K-Nearest Neighbors Experten in Deutschland
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die K-Nearest Neighbors-Modelle fein abstimmen, Distanzmetriken auswählen und zuverlässige Klassifizierungs- oder Empfehlung-Workflows aufbauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich K-Nearest Neighbors 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.
Suraj Varma
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.
Daniel Carton
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)
Anton Klonov
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 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, 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), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
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
Aqsa Younus
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- Integrierte MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation), um hochwertige neuronale maschinelle Übersetzungen (NMT) zu gewährleisten.
- Verwaltung des Modellladens und der Tokenisierung mit Hugging Face Transformers, optimiert für Offline-Cache und Reproduzierbarkeit.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und effiziente GPU-Inferenz mit PyTorch.
Mohamed Selim
Letzte Position:
Automatisierungs- und Softwareingenieur bei Freiberuflich
Entwarf und optimierte skalierbare n8n-Workflows für die SEO-Content-Automatisierung, integrierte KI-Tools (OpenAI/LLMs) mit Datenbanken über REST-APIs und Webhooks
Implementierte komplexe JSON-Daten-Transformationen, bedingte Logik und robuste Fehlerbehandlungsschleifen, um Stabilität in kritischen Geschäftsprozessen sicherzustellen
Entwickelte triggerbasierte Workflows mit Make.com und Straico, um manuelle Abläufe zu ersetzen, und erreichte so eine 40%ige Reduzierung manueller Dateneingaben
Pflegte das zentrale Geschäftssystem auf Airtable, nutzte kundenspezifisches JavaScript-Scripting für erweiterte Datenvalidierung und Duplikaterkennung
Erstellte robuste Daten-Pipelines, die Webflow, GA4 und die Google Search Console verbinden, ermöglichte Echtzeit-Performance-Überwachung und automatisierte Reporting-Dashboards
Setzte maßgeschneiderte KI-Agenten ein, um Entscheidungslogik zu verbessern, und übertrug Geschäftsanforderungen in technische Lösungen
Janusz Mazurek
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die K-Nearest Neighbors einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 K-Nearest Neighbors 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 KNN macht
K-Nearest Neighbors ist eine einfache, praktische Machine-Learning-Methode für Klassifikation, Regression und Ähnlichkeitssuche. Sie sagt voraus, indem sie sich die nächsten Beispiele in den Trainingsdaten anschaut, und funktioniert daher gut, wenn Muster von einer lokalen Nachbarschaftsstruktur bestimmt werden. Teams nutzen sie für Betrugssignale, Dokumententagging, Produkt-Matching und Empfehlungen.
Wo es passt
KNN wird oft gewählt, wenn ein Team schnell eine Baseline braucht oder ein Modell möchte, das leicht zu erklären ist. Es kann mit strukturierten Geschäftsdaten, Feature-Vektoren aus Texten oder Bildern und Ranking-Aufgaben arbeiten, bei denen Nähe wichtig ist. In Deutschland taucht es auch in der Fertigung, im Einzelhandel, in der Logistik und in der Versicherungsanalyse auf.
Was starke Spezialisten tun
- Passende Distanzmetriken für die Daten auswählen
- Features vor dem Modellieren skalieren und bereinigen
- Die Anzahl der Nachbarn und die Gewichtungsstrategie fein abstimmen
- Recall, Precision und Stabilität an echten Fällen testen
- KNN mit baumbasierten oder linearen Modellen vergleichen
Starke Profis wissen, wann KNN das richtige Werkzeug ist und wann es zu langsam oder zu empfindlich für Rauschen wird. Sie verstehen auch Feature Engineering, Cross-Validation und Risiken durch Data Leakage.
Tools rundherum
K-Nearest Neighbors taucht meistens in Python-Workflows mit scikit-learn, NumPy, pandas und Notebooks für die Analyse auf. In angewendeten Projekten kann es neben Vektorsuche, Embedding-Pipelines und Auswertungsskripten stehen. Gute Spezialisten halten die Implementierung einfach und die Trainingsdaten sauber vorbereitet.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams holen sich oft freiberufliche Expertise dazu, wenn ein KNN-Modell verbessert, erklärt oder mit anderen Ansätzen verglichen werden soll. Das ist häufig bei Proof-of-Concept-Arbeiten, Aufgaben zur Suchrelevanz und bei Datenqualitätsprüfungen der Fall. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, während Vor-Ort-Zeit in Deutschland helfen kann, wenn der Datenzugriff sensibel ist oder die Abstimmung mit Stakeholdern noch offen ist.
