Machine Learning Experten in Österreich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie Experten an Bord, die ML-Modelle bauen, Datenpipelines verfeinern und Vorhersagesysteme mit Python, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch ausliefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Stefan Dangubic
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Marcel Steger
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Fabio Galvagni
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Mario Tuta
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Thomas Becker
Letzte Position:
Agile Coach, Scrum-Master bei ÖBB (Infra)
- Herausforderung: mangelhafte Projektergebnisse und Teamleistung, sehr schlechtes Arbeitsklima
- Lösung: Einführung agiler Planungsprozesse, Vermittlung agiler Prinzipien innerhalb des SAFe-Frameworks
- Innovation: konsequente Einhaltung agiler Methoden; Einführung von Anforderungsmanagement und User-Story-Erstellung
- Führung: Schnittstelle zu Vorstand, Programmleitungen Opel Europa, GM USA und internationalen Märkten
- Ergebnis: produktivstes Team im ART; Steigerung der Planungsgenauigkeit auf über 85 %
- Teamgröße: 10
Lorenz Graiff
Letzte Position:
Business Analyst bei Wirtschaftsagentur Wien
- Durchführung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung eines hausinternen DWH als zentrale Datenbasis
- Durchführung von Workshops zur IST-Analyse (Prozesse, Reports, KPIs) gemeinsam mit den Auftraggebern
- Erhebung und Detaillierung der fachlichen Anforderungen inkl. Zielbild für ein hausinternes DWH
- Abstimmung und Klärung von Datenanlieferungen und Schnittstellen in Terminen mit Stakeholdern und Datenlieferanten
- Entwicklung erster Datenmodelle als Grundlage für Datenqualität und spätere Implementierung
- Ausarbeitung von Lösungsvarianten inkl. Architektur- und Betriebsoptionen sowie Entscheidungsgrundlage
- Erstellung des Business Case inkl. Aufwandsschätzungen, Kosten-/Nutzenbetrachtung und Entscheidungsvorlage
Namik Delilovic
Letzte Position:
Test Manager / Testautomatisierer bei Sky Deutschland GmbH
- 443 automatisierte Testfälle implementiert und gepflegt; 99 Prozent Erfolgsrate (441/443)
- Einführung von CI für die Testautomatisierung: automatisierte Läufe bei Review/Merge, Reporting über Xray
- Accessibility- und Performance-Checks eingeführt und als Reporting etabliert
- QA-Lead im Tagesgeschäft mit Stand-ups, Kanban-Fortschrittskontrolle, Priorisierung und zielgerichteter Aufgabenverteilung
- Defect-Triage und Stakeholder-Kommunikation mit täglicher Triage, QA-Status-Analyse und Handlungsempfehlungen
- Entwicklung und Pflege einer stabilen Regression für CRM/Salesforce-Flows (UI/E2E und API-nahe Validierungen)
- CI/CD-Integration mittels Jenkins-Pipelines via Groovy (IaC)
- QA-Dokumentation, Testkonventionen und Vorgehensweisen in Confluence gepflegt und teamweit abgestimmt
- Salesforce Einstein Chatbot-Tests mit Intent-/Topic-Validierung und Output-Checks sowie Robot Framework/Python-Suites zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung
- Systemumfeld: Jira, Xray, Confluence, Jenkins, Groovy, Git, Java, Selenium, Playwright, Cucumber, TypeScript, Postman, REST, Salesforce, Google Cloud, Lighthouse, Evinced, Scrum/Kanban, BDD (Gherkin)
Nikolaus Jäger-Grassl
Letzte Position:
Integrationsarchitekt bei CECIL
Konzeption einer API-first Omnichannel-Integration, die WhatsApp Business API mit Salesforce Marketing Cloud verbindet, um Kundendaten über mehrere Plattformen hinweg zu vereinheitlichen.
Automatisierung von Kunden-Onboarding- und Engagement-Workflows mittels Marketing Cloud Journeys, SSJS und Azure Functions.
