Machine Learning Experten in Bremen
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Modelle trainieren, Empfehlungs- und Prognosesysteme entwickeln und Machine Learning mit Cloud-Datenplattformen und Produktionssoftware verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Bremen kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Danny-Michael B.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
Sadyk A.
Letzte Position:
Leitung Conversion Marketing bei Storybox GmbH
- Strategische, technische und operative Verantwortung für die Website
- Strategische, technische und operative Verantwortung für SEO
- Beratende Funktion bei der Paid-Media-Akquise
- Verantwortlich für die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern und Agenturen
Vitalijs V.
Letzte Position:
Mentor bei EdSyl
- Begleitete Teilnehmer durch strukturierte Lernpfade und praxisnahe Projekte.
- Gab Feedback und Anleitung zur Integration von KI sowie zu Best Practices im Produktmanagement.
- Betreute Teams bei der Einführung von KI, der Strategie für Unternehmensprodukte und praktischen Entscheidungen zur Umsetzung.
Doncho P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler bei Freiberuflich
- Entwarf und implementierte skalierbare Data-Governance-Frameworks für Unternehmen aus Gesundheitswesen, Energie und Telekommunikation.
- Entwickelte Datenmodelle in Azure Synapse & Power BI und ermöglichte so hochleistungsfähige Berichte und Skalierbarkeit.
- Leitete die Migration von Altsystemen im BI-Bereich auf Cloud-Infrastruktur und steigerte Effizienz und Ausfallsicherheit.
- Agierte als technischer Berater und unterstützte Kunden bei Architekturverbesserungen und Implementierungsstrategien.
Nandini V.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Capgemini Technology Services Limited
- Entwarf und implementierte sichere Backend-Services mit Java, Spring Boot und Hibernate nach Microservice-Prinzipien und RESTful-Standards.
- Implementierte durch GraphQL gesteuerte REST-APIs, um Backend-Services in einer Gradle- und Maven-Umgebung zu optimieren.
- Setzte OAuth2-basierte Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen um, um RESTful-APIs in Spring-Boot-Anwendungen abzusichern.
Timo S.
Letzte Position:
Entwickler (AL) & Berater bei IT-Dienstleister
- Entwicklung einer Anwendungssuite für AppSource (7 Anwendungen) mit Schwerpunkt Zollabwicklung & Compliance
Hans G.
Letzte Position:
Arbeiten mit Green AR
- Entwicklung einer E-Learning-Plattform als App für Android und iOS
- Einsatz von Unity zum umweltbewussten Umgang mit der Natur für Lehrer und Schüler
Saad A.
Letzte Position:
KI Software Entwickler bei RoBoTec-PTC
- Aufbau von Datenpipelines mit DVC für Versionskontrolle und effiziente Datenverwaltung
- Training und Optimierung von KI-Modellen
- Optimierung von CVAT durch eigene Annotationsformate, Integration von KI-Modellen und Vereinfachung der Annotationsabläufe
- Training, Debugging, Evaluierung und Einsatz von DCNN-Modellen in Produktion
- Entwicklung von MaDCAT, einer KI-gestützten CVAT-Erweiterung für gleichzeitige Datenerfassung und Annotation
Krishnanjan P.
Letzte Position:
Postdoktorand bei Universität Bremen
- Durchführung quantenmechanischer Berechnungen im Rahmen der Dichtefunktionaltheorie (DFT)
- Durchführung von Molekulardynamik mit maschinell gelernten Kraftfeldern
- Teilnahme am Schwerpunktprogramm (SPP2315) der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)
- DFT-Berechnungen an einer großen Anzahl kristalliner Phasen und Vorhersage ihrer Bildungswahrscheinlichkeit in Experimenten
- Identifizierung und Synthese von zwei entwickelten künstlichen Mineralien (EnAM) zur Rückgewinnung von Tantal und Kobalt aus Fayalit-Schlacken
- Arbeit an Molekulardynamik in Kombination mit maschinellem Lernen und erweiterten Sampling-Techniken zur Untersuchung von Kristallkeimbildung und Wachstumsmechanismen aus der Schmelze
- enge Zusammenarbeit mit experimentellen Partnern
Aghasaad H.
