Machine Learning Experten in Düsseldorf
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KI.Engagiere Experten, die ML-Modelle bauen, Feature-Pipelines gestalten und Prototypen mit Python, TensorFlow, PyTorch und scikit-learn in den produktiven Einsatz bringen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Düsseldorf kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Alwin G.
Letzte Position:
IT Interim Manager & KI-Stratege
- KI-Produktentwicklung: Konzeption einer KI-gestützten GRC-Plattform zur Automatisierung von Compliance-Prozessen.
- KI-Expertise: Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI als Core-Asset für moderne IT-Governance
- IT-Interim-Management und stra...
Boris Solos
Letzte Position:
Generalist expert für Softwareentwicklung bei Mercor
- Anlernen der AI-Modelle, Bilder und Texte bewerten, UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten als Insights mittels OpenAI Feather im Machine-Learning-Ablauf verwandeln
Technologien: OpenAI Feather
Dr Daniel Steinberg
Letzte Position:
Leiter Partner & Allianzen, KI-Anwendungsfälle, EMEA bei Teradata Deutschland GmbH / Teradata Corporation EMEA
Definition der EMEA-ISV-Go-to-Market-Strategie, um indirekte SaaS-Umsätze zu steigern
Lösung von Kundenproblemen mit KI durch Integration in neue Anwendungsfälle und Lösungen
Aufbau eines Partner-Ökosystems und Verkauf von Partnerlösungen zur Steigerung der Plattformnutzung
Befähigung bereichsübergreifender Teams zur Umsetzung von KI-Anwendungsfällen
Führung eines bereichsübergreifenden Teams von 7 Vollzeitäquivalenten
Aufbau einer durch Partner generierten EMEA-Pipeline von Grund auf mit 70 Mio. € TCV und 20 Mio. € ARR hinzugewonnenen Umsätzen durch Cloud- und Hybridlösungen
Erhöhung der Co-Sell-Rate von 20 % auf 40 % und der Co-Delivery-Rate von 25 % auf über 50 %
Chenchen Chu
Letzte Position:
Patentreferent (Kandidat für die Zulassung als europäischer Patentvertreter) bei Vossius & Partner
- Patentanmeldung: Ausarbeitung und Bearbeitung europäischer Patentanmeldungen
- LLM-Anwendung: Entwicklung von LLM-basierten Tools für die automatisierte Recherche von Patentdaten und Einsatz von Python-Skripten zur Beschleunigung technischer Prüfungen.
Hans-Dieter Große-Kreul
Letzte Position:
Ausbildung zum KI-Experten
Ich erweitere kontinuierlich meine Expertise im Bereich KI und Automatisierung, arbeite mit ChatGPT, OpenAI, Manus, Gemini, MS CoPilot, API, LangChain, Hugging Face, Manus, TensorFlow und Auto-GPT sowie Python-basierten ML-Frameworks und MLOps-Tools, um klassische Softwareentwicklungs-, Analyse- und Testprozesse intelligent zu transformieren.
Ehsan Amin
Letzte Position:
Klinischer Data Scientist bei Freiberuflich
- Durchführung von Datenmanagement und statistischer Analyse für klinische Studien im Auftrag von CROs.
- Gastdozent an der Ivancity University in Paris mit Schwerpunkt auf Datenanonymisierungstechniken und Statistical Disclosure Control.
- Erbringung wissenschaftlicher und medizinischer Schreibdienstleistungen für Pharmaunternehmen.
- Durchführung von Optical-Mapping-Datenanalysen und Entwicklung von Softwaretools mit Fokus auf Algorithmusoptimierung und technischem Support.
