Machine Learning Experten in Dortmund
, die Daten in funktionierende Produkte verwandeln – vermittelt in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die mit Python, scikit-learn, TensorFlow und Cloud-Datenplattformen Prognosemodelle, Empfehlungssysteme und Computer-Vision-Workflows entwickeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Dortmund kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Laurin H.
Letzte Position:
Software Architect (Freelance) bei Care4Sure
- MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
- Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.
Ashwin P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzipierte und entwickelte End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifikations- und Vorhersagedaten und implementierte sie unter Einsatz von MLOps-Best Practices, um Robustheit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
- Trug direkt zur Verbesserung der Ausgabegenauigkeit von LLM-Modellen bei, indem ich spezialisierte Prompts entwickelte, die auf der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines basieren.
- Erstellte Trainingsdaten für Large Language Models, indem ich Programmieraufgaben formulierte, die die Modelle nicht lösen konnten, und anschließend die richtigen Lösungen dokumentierte.
Daniel F.
Letzte Position:
KI-Forscherin & LLM-Evaluation – Conventional Paradigm Test (CPT) bei Privat
Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung
Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.
Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.
Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren
Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.
Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review
Dany-Armand D.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei ibg NDT GmbH
- Untersuchung der Beziehung zwischen Wirbelstromprüfungs-(ECT)-Signalen und mikrostrukturellen Eigenschaften
- Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die intrinsische Materialeigenschaften widerspiegeln
- Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichttiefe als Referenz
- Anwendung bayesscher Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen
Patrik G.
Letzte Position:
Technical Lead Conversational AI bei CANCOM
- Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
- Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
- Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau
Derek M.
Letzte Position:
KI-Automationsmanager - Hardwareeinrichtung, Automatisierung & Voice-Agent bei Autohaus Mazda
- Einrichtung neuer Desktop-Rechner
- Einrichtung eines VPS für Automatisierung, Datenbanken und Chatinterface
- Anbindung an Azure AI Foundry
- Entwicklung diverser n8n-Workflows für E-Mail-, Social-Media- und Dokumentenmanagement
- Implementierung eines QM-Systems (Sicherungen, Fehlerbehandlung, HITL)
- Einrichtung und Optimierung eines Inbound-Voice-Agents
Christian W.
Letzte Position:
Interim Business Analyst / Product Owner bei Bundesdruckerei GmbH (über FourEnergy GmbH)
- Ersteinschätzung der Anforderungen anhand eines Business-Value-Priorisierungsframeworks
- Identifikation von Problemen sowie Anforderungsaufnahme und -bewertung durch Einsatz von UML, BPMN sowie Design-Thinking-Methoden zur iterativen Anforderungsanalyse über Interviews und Workshops
- Einsatz von User Story Mapping in Miro zur Visualisierung und Abstimmung funktionaler Anforderungen (z. B. korrekte Übermittlung aller Antragsdaten und deren Anhänge an das Fachverfahren) sowie nicht-funktionaler Anforderungen (z. B. vollständige und nachweisbare Löschung der Daten eines Antragstellers) mit den Stakeholdern
- Proaktives Stakeholder-Management von internen sowie externen Stakeholdern aus Behörden, Fachbereichen, Organisationen und Unternehmen
- Erstellung von Status-Reports zur transparenten Kommunikation des Projektfortschritts und der anstehenden Aufgaben
- Verantwortung für eine REST-basierte Integrationslösung (Middleware) zum sicheren Datenaustausch zwischen Kernsystemen und externen Fachanwendungen; Sicherstellung von Stabilität und Performance im laufenden Betrieb
- Unterstützung der Product Owner bei der Priorisierung von Anforderungen im Backlog sowie bei der Product Discovery
- Kommunikation der Planung an interne sowie externe Stakeholder sowie Interimsübernahme der Product-Owner-Tätigkeit und Verantwortlichkeiten während eines Personalwechsels
Mesut Y.
Letzte Position:
Solution-Architekt Computer Vision Filiale bei Schwarz IT (Lidl/Kaufland)
- Ausbau und Betreuung des Produktportfolios für Videoanalyse und Computer Vision
- Erhebung von Anforderungen und Anforderungsmanagement
- Beratung, Projektmanagement und Koordination der Pilotierung sowie des internationalen Rollouts
- Werkzeuge: IP-basierte Kamera- und Videosysteme, Citrix-Administration, OneNote, Microsoft Teams, Node-RED, Office 365, Age Verification, Qognify Umbrella, ThingsBoard, Xovis 3D-Sensoren, AXIS-Kameras, GK Kassensoftware, Atlassian JIRA
Andreas E.
