K-Means Experten in Deutschland
für klare Kundensegmente und schnelles, präzises KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die Daten aufbereiten, Clustering-Modelle optimieren und Ergebnisse des unüberwachten Lernens in nützliche Segmente, Empfehlungen und Anomaliesignale umwandeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihrem K-Means-Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich K-Means eingesetzt haben
Kiriakos K.
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
- Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Padma Priya S.
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs erfolgreich abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Beschäftigung mit überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Algorithmen.
- Beschäftigung mit Natural Language Processing unter Verwendung von Python.
Anton K.
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Adriana V.
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
Deepak R.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer bei go AVA GmbH
- Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
- Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
- Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.
Aravind S.
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.
Suraj V.
Letzte Position:
Forschungsingenieur (Masterarbeit) bei Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, EMI
- Masterarbeit mit dem Titel "Bestimmung der sozioökonomischen Resilienz gegenüber Hochwasserereignissen mittels maschinellen Lernens" im Rahmen des HERAKLION-Projekts. Vorhersage ökonomischer Schäden nach Hochwasser auf Basis eines Datensatzes mit 269 Stichproben und 182 Merkmalen.
- Entwicklung und Vergleich von XGBoost, SVR und KNN unter Verwendung von Python, scikit-learn, Pandas und GeoPandas.
- Erzielte eine Verbesserte Genauigkeit um 15–20 % mit XGBoost; Bewertung der Modellinstabilität und der Auswirkungen der Datenverteilung.
- Identifikation zentraler Datenprobleme wie hohe Zielgrößenvariabilität und schwache Korrelationen; Untersuchung des Einflusses von K-Means-Clustering.
Martin S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Datenanalyst bei webeet
- Optimierte SQL-Datenpipelines für klare Einblicke.
- Analysierte und visualisierte Trends mit Python.
- Verbesserte Dashboards und Automatisierungen.
- Arbeit mit Google Sheets, GCP, Snowflake, dbt, Spreadsheets/Excel, Databricks, PySpark und Fivetran.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Apoorv S.
Letzte Position:
KI-Interviewer
- Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.
Muskan V.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Sagas IT Analytics
- Aufbau eines KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs in Kombination mit Vektorsuche; Forschungszeit um 30% reduziert.
- Entwicklung maßgeschneiderter Retrieval-Workflows mit LlamaIndex und einem ReAct-Style-Agenten für dynamisches Chunking; Abfragegenauigkeit um 18% verbessert.
- Untersuchung und Optimierung von Embedding-Strategien, wodurch die Abrufkosten pro Anfrage um 15% gesenkt wurden.
- Entwicklung von RAG-Bewertungsframeworks mit RAGAS und Langsmith anhand eigener Datensätze; Abdeckung um 40% gesteigert.
- Feintuning von LLMs (LLaMA 2 auf Vertex AI mit eigenen Inferenz-Containern, dynamischem Batching und Quantisierung); Latenz der Inferenz um 25% verringert.
- Integration von KI-Agenten in LangGraph mit Kurz- und Langzeitspeicher (Mem0); Abschlussquote der Aufgaben um 20% erhöht.
- Erstellung schema-bewusster Generatoren für synthetische Daten; Feintuning nachgelagerter Modelle mit +12% F1-Score.
Eugene T.
