Data Science Experten in Stuttgart
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Rohdaten in klare Prognosen, Dashboards und Entscheidungshilfen verwandeln. Sie decken Python, SQL, Statistik, Machine Learning und produktionsreife Analytics-Arbeit ab. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Friederike Bohm
Letzte Position:
Selbstständige Beraterin und Trainerin bei Friederike Bohm Consulting
- Beratung zu Lean, Logistik, KI-Anwendungen und Prozessoptimierung
- Maßgeschneiderte Konzepte für Digitalisierung, Veränderung & Transformation
- Adaptive Schulungen und Workshops für Fach- und Führungskräfte
Chaima Dahri
Letzte Position:
Data Scientist Praktikant bei Marelli Automotive Lighting
- Entwickelte und implementierte ein Deep-Learning-Modell zur automatischen Erkennung von Schlüsselpunkten in Scheinwerfer-Lichtverteilungen.
- Bereitete Datensätze auf und verarbeitete sie und wählte nach dem Benchmarking verschiedener CNN-Architekturen VGG16 für das beste Genauigkeits-Effizienz-Verhältnis aus.
- Stellte eine Flask-REST-API bereit, containerisierte sie mit Docker und integrierte die Lösung in ein bestehendes internes System, was eine automatisierte und effiziente Bewertung von Scheinwerferdesigns ermöglicht.
Dean Rakic
Letzte Position:
CEO / Chefwissenschaftler bei ENUM
- Blockchain-Plattformtechnologie
- Digitale Blockchain-Plattform / Digitale Ökonomie.
Akshata Noganihal
Letzte Position:
Data Science-Praktikant bei Unified Mentor
- Verbesserung der Genauigkeit prädiktiver Modelle um 18 % durch erweitertes Feature Engineering.
- Automatisierung von Datenpipelines mit Python-ETL, wodurch der manuelle Aufwand um 25 % reduziert wurde.
- Dokumentation von Datenflüssen, um Automatisierungspotenziale zu erkennen und Digitalisierungsprojekte zu unterstützen.
Divij Wadhawan
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Daimler R&D, Daimler AG
- Mercedes Me ist eine App, die dein Handy mit mehreren Funktionen im Auto verbindet
- Implementierte analytische KPIs für die Fahrtenbuch-Funktion (Digital Drivers Log)
- Verwendete PySpark auf Databricks
Christoph Diefenthal
Letzte Position:
Agentisches RAG-KI-System bei Finanzdienstleister
- Entwicklung eines agentischen RAG-Systems zur Unterstützung der Entwicklungsorganisation.
- Technologien: Python, LangGraph, Qdrant, Claude Code, GitHub.
Augusto Minatta
Letzte Position:
Geschäftsführer/Co-Gründer bei Merx GmbH
- Verantwortlich für Datenanalyse und Marketing/Vertrieb.
- Dies ist eine Teilzeitstelle (1-2 Tage pro Woche).
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Stuttgart 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 Stuttgart, 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
Worum es geht
Data Science macht aus Rohdaten Entscheidungen. Es verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um Daten zu untersuchen, Modelle zu bauen und zu erklären, was die Zahlen bedeuten. Unternehmen nutzen es für Prognosen, Segmentierung, Anomalieerkennung und Data Analytics, die den täglichen Betrieb unterstützt.
Typische Aufgaben
- Daten aus Geschäftssystemen, APIs und Datenbanken aufbereiten und bereinigen
- Python- und SQL-Workflows für Analyse und Reporting erstellen
- Prognosemodelle bauen und mit realen Geschäftsbeispielen testen
- Ergebnisse in Dashboards, Notebooks und kurzen Berichten präsentieren
Üblicher Stack
Starke Profis arbeiten meist mit Python, pandas, NumPy, scikit-learn, SQL, Jupyter und BI-Tools. Sie kennen auch Datenqualitätsprüfungen, Versionskontrolle und den Weg von Notebook-Arbeit hin zu wiederholbaren Pipelines. In Stuttgart ist das oft wichtig in Automotive, Fertigung, Logistik und Forschung.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team mehr Kapazität braucht, eine kurze Analysephase ansteht oder für ein Projekt ein bestimmtes Skillset fehlt. Das kann Modellvalidierung, KPI-Design, Data Wrangling oder die Verbesserung eines bestehenden Analytics-Prozesses umfassen. Unternehmen holen oft Spezialisten dazu, wenn das Problem klar ist, der Weg dorthin aber noch nicht.