Letzte Position:
Freiberuflicher ICT-/Telekommunikationsberater bei Freiberuflicher Berater
- Über 60 Projekte abgeschlossen, bei denen GIS-Tools optimiert, RF-Planung und -Optimierung, Nennplanung und Abdeckungslückenanalyse mit fortschrittlichen Tools, digitalen Karten, technischem Support und Schulungen für ASSET-Planung durchgeführt wurden.
- Aktuelle Projekte: Analyse von Abdeckungslücken und Planung im ländlichen Brasilien mithilfe von Bevölkerungsdichtekarten und fortschrittlicher GIS- sowie ASSET-Planungssoftware.
- Top 25 bis 30 Standorte im Land mit ausreichender Bevölkerung identifiziert, um aus 95.000 aktiven Standorten aller Betreiber einen neuen Standort vorzuschlagen.
- Fortgeschrittene GIS-Tools genutzt, um alle für einen neuen Standort geeigneten Standorte zu identifizieren.
- Bericht und Präsentation im Juni 2022 fertiggestellt und eingereicht.
- GIS-Tools auf Sentinel-2-Multiband-Bildern eingesetzt zur Klassifizierung von Landnutzungsklassen und Erstellung nutzbarer Karten für das MYRIAD-Modell und Planungstools.
- Optimalen Plan für Angola in den Phasen 1–3 vorgeschlagen, der IKT-Systeme und die Optimierung von kundenbereitgestellten Plänen umfasst.
- Neue Technologien und Tools eingeführt.
- Planungstools: ASSET (Prognosen, Abdeckung, Statistiken) und ASSET Design.
- Kartierungstools: QGIS, Global Mapper, MapInfo Pro, Google Earth.
- Datenbank: Oracle Enterprise unter Windows und Linux.
- Reporting: MS Word, Excel, PowerPoint.
- KI/Machine Learning mit Python in GIS-Karten implementiert.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Medien, Unterhaltung und Druck, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
11% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Bremen 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 Bremen, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Machine Learning Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (70%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (40%)
- Einzelhandel (40%)
- Bildung (30%)
- Energie (30%)
- Professionelle Dienstleistungen (30%)
- Telekommunikation (30%)
- Werbung (20%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Machine Learning leistet
Machine Learning ermöglicht es Software, Muster in Daten zu erkennen und sie für Prognosen, Klassifizierungen oder Empfehlungen zu nutzen. Unternehmen setzen es für Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Qualitätsprüfung, Suche, Personalisierung und sprachbasierte Anwendungen ein. Die Arbeit umfasst Experimente, Modellentwicklung und einen zuverlässigen Betrieb in der Produktion.
Modelle und Methoden
Fachleute wählen Methoden, die zu den Daten, dem Risiko und dem Geschäftsziel passen, statt jedes Problem in ein komplexes Modell zu zwingen. Ihre Arbeit kann überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Zeitreihenanalyse und Reinforcement Learning umfassen. Die Bewertung konzentriert sich auf nützliche Ergebnisse, robuste Validierung und nachvollziehbare Entscheidungen.
Ökosystem und Tools
Eine vollständige Lösung verbindet Modelle mit Datenpipelines, Anwendungen und Monitoring. Zu den gängigen Tools und Fähigkeiten gehören Python, SQL, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Jupyter, MLflow, Docker und Cloud-Dienste. Gute Spezialisten verstehen außerdem Feature Engineering, Experiment-Tracking, Model Serving, API-Integration, Datenversionierung und reproduzierbare Workflows.
Wo Unternehmen es einsetzen
Machine Learning kommt in Industrie-, Logistik-, Gesundheits-, Handels-, Finanz- und Mobilitätssystemen zum Einsatz. In Bremen können Projekte mit Produktionsabläufen, maritimer Logistik, Luft- und Raumfahrt-Lieferketten oder Forschungsumgebungen verbunden sein, während die Remote-Zusammenarbeit Teams in ganz Deutschland unterstützen kann.
