Machine Learning Experten in Dresden
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle, Empfehlungssysteme, NLP-Pipelines und Computer-Vision-Workflows entwickeln und diese dann für den Produktionseinsatz optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freiberuflern.
Lerne FRATCH Experten in Dresden kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
Katharina Schmidt
Letzte Position:
Virtuelles Färben bei Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
Pierre Joubert
Letzte Position:
Postdoktorand bei Biomedizinisch-Genomik-Gruppe von Anna Poetsch, Dresden
- Bewertete mehrere LLMs für genomische Vorhersageaufgaben und stellte eine gründliche Evaluation über verschiedene Architekturen und Datensätze sicher.
- Erweiterte und optimierte die LLM-Architektur im Labor, verbesserte die Interpretierbarkeit und erweiterte ihre Einsatzmöglichkeiten.
- Identifizierte sequenzielle und epigenetische Faktoren, die der Stabilität des menschlichen Genoms zugrunde liegen, und ermöglichte so tiefere Einblicke in ihre jeweiligen Rollen in der Genomforschung.
- Betreute und konzipierte Projekte für mehrere Masterstudierende und Praktikanten, was zu sehr guten Bewertungen in den Abschlussberichten und zur Entwicklung laborweiter Pipelines führte.
Reinhard Duy
Letzte Position:
Weiterbildung Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning bei Weiterbildung
- Weiterbildung in Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning
- Technisches Betriebssystem: Windows
- Entwicklungsumgebungen: JetBrains PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder
- Programmiersprachen: Python 3.10
- Weitere Technologien: Anaconda, Keras 2.10, NumPy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, TensorFlow 2.10, PyTorch
Tim Raveneau
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Novo Nordisk
- Optimierung umfangreicher Produktionsprozesse für Millionen von Patienten bei Europas wertvollstem Unternehmen
Nikhil Biju Joseph
Letzte Position:
Masterand bei Infineon Technologies
- Entwicklung einer virtuellen Belichtungsmatrix mithilfe künstlicher Intelligenz für Lithographieprozesse in der Halbleiterfertigung
- Maschinelles Lernen (KNIME, Python)
Aritra Mishra
Letzte Position:
Vortrag - Rekonstruktion der Wellenfunktion von excitonischen Randzuständen topologischer molekularer Aggregate mit bei DPG Spring Meeting
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
1,4 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
57% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Dresden 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 Dresden, 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, oft als ML abgekürzt, hilft Systemen, Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. In der Praxis findet es sich in Scoring, Forecasting, Ranking, Anomalieerkennung und Personalisierung wieder. Unternehmen nutzen es auch, um Rohdaten in Merkmale zu verwandeln, die Produkt- und Geschäftslogik steuern können.
Übliche Stacks
- Python, pandas, NumPy, scikit-learn
- TensorFlow, PyTorch, Keras
- Spark, MLflow, Docker, Kubernetes
- SQL, Feature Stores, Modell-APIs
Starke Spezialisten wissen, wie diese Teile zusammenpassen. Sie wählen das richtige Framework fürs Training, halten Experimente reproduzierbar und bereiten Modelle für Deployment und Monitoring vor.
Typische Arbeit
Machine-Learning-Projekte beginnen oft mit der Datenaufbereitung und enden mit einem Service, den andere Systeme aufrufen. Das kann ein Prognosemodell für die Planung sein, ein Klassifikator für das Triage von Support-Anfragen oder eine NLP-Pipeline für Suche und Dokumentenverarbeitung. Die besten Experten denken auch an Drift, Retraining und Fallback-Logik.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Hol Ihnen freiberufliche Unterstützung, wenn ein Team schnell ein Modell braucht, ein alter Ansatz verbessert werden muss oder Produktionsprobleme die Auslieferung blockieren. Das ist häufig der Fall, wenn interne Datenteams ausgelastet sind, wenn aus einem Proof of Concept ein echter Service werden muss oder wenn ein Unternehmen in Dresden fachliche Unterstützung braucht, ohne langfristig Personal aufzubauen.
Was gut aussieht
Gute Profis trainieren nicht nur ein Modell. Sie prüfen die Datenqualität, definieren die richtige Metrik, erklären die Abwägungen und stellen sicher, dass das Ergebnis im Produkt nutzbar ist. Sie schreiben außerdem klare Übergaben, damit das Team die Pipeline nach der Lieferung weiter betreiben kann.
