Explainable AI Experten in Deutschland
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die Entscheidungen des maschinellen Lernens verständlich machen, das Modellverhalten prüfen und interpretierbare Workflows mit Tools wie SHAP und LIME liefern. FRATCH bringt Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Explainable AI eingesetzt haben
Gabin Maxime N.
Letzte Position:
Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt
Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit
3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.
Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.
Enrique C.
Letzte Position:
Senior Analyst/Entwickler für KI und Automatisierung bei Heinz & DF
- Umfassende Geschäftsprozesse konzipiert und implementiert sowie funktionsübergreifende Teams geleitet, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Kosten zu senken
- Schulungen durchgeführt und die Realisierung von Vorteilen durch die Entwicklung von Workflows von Anfang bis Ende sichergestellt
- Zur Initiative „Generate Insights from Hidden Knowledge“ beigetragen, indem KI-gestützte Workflow-Automatisierungslösungen mit Large Language Models (LLMs) und Low-Code-/No-Code-Plattformen entwickelt und bereitgestellt wurden
- Multi-Agenten-Workflows mit OpenAI, LangChain, Haystack und n8n entwickelt, um Dokumentenprüfungen, Datenextraktion und die Zusammenfassung von Wissen zu automatisieren
- Die Orchestrierung von KI- und Automatisierungs-Frameworks zur Verbesserung medizinischer und geschäftlicher Prüfprozesse geleitet und dabei Compliance, Erklärbarkeit und Transparenz sichergestellt
- Funktionsübergreifend zusammengearbeitet, um komplexe Geschäftsanforderungen in KI-gestützte Automatisierungsprototypen zu übersetzen, die an unternehmensweite Compliance- und Datenschutzstandards ausgerichtet sind
- Power Automate, UiPath, Nintex und ServiceNow eingesetzt, um schnelle, skalierbare und sichere Automatisierungslösungen in validierten Betriebsumgebungen bereitzustellen
- Lean-Six-Sigma-, Agile/SAFe- und ITIL-Prinzipien angewendet, um KI-Entwicklungsprozesse zu strukturieren und messbare Wirkung, Auditierbarkeit und nachhaltige Governance sicherzustellen
- Die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen gesteuert, um Workflows zu standardisieren, Fehler zu reduzieren und das Aufgabenmanagement zu verbessern. Governance-Frameworks etabliert, um die Nachhaltigkeit von Automatisierungslösungen sicherzustellen
Marc E.
Letzte Position:
Gründer & KI-Berater bei Omniance
- Lokale KI und agentische Systeme für Mittelstand und Konzerne, vom Anwendungsfall bis zur Produktion
- Mitgründung mit Dr. Artur Hahn
- Erstmandat: KI-Anwendungsfall-Workshop bei einem Konzern mit Rollout zum Ersatz von ca. 1 200 Kassensystemen und Priorisierung von 15 KI-Anwendungsfällen
- Entwicklung dreier technischer Bausteine: OmniExtract (Rechnung-Lieferscheinmatching), WING (Voice-to-CRM), OmniConnect (KI-Middleware + Chat)
- Konzeption einer 12-monatigen Lernarchitektur für ein KI-Beratungshaus
- Operativer Einsatz eines KI-getriebenen Wissensmanagements
Fabiana Gabriela N.
Letzte Position:
Alexander von Humboldt Research Fellow bei HIPS
- Forschung zu fortgeschrittenen Materialien und pharmazeutischer Chemie
- Zusammenarbeit in internationalen und interdisziplinären Teams
Devakinand D.
Letzte Position:
Master's Thesis: Analyse von Prompt Engineering zur Datenextraktion aus unstrukturierten Daten bei Technical Institute of Rosenheim
- Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken durch die Entwicklung eines Prompting-Frameworks mit mehreren Strategien (Zero-shot, Few-shot, CoT, Instruction Tuning) zur Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Finanz- und medizinischen Datensätzen. Dadurch wurden die Modellzuverlässigkeit deutlich erhöht und durch eine umfassende Evaluation mit fortgeschrittenen Metriken (ROUGE-L, METEOR, Cosine Similarity) eine Verbesserung des F1-Scores um 18% erzielt.
- Entwicklung skalierbarer Workflows für strukturierte Ausgaben und Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines (spaCy, ClearML) zur kontinuierlichen Leistungsverfolgung unter Anwendung praxisnaher MLOps-Prinzipien.