Wie gute Umsetzung aussieht
Ein solides KNN-Projekt endet mit klaren Feature-Entscheidungen, einer reproduzierbaren Pipeline und dokumentiertem Modellverhalten. Sie sollten ehrliche Hinweise zu Grenzen erwarten, einschließlich Speicherverbrauch, Vorhersagegeschwindigkeit und dem Einfluss von verrauschten Daten. Die besten Spezialisten geben Ihrem Team ein Modell, das leicht zu warten und bei wachsendem Use Case leicht zu ersetzen ist.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei K-Nearest Neighbors anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
K-Nearest Neighbors wird für Klassifikation, Regression und Ähnlichkeitsabfragen genutzt. Unternehmen setzen es ein, um Kundenfälle zu kennzeichnen, nahezu doppelte Datensätze zu erkennen, ähnliche Artikel vorzuschlagen und einfache Empfehlungs- oder Suchprototypen zu erstellen.
K-Nearest Neighbors ist lokaler und instanzbasiert als Modelle wie Entscheidungsbäume oder logistische Regression. Es kann für kleine, gut vorbereitete Datensätze leichter zu erklären sein, braucht aber oft eine sorgfältigere Feature-Skalierung und kann mit wachsendem Datenumfang langsamer werden.
Ein starker K-Nearest Neighbors-Spezialist sollte sich mit Datenbereinigung, Feature-Skalierung, der Wahl von Metriken und Validierung auskennen. Nützliche Zusatzfähigkeiten sind Python, scikit-learn, explorative Analyse und ein gutes Gespür dafür, wann ein anderes Modell besser passt.
K-Nearest Neighbors funktioniert gut, wenn die Daten tabellarisch sind, die Beziehung von Ähnlichkeit bestimmt wird und das Team eine schnelle Baseline oder ein transparentes Modell braucht. Weniger attraktiv ist es, wenn Vorhersagegeschwindigkeit sehr wichtig ist oder wenn die Daten sehr hochdimensional und verrauscht sind.
Sie brauchen kein vollständiges Machine-Learning-Programm, bevor Sie K-Nearest Neighbors-Expertise hinzuziehen. Ein Freelancer kann schon bei der Problemdefinition helfen, bei der Modellauswahl oder wenn ein vorhandener Prototyp bessere Ergebnisse und eine sauberere Bewertung braucht.
Ja, K-Nearest Neighbors-Arbeit ist oft gut remote machbar, weil sie sich um Daten, Code und Auswertung dreht. Für Teams in Deutschland können Vor-Ort-Sitzungen trotzdem helfen, wenn die Daten sensibel sind, die Domäne komplex ist oder Business-Anwender eine kurze Erklärung des Modells brauchen.
Achten Sie auf eine klare Begründung für Distanzmetriken, Feature-Skalierung und den Kompromiss zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit. Ein guter K-Nearest Neighbors-Spezialist zeigt, wie das Modell getestet wurde, erklärt Fehlfälle und vergleicht das Ergebnis mit einfacheren oder stärkeren Alternativen.
Nicht genau. K-Nearest Neighbors ist eine Vorhersagemethode, die nahe Beispiele nutzt, während Nearest-Neighbor-Suche das zugrunde liegende Suchproblem ist, nahe Punkte zu finden. Starke Praktiker verstehen beides, besonders wenn Embeddings oder große Vektorräume Teil des Projekts sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die K-Nearest Neighbors in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 741 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die K-Nearest Neighbors in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die K-Nearest Neighbors in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die K-Nearest Neighbors in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die K-Nearest Neighbors in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Automotive (50%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die K-Nearest Neighbors in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich K-Nearest Neighbors eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
