Machine-Learning-Experten in Dortmund
für intelligentere Produkte, in wenigen Minuten mit geprüften Fachleuten zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle, Empfehlungssysteme und Computer-Vision-Lösungen entwickeln und sie mit zuverlässigen Datenpipelines und Produktionsumgebungen verbinden. FRATCH findet mit schnellem, präzisem KI-Matching den passenden geprüften und verfügbaren Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Dortmund kennen, die kürzlich Machine-Learning-Experten eingesetzt haben
Dany-Armand D.
Letzte Position:
Senior-Datenwissenschaftler bei ibg NDT GmbH
- Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Wirbelstromprüfsignalen (ECT) und mikrostrukturellen Eigenschaften
- Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die grundlegende Materialeigenschaften widerspiegeln
- Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichthärtetiefe als Referenzwerten
- Anwendung der Bayes'schen Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen
Derek M.
Letzte Position:
AI Automations Manager - Hardwareeinrichtung, Automatisierung & Voice-Agent bei Autohaus Mazda
- Einrichtung neuer Desktop-Rechner
- Setup 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 (Backups, Error Handling, HITL)
- Einrichtung und Optimierung eines Inbound Voice Agents
Ashwin P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
- Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
- Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.
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.
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
Mesut Y.
Letzte Position:
Lösungsarchitekt Computer Vision Filiale bei Schwarz IT (Lidl/Kaufland)
- Ausbau und Betreuung des Produktportfolios für Videoanalyse und Computer Vision
- Erhebung von Anforderungen und Requirements Engineering
- Beratung, Projektmanagement und Koordination der Pilotierung sowie des internationalen Rollouts
- Tools: 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
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
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
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-Experten 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: 76%)
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Dortmund 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 Dortmund, die Machine-Learning-Experten 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 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, oft als ML bezeichnet, ermöglicht es Software, Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen, Klassifizierungen oder Empfehlungen zu erstellen. Es unterstützt die Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Suche, Personalisierung, Qualitätsprüfung und sprachbasierte Anwendungen. Die Arbeit verbindet Datenaufbereitung, statistisches Denken und zuverlässige Softwarebereitstellung.
Modelle und Methoden
Fachleute wählen Methoden passend zu den Daten, der Entscheidung und den betrieblichen Rahmenbedingungen. Zu den gängigen Ansätzen gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Zeitreihenprognosen und Reinforcement Learning. Gute Arbeit umfasst Feature-Design, Modellbewertung, Fehleranalyse und klare Grenzen dafür, was ein Modell zuverlässig vorhersagen kann.
Tools und Ökosystem
Das ML-Ökosystem umfasst Experimente, Training, Bereitstellung und Monitoring. Spezialisten arbeiten häufig mit Python, pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Jupyter und MLflow sowie mit SQL, Container-Tools und Cloud-Diensten.
- Datensätze vorbereiten und validieren
- Modelle trainieren und vergleichen
- Experimente und Versionen nachverfolgen
- Vorhersagen über APIs oder Batch-Jobs bereitstellen
Wo Unternehmen es einsetzen
Unternehmen holen sich Machine-Learning-Expertise ins Haus, wenn Daten ein Produkt oder eine betriebliche Entscheidung verbessern sollen, der Weg vom Prototyp zu einem zuverlässigen Service aber unklar ist. In Dortmund unterstützen Spezialisten möglicherweise Teams aus Industrieproduktion, Logistik, Einzelhandel, Mobilität und Forschung – vor Ort, remote oder in einem hybriden Setup.
- Wartungsbedarf anhand von Sensordaten vorhersagen
- Fehler in Bildern oder Produktionssignalen erkennen
- Nachfrage, Kapazitäten oder Lieferzeiten prognostizieren
- Suchergebnisse und Empfehlungen bewerten
- Bedeutung aus Texten und Dokumenten extrahieren
Wann freiberufliche Expertise hilft
Freiberufliche Fachleute sind hilfreich, wenn ein Unternehmen gezieltes Wissen für ein neues Modell, ein Audit oder die Einführung in die Produktion benötigt. Sie können die Datenqualität bewerten, einen geeigneten Ansatz auswählen, ein reproduzierbares Training etablieren, die Inferenzleistung verbessern und Wissen an interne Teams weitergeben. Eine klare Kommunikation auf Deutsch oder Englisch hilft verteilten und lokalen Teams, effektiv zusammenzuarbeiten.
Was starke Spezialisten liefern
Starke Machine-Learning-Spezialisten verbinden die Modellqualität mit Geschäftsergebnissen und der betrieblichen Realität. Sie definieren ein aussagekräftiges Ziel, verhindern Data Leakage, testen gegen realistische Baselines und erklären Fachfremden die Abwägungen. Außerdem berücksichtigen sie Datenschutz, Verzerrungen, Robustheit, Monitoring, Retraining und die Folgen von Datenänderungen nach der Veröffentlichung.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Machine-Learning-Experten am häufigsten aufkommen.
Machine Learning wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen abzuleiten. Typische Anwendungen sind Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Bildprüfung, Suchranking, Sprachverarbeitung und vorausschauende Wartung.
Machine Learning lernt Zusammenhänge aus Beispielen, statt sich ausschließlich auf manuell geschriebene Regeln zu stützen. Es ist hilfreich, wenn das Muster komplex ist oder sich im Laufe der Zeit verändert, während herkömmliche Software bei fester, klar definierter Logik oft leichter zu überprüfen ist.
ML ist das übergeordnete Fachgebiet für Systeme, die aus Daten lernen, einschließlich Vorhersage- und Klassifizierungsmodellen. Generative KI ist eine Kategorie innerhalb dieses Feldes, die sich auf die Erstellung von Texten, Bildern, Audio, Code oder anderen Inhalten konzentriert. Die richtige Wahl hängt daher vom gewünschten Ergebnis ab.
Ein starker Machine-Learning-Spezialist verbindet in der Regel Statistik mit Python, SQL, Data Engineering und Softwaretests. Erfahrung mit APIs, Cloud-Infrastruktur, Containern, Experiment-Tracking und Modell-Monitoring ist wertvoll, wenn ein Modell zuverlässig in der Produktion laufen muss.
Das passende Maß an Machine-Learning-Erfahrung hängt vom Projektrisiko, der Datenreife und dem Umfang der Bereitstellung ab. Ein Prototyp erfordert möglicherweise gute Modellierungs- und Analysefähigkeiten, während ein kundenseitiges System zusätzlich Erfahrung in der Bereitstellung, im Monitoring, in der Sicherheit und in der Kommunikation mit Fachexperten voraussetzt.
Machine Learning eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenanalyse, Programmierung, Reviews und Experiment-Tracking digital erfolgen. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Fabrikprozessen, Sensorhardware, eingeschränkten Daten oder Workshops mit Fachteams in Dortmund hilfreich sein.
Bitten Sie einen Machine-Learning-Spezialisten, die Zielvariable, Datenbeschränkungen, Baseline, Bewertungsmethode und wahrscheinliche Fehlerfälle zu erklären. Qualität zeigt sich durch reproduzierbare Arbeit, realistische Validierung, transparente Abwägungen und einen Plan für das Monitoring des Modells nach der Veröffentlichung.
Legen Sie vor Beginn der Machine-Learning-Arbeit die Geschäftsentscheidung, die verfügbaren Daten, Erfolgskriterien und den Weg in die Produktion fest. Klären Sie außerdem Zugriffsrechte, Eigentum an trainierten Modellen, Integrationspunkte, Dokumentation und die Zuständigkeit für die Wartung des Systems bei veränderten Bedingungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 748 € 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-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