- Iterative Verbesserung der Prompt-Strategien auf Grundlage einer sorgfältigen Fehleranalyse, um eine robuste und produktionsreife Leistung sicherzustellen.
Mathew D.
Letzte Position:
Experte für Data Science und KI-Stratege bei Freelancer
- Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
- Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
- Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
- Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
- Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
- Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten
Florian D.
Letzte Position:
Wissenschaftler bei MATS
- Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Modellevaluierung, die LLMs ermöglicht, sich gegenseitig auf Ausrichtungsprobleme zu prüfen
- Implementierung eines RAG-Systems mit iterativer Gegenprüfung für zuverlässige Ergebnisse
- Automatisierung der Erstellung schriftlicher Zusammenfassungen und Hypothesen zur Unterstützung schneller Iteration und Hypothesenprüfung
Caner K.
Letzte Position:
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym) bei MedTank
- Synthetische Datensätze für die Erkennung von CXR, Mammografien und distalen Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusionsmodellen generiert und dabei >50k synthetische Bilder für Benchmarking erstellt.
- DSGVO-konforme Prozesse und Reproduzierbarkeit sichergestellt, wodurch die Nutzung des Datensatzes für interne Validierungen und akademische Zusammenarbeit ermöglicht wurde.
- Das Projekt wurde in der internen R&D-Präsentation von MedTank als wegweisende Initiative für synthetische Daten vorgestellt.
Muhammad L.
Letzte Position:
KI-Produktintelligenz-SaaS-Plattform bei ProductLogik
- Produktvision, Roadmap und ein abonnementbasiertes Monetarisierungsmodell definiert.
- Multimodale KI-Orchestrierung (Gemini + GPT-Fallback) entwickelt, um Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz sicherzustellen.
- Eine erklärbare Insight-Engine mit Confidence-Scoring und Erkennung von Agile-Antipatterns entworfen.
- Eine Full-Stack-Architektur (FastAPI, PostgreSQL, React) aufgebaut und bereitgestellt, mit sicherer Authentifizierung und Quotenverwaltung.
- Tech: Python, FastAPI, PostgreSQL, React, TypeScript, Stripe, Gemini API, OpenAI API.
Kurt R.
Letzte Position:
Lead Solution Architect (AI HealthTech) / Interim-CTO & Produkt-Mitinhaber bei Physio-Agil Frankfurt
- Allgemeine CTO-Verantwortlichkeiten (Architekturdesign, operative Einrichtung, externe Laufzeitanalyse des Produkts, Investorenbeteiligung, regulatorische Compliance)
- Aufsicht der Softwareentwicklung (tiefgehende Implementierungsarbeit) sowie Workflow-Design
- Produkt-Mitinhaberschaft
- Technik/Tools/Frameworks: proprietäre Software (Java, JavaScript), Kubernetes, Postgres, MinIO, Ollama (intern), mehrere xAI-APIs (extern), OpenTofu (Terraform), Keycloak, Kafka, Prometheus, ELK Stack, GitHub, GitHub Workflows, Argo CD, ISO 27001, BSI-ISM, EU AI Act
Fouad O.
Letzte Position:
CTO bei Predapp GmbH
Predapp ist ein Sovereign-AI- und Infrastrukturunternehmen, das KI-Systeme baut, die Organisationen auf ihre Weise besitzen, kontrollieren und einsetzen können, mit voller Datensouveränität. Seit 2015 als CTO und Investor leite ich die Entwicklung der Sovereign AI Platform sowie eine Beratungspraxis für KI-Strategie für Unternehmen, Fractional-CTO-Einsätze und technische Due Diligence für VCs, PE und Family Offices.
