Dataiku Experten in Deutschland
, die per KI in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Rohdaten in verwaltete Analysen, Workflows für maschinelles Lernen und produktionsreife Anwendungen mit Dataiku DSS, Python und SQL verwandeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Dataiku eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Asma K.
Letzte Position:
Data & AI Product Manager – Business- und Vertriebsoperationen bei PUMA GROUP
- Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
- Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
- Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
- Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
- Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
- Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.
Paul O.
Letzte Position:
Product Owner / Projektmanager bei Wirtschaftsprüfer und Softwareanbieter für deutsche Steuerberatungskanzleien
- Projektumgebung: Python, Java, Azure AI Studio & OpenAI Studio, Embedding-Modelle, LLM als Richter
- Projektsprache: Deutsch
- Projektrolle(n): Projektmanager
- Projektmanagement zur Verbesserung der Chatbot-Leistung
- Recherche und Bewertung von Ansätzen zur Verbesserung und Messung der Antwortgenauigkeit sowie zur Steigerung des Kontextverständnisses des Chatbots
- Abstimmung von Architekturentscheidungen mit dem technischen Team und den Architekten
- Koordination und Überführung von Forschungsergebnissen in Entwicklungstasks
Ece B.
Letzte Position:
Einwanderungs- und Karriereberater bei Berrak & Co.
- Beratung türkischer Kunden, die planen, nach Deutschland zu ziehen (Arbeits-, Studien- und Familienzusammenführungsvisa).
- Erstellung personalisierter Einwanderungsstrategien, Dokumenten-Checklisten und digitaler Handbücher.
- Unterstützung der Kunden bei der Erstellung von Lebenslauf und Motivationsschreiben nach deutschen Standards.
- Verwaltung der E-Mail-Marketing-Automatisierung, Newsletter-Workflows und Zielgruppensegmentierung zur Steigerung der Kundenbindung.
- Gestaltung und Pflege von CRM-Integrationen zwischen Wix, HubSpot und Zapier für automatisiertes Onboarding und Follow-up.
- Abwicklung von Vertriebsprozessen, inklusive Deal- und Support-Pipelines, Workflow-Automatisierung und Kundenbeziehungs-Tracking in HubSpot.
- Verwaltung von Rechnungsstellung und Budgetverfolgung über Lexoffice, um genaue Berichte und finanzielle Transparenz zu gewährleisten.
- Entwicklung und Optimierung digitaler Funnels, Landingpages und Online-Kurse zur Lead-Generierung und Conversion.
- Überwachung der Content-Erstellung und Performance-Marketing-Kampagnen auf Instagram, YouTube und Google Ads.
Nikhil G.
Letzte Position:
Mitgründer / Lösungsarchitekt bei Lima Care GmbH
- Entwicklung eines umfassenden Geschäftskonzepts für ein medizinisches Sturzerkennungsgerät basierend auf einem in Deutschland eingetragenen Verfahrenspatent
- Identifizierung und Erfassung von Anwendungsfällen für den Einsatz von medizinischen Geräten in Wohngebäuden sowie in Einrichtungen von Gesundheitsdienstleistern
- Erweiterung des Produktumfangs auf Industriestandards wie HL7/FHIR sowie Entwicklung eines Produktdesigns basierend auf modernen Kommunikationsprotokollen für IIOT
- Förderung der Offshoring-Aktivitäten, Definition von SLA- und Scope-of-Work-Dokumenten für Entwicklungsteams nach Auswahl verschiedener Anbieter
- Identifizierung und Auswahl von Hardwarekomponenten (Terrabee, E-Con Systems) für LIDAR-/TDOA-Funktionen
- Definition integrierter KI-Funktionen und LLM-Modelle für Patientensturzerkennung sowie KI-basierte Audio-Trigger
- Begleitung der Implementierung von Algorithmen für Objekterkennung, Sturzerkennung und Identifizierung von Fehlalarmen
Maziyar K.
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Azada H.