Letzte Position:
AI Coach und Berater bei Studio 8 Dortmund
- Aufbau und Consulting eines Startups für Organisationsentwicklung (AI unterstützt)
- Workshops zu Vision und Mission
- Marketing Roadmap und Prozessgestaltung
- Entwicklung von Sales-Prozessen (Sales Funnel, Lead Generation)
- Brand Building und Social Media Omnichannel Strategien
- Content-Generierung für Audio, Video und Postings (AI unterstützt)
- Beratung zu Agile und Aufbau von SAFe
- Atlassian Beratung und Aufbau von Confluence und Jira (Workflows, Dashboards, Reporting)
- Aufbau eines Podcast- und Video-Studios inklusive Setup für Livestreaming
- Auswahl und Implementierung von Hardware und Software
- Erstellung der Website und Brand Building
- CMS-Implementierung auf Basis von Typo3
- Beratung in den Bereichen Sales, Marketing und Social Media
- Unterstützung von Unternehmen beim effizienten Einsatz von KI-Technologien
- Strategieentwicklung und Beratung bei der Umsetzung von KI-Strategien
- Change Management und Unterstützung von Teams bei der KI-Einführung inklusive Schulungen
- Technische Expertise in Machine Learning, Datenverarbeitung und Large Language Models (LLMs) wie Llama, Claude und OpenAI GPT
- Auswahl, Feinabstimmung (Fine-Tuning) und Integration von LLMs in Geschäftsprozesse
- Beratung zu Ethik und Governance für den verantwortungsvollen Einsatz von KI
- Durchführung maßgeschneiderter Trainings für Führungskräfte und Teams
- KI-Analyse diverser Large Language Models (Llama, OpenAI, Mistral)
- Erstellung und Training eigener GPTs mit Schwerpunkt Organisationsentwicklung (Product Vision, OKR, Agile Maturity)
- Aufbau eines Chatbots zum Thema Agile Maturity
- Entwicklung eines KI-generierten Surveys zur Ermittlung der Agilität von Organisationen
- Aufbau lokaler Offline-GPTs mit Fokus auf Datenschutz und DSGVO
- Durchführung von KI-Workshops für KMU und den Mittelstand
Hendrik B.
Letzte Position:
Dozent bei Dozent Front- und Fullstackentwicklung
- Unterricht in JavaScript, HTML, CSS, React, Node.js, MongoDB, MariaDB und Express
- Unterrichtsgestaltung und -vorbereitung
- Klassenunterricht und Einzelcoachings
Rosemarie F.
Letzte Position:
Freiberuflicher Management Consultant in der Bauindustrie bei Freelance Management Consultant
- Agile Methoden implementiert, um KI-gestützte Prozessoptimierung voranzutreiben
- KI-gesteuerte Lösungen in SAP S/4HANA integriert
- Einführung fortschrittlicher Analysetools unterstützt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern
Mohammed A.
Letzte Position:
Data Scientist & Energieberater bei Accenture GmbH
Ilja L.
Letzte Position:
Software Engineer/Architekt (Tech Lead) bei Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH
- Implementierung verschiedener Schnittstellen für Umsysteme und Anbindung externer Geräte (Kameras, Scanner, Digitale Schließfächer)
- Entwicklung verschiedener Schnittstellen im Bereich Used Cars
- Realisierung verschiedener Prototypen
- Unterstützung im Bereich UI/UX und Data Analytics
- Entwicklung von Frontend- und Backend-Lösungen
- Kubernetes-Migration
- Aufbau von CI/CD-Pipelines
- Kommunikation mit dem Fachbereich und technische Konzeption neuer Lösungen
- Teamübergreifendes Alignment und Abstimmung im Team
- Überblick über den gesamten Technologie-Stack und umliegende Systeme
- Dokumentation, Vorbereitung und Durchführung von Reviews
- Unterstützung des Teams sowie Koordination von Releases und wichtigen Meilensteinen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
45% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
27% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Dortmund 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 Dortmund, 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) (77%)
- Bildung (69%)
- Gesundheitswesen (62%)
- Professionelle Dienstleistungen (62%)
- Automotive (46%)
- Fertigung (46%)
- Energie (38%)
- Einzelhandel (38%)
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 sich für jeden Fall auf festgelegte Regeln zu stützen. Teams setzen es für Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Dokumentenverarbeitung, Suche, Personalisierung, industrielle Inspektion und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ein.
Modelle und Daten
Ein zuverlässiges Projekt beginnt mit nützlichen Daten, einem klaren Ziel und einer Methode, die in der Produktion getestet werden kann. Experten bereiten Datensätze vor, definieren Merkmale, wählen geeignete Algorithmen aus und vergleichen die Ergebnisse mit einer aussagekräftigen Baseline.
- Klassifizierung, Regression und Clustering
- Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung
- Empfehlungs-, Ranking- und Ähnlichkeitsmodelle
- Computer Vision und Textverarbeitung
Tools und Ökosystem
Python ist die gängige Arbeitssprache, während pandas und NumPy der Datenaufbereitung und scikit-learn für etablierte Modellierungs-Workflows dienen. TensorFlow und PyTorch unterstützen neuronale Netze, während Tools wie MLflow, Notebooks, Docker und Cloud-Dienste Teams dabei helfen, Modelle zu verfolgen, zu paketieren und zu betreiben.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Freiberufliche Spezialisten sind hilfreich, wenn ein internes Team über wertvolle Daten verfügt, aber nicht die Kapazität hat, daraus ein zuverlässiges Produkt zu entwickeln. Sie können die Machbarkeit klären, eine schwache Modellierungspipeline verbessern oder einen Prototyp in die Produktion bringen.