- Die Sovereign AI Platform von Grund auf entwickelt und die technische Vision, das Infrastruktursdesign und die Engineering-Roadmap verantwortet; aktuell im Einsatz in einem europäischen Krankenhaus, bei einem Automobilkunden in Deutschland und bei zwei US-Startups, mit aktiven kommerziellen Gesprächen mit zwei führenden europäischen Hosting-Anbietern
- Dubai Health Authority (DHA / Nabidh): KI-Symptomprüfer und Triage-System für die nationale Initiative 'Doctor for Every Citizen' unter HH Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum entworfen und trainiert
- Emirates Airlines: KI-Agent für Bodenpersonal entworfen und ausgerollt, um Schulungen zu beschleunigen, die Bearbeitung von Problemen zu verbessern und die Kosten für die temporäre Belegschaft zu senken
- Erklärbares KI-Triage-System entwickelt und an der Universität Heidelberg und im Famagusta Hospital (Zypern) pilotiert; Wartezeiten für Patienten um bis zu 15 % reduziert (Validierung läuft)
- Produktionsplanungs-Engine für ein US-Industrial-AI-Startup gebaut: RL + Monte-Carlo-Tree-Search, wodurch die Planung von Stunden auf Sekunden verkürzt wurde
- Semantische Suchmaschinen mit RAG + Wissensgraphen entworfen und geleitet; Agentic-Text-to-SQL-Lösung für Citizen Data Scientists entwickelt
- Beratung zu KI-Strategie und Reifegradanalysen für Unternehmenskunden, einschließlich Architektur-Reviews, Reifegradbewertungen und Entwicklung von KI-Roadmaps
Alona L.
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Nima N.
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Nurbüke T.
Letzte Position:
Werkstudent – Softwareentwickler bei Rohde & Schwarz
- Entwicklung von Software-Tools im EICACS-Programm (LDACS-Projekt) zur Unterstützung sicherer Avionikkommunikation.
- Aufbau von Python-basierten Automatisierungs- und Überwachungsdiensten zur Validierung von KI-Komponenten gemäß Trustable-AI-Richtlinien.
- Konzeption von CI/CD- und Test-Pipelines, die die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit in allen Teams verbessern.
Arun Sai T.
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Explainable AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
92%
Doktortitel
32%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Explainable AI 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Explainable AI Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (72%)
- Gesundheitswesen (56%)
- Bildung (48%)
- Fertigung (48%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Automotive (28%)
- Energie (28%)
- Pharmazeutika (28%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Explainable AI leistet
Explainable AI, oft als XAI bezeichnet, macht die Gründe hinter den Ergebnissen des maschinellen Lernens leichter überprüfbar und vermittelbar. Sie hilft Teams zu verstehen, welche Merkmale eine Vorhersage beeinflusst haben, wo ein Modell möglicherweise unzuverlässig ist und wie automatisierte Entscheidungen Menschen betreffen. Das Ziel ist nicht nur Genauigkeit, sondern auch eine Beweislage, die eine verantwortungsvolle Nutzung unterstützt.
Wo sie eingesetzt wird
Unternehmen setzen XAI bei Systemen ein, die Entscheidungen in sensiblen oder besonders wichtigen Bereichen unterstützen. Typische Ergebnisse sind Modellerklärungen, Ansichten zur Merkmalswichtigkeit, Prüf-Workflows und Dokumentationen für technische und nicht-technische Stakeholder.
- Kredit-, Versicherungs-, Betrugs- oder Risikovorhersagen erklären
- Fehler, Drift, Verzerrungen und unerwartete Ergebnisse untersuchen
- Transparente Empfehlungen in Produkte und Abläufe integrieren
- Model Cards, Entscheidungsprotokolle und Nachweise für die Governance erstellen
Methoden und Tools
Spezialisten arbeiten mit Post-hoc-Methoden wie SHAP, LIME, partieller Abhängigkeit und kontrafaktischen Erklärungen. Sie können auch grundsätzlich interpretierbare Modelle mit Entscheidungsbäumen, generalisierten additiven Modellen oder eingeschränkten Methoden entwickeln. Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Notebooks und Tools zur Modellüberwachung bilden häufig die Arbeitsumgebung.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein bestehendes Modell erklärt werden muss, ohne den Produktionsbetrieb zu beeinträchtigen, oder wenn ein Team einen klaren Weg von der Forschung bis zur kontrollierten Bereitstellung benötigt. In Deutschland können Spezialisten Projekte in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Fertigung, Gesundheitswesen, Mobilität und öffentlicher Sektor unterstützen. Die Remote-Zusammenarbeit eignet sich gut für Analysen und Dokumentation; Workshops oder Termine vor Ort können dabei helfen, Rechts-, Produkt- und Datenteams aufeinander abzustimmen.