Was starke Spezialisten tun
Gute Experten bauen nicht nur Modelle. Sie stellen die richtigen Fragen, definieren sinnvolle Features, erkennen Bias und Leakage und halten die Ergebnisse auch für nicht-technische Teams nachvollziehbar. Außerdem dokumentieren sie ihre Arbeit so, dass andere sie nach Projektende weiterverwenden können.
So grenzen Sie den Bedarf ein
- Die Geschäftsfrage und die Erfolgskriterien festlegen
- Die Datenquellen und Zugriffsgrenzen auflisten
- Entscheiden, ob der Bedarf Analyse, Data Science oder Machine Learning ist
- Erwartungen für Remote-, Vor-Ort- oder gemischte Zusammenarbeit in Stuttgart festlegen
- Nach Beispielen für ähnliche Data-Science- oder Data-Analytics-Arbeit fragen
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Science am häufigsten fragen.
Data Science wird genutzt, um Betriebsdaten in Entscheidungen, Prognosen und wiederverwendbare Analysen zu verwandeln. Teams setzen es für Kundensegmentierung, Nachfrageprognosen, Anomalieerkennung, Preisunterstützung und Leistungsberichte ein. Am nützlichsten ist es, wenn die Geschäftsfrage klar ist, die Antwort aber erst aus unübersichtlichen Daten aufgebaut werden muss.
Data Science geht über Reporting hinaus, indem Modelle gebaut, Hypothesen getestet und wiederholbare Methoden aus Daten entwickelt werden. Data Analytics konzentriert sich oft stärker auf Dashboards, KPIs und beschreibende Einblicke. In vielen Projekten überschneidet sich beides, deshalb sollte der richtige Freelancer sich in beiden Bereichen wohlfühlen.
Ein starker Data Science Freelancer ist sinnvoll, wenn Sie gezielte Expertise, einen schnellen Start oder zusätzliche Kapazität für ein klar abgegrenztes Projekt brauchen. Das funktioniert gut für Modellvalidierung, explorative Analysen, Feature-Arbeit oder um eine bestehende Pipeline in Form zu bringen. Es ist auch eine gute Wahl, wenn der Bedarf vielleicht keine dauerhafte Rolle wird.
Die besten Data Science Spezialisten verbinden meist Python, SQL, Statistik und ein klares Verständnis für Geschäftsprobleme. Je nach Projekt bringen sie auch Machine Learning, Datenvisualisierung, Versuchsdesign oder Cloud-Tools mit. Achten Sie auf jemanden, der Abwägungen verständlich erklären kann und nicht nur Code schreibt.
Nein. Ein Data Science Projekt braucht nur so viel Erfahrung, wie Risiko und Komplexität erfordern. Eine saubere Analyse oder Unterstützung bei einem Dashboard kann einen praxisnahen Spezialisten brauchen, während Modellentwicklung, Prognosen oder produktive Arbeit meist mehr Erfahrung verlangen. Je unklarer die Daten und das Geschäftsziel sind, desto erfahrener sollte der Experte sein.
Die meiste Data Science Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Datenzugriff, Analyse und Abstimmung sind. Vor-Ort-Zeit in Stuttgart kann helfen, wenn das Projekt Workshops, sensible Datenabstimmungen oder die enge Zusammenarbeit mit lokalen Teams braucht. Viele Unternehmen nutzen ein gemischtes Modell mit Remote-Analyse und Abstimmung vor Ort.
Ein guter Data Science Freelancer erklärt Problem, Methode, Grenzen und Ergebnis, ohne sich hinter Fachjargon zu verstecken. Achten Sie auf saubere Datenbereinigung, solide Validierung und klare Dokumentation. Gute Arbeit sollte für die Fachbereiche verständlich und für das Team praktisch genug sein, um sie weiter zu nutzen.
Nicht immer, aber Data Science Projekte nutzen sehr oft Python, weil es starke Bibliotheken für Analyse, Modellierung und Automatisierung hat. Manche Arbeiten werden in R, SQL oder Notebook-Umgebungen erledigt, die zum Stack eines bestimmten Teams passen. Entscheidend ist nicht nur die Sprache, sondern ob der Spezialist sauber mit Ihren Daten und Tools arbeiten kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 802 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (75%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (88%), Informationstechnologie (IT) (88%) und Produktentwicklung (88%).
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.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Düsseldorf 
Nürnberg 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