Letzte Position:
Freiberufler bei 3d-statistical-learning
- Datenaufbereitung und Analyse von Nutzerverhalten für zielgerichtete Marketingstrategien
- Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, B2C-Kundensegmentierung und Clusteranalyse mit Python
- Anwendung von openpyxl und pandas zur effizienten Automatisierung, Bereinigung und Standardisierung von Datensätzen
- Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration datengetriebener Erkenntnisse; Ergebnis: +15% höhere Marketingeffizienz durch gesteigerte Kundenbindung
- Technologien & Tools: Python (Pandas, NumPy, scikit-learn), SQL (SQLAlchemy), Jupyter Notebook, Erstellung von Analyse- und Ergebnisberichten (PDF, Word, Excel)
Krupali P.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Institute of Anatomy and Cell Biology
- Führte Einzelzell- und Bulk-RNA-Seq-Analysen durch, um seltene Atemwegs- und Immunzellen zu identifizieren
- Entwarf und implementierte mehrere interaktive R-Shiny- und Streamlit-Dashboards für Echtzeitdatenerkundung und Kommunikation mit klinischen Partnern
- Entwickelte Modelle des maschinellen Lernens zur Vorhersage der Immuntherapieantwort basierend auf Einzelzell-Transkriptomik und Immunprofiling-Daten
- Erstellte reproduzierbare Pipelines für Einzelzell- und Bulk-RNA-Seq-Analysen gemäß klinischen und wissenschaftlichen Standards
- Analysierte Patientendatensätze zur Identifizierung biologischer Marker mithilfe reproduzierbarer Pipelines nach Forschungs- und klinischen Standards
- Übersetzte Berechnungsergebnisse in klare biologische Erkenntnisse für technisches und nicht-technisches Publikum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die K-Means einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
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 K-Means 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 K-Means Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (79%)
- Bildung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (36%)
- Bank- und Finanzwesen (29%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (29%)
- Automotive (21%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlagen des Clusterings
K-Means ist eine Methode des unüberwachten maschinellen Lernens, die Beobachtungen anhand ihrer Ähnlichkeit in Cluster gruppiert. Jeder Datensatz wird dem nächstgelegenen Zentroiden zugewiesen, anschließend werden die Zentroiden aktualisiert, bis sich die Gruppierung stabilisiert. Das Ergebnis hilft Teams, Strukturen in Daten ohne vorab definierte Labels zu untersuchen.
Geschäftliche Anwendungen
Unternehmen nutzen K-Means, um Kundensegmente zu erstellen, Produkte zu gruppieren, Dokumente zu organisieren und Betriebsmuster zu erkennen. Die Methode kann Empfehlungen, Kampagnendesign, Nachfrageanalysen und die frühzeitige Erkennung von Anomalien unterstützen. Sie funktioniert am besten, wenn die zugrunde liegenden Gruppen sinnvoll sind und sich in geschäftlichen Begriffen beschreiben lassen.
- Kunden nach Verhaltens-, Wert- oder Interaktionsmustern segmentieren
- Produkte, Artikel oder Supportanfragen nach Merkmalen gruppieren
- Geografische, Sensor- oder Transaktionsdaten untersuchen
- Merkmale für nachgelagerte Prognosemodelle erstellen
Tools und Ökosystem
Erfahrene Fachleute arbeiten mit Python-Bibliotheken wie scikit-learn, pandas und NumPy, während Visualisierungstools helfen, die Clusterstruktur zu erklären. Bei großen Datensätzen nutzen sie möglicherweise auch SQL, Notebooks, Spark MLlib oder Cloud-Datendienste. Für den produktiven Einsatz sind reproduzierbare Pipelines, Modellverfolgung und klare Datenschnittstellen erforderlich.
Projektsignale
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team zwar über Daten, aber über keinen zuverlässigen Ansatz zur Segmentierung verfügt oder wenn ein bestehender Clustering-Workflow instabile oder schwer erklärbare Ergebnisse liefert. Spezialisten können die Datenqualität beurteilen, geeignete Variablen auswählen und einen wiederholbaren Bewertungsprozess etablieren. In Deutschland arbeiten sie häufig remote mit verteilten Teams zusammen oder nehmen an Workshops vor Ort zur Ermittlung der Fachanforderungen teil.
- Keine verlässliche Möglichkeit, sinnvolle Gruppen zu definieren
- Cluster ändern sich, wenn sich Daten oder Initialisierung ändern
- Geschäftsteams können die Modellausgabe nicht interpretieren
- Ein Prototyp benötigt einen getesteten Weg in die Produktion
Qualitätsmerkmale
Ein kompetenter K-Means-Fachmann führt nicht einfach nur eine Bibliotheksfunktion aus. Er skaliert und transformiert Merkmale angemessen, untersucht Ausreißer, testet verschiedene Clusteranzahlen und vergleicht die Ergebnisse mit dem Fachwissen. Er erklärt Zentroidprofile, Einschränkungen und Unsicherheiten, statt jedes Cluster als erwiesene Tatsache darzustellen.