Entwicklung einer Middleware-Schicht zur Synchronisation von WhatsApp-Interaktionen mit Sales Cloud für nahtloses Tracking der Kundenerfahrung.
Georg Oberdammer
Letzte Position:
CIO / CDO bei TroGroup
- Gestaltung und Umsetzung des Transformationskurses für IT & Digitalisierung und Ermöglichung der Weiterentwicklung der Gruppe
- Entwicklung der globalen IT- & Digitalisierungsstrategie (Motto: „ahead of the wave“) auf Basis von Konzernstandards und USP-getriebenen digitalen Lösungen
- Festlegung der Digitalstrategie als Teil der Unternehmensstrategie 2030 mit Fokus auf die Wertdisziplinen „operative Exzellenz“, „Kundenorientierung“, „Produktführerschaft“
- Gestaltung und Implementierung einer geschäftsorientierten, globalen IT-Organisation einschließlich bestehender Shadow-IT-Bereiche
- Digitale Produktentwicklung mit Fokus auf IoT, Data Science, KI, Softwareentwicklung (DevOps), Cloud-Architektur und Azure-Cloud-Services
- Initiierung und Aufbau eines CoE für Künstliche Intelligenz und Data Analytics einschließlich mehrerer agentischer KI-Projekte
- Definition und weltweiter Rollout der Enterprise-, Infrastruktur- und Anwendungsarchitektur
- Cloud-Transformation sowie Einrichtung und Durchführung des globalen S/4HANA-Rollouts inklusive Einführung neuer Funktionen und Module
- Globale Standardisierung, Automatisierung und End-to-End-Digitalisierung von Geschäftsprozessen innerhalb und zwischen den Divisionen
- IT/OT-Integration (Shopfloor, CAx-Integration)
- P&L-Verantwortung und Weiterentwicklung der digitalen Marketing- & Vertriebskanäle, SEO/SEA, Online-Produktkonfiguration, PIM/DAM, eBusiness-/E-Commerce-Systeme
- Implementierung eines globalen Intranet-Portals und mehrerer digitaler Lösungen wie Workday, Concur, Softconcis, Tacto, xFlow
- Weiterentwicklung von Salesforce über CRM hinaus zu einer Sales-Backbone
- Unterstützung bei M&A und Desinvestitionen
- Cyber-Security-Exzellenz, Datenschutz und NIS2-Vorbereitung
- Auf- und Ausbau von Nearshore- und Offshore-Standorten (Polen, Indien)
- Bewertung und Implementierung geschäftswertgetriebener IT-Innovationen wie RPA, Business-Process-KI und Low-Code
- IT-Budgetierung und Controlling, KPI-Reporting und Verhandlung großer IT-Verträge
- Globales Recruiting, Mitarbeiterbindung und -entwicklung
- Stakeholder-Management mit Geschäftsführung und Bereichsleitern
Armin Fanzott
Letzte Position:
Leiter KI & Data Science bei Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
Maximilian Götz-Mikus
Letzte Position:
Solo-Entwickler / Gründer bei InvAPI
- Datenschutzorientierte, zustandslose E-Rechnungs-API mit KI-gestützter Extraktion, bidirektionaler Formatkonvertierung (UBL/CII/ZUGFeRD), Stapelverarbeitung und Validierung für die E-Rechnungs-Konformität in Deutschland und Österreich
- Technologien: Nuxt 4, Vue 3, Nitro, TypeScript, Cloudflare (D1, R2), Stripe, OAuth, KI/LLM-Integration
Dániel Németh
Letzte Position:
Postdoktorand - Theoretische und Computergestützte Physik bei Radboud University
- Entwicklung und Wartung von C- und C++-Simulations-Engines mit Python-Analyse für Studien zu 4D-Zufallsgeometrien auf gemeinsamen HPC-Systemen.
- Entwicklung modularer Python-Pipelines mit klaren Schnittstellen und Caching für große Datensätze zur Steigerung des Analyse-Durchsatzes und zur Wiederverwendung.