Letzte Position:
KI-Berater bei Freelance
- Entwicklung skalierbarer End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für ein großes Telekommunikationsunternehmen, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Bereitstellung und einer Streamlit-Visualisierungs-App.
- Einführung und Verankerung von Data Science im Customer-Experience-Team sowie tägliche Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Entwicklung von End-to-End-Lösungen; unter meiner laufenden Unterstützung blieb der Kundenzufriedenheitswert NPS stabil auf einem Rekordwert von >30pt.
- Beratung eines Kunden zu GenAI-Tools, Strategien für die KI-Entwicklung und Responsible-AI-Praktiken sowie Gestaltung interner Ansätze für Einführung und Governance.
Robert T.
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Gscheiter GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dataiku einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 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 Dataiku 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 Dataiku Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (78%)
- Bank- und Finanzwesen (56%)
- Gesundheitswesen (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
- Telekommunikation (44%)
- Automotive (33%)
- Bildung (33%)
- Versicherung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Dataiku in der Praxis
Dataiku ist eine kollaborative Plattform zur Aufbereitung von Daten, Erstellung von Analysen und Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen. Die visuelle Oberfläche unterstützt Fachanwender, während Code-Umgebungen technischen Fachleuten ermöglichen, im selben Projekt mit Python, SQL, R und Notebooks zu arbeiten. Teams können von der Exploration bis zur kontrollierten Produktion gelangen, ohne für jede Phase separate Tools zusammenzufügen.
Unterstützte Projekte
Dataiku wird für Prognosen, Kundensegmentierung, Betrugsanalysen, Empfehlungssysteme und operative Berichte eingesetzt. Die Plattform unterstützt auch wiederverwendbare Datenprodukte, die Datensätze, Modelle, Dashboards und automatisierte Szenarien kombinieren. In Deutschland nutzen Unternehmen aus Fertigung, Finanzwesen, Einzelhandel, Logistik und Gesundheitswesen diese Art von Workflow, wenn Daten eng mit den Geschäftsabläufen verbunden sein müssen.
- Daten aus Dateien, Datenbanken und Cloud-Diensten aufbereiten und zusammenführen
- Visuelle Analysen, Dashboards und Modelle für maschinelles Lernen erstellen
- Wiederkehrende Abläufe automatisieren und kontrollierte Ergebnisse veröffentlichen
Ökosystem und Tools
Fachleute arbeiten mit Dataiku DSS zusammen mit relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Cloud-Speichern und Orchestrierungsdiensten. Zu den gängigen Integrationen gehören Snowflake, Databricks, Spark, Kubernetes und Identitätssysteme für Unternehmen. Gute Spezialisten verstehen außerdem Git, APIs, Modellüberwachung, Zugriffskontrollen und Bereitstellungsmuster, statt Dataiku als isolierte Oberfläche zu betrachten.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen häufig freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn ein Proof of Concept zu einem zuverlässigen Produktions-Workflow werden muss, bestehende Projekte neu strukturiert werden müssen oder die Nutzung in verschiedenen Teams uneinheitlich ist. Externe Expertise kann auch dabei helfen, wiederverwendbare Projektstandards zu definieren, Dataiku an die bestehende Datenarchitektur anzubinden und klare Verantwortlichkeiten für Modelle und Szenarien festzulegen. Die Remote-Zusammenarbeit funktioniert für viele Konfigurations- und Umsetzungsaufgaben gut; bei komplexer Abstimmung mit Stakeholdern in Deutschland können Workshops vor Ort hilfreich sein.
Was gute Spezialisten liefern
Effektive Dataiku-Fachleute klären die Geschäftsfrage, bevor sie ein Rezept, Modell oder einen visuellen Workflow auswählen. Sie prüfen die Datenqualität, dokumentieren Annahmen und machen Ergebnisse für die Personen verständlich, die damit arbeiten werden. Sie können zwischen visueller Entwicklung und Code wechseln, Abwägungen klar erklären und Workflows entwerfen, die auch nach der Übergabe wartbar bleiben.