Peter Pries
Letzte Position:
Berater CRM & Bid Management Projekt bei Globales Unternehmen im Maschinenbau
- Beratung CRM Prozesse und Features
- KI-Infusion-Workshops zur Einführung von KI-Apps für kritische Geschäftsprozesse
- Prototyping – Vibe Coding mit Lovable
- Entwicklung von mehreren Apps für das globale Bid Management im CPQ, Salesforce und SAP 4 Hana Umfeld
- Anforderungs- und Prozessmanagement
- Einführung eines neuen Data-Governance-Modells
- KI-Infusion – Unterstützung der Apps und Geschäftsprozesse durch KI-Anwendungen
- Portfoliomanagement von KI-Ideen: Identifikation und Auswahl von KI-Projekten im Bid Management
- Prototyping von KI-Projekten mit Lovable.dev
- Aufbau einer KI-Datenbasis in Snowflake
- Blueprint für verschiedene Business Units und globaler Rollout
- Ein agiler Prototype-First-Ansatz mit Design Thinking und Vibe Coding zur Prototypenerstellung aller Anwendungen
- Vortrag auf globaler Konferenz zum Einsatz von KI im Business und zur Validierung von Ideen mit Design Thinking & Vibe Coding
- KI-Infusion-Workshops auf globalen Konferenzen zum Prototyping von Ideen mit den Business-Stakeholdern
Mohammed Elgazzar
Letzte Position:
Interim-CTO und Senior-Technologieberater bei ASCEND gGmbH / RepairX.io / GHBIO.org
- Entwicklung der SmartHub-Plattform für RepairX.io (iOS-App & Web)
- Entwicklung einer KI-gestützten Patientenmanagement-Plattform zur klinischen Entscheidungsunterstützung für das Malteser Krankenhaus zur Versorgung von Patienten ohne Krankenversicherung
- Entwicklung eines RAG-Systems (Retrieval Augmented Generation) zur intelligenten Verarbeitung medizinischer Daten für die ASCEND gGmbH
- Konzeption eines KI-gestützten Systems zur Emotionsanalyse von Gästen sowie Entwicklung von KI-Agenten für automatisierte Buchhaltung und Compliance-Checks
- Planung der RepairX.io-Plattform (Kreislaufwirtschaft) und Management eines DAO-basierten Hyperledger-Blockchain-Systems für NGOs
- Entwicklung interner Prüfsysteme für KI-Ethik-Verstöße im Gesundheitswesen (gemäß EU-AI-ACT)
Mitali Soti
Letzte Position:
Freiberufler bei Fintom8 Fintech AI UG
- Entwicklung und Einführung des KI-gestützten 'E-Rechnungs-Korrektors', eines intelligenten Systems zur Prüfung und Korrektur von Rechnungen mit Python, FastAPI und Machine Learning. Das System ist jetzt bei Fintom8 im Einsatz.
- Umwandlung des Korrektors in eine voll funktionsfähige API, veröffentlicht mit Swagger-Dokumentation für einfachen Zugriff und Integration durch interne und externe Nutzer.
- Entwurf, Testen und Optimierung fortgeschrittener LLM-Prompts und Meta-Prompting-Strategien zur Verbesserung des automatisierten Denkens, der Fehlerkorrektur und Entscheidungsfindung in Agent-Workflows.
- Integration bestehender APIs in das Google Agent Development Kit (ADK), um Automatisierungsfunktionen und Conversational-AI-Workflows zu erweitern.
- Implementierung umfassender Unit-Tests mit pytest und unittest sowie Einsatz von Breakpoint-Debugging (VS Code, pdb) zur Sicherstellung von Code-Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und reibungslosem Laufzeitverhalten.
- Einsatz von Pydantic und Tabulate für strukturierte Datenvalidierung, API-Schema-Verwaltung und klare tabellarische Datenrepräsentation in Test- und Debugging-Workflows.
- Verfolge das Google Cloud Professional Certificate.
Aziz Ajrir
Letzte Position:
Senior Data Scientist & KI-Ingenieur Berater bei Lialab SAS
- Bei Groupama: Entwicklung mehrerer Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Optimierung der internen Prozesse und der Kundenkommunikation.
- Bei PwC: Aufbau eines KI-Labors und Entwicklung verschiedener KI-Anwendungsfälle (Anwendungsfälle).
- Bei La Poste: Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Data Lake.
- Bei ARTE TV: Entwicklung eines Empfehlungssystems auf Basis von NLP für eine bessere Content-Entdeckung.