- Automatisierung von SLURM- und PBS-Batch-Workflows für Einreichung, Überwachung, Umgebungserfassung und Artefakt-Paketierung zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
- Umstrukturierung von Dienstprogrammen in getestete, dokumentierte Pakete zur Reduzierung des Wartungsaufwands und Förderung der Zusammenarbeit.
- Betreuung von Bachelorstudierenden und Organisation von Seminaren.
- Veröffentlichung mehrerer begutachteter Fachartikel.
Maximilian Aster
Letzte Position:
Technischer Projektleiter / Solution Architekt bei UNIQA Insurance Group
- Planung, Überwachung, Koordination und Dokumentation des Output-Projekts im Rahmen der Bestandsmigration in die UNIQA Insurance Platform
- Planung und Konzeption neuer Anforderungen
- Konzeption einer konsistenten, wartbaren und skalierbaren Anwendungsarchitektur
Michael Selinger
Letzte Position:
IT-Direktor bei Austria Juice GmbH
- Leitete den IT-Betrieb an 13 Standorten in China, Rumänien, Polen, Ungarn, Deutschland, Ukraine und Österreich.
- Baute und leitete ein neues IT-Team mit Mitarbeitern in Polen, Ungarn, Rumänien und Deutschland.
- Modernisierte veraltete IT-Infrastruktur an Standorten in Österreich, Deutschland, Rumänien und Polen und verbesserte Clients, Drucker, Netzwerke, Server, Speicher, Firewalls und Backups.
- Außerbetriebnahme des alten Telefonsystems und Umstellung auf Teams.
- Einführung und Einsatz von KI-Tools wie Copilot und Zapier.
- Umsetzung der NIS-II-Anforderungen und Erreichung der ISO-27001-Zertifizierung.
- Eliminierung ineffizienter Business-Anwendungen zur Steigerung der Betriebseffizienz.
- Entwicklung und Einführung neuer Prozesse für Betriebstechnik, Business Process Outsourcing, Einkauf, Personal und IT.
- Einführung eines neuen SAP-Lagersystems.
- Etablierung von IT-Standards an allen Standorten.
- Effektive Einbindung interner und externer Stakeholder.
- Definition und Überwachung von Sicherheits-KPIs und Sicherstellung der Zielerreichung.
- Steuerung der Budgetprozesse mit einer Reduzierung der Betriebskosten um 15%.
Kevin Lang
Letzte Position:
Datenberater bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
3,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
76%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die Machine Learning 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 es abdeckt
Machine Learning verwandelt Daten in Vorhersagen, Rankings und Entscheidungen. Es wird für Nachfrageprognosen, das Erkennen von Anomalien, die Klassifizierung von Texten oder Bildern und die Personalisierung von Produkten genutzt. Starke Fachleute verbinden das Modell mit einem echten Geschäftsziel und nicht nur mit den Trainingsdaten.
Übliche Tools
- Python für Datenarbeit und das Trainieren von Modellen
- scikit-learn für klassische ML-Pipelines
- TensorFlow und PyTorch für Deep Learning
- XGBoost und ähnliche Bibliotheken für strukturierte Daten
- SQL, Notebooks und Cloud-Services für Datenzugriff und Auslieferung
Wo es passt
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Produkt bessere Empfehlungen, Betrugserkennung, Churn-Prognosen, bessere Suchrelevanz oder Automatisierung rund um manuelle Prüfungen braucht. In Österreich bedeutet das oft die Zusammenarbeit mit Teams aus Fertigung, Finanzen, Logistik und Software, entweder vor Ort oder remote.
Starke Fähigkeiten
Ein guter Machine Learning Fachmann versteht Datenqualität, Feature Engineering, Bewertung und Bereitstellung. Er kann Kompromisse zwischen Genauigkeit, Latenz, Interpretierbarkeit und Wartung erklären. Außerdem weiß er, wann ein einfaches Baseline-Modell besser ist als ein komplexes Modell.