- Aufbau von Prozessen für Datenqualität und Kennzeichnung
- Entwicklung von Workflows für Training, Validierung und Bewertung
- Verbesserung von Inferenzgeschwindigkeit, Robustheit oder Erklärbarkeit
- Anbindung von Modellen an APIs, Anwendungen und Geschäftssysteme
Produktion und Betrieb
Ein Modell ist nur dann wertvoll, wenn es nach der Bereitstellung zuverlässig weiterarbeitet. Gute Fachleute kümmern sich um Feature-Pipelines, Modellversionierung, Monitoring, Drift, Reproduzierbarkeit, Zugriffskontrolle und erneutes Training. Außerdem dokumentieren sie, wie Ergebnisse interpretiert und gepflegt werden sollten. In Dortmund kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, während Workshops vor Ort hilfreich sein können, wenn Projekte Fabriken, Logistik oder andere physische Abläufe betreffen.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit der vollständigen Umsetzung von Machine Learning, nicht nur auf attraktive Experimente oder Benchmark-Ergebnisse. Ein kompetenter Experte kann Zielkonflikte in klarer Sprache erklären, unzuverlässige Annahmen hinterfragen und technische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen verbinden. Fragen Sie, wie er mit fehlenden Daten, sich verändernden Mustern, verzerrten Stichproben, Datenschutzanforderungen und Modellfehlern in Live-Systemen umgeht. Erfahrung mit Softwarebereitstellung, Cloud-Infrastruktur und der Kommunikation mit Stakeholdern ist oft genauso wichtig wie Modellierungswissen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Machine Learning am häufigsten aufkommen.
Machine Learning wird eingesetzt, um die Nachfrage vorherzusagen, ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, Dokumente zu klassifizieren, Produkte zu empfehlen, Bilder zu prüfen und sprachbasierte Workflows zu automatisieren. Die besten Anwendungsfälle haben eine klare Entscheidung, die verbessert werden soll, und ausreichend relevante Daten als Grundlage.
Machine Learning lernt Zusammenhänge aus Beispielen, während regelbasierte Software einer direkt von Menschen geschriebenen Logik folgt. Es ist nützlich, wenn Muster komplex sind oder sich im Laufe der Zeit verändern, benötigt aber eine sorgfältige Datenaufbereitung, Bewertung und Überwachung.
Machine Learning ist das übergeordnete Gebiet, und Deep Learning ist eine Gruppe von Methoden innerhalb dieses Gebiets. Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten, während viele Geschäftsprobleme besser mit einem kleineren Prognose- oder Klassifizierungsmodell gelöst werden, das leichter zu testen und zu betreiben ist.
Ein guter Machine Learning Experte verbindet Modellierung häufig mit Python, SQL, Data Engineering, Statistik und Softwareentwicklung. Erfahrung mit APIs, Cloud-Infrastruktur, Docker, Modellüberwachung und verantwortungsvollem Umgang mit Daten kann den Unterschied zwischen einem vielversprechenden Experiment und einem nutzbaren Dienst ausmachen.
Das passende Niveau hängt von der Datenqualität, dem Risiko und dem Produktionsumfang des Projekts ab, nicht von einer festen Erfahrungsschwelle. Für ein exploratives Modell kann ein Spezialist ausreichen, der Annahmen validieren kann. Regulierte oder geschäftskritische Systeme erfordern nachweisbare Fähigkeiten in Umsetzung, Überwachung und Dokumentation.
Machine Learning eignet sich oft gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Daten, Notebooks, Repositories und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Sitzungen vor Ort in Dortmund können dennoch wertvoll sein, um Fabrikprozesse, Logistikabläufe, Laborarbeit oder Stakeholder zu verstehen, die direkte Workshops benötigen.
Beurteilen Sie, ob der Machine Learning Spezialist eine sinnvolle Baseline definieren, Data Leakage verhindern und Bewertungsmethoden auswählen kann, die der tatsächlichen Nutzung entsprechen. Bitten Sie um eine klare Erklärung der Fehleranalyse, der Bereitstellungspläne, des Monitorings und des Verhaltens des Modells bei veränderten Daten.
Klären Sie vor der Beauftragung eines Machine Learning Experten die Geschäftsentscheidung, verfügbare Datenquellen, Zugriffsbeschränkungen und die Kriterien für den Erfolg. Ein Spezialist kann dann feststellen, ob Modellierung geeignet ist, Lücken in den Daten erkennen und einen praktikablen Weg von der Analyse bis zur Produktion vorschlagen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 757 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 45% mindestens einen Master-Abschluss und 27% einen Doktortitel.
Freelancer in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Bildung (69%) und Gesundheitswesen (62%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Produktentwicklung (92%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (92%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
