Data Science Experten in Hamburg
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Daten in klare Entscheidungen verwandeln, Prognose- und Klassifikationsmodelle bauen und Analyse-Workflows aufsetzen, denen Teams vertrauen können. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Cornelius Höfig
Letzte Position:
Solution Architect bei STIHL
- Neuaufbau der Systemarchitektur für eine Azure-basierte Plattform mit dem Ziel, neue Funktionen schnell zu entwickeln
- Ausarbeitung eines Staging-Konzepts für die unterschiedlichen Anforderungen von Kunden und QA
- Erstellung der Anforderungen für ein Proof-of-Concept-Lieferantenprojekt sowie dessen Begleitung für eine Flutter-App mit hochentwickelten BLE-Funktionalitäten
- Vergleich mehrerer Observability-Plattformen auf Machbarkeit und Passung zu den Anforderungen im Projektumfeld
- Erstellung einer Mobile-App-Architektur auf Basis von Domain-Driven Architecture
- Funktion als technischer Berater und verantwortlicher Solution Architect für zwei Entwicklungsteams
- Durchführung von Architektur-Reviews und Abstimmung von Änderungen mit den architektonischen Vorgaben
- Skills & Technologies: Microsoft Azure , App Services, NodeJS Mono-repository, microservice architecture, domain driven design, self contained systems, requirements engineering, CI/CD, DevOps, API design, solution architecture
Jenny Lam
Letzte Position:
Produktmanager – Daten & Nachhaltigkeit bei shipzero GmbH
Konzeption und Implementierung eines initialen Produktmanagement-Frameworks
Schaffung eines Prozesses zur Priorisierung der Produkt-Roadmap mit internen Stakeholdern unter Berücksichtigung von Geschäftsauswirkungen, Ressourcen und technischer Machbarkeit
Leitung der Migration zu einem Product-Discovery-Tool zur Verbesserung der Transparenz und teamübergreifenden Zusammenarbeit
Funktion als Schnittstelle zwischen Tech- und Business-Teams
Leitung datengestützter Nachhaltigkeitsprojekte für den größten Schlüsselkunden, einschließlich der Implementierung einer regulatorischen Berichterstattung (ISO 14083) über Treibhausgasemissionen
Realisierung einer vollständigen Datenintegration über 20+ Quellsysteme, Koordination des Onboardings und Umsetzung der Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen für das Entwicklungsteam
Verbesserung der Präzision der Emissionserfassung und -berichterstattung des Kunden durch Datenqualitätsanalysen und Identifizierung von Optimierungspotenzialen
Thomas Wittlinger
Letzte Position:
Chief Product Officer bei OWNLY FinTech GmbH
Freelance-Arbeit für ein großes deutsches Family Office
Aufbau und Weiterentwicklung einer modularen B2B-SaaS-Plattform für professionelles Wealth Management und Family Offices sowie freiberufliche Umsetzung produktionsreifer KI-, Datenmanagement- und Automatisierungslösungen für die Wealth-Management-Branche.
- Entwicklung eines KI-Governance-Frameworks für regulierte Finanz- und Asset-Management-Workflows, abgestimmt auf DORA, BaFin-nahe Governance-Anforderungen und Datenschutzvorgaben, inklusive Rollen, Zugriffsrechten und Entscheidungsregeln.
- Konzeption eines agentischen Systems mit lokal betriebenem Open-Source-Sprachmodell, inklusive Qwen2.5 über Ollama, für sichere Abfragen einer Asset-Datenbank mittels Text-to-SQL-to-Text-Workflows.
- Aufbau KI-gestützter Analyse- und Reporting-Funktionen, die strukturierte Antworten, Tabellen und Charts aus Asset-Daten erzeugen, mit fachlicher Validierung über Resolver-Logik und RAG-Elemente.
- Entwicklung produktionsreifer Datenimport-Workflows für Daten von Finanzdienstleistern aus CSV-, PDF- und API-Quellen, inklusive Validierung, Plausibilitätsprüfungen und Abgleich mit bestehenden Asset-Daten.
- Lösung des Asset-Matching-Problems ohne systemübergreifenden Primary Key durch mehrstufige Validierungsregeln und Freigaben im Human-in-the-Loop.
Ergebnisse:
- 250.000 EUR SaaS-Umsatz im Jahr 2024 gesichert und den Forecast um 20 % übertroffen.
- Family-Office-Kunden mit 1,6 Mrd. EUR Assets under Management gewonnen.
- Manuellen Aufwand für den größten Kunden um ca. 3 Tage pro Monat durch automatisierte Datenimport- und Abgleichsprozesse reduziert.
- Operatives Fehlerrisiko durch strukturierte Datenvalidierung, mehrstufiges Asset-Matching und Human-in-the-Loop-Freigaben reduziert.