Anzeichen für gute Umsetzung
- Klare Problemdefinition und Erfolgskriterien
- Reproduzierbare Experimente und sauberer Code
- Ehrliche Bewertung mit Daten aus der realen Welt
- Gedanken zur Bereitstellung für APIs oder Batch-Jobs
- Dokumentation, die Teams bei der Pflege des Modells hilft
Wann man beauftragen sollte
Holen Sie externe Hilfe dazu, wenn Ihr Team Daten hat, aber kein Modell-Design, wenn ein altes Modell nicht mehr gut funktioniert oder wenn Sie schnelle Unterstützung für einen Proof of Concept brauchen. Freelancer sind auch nützlich für kurze, fokussierte Aufgaben wie Modellprüfung, Tuning oder den Übergang in die Produktion.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Machine Learning? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Machine Learning wird genutzt, um datenbasierte Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu automatisieren. Unternehmen setzen es für Prognosen, Empfehlungssysteme, Betrugsprüfungen, Textklassifizierung, Bilderkennung und Anomalieerkennung ein. Es ist besonders nützlich, wenn Regeln allein zu starr oder zu aufwendig in der Pflege sind.
Machine Learning geht über die reine Berichterstattung dessen hinaus, was passiert ist, und kann Muster lernen, die helfen, vorherzusagen, was als Nächstes passieren könnte. Traditionelle Analytik ist weiterhin wichtig für Dashboards, KPIs und klare Geschäftszusammenfassungen. In vielen Projekten ist die beste Lösung eine Kombination aus beidem.
Ein starker Machine Learning Spezialist kennt in der Regel Python, SQL, Datenaufbereitung, Modellbewertung und die Grundlagen der Bereitstellung. Nützliche Ergänzungen sind Statistik, Cloud-Tools und Erfahrung mit scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch. Außerdem sollte er klar mit Produkt- und Datenteams sprechen können.
Ein Machine Learning Freelancer sollte das Geschäftsziel, die verfügbaren Daten, die Zielnutzer und die spätere Nutzung des Modells verstehen. Klare Angaben zu Labels, Sonderfällen und Einschränkungen sparen später Zeit. Wenn das Problem unklar ist, sollte der erste Schritt die Problemdefinition und nicht das Trainieren des Modells sein.
Ein Machine Learning Proof of Concept reicht aus, wenn Sie testen wollen, ob Daten das Problem überhaupt lösen können. Tiefere Unterstützung ist nötig, wenn das Modell produktiv laufen, langfristig stabil bleiben oder sich in bestehende Systeme integrieren muss. Für produktive Arbeit braucht es außerdem Monitoring, Pläne für Retraining und eine sorgfältige Bewertung.
Ja, Machine Learning Arbeit eignet sich oft sehr gut für die remote Zusammenarbeit, besonders bei Datenprüfung, Experimenten und dem Feintuning von Modellen. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn sensible Daten, Altsysteme oder enge Workshops mit Stakeholdern beteiligt sind. Viele österreichische Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Achten Sie auf jemanden, der Datenentscheidungen, Modellgrenzen und Bewertungsergebnisse in einfacher Sprache erklären kann. Ein starker Machine Learning Fachmann zeigt funktionierenden Code, reproduzierbare Experimente und einen klaren Weg vom Prototypen zur Produktion. Seien Sie vorsichtig, wenn der Fokus nur auf Algorithmen liegt und Datenqualität sowie Geschäftswirkung ignoriert werden.
Machine Learning und ML bedeuten dasselbe. AI ist das breitere Feld, während Machine Learning ein praktischer Weg ist, Systeme zu bauen, die aus Daten lernen. Beim Beauftragen ist die nützliche Frage nicht das Label, sondern ob der Spezialist die Art von Problem schon gelöst hat, vor der Sie stehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 840 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 76% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (96%), Englisch (96%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Fertigung (50%) und Bank- und Finanzwesen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (71%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