- Nachfrage, Durchsatz oder Wartungsbedarf prognostizieren
- Fehler, Anomalien, Betrug oder Sicherheitsrisiken erkennen
- Dokumente, Bilder, Texte oder Kundenanfragen klassifizieren
- Produkte, Routen, Inhalte oder nächste Aktionen empfehlen
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche Fachleute hinzu, wenn eine Idee einen erprobten Ansatz benötigt, ein bestehendes Modell für den Produktionseinsatz robuster werden muss oder ein internes Team gezielte Unterstützung braucht. Anzeichen dafür sind eine unklare Datenqualität, langsame Experimente, schwache Bewertungen, steigende Inferenzkosten oder Modelle, die in einem Notebook funktionieren, aber in echten Workflows scheitern. Experten können einen praktikablen Umfang definieren und wartbare Systeme hinterlassen.
Was gute Fachleute liefern
Die besten Spezialisten verbinden technische Entscheidungen mit messbaren Geschäftsanforderungen. Sie dokumentieren Annahmen, schaffen verlässliche Ausgangswerte und testen auf Verzerrungen, Drift, Datenlecks und Grenzfälle. Sie kommunizieren Einschränkungen klar, schützen sensible Daten und entwickeln Monitoring, damit ein Modell auch nach dem Start nützlich bleibt. Für Teams in Bremen können eine klare Kommunikation auf Deutsch oder Englisch und ein bewusst gewähltes Remote- oder Vor-Ort-Arbeitsmodell genauso wichtig sein wie Modellkenntnisse.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Machine Learning.
Machine Learning wird eingesetzt, um historische und aktuelle Daten in Prognosen, Klassifizierungen, Empfehlungen und automatisierte Entscheidungen umzuwandeln. Typische Anwendungen sind Nachfrageplanung, Anomalieerkennung, Dokumentenverarbeitung, Kundensegmentierung, visuelle Prüfung und Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
Machine Learning lernt Muster aus Beispielen, während traditionelle Software meist Regeln befolgt, die direkt von Menschen geschrieben wurden. Es ist hilfreich, wenn sich Regeln nur schwer definieren lassen, bringt aber auch Anforderungen an Datenqualität, Bewertung, Drift und Monitoring mit sich.
Ein guter Machine Learning Spezialist verbindet häufig statistisches Denken mit Kenntnissen in Python, SQL, Data Engineering und Softwarebereitstellung. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, APIs, Docker, Experiment-Tracking, Modell-Monitoring und verantwortungsvollem Umgang mit Daten ist ebenfalls wertvoll.
Die passende Machine Learning-Erfahrung hängt von der Aufgabe, dem Reifegrad der Daten und dem Betriebsrisiko ab. Für einen Proof of Concept kann gezielte Modellierungserfahrung ausreichen, während ein kundenorientiertes oder reguliertes System Nachweise über Produktionseinsatz, Tests, Monitoring und die Zusammenarbeit mit Produkt- und Datenteams erfordert.
Ja, Machine Learning eignet sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenanalyse, Programmierung, Reviews und Experimente digital stattfinden. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten auf geschützte Umgebungen zugreifen, industrielle Prozesse untersuchen oder eng mit Betriebsteams in Bremen zusammenarbeiten müssen.
Fragen Sie, wie der Machine Learning-Fachmann das Geschäftsproblem formuliert, die Datenqualität prüft und den Erfolg definiert, bevor er ein Modell auswählt. Sehen Sie sich Beispiele für reproduzierbare Experimente, die Übergabe in die Produktion, Monitoring und eine klare Kommunikation über Unsicherheiten an, statt sich nur auf Modellnamen zu konzentrieren.
Machine Learning eignet sich gut, wenn Muster variieren, die Eingaben umfangreich oder komplex sind und zuverlässige Beispiele zum Lernen und Bewerten vorliegen. Ein regelbasierter Ansatz kann besser sein, wenn die Logik stabil, transparent, leicht zu warten und durch klare Vorgaben geregelt ist.
Ein kompetenter Machine Learning Freelancer verwendet geeignete Validierungsdaten, aussagekräftige Geschäftskennzahlen und Tests auf Datenlecks, Verzerrungen, Grenzfälle und veränderte Eingabemuster. Zuverlässigkeit erfordert außerdem einen Bereitstellungsplan, Monitoring, Dokumentation und einen klaren Prozess für das erneute Training oder die Außerbetriebnahme des Modells.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Bremen, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 77 €, was einem Tagessatz von etwa 615 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Bremen, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Bremen, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Bremen, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Bremen, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Medien, Unterhaltung und Druck (40%) und Einzelhandel (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Bremen, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Produktentwicklung (60%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
