung, inklusive Fehlerbehebung, Wartung und Updates zur Anpassung an neue Geschäftsanforderungen
- Datenmigration und Integration externer Anwendungen in Odoo-Umgebungen für eine reibungslose, einheitliche Datenlandschaft
- Analyse und Verbesserung bestehender Odoo-Systeme, um die Effizienz zu steigern und die Benutzererfahrung zu optimieren
Nino S.
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Louis G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
79% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
21% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 Data Science 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 Science Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bildung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (34%)
- Automotive (31%)
- Gesundheitswesen (31%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (29%)
- Bank- und Finanzwesen (28%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Von Daten zu Entscheidungen
Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um nützliche Signale aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Unternehmen nutzen Data Science, um die Nachfrage zu prognostizieren, Anomalien zu erkennen, Erlebnisse zu personalisieren, Abläufe zu optimieren und Entscheidungen mit messbaren Erkenntnissen zu unterstützen. Die Arbeit kann von explorativer Analyse bis hin zu produktiven Machine-Learning-Services reichen.
Zentrale Methoden
Erfahrene Spezialisten wählen Methoden, die zur Fragestellung, Datenqualität und den betrieblichen Anforderungen passen. Sie formulieren Hypothesen, bereinigen und verknüpfen Daten, wählen aussagekräftige Merkmale aus, validieren Modelle und erklären Unsicherheiten. Zu den gängigen Ansätzen gehören Regression, Klassifikation, Clustering, Zeitreihenprognosen, Empfehlungssysteme und Natural Language Processing.
Tools und Umsetzung
Das Ökosystem konzentriert sich häufig auf Python oder R, ergänzt durch SQL für den Datenzugriff und Notebooks für die Exploration. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter, PyTorch oder TensorFlow sowie mit Cloud-Datenbanken, Workflow-Orchestrierung, Containerisierung und Modellüberwachung. Eine produktive Umsetzung erfordert reproduzierbare Pipelines, Versionskontrolle, Tests und eine klare Dokumentation.
Wo Unternehmen Data Science einsetzen
Data Science unterstützt Produkte und interne Prozesse in Berlins Technologie-, Mobilitäts-, Finanz-, Einzelhandels-, Gesundheits- und Industriesektoren. Typische Aufgaben umfassen:
- Prognosen für Nachfrage, Umsatz und Kapazitäten
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Betrugs-, Risiko- und Anomalieerkennung
- Verbesserung von Empfehlungen und Suche
- Experimentanalyse und Entscheidungs-Dashboards
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn ein neuer Anwendungsfall schnell validiert werden muss, einem internen Team eine bestimmte Modellierungskompetenz fehlt oder ein Prototyp zu einem zuverlässigen Service werden soll. Klare Anzeichen sind fragmentierte Daten, unzureichende Messungen, unklare Zuständigkeiten für Modelle oder ein wachsender Bedarf an MLOps. In Berlin ist Remote-Arbeit üblich, während Termine vor Ort bei Discovery, Workshops und der Abstimmung mit Stakeholdern helfen können.
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute verbinden Geschäftsziele mit technischen Entscheidungen, statt Modellgenauigkeit als einziges Ergebnis zu betrachten. Sie definieren sinnvolle Erfolgskriterien, etablieren verlässliche Datenprüfungen, vergleichen geeignete Baselines und kommunizieren Einschränkungen, ohne sie zu verschleiern. Außerdem hinterlassen sie wartbaren Code, transparente Dokumentation und einen praktikablen Plan zur Überwachung von Drift und zum Retraining.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Science am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Data Science hilft Unternehmen dabei, Daten in Prognosen, Erklärungen, Empfehlungen und automatisierte Entscheidungen zu verwandeln. Ein Spezialist kann Anwendungsfälle wie Nachfrageplanung, Betrugserkennung, Kundenbindung, Qualitätskontrolle und die Personalisierung von Produkten unterstützen.
Data Science geht häufig über die Darstellung vergangener Ereignisse hinaus, indem modelliert wird, was als Nächstes passieren könnte oder welche Maßnahme ein Ergebnis verbessern würde. Business Intelligence und Analytics bleiben für Dashboards, Berichte und deskriptive Analysen wichtig, während Data Science statistische Modellierung, Experimente und Machine Learning ergänzt, wo sie sinnvoll sind.
Ein starker Data Science Freelancer verbindet in der Regel Python oder R mit SQL, Statistik, Datenvisualisierung und Cloud-Datentools. Erfahrung in Softwareentwicklung, Machine-Learning-Operations, Versuchsdesign und Kommunikation hilft dabei, die Arbeit aus einem Notebook in einen zuverlässigen Geschäftsprozess zu überführen.
Die passende Data Science Erfahrung hängt von der Aufgabe ab, nicht von einer festen Karrierestufe. Eine explorative Analyse kann fundierte Statistikkenntnisse und Fachverständnis erfordern, während ein produktives Modell zusätzlich Datenpipelines, Bereitstellung, Überwachung, Sicherheit und Zuständigkeiten nach dem Launch benötigt.
Data Science eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenzugriff, Notebooks und Code-Reviews online verwaltet werden können. Berliner Teams sollten frühzeitig Zugriffsrechte, Dokumentation, Besprechungssprache, Arbeitszeiten und die Situationen festlegen, in denen Workshops vor Ort einen Mehrwert bieten.
Bewerten Sie, ob der Data Science Spezialist die geschäftliche Entscheidung hinter dem Modell versteht und Annahmen anhand realistischer Daten prüft. Achten Sie auf reproduzierbare Analysen, sinnvolle Baselines, sorgfältige Validierung, klare Erklärungen von Unsicherheiten sowie einen Plan für Bereitstellung und Überwachung.
Data Science sollte nicht automatisch auf Machine Learning setzen. Wenn eine klare Regel, ein statistischer Test oder ein gut gestaltetes Dashboard die Frage beantwortet, kann das die bessere Wahl sein. Machine Learning wird wertvoll, wenn Muster komplex sind, Prognosen skaliert werden müssen oder sich Entscheidungen durch Feedback verbessern lassen.
Klären Sie vor Beginn der Data Science Arbeit, welche Entscheidung verbessert werden soll, welche Daten verfügbar sind, welche rechtlichen und zugriffsbezogenen Einschränkungen bestehen, in welcher Umgebung geliefert wird und wer das Ergebnis besitzt. Vereinbaren Sie Bewertungskriterien, Verantwortlichkeiten der Stakeholder und die Wartung des Modells oder der Analyse nach der Übergabe.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 738 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 79% mindestens einen Master-Abschluss und 21% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (95%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Produktentwicklung (79%) und Business Intelligence (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