So lässt sich Kompetenz bewerten
Achten Sie auf praktische Erfahrung über den gesamten Dataiku-Lebenszyklus hinweg: Datensatzdesign, Aufbereitung, Modellierung, Automatisierung, Bereitstellung und Überwachung. Fragen Sie, wie der Spezialist in einer vergleichbaren Umgebung mit fehlenden Daten, sich ändernden Schemata, Berechtigungen und Modellabweichungen umgegangen ist. Ein guter Fachmann kann zeigen, wie er Dataiku DSS zusammen mit der umgebenden Plattform eingesetzt hat, und nicht nur, wie er einen visuellen Ablauf erstellt hat.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Dataiku, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Dataiku wird zur Aufbereitung von Daten, zur Untersuchung von Mustern, zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen und zur Bereitstellung kontrollierter Analysen verwendet. Teams nutzen die Plattform für Prognosen, Segmentierung, Risikoanalysen, Empfehlungen, Berichte und automatisierte operative Workflows.
Dataiku kombiniert visuelle Workflows, Code-Notebooks, Zusammenarbeit, Governance und Bereitstellung in einer Umgebung. Im Vergleich zu einem reinen Notebook-Ansatz bietet die Plattform eine stärkere Struktur für gemeinsame Projekte; im Vergleich zu einfacheren Low-Code-Tools ermöglicht sie eine umfassendere Kontrolle über Datenaufbereitung, Modellierung und Produktionsabläufe.
Ein kompetenter Dataiku-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Python oder R, Datenmodellierung sowie Cloud- oder Warehouse-Umgebungen. Erfahrung mit APIs, Git, Spark, Machine-Learning-Operations, Berechtigungen und Geschäftskommunikation ist ebenfalls wertvoll.
Die passende Dataiku-Erfahrung hängt eher vom Umfang, der Datenkomplexität und den Produktionsanforderungen ab als von einer festen Berufsdauer. Für eine kleine Analyse können starke Workflow- und Fachkenntnisse ausreichen, während ein kontrollierter Rollout im Unternehmen Erfahrung mit Architektur, Bereitstellung, Zugriffsverwaltung und operativem Support erfordert.
Dataiku unterstützt die Remote-Zusammenarbeit durch gemeinsame Projekte, Dokumentation, Berechtigungen und Prüf-Workflows. Die Remote-Umsetzung ist für viele Aufgaben praktikabel, während deutschsprachige Kommunikation oder gelegentliche Workshops vor Ort wichtig sein können, wenn Fachanwender und Datenverantwortliche eng koordiniert werden müssen.
Bewerten Sie, ob der Dataiku-Workflow reproduzierbar, dokumentiert und für einen anderen Spezialisten leicht zu warten ist. Prüfen Sie Datenvalidierung, Benennungsstandards, Berechtigungen, Tests, Automatisierung und Überwachung. Bitten Sie den Kandidaten anschließend, wichtige Designentscheidungen in geschäftlichen Begriffen zu erklären.
Dataiku wurde dafür entwickelt, dass fachorientierte Nutzer und technische Fachleute an denselben Analyse- und Machine-Learning-Projekten mitwirken können. Visuelle Rezepte ermöglichen eine zugängliche Zusammenarbeit, während Python, SQL, Notebooks und erweiterte Konfiguration anspruchsvollere technische Aufgaben abdecken.
Dataiku DSS ist der Produktname, der häufig für die Dataiku-Plattform und ihre kollaborative Data-Science-Umgebung verwendet wird. In Projektgesprächen sagen viele einfach Dataiku, wenn sie denselben Arbeitsbereich sowie dieselben Workflow-, Automatisierungs- und Governance-Funktionen meinen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 117 €, was einem Tagessatz von etwa 938 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (78%), Bank- und Finanzwesen (56%) und Gesundheitswesen (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (89%) und Business Intelligence (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dataiku eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