Umsetzung und Zusammenarbeit
Zu einem soliden Ergebnis gehören aufbereitete Daten, dokumentierte Annahmen, reproduzierbarer Code und eine klare Interpretation jedes Clusters. Außerdem sollte festgelegt werden, wie neue Datensätze zugewiesen werden und wann das Modell neu trainiert werden muss. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch kann für Workshops, Dokumentation und Übergabe relevant sein, besonders wenn Geschäfts- und Datenteams an verschiedenen Standorten arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um K-Means am häufigsten aufkommen.
K-Means wird verwendet, um nicht beschriftete Daten in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen aufzuteilen. Häufige Anwendungen sind Kundensegmentierung, Produktgruppierung, Dokumentenorganisation, die Reduzierung von Bildfarben und die explorative Analyse von Sensor- oder Transaktionsdaten.
K-Means weist Datensätze direkt einer gewählten Anzahl von Clustern zu und ist oft bei größeren Datensätzen effizient. Hierarchisches Clustering erstellt einen Beziehungsbaum, der informativer sein kann, wenn die Anzahl der Gruppen unklar ist, aber mit zunehmender Datenmenge aufwendiger wird.
Ein guter K-Means-Spezialist sollte Feature Engineering, Skalierung, Ausreißerbehandlung und statistische Bewertung verstehen. Die praktische Arbeit profitiert außerdem von Python, SQL, Visualisierung, dem Design von Datenpipelines und der Fähigkeit, Clusterprofile mit geschäftlichen Entscheidungen zu verbinden.
Das passende Niveau hängt vom Umfang und Risiko des Projekts ab. Für eine einfache explorative Analyse kann gezielte Clustering-Erfahrung ausreichen, während ein produktiver Workflow nachgewiesene Fähigkeiten in Datenaufbereitung, Validierung, Überwachung und Integration in bestehende Systeme erfordert.
K-Means-Arbeiten eignen sich häufig gut für die remote Zusammenarbeit, da Datenaufbereitung, Modellierung und Dokumentation digital geteilt werden können. Sitzungen vor Ort können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten direkten Zugang zu Fachexperten, sensiblen Abläufen oder Workshops mit deutschsprachigen Stakeholdern benötigen.
Ein glaubwürdiges K-Means-Ergebnis sollte bei angemessenen Änderungen stabil bleiben, für Fachteams verständlich sein und für eine definierte Entscheidung nützlich sein. Prüfen Sie die Merkmalsauswahl, Skalierung, Clustervalidierung, Ausreißerbehandlung und den vorgeschlagenen Prozess zur Zuweisung künftiger Datensätze.
K-Means kann schlecht funktionieren, wenn Cluster sehr unterschiedliche Dichten oder unregelmäßige Formen aufweisen oder extreme Ausreißer enthalten. Außerdem setzt es ein sinnvolles Distanzmaß und eine überlegte Wahl der Clusteranzahl voraus, sodass Verfahren wie DBSCAN, Gaußsche Mischmodelle oder hierarchisches Clustering bessere Alternativen sein können.
Ein professionelles K-Means-Projekt sollte reproduzierbaren Code, aufbereitete Datensätze oder Transformationsschritte, dokumentierte Annahmen und verständliche Clusterprofile hervorbringen. Außerdem sollten Einschränkungen erläutert, der Umgang mit neuen Daten definiert und dem Team Hinweise zur Überwachung oder zum erneuten Training gegeben werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die K-Means in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 789 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die K-Means in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die K-Means in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die K-Means in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (93%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die K-Means in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Bildung (50%) und Professionelle Dienstleistungen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die K-Means in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich K-Means eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
