Dataiku Experten in Deutschland
mit geprüften Freelancern und präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die Dataiku-Workflows bauen, Daten für Analytics und Machine Learning aufbereiten und Notebooks, visuelle Rezepte und Deployment-Projekte verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Dataiku eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Paul Oesterwitz
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 Berrak
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 Gyamlani
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 Khorrami
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 Saxena
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
Robert Titze
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Gscheiter GmbH
Azada Henze
Letzte Position:
KI-Berater bei Freiberuflich
- Aufbau skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Pipelines für ein großes Telekommunikationsunternehmen, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Deployment und einer Streamlit-Visualisierungs-App.
- Einführung und Integration von Data Science im Customer Experience Team, tägliche Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Bereitstellung von End-to-End-Lösungen; unter meiner fortlaufenden Betreuung blieb die Kundenzufriedenheit (NPS) stabil bei einem Rekordwert von über 30 Punkten.
- Beratung eines Kunden zu Generative-KI-Tools, KI-Entwicklungsstrategien und verantwortungsvollem KI-Einsatz, Mitgestaltung interner Adoptions- und Governance-Ansätze.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dataiku einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
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
88%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Dataiku ist
Dataiku ist eine Analytics- und KI-Plattform, mit der Daten aufbereitet, Modelle gebaut und wiederholbare Daten-Workflows bereitgestellt werden. Teams nutzen sie, um von Rohdaten zu nutzbaren Ergebnissen zu kommen, ohne jeden Schritt von Hand zusammenzufügen. Vor allem in älteren Projekten und in der Dokumentation hört man auch den Namen Dataiku DSS.
Typische Aufgaben
- Datenaufbereitung und Bereinigung von Geschäftsdaten
- Visuelle Pipelines für wiederholbare Analysen
- Machine-Learning-Projekte und Modellvergleiche
- Operatives Scoring und Unterstützung beim Deployment
- Gemeinsame Arbeit zwischen technischen und fachlichen Spezialisten
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten kennen den visuellen Flow-Editor, Notebooks, Automatisierung und die Projekt-Governance in Dataiku genau. Sie arbeiten außerdem sicher mit Python, SQL, APIs, Cloud-Datenspeichern und versionierter Projektarbeit. Die besten Leute sorgen dafür, dass der Prozess sowohl für Analysten als auch für technische Teams verständlich bleibt.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen brauchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein Dataiku-Projekt bereinigt, erweitert oder schnell übergeben werden muss. Das ist häufig der Fall, wenn interne Teams Hilfe mit chaotischen Quelldaten, Production Scoring oder einer zu komplex gewordenen Dashboard-Pipeline brauchen. In Deutschland ist das oft wichtig für Teams, die lokal zusammenarbeiten müssen, aber trotzdem gut mit Remote-Spezialisten arbeiten können.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter Dataiku-Spezialist klickt nicht nur durch ein Tool. Er definiert klare Datenlogik, hält Datensätze nachvollziehbar, dokumentiert Annahmen und macht Workflows stabil für die spätere Wiederverwendung. Außerdem erkennt er, wann visuelle Schritte sinnvoll sind und wann Code die bessere Wahl ist.
Wichtige Fähigkeiten
- Datenmodellierung und Transformation
- Python und SQL für mehr Kontrolle
- Deployment-Gewohnheiten mit MLOps-Denken
- Data Governance und Zugriffsverwaltung
- Klare Kommunikation mit Fachanwendern
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Dataiku, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Dataiku wird genutzt, um Daten aufzubereiten, Analytics-Workflows zu bauen und Machine-Learning-Projekte in einer gemeinsamen Umgebung zu unterstützen. Unternehmen setzen es ein, wenn sie wiederholbare Datenarbeit wollen, die von der Analyse bis zur Auslieferung gehen kann, ohne alles in separaten Tools neu zu bauen.
Dataiku ist der aktuelle Produktname, während Dataiku DSS der ältere Name ist, den viele Menschen noch verwenden. Bei Suchen und in Projektdiskussionen ist DSS meist dieselbe Plattform, deshalb ist es hilfreich, beide Begriffe zu kennen, wenn man Profile oder Dokumentationen prüft.
Dataiku liegt zwischen visueller Workflow-Erstellung und Programmierung. Im Vergleich zu einem reinen Notebook-Stack bietet es mehr Struktur, Wiederverwendung und Governance; im Vergleich zu reiner Code-Arbeit ist es für gemischte Teams oft einfacher nachzuvollziehen und zu pflegen.
Ein starker Dataiku-Spezialist kennt in der Regel Python, SQL und Datenmodellierung. Je nach Projekt sind auch Erfahrung mit APIs, Cloud-Datenspeichern, Versionsverwaltung und Modell-Deployment wichtig, weil die Plattform oft mit größeren Datensystemen verbunden ist.
Ein kleiner Dataiku-Workflow kann von einem Spezialisten übernommen werden, der die Plattform gut kennt und die Datenquelle versteht. Größere oder produktionsnahe Aufgaben brauchen jemanden, der wiederverwendbare Pipelines entwerfen, Berechtigungen verwalten und Ergebnisse über längere Zeit stabil halten kann.
Dataiku-Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Betreuung, weil vieles in gemeinsamen Projekten und dokumentierten Workflows passiert. Vor-Ort-Zeit in Deutschland kann trotzdem zu Beginn eines Projekts helfen, besonders wenn Teams sich bei Datenquellen, Zugängen oder Review-Terminen abstimmen müssen.
Ein starker Dataiku-Freelancer kann erklären, wie ein Workflow aufgebaut ist, warum jeder Schritt existiert und wie das Ergebnis gepflegt wird. Achten Sie auf eine klare Projektstruktur, sauberes Handling der Datenqualität und Beispiele für Arbeit, die über eine Demo hinaus zu einem robusten Setup geführt hat.
Dataiku ist in Unternehmen verbreitet, die mit großen, sich verändernden Datensätzen arbeiten und gemeinsame Analytics- oder Machine-Learning-Workflows brauchen. Es ist oft relevant für Teams in der Fertigung, im Finanzwesen, im Handel und im operativen Bereich, in denen Fachanwender und technische Spezialisten eng zusammenarbeiten müssen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 116 €, was einem Tagessatz von etwa 927 € 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, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 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 Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Gesundheitswesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Dataiku in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dataiku eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