Was gute Experten liefern
Gute Fachleute verbinden Erklärungsmethoden mit einem realen Entscheidungsprozess, statt Visualisierungen ohne Kontext hinzuzufügen. Sie prüfen, ob Erklärungen stabil, verständlich und dem Modellverhalten treu sind. Außerdem trennen sie Korrelation von Kausalität, dokumentieren Einschränkungen, schützen sensible Daten und erklären den Personen, die sich auf das System verlassen werden, die jeweiligen Abwägungen.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung in Modellierung, Bewertung und Kommunikation mit Stakeholdern. Ein kompetenter Spezialist kann Datenpipelines prüfen, Modellausgaben reproduzieren, globale und lokale Erklärungen vergleichen und gemeinsam mit dem Team Akzeptanzkriterien definieren. Er sollte außerdem sicher über Fairness, Datenschutz, Sicherheit, Überwachung und den Unterschied zwischen einem interpretierbaren Modell und einer nach der Vorhersage erzeugten Erklärung sprechen können.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Explainable AI, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Explainable AI wird eingesetzt, um zu zeigen, warum ein maschinelles Lernsystem ein bestimmtes Ergebnis erzeugt hat. Unternehmen nutzen sie, um Fehler zu untersuchen, menschliche Prüfungen zu unterstützen, Entscheidungen zu vermitteln und das Vertrauen in Anwendungen wie Betrugserkennung, medizinische Unterstützung, Kreditvergabe und Qualitätskontrolle zu stärken.
XAI ist ein weit gefasster Begriff für Methoden, die das Verhalten von Modellen verständlich machen. Interpretierbares maschinelles Lernen bezieht sich normalerweise auf Modelle, deren Struktur direkt verstanden werden kann, während Erklärbarkeit auch Post-hoc-Techniken für komplexe Modelle umfassen kann.
Ein guter Explainable AI Spezialist verbindet in der Regel Kenntnisse in maschinellem Lernen, Statistik, Data Engineering und Modellbewertung. Erfahrung mit SHAP, LIME, kontrafaktischen Erklärungen, Fairness-Tests, Modellüberwachung, Dokumentation und Stakeholder-Workshops ist ebenfalls wertvoll.
Der erforderliche Kenntnisstand hängt vom Modell, dem Datenrisiko und der Zielgruppe ab. Ein kleiner Proof of Concept benötigt möglicherweise ein fokussiertes Design der Erklärungen, während ein Produktionssystem umfassendere Arbeit in den Bereichen Validierung, Überwachung, Governance, Sicherheit und Kommunikation erfordert.
Ja, ein großer Teil der Explainable AI-Arbeit kann remote über gemeinsam genutzte Repositories, Notebooks, Modellprotokolle und Video-Workshops erledigt werden. Die Zusammenarbeit vor Ort kann dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten Erklärungen auf regulierte Prozesse übertragen oder sich in Deutschland eng mit Produkt- und Compliance-Teams abstimmen müssen.
Eine hochwertige XAI-Lösung sollte dem Modell treu sein, bei angemessenen Änderungen stabil bleiben und für die vorgesehenen Nutzer verständlich sein. Bitten Sie um Validierungsergebnisse, Beispiele für irreführende Erklärungen, die abgelehnt wurden, eine klare Dokumentation der Einschränkungen und einen Plan zur Überwachung der Erklärungen nach der Einführung.
Explainable AI-Projekte nutzen häufig SHAP und LIME zur Analyse der Merkmalszuordnung sowie Methoden der partiellen Abhängigkeit und kontrafaktische Verfahren. Python-Bibliotheken, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Notebooks, Visualisierungstools und Systeme zur Modellüberwachung können je nach Anwendungsfall kombiniert werden.
Klären Sie vor einem XAI-Projekt, welche Entscheidungen erklärt werden müssen, wer die Erklärungen lesen wird und ob das Ziel Debugging, Kontrolle, Nutzerkommunikation oder Governance ist. Bestätigen Sie außerdem den Zugang zu Trainingsdaten, Modellversionen und Vorhersageprotokollen sowie Sicherheitsanforderungen, Lieferformat und Kriterien für eine nützliche Erklärung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 736 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 92% mindestens einen Master-Abschluss und 32% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (96%), Englisch (96%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (72%), Gesundheitswesen (56%) und Bildung (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Forschung und Entwicklung (F&E) (88%) und Produktentwicklung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Explainable AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
