Machine Learning Experten in Bremen
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle trainieren, Computer-Vision- und Systeme für natürliche Sprache bereitstellen und Betriebsdaten in zuverlässige Produkte verwandeln. FRATCH bringt Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
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
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.
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
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.
Krishnanjan P.
Letzte Position:
Postdoktorand bei University of Bremen
- Durchführung quantenmechanischer Berechnungen im Rahmen der Dichtefunktionaltheorie (DFT)
- Durchführung von Molekulardynamiksimulationen mit maschinell gelernten Kraftfeldern
- Teilnahme am Schwerpunktprogramm (SPP2315) der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)
- Durchführung von DFT-Berechnungen zu einer großen Anzahl kristalliner Phasen und Vorhersage ihrer Wahrscheinlichkeit, sich in Experimenten zu bilden
- Identifizierung und Synthese von zwei künstlich hergestellten Mineralien (EnAM) zur Rückgewinnung von Tantal und Kobalt aus Fayalitschlacke
- Arbeit an Molekulardynamiksimulationen in Kombination mit maschinellem Lernen und Techniken für erweitertes Sampling zur Untersuchung der Mechanismen der Kristallkeimbildung und des Kristallwachstums aus der Schmelze
- Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Partnern
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
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: 76%)
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Bremen 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 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 29 Okt 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 aus Daten zu lernen und Vorhersagen, Klassifizierungen oder Empfehlungen zu erstellen, ohne für jeden Fall feste Regeln vorzugeben. Teams nutzen es für Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Suche, Personalisierung, Qualitätsprüfung und Systeme zur Entscheidungsunterstützung. Die Arbeit umfasst Datenaufbereitung, Modelltraining, Evaluierung und den Einsatz in der Produktion.
Modelle und Methoden
Projekte können überwachtes Lernen für gekennzeichnete Ergebnisse, unüberwachtes Lernen zur Erkennung von Strukturen oder Reinforcement Learning für sequenzielle Entscheidungen einsetzen. Zu den gängigen Ansätzen gehören Regression, baumbasierte Modelle, Clustering und neuronale Netze. Deep Learning eignet sich besonders für Bilder, Sprache und Text, erfordert aber auch sorgfältige Entscheidungen bei Daten, Tests und Rechenressourcen.
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten wählen die Tools passend zum Problem aus, statt jedes Projekt in denselben Stack zu zwingen. Ihre Arbeit kann Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, pandas, NumPy, Jupyter und SQL umfassen, unterstützt durch Cloud-Speicher und containerisierte Bereitstellung.
- Trainingsdaten aufbereiten, kennzeichnen und validieren
- Modelle mit aussagekräftigen Bewertungsmaßen vergleichen
- Inferenzdienste für die Produktion paketieren
- Experimente, Versionen und Modellleistung verfolgen
Wo Unternehmen es einsetzen
Machine Learning findet Anwendung in der Fertigung, Logistik, im Einzelhandel, im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in der Mobilität. In Bremen können Unternehmen es auf industrielle Prüfungen, maritime Abläufe, Lieferketten oder Energieplanung anwenden, während Remote-Spezialisten Daten- und Produktteams an verschiedenen Standorten unterstützen.
- Fehler anhand von Kamera- oder Sensordaten erkennen
- Nachfrage, Wartungsbedarf oder Lieferzeiten prognostizieren
- Bedeutung aus Dokumenten und Kundennachrichten extrahieren
- Produkte, Routen oder nächste Schritte empfehlen
Wann Freelance-Expertise hilft
Unternehmen holen häufig freiberufliche Fachkräfte hinzu, wenn sie wertvolle Daten haben, aber einen klaren Modellierungsweg, Produktionserfahrung oder Kapazität für eine fokussierte Initiative benötigen. Expertise ist für eine Machbarkeitsprüfung, einen Proof of Concept, die Modellverbesserung oder eine vollständige Bereitstellung nützlich. Sie hilft Teams auch dabei, Überwachung einzurichten, bevor ein Modell zu einer geschäftlichen Abhängigkeit wird.
Was starke Fachkräfte liefern
Erfahrene Spezialisten verbinden Modellqualität mit geschäftlichem Nutzen. Sie definieren eine solide Baseline, verhindern Datenlecks, berücksichtigen Verzerrungen und erklären Zielkonflikte in Begriffen, die Stakeholder nutzen können. Sie verstehen außerdem APIs, Datenpipelines, MLOps, Cloud-Infrastruktur und Sicherheit, sodass aus einem vielversprechenden Notebook ein wartbarer Dienst werden kann.
Ein starker Spezialist kommuniziert Annahmen klar und testet die Leistung mit Daten, die den tatsächlichen Einsatz widerspiegeln. Er dokumentiert reproduzierbares Training, Fehlerfälle und Auslöser für erneutes Training. Für Teams in Bremen kann das passende Zusammenarbeitsmodell Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort verbinden, wenn Domänenwissen, Hardware oder Produktionszugang wichtig sind.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Machine Learning.
Machine Learning wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen abzuleiten. Typische Anwendungen sind Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Dokumentenverarbeitung, Bildprüfung und die Personalisierung für Kunden.
Machine Learning lernt Verhalten aus Beispielen, während herkömmliche Software meist Regeln anwendet, die direkt von einem Team geschrieben wurden. Es ist nützlich, wenn Muster komplex sind oder sich häufig ändern. Regeln können jedoch klarer und sicherer sein, wenn die Logik stabil, einfach und leicht zu beschreiben ist.
Machine Learning ist ein wichtiger Teil von Artificial Intelligence, aber die Begriffe sind nicht identisch. Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning, der auf neuronalen Netzen basiert und häufig für Bilder, Sprache und Text gewählt wird, wenn ausreichend Daten und Rechenressourcen verfügbar sind.
Ein starker Machine Learning Spezialist versteht in der Regel neben dem Modelltraining auch Data Engineering, Statistik, Python und SQL. Für die Arbeit in der Produktion können außerdem Cloud-Dienste, APIs, Docker, MLOps, Monitoring, Experiment-Tracking und ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten erforderlich sein.
Das passende Niveau hängt vom Ergebnis und nicht von einer festen Berufsbezeichnung ab. Ein Proof of Concept kann starke Modellierungs- und Datenkenntnisse erfordern, während ein Produktionssystem Erfahrung mit Bereitstellung, Monitoring, Sicherheit, erneutem Training und der Integration in bestehende Software verlangt.
Ja, ein großer Teil der Machine Learning Arbeit kann remote über gemeinsam genutzte Repositories, Cloud-Umgebungen, Dokumentation und regelmäßige Reviews erledigt werden. Termine vor Ort in Bremen können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten Zugang zu Fabrikanlagen, sensiblen Daten oder Domänenexperten benötigen oder Workshops mit Produktteams durchführen.
Fragen Sie, wie der Spezialist das Geschäftsziel definiert, eine Baseline erstellt und anhand realistischer Daten testet. Gute Machine Learning Arbeit umfasst klare Bewertungskriterien, Prüfungen auf Datenlecks, Fehleranalysen, reproduzierbare Experimente und einen Plan zur Überwachung der Leistung nach der Veröffentlichung.
Vor Beginn des Machine Learning Trainings sollte das Team klären, welche Entscheidung das Modell unterstützen soll, welche Daten verfügbar sind, wer dafür verantwortlich ist, welche Datenschutzvorgaben gelten und welche Fehler akzeptabel sind. Ein Spezialist sollte außerdem die Datenqualität, die Konsistenz der Kennzeichnungen, Integrationsanforderungen und die Messung des Erfolgs im laufenden Betrieb prüfen.
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 614 € 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