Johannes Borghardt
Letzte Position:
Vizepräsident Operatives Geschäft bei DATALOGUE GmbH
- Gesamtverantwortung für die Bereiche Projektsteuerung, Analytik, KI & Datenwissenschaft, Datenbankverwaltung und Webentwicklung, 24 FTE
- Implementierung und Aufbau KI-gesteuerter Analytik und KI-Arbeitswerkzeuge, Steigerung der Effizienz je FTE um > 20 %
- Entwicklung und Einführung einer Planungs- und Prognoseplattform, Erhöhung der Fehlertoleranz um > 60 %
- Einführung einer ERP-Software, Reduzierung der eingesetzten FTE um 50 %
Adriana Van Boxtel
Letzte Position:
Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie bei IWCA Germany e.V.
- Mitgegründet das deutsche Kapitel der International Women's Coffee Alliance und zur Entwicklung der strategischen Vision sowie zur organisatorischen Strukturierung internationaler Entwicklungsinitiativen beigetragen
- Interne Arbeitsabläufe optimiert und Verwaltungsaufwand durch systematische Prozessanalyse und Dokumentation reduziert
- Governance-Rahmenwerke und Standards zur Daten-Governance entworfen und implementiert, um ESG-Konformität und Transparenzanforderungen für NGO-Aktivitäten zu unterstützen
- Umfassende Datenstrategie entwickelt, um Datenqualität, Transparenz und Reporting-Fähigkeiten im internationalen Stakeholder-Netzwerk zu verbessern
Alain Blankenburg-Schröder
Letzte Position:
Interims-Manager | Produktmanager | AdTech- & CDP-Experte | Technische Transformationen bei Freelancer
- Handfeste Produkt und Portfolio Analysen mit Handlungsempfehlungen
- Versiert in Beratung, Konzeptentwicklung und agilem Projektmanagement
- Technische Führung & Teamförderung – für reibungslose agile Umsetzung mit Weitsicht und Guardrails
Padma Priya Srinivasan
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Erfolgreich einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Behandelte überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
- Behandelte natürliche Sprachverarbeitung mit Python.
Simone Amoroso
Letzte Position:
Leiter Technologie & CISO bei AI Quality and Testing Hub
- Leitender Entwickler von Prof. Valmed, dem ersten LLM-basierten Medizinprodukt (mit RAG auf einem medizinischen Korpus von über 2,5 Mio. Dokumenten), das eine CE-Zertifizierung erhalten hat.
- Entwarf und implementierte eine Cloud-native MLOps-Infrastruktur für die Energievehandels-Analytics-Abteilung von ENBW, wodurch die skalierbare Bereitstellung und Überwachung von Prognosemodellen ermöglicht wurde.
- Entwickelte End-to-End-Test- und Validierungs-Frameworks für KI/ML-Systeme und stellte so Qualität, Konformität und Robustheit in kritischen und regulierten Anwendungen sicher.
- Führte professionelle Schulungen zu KI-Tests, EU-Regulierungsrahmen und Qualitätssicherung für produktive KI-Systeme durch.
Thomas Suwelack
Letzte Position:
Gründer & CEO bei 21done Startup
- Gründung, Aufbau und Leitung eines Unternehmens
- Führung von bis zu 6 FTE zum Erreichen der Unternehmens- und Investorenziele
- Strategisches Management: Mission, USP, Ziele, Strategie & Roadmap
- CX-Management: Kundenorientierte Produkte, Angebote und Touchpoints
- Marketing & Vertrieb: B2C Marketing, B2B Vertrieb, Marktforschung
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.
Victor Shanaa
Letzte Position:
Junior-Forscher bei Hamburg University of Technology (TUHH)
- Forschung an Wirbelschichtreaktoren durchgeführt und maschinelle Lernmethoden für Prozessüberwachung und Predictive Maintenance eingesetzt.
- Reproduzierbare Workflows für Hochtemperatur-Prozessversuche entwickelt, um Datenzuverlässigkeit und Laboreffizienz zu steigern.
- Mit interdisziplinären Teams zusammengearbeitet, um AI-Modelle in traditionelle ingenieurwissenschaftliche Forschung zu integrieren.
Stefan Seidel
Letzte Position:
Consultant für IT-Anwendungsentwicklung & Data Science bei Eurofins Finance Transactions Germany GmbH
- Beratung in IT-Anwendungsentwicklung und Data Science
Artem Dontsov
Letzte Position:
Senior Digitalberater (Workday) bei nativDigital
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
93% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
64% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
81% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Science macht aus rohen Daten Antworten, die Teams nutzen können. Es verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um Muster zu finden, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu unterstützen. Unternehmen holen sich Spezialisten dazu, wenn sie statt Bauchgefühl eine verlässliche Analyse brauchen.