Zusammenarbeit
Die Arbeit kann remote, vor Ort oder gemischt stattfinden, je nach Datenzugriff und Workshop-Bedarf. In Dresden kann Zeit vor Ort helfen, wenn Teams eng mit Produkt-, Daten- oder Fachleuten zusammenarbeiten müssen. Für viele ML-Aufgaben funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne gut, solange Datenfluss, Review-Prozess und Deployment-Weg klar sind.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Machine Learning am häufigsten fragen.
Machine Learning wird eingesetzt, um Ergebnisse vorherzusagen, Inhalte zu klassifizieren, Resultate zu ranken, Anomalien zu erkennen und Nutzererlebnisse zu personalisieren. Es unterstützt auch Forecasting, Dokumentenverarbeitung und Empfehlungssysteme. In vielen Produkten steckt es hinter einer Funktion, die bessere Entscheidungen aus Daten braucht, als feste Regeln liefern können.
Machine Learning ist besser, wenn das Muster komplex ist, sich die Daten oft ändern oder Regeln schwer zu warten sind. Regelbasierte Systeme sind weiterhin nützlich, wenn Verhalten vollständig explizit und leicht prüfbar sein muss. Viele starke Lösungen kombinieren beides, wobei Regeln die Leitplanken setzen und Modelle die Muster erkennen.
Ein starker Machine Learning Spezialist kennt in der Regel Datenaufbereitung, SQL, Feature Engineering, Evaluierung und die Grundlagen des Deployments. Vertrautheit mit Python, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch hilft, aber ebenso wichtig ist, dass er Daten aus Produktionssystemen lesen und Modellgrenzen für nicht-technische Stakeholder erklären kann.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab. Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur einen erfahrenen Machine Learning Experten, während ein Produktions-Rollout oft jemanden erfordert, der Datenqualität, Tests und Integration ebenso beherrscht wie das Modellieren. Wenn das Projekt regulierte oder geschäftskritische Entscheidungen betrifft, sollte die Person klare Produktionserfahrung mitbringen.
Ja, Machine Learning eignet sich oft gut für remote Arbeit, weil die meisten Aufgaben in Notebooks, Code-Repositories und gemeinsam genutzten Datenumgebungen stattfinden. Vor-Ort-Termine helfen dennoch, wenn Teams sich schnell über Datenzugriff, Fachlogik oder Workshops mit Produkt- und Business-Stakeholdern abstimmen müssen. Ein gemischtes Setup ist bei Projekten in Dresden üblich.
Bitten Sie um Beispiele, die den gesamten Weg von den Daten bis zum produktiven Ergebnis zeigen und nicht nur ein Notebook. Ein guter Machine Learning Profi kann erklären, warum eine Modellwahl getroffen wurde, wie sie validiert wurde und wie sich das Modell verhält, wenn sich Daten ändern. Klare Begründungen sind genauso wichtig wie das verwendete Framework.
Für viele Machine Learning Aufgaben reicht scikit-learn aus und ist oft sogar die beste Wahl für Tempo und Klarheit. TensorFlow oder PyTorch sind eher sinnvoll für Deep Learning, große Textanwendungen oder komplexe Vision-Aufgaben. Der richtige Spezialist wählt das Tool nach dem Problem, nicht nach dem Trend.
Bereiten Sie eine klare Problemstellung, Zugriff auf Beispieldaten, Erfolgskriterien und eine Beschreibung vor, wo das Modell laufen soll. Ein Machine Learning Freelancer kann schneller arbeiten, wenn das Geschäftsziel, die verfügbaren Daten und die Deployment-Einschränkungen bereits klar sind. Gute Vorbereitung reduziert Nacharbeit und beschleunigt die Lieferung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dresden, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 714 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dresden, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 57% einen Doktortitel.
Freelancer in Dresden, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (100%), Informationstechnologie (IT) (57%) und Automotive (29%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (86%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Produktentwicklung (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.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Stuttgart 
Düsseldorf 
Dortmund 
Essen 
Bremen 
Hannover 
Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