Typische Aufgaben
- Datenbereinigung und -aufbereitung
- Explorative Analyse und Berichterstattung
- Prognosen und Vorhersagemodelle
- Experimentdesign und Bewertung
- Dashboards und Data Storytelling
Tools und Stack
Starke Profis arbeiten mit Python, R, SQL, Notebooks und gängigen Bibliotheken für Modellierung und Visualisierung. Sie wissen auch, wie man zwischen Notebooks, produktivem Code und Geschäftsberichten wechselt, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren. In Hamburg unterstützt das oft Teams aus Logistik, Handel, Medien und Commerce, die praktische Analysen brauchen.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Holen Sie sich freiberufliche Expertise, wenn Daten unordentlich sind, ein Modell bereits produktiv läuft oder interne Teams Unterstützung für eine konkrete Initiative brauchen. Es hilft auch, wenn ein Unternehmen einen Anwendungsfall erst validieren muss, bevor es in ein größeres Data-Team investiert. Temporäre Spezialisten können kurze Lücken schließen, ohne die Umsetzung zu bremsen.
Was starke Spezialisten tun
Gute Data-Science-Profis stellen die richtigen Fragen, bevor sie Code schreiben. Sie definieren das Problem klar, wählen Methoden, die zu den Daten passen, dokumentieren Annahmen und erklären Ergebnisse in verständlicher Sprache. Sie wissen auch, wann ein einfaches Modell besser ist als ein komplexes.
Qualitätsmerkmale
Achten Sie auf Arbeit, die reproduzierbar, messbar und an ein echtes Geschäftsziel gekoppelt ist. Starke Ergebnisse enthalten meist klare Schritte zur Datenaufbereitung, eine saubere Validierung und ein Resultat, das auch nicht-technische Stakeholder verstehen. Bei Remote-Arbeit sind klare Dokumentation und regelmäßige Review-Punkte genauso wichtig wie technisches Können.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Science am häufigsten gestellt werden.
Data Science wird genutzt, um Geschäftsdaten in Prognosen, Segmentierungen, Empfehlungen und Entscheidungshilfen zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Bedarfsplanung, Kundenanalyse, Risikoprüfungen, Churn-Reduktion und Prozessverbesserungen ein. Die beste Arbeit verbindet die Analyse mit einer konkreten Geschäftsfrage.
Data Science geht tiefer als klassisches Reporting. Business Intelligence und Data Analytics konzentrieren sich meist auf Dashboards, Trends und die vergangene Leistung, während Data Science auch Vorhersage- und statistische Modelle entwickelt. In der Praxis arbeiten die drei Bereiche oft zusammen.
Ein starker Data Science-Spezialist kombiniert meist Python oder R, SQL, Statistik und klare Kommunikation. Je nach Projekt sind auch Kenntnisse in Machine Learning, grundlegender Data Engineering und Visualisierungstools wichtig. Entscheidend ist nicht nur das technische Können, sondern auch die Fähigkeit, Abwägungen zu erklären.
Ein Data Science-Freelancer ist sinnvoll, wenn die Arbeit klar abgegrenzt, dringend oder sehr speziell ist. Typische Fälle sind eine Modellprüfung, eine einmalige Analyse, ein Proof of Concept oder Unterstützung für ein überlastetes Team. Freelancer helfen auch, wenn ein Unternehmen Fachwissen braucht, bevor intern eingestellt wird.
Sie brauchen kein fertiges Briefing, aber ein klares Geschäftsziel und Zugriff auf die richtigen Daten. Ein Data Science-Spezialist kann dabei helfen, den Umfang zu schärfen, Erfolgskriterien zu definieren und Risiken früh zu erkennen. Je besser die Problemstellung, desto schneller kommt das Projekt voran.
Ein Großteil der Data Science-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheit und Kommunikation gut aufgesetzt sind. Vor-Ort-Zeit kann am Anfang helfen, besonders für Discovery-Sessions mit Stakeholdern in Hamburg oder wenn sensible Daten engere Abstimmung brauchen. Viele Teams arbeiten im Hybrid-Setup.
Achten Sie auf saubere Methoden, klare Dokumentation und Ergebnisse, die an Geschäftsergebnisse gekoppelt sind. Ein guter Data Science-Profi kann erklären, warum eine Methode gewählt wurde, wie sie geprüft wurde und wo sie scheitern kann. Beispiel-Notebooks, frühere Projektberichte und klare Kommunikation sind starke Zeichen.
Data Science ist die breitere Disziplin. Sie umfasst Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung, Experimente und manchmal Machine Learning. Machine Learning ist nur ein Werkzeug innerhalb von Data Science und wird eingesetzt, wenn Vorhersage oder Klassifikation das Ziel ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 962 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (94%), Englisch (81%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (75%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (81%) und Business Intelligence (75%).
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.
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!

Berlin
München
Köln
Frankfurt
Stuttgart
Düsseldorf
Nürnberg