Dalia Cananau
Letzte Position:
Oracle Entwicklerin bei Freiberuflich
- Konzipierung und Implementierung eines OCI basierten DWH- und ETL-Systems zur Ablösung von Legacy-Mainframe-Anwendungen
- Entwicklung einer Strategie für die Datenbankoptimierung und Planung der schnellen Umsetzung von JCL- und COBOL-Routinen auf PL/SQL mithilfe von KI
- Entwicklung einer Oracle Apex basierten App für interne Verwaltungsprozesse im öffentlichen Dienst (Büroausstattung, Mitarbeiterschulungen)
- Implementierung von PL/SQL-Workflows für Genehmigungsprozesse und Erstellung einer responsiven mobilen Version mit JavaScript und CSS
- Nutzung von Azure DevOps für Backlog und Dokumentation sowie Git als Versionsverwaltung
- Entwicklung von REST-Schnittstellen zu CRM-Systemen
- Ablösung und Umprogrammierung von Oracle Forms-Masken durch Oracle Apex und Aktualisierung auf neueste Apex-Versionen
- Konzipierung einer Git-Branching-Strategie und Durchführung von Code Reviews
- Wartung und Weiterentwicklung eines EDI-basierten Datenaustausch-Systems auf Basis von Oracle Advanced Queuing für den öffentlichen Dienst in Österreich
- Datenanalyse und Erstellung von Diagrammen im Oracle Apex Frontend; Installation von standalone ORDS und Apex 23.1
- Agile Arbeitsweise nach dem Spotify-Modell; Entwicklung komplexer Apex-Masken mit Unterstützung von Oracle JET
- Neuentwicklung und Anpassung vorhandener PL/SQL-Packages, Workarounds für Datenbank-Versionsunterschiede und Abfrageoptimierung
- Entwicklung von Apex Anwendungen für Makler-Pools zur Verwaltung und Optimierung von Oracle-Datenbanken im Bankenumfeld, inklusive SSO-basierter Berechtigungssysteme mit OAuth2 und Keycloak
- Aufbau umfangreicher Oracle Apex Anwendungen für BI- und Data-Mining-Modernisierungsprojekte sowie Entwicklung manueller und automatisierter Projektionsmethoden im Frontend
- Durchführung von Data-Warehousing-Projekten im Bankensektor und Einsatz von Scrum und Kanban in teamorientierten Projekten
Rüdiger Kohl
Letzte Position:
Datenanalyst und Reporting-Manager bei Energieversroger
Power BI-Reporting für verschiedene Fachbereiche bei einem Energieversorger umgesetzt. Agiles Projekt: Dabei eigenverantwortliche Organisation und Rücksprache mit Fachabteilungen und IT und regelmäßige Präsentation von Teilschritten und Ergebnissen vor der Projektleitung.
Jörg Nieveler
Letzte Position:
Senior Software Architekt bei Nieveler IT Consulting
- Neugestaltung der „Hessischen Plattform für Migration und Flüchtlinge“
- Technologien: C#, .NET 8.0, ASP.NET WebAPI, Blazor
- Architekturprinzipien: Domain Driven Design, Mediator Pattern, Outbox Pattern, IOSP, Clean Code
- Methodologien: SCRUM, Coaching, Team Lead
Simon Stegelmeier
Letzte Position:
Product Owner Cloud-Datenplattform & Projektmanager bei Mediengruppe RTL Deutschland
- Kommunikation zwischen B2B- & B2C-Produktplattformen
- Stakeholder-Management
- Monitoring
Sara Welter
Letzte Position:
Daten-Spezialist für Recruiting & Employer Branding bei Sipgate
- Leitete den gesamten Einstellungsprozess mit Fokus auf datengestützte Entscheidungen.
- Analysierte Recruiting-Daten mithilfe von Excel und ATS, um Prozesse effektiv zu optimieren.
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
2,2 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
87% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
27% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Düsseldorf 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 Düsseldorf, 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
Worum es geht
Machine Learning hilft Systemen, aus Daten zu lernen und bei Aufgaben wie Vorhersage, Klassifizierung, Ranking und Anomalieerkennung besser zu werden. Es steckt im Kern von Empfehlungssystemen, Prognose-Tools, Suchrelevanz, Betrugssignalen und vielen Produkten zur Entscheidungsunterstützung. Teams nennen es oft ML, wenn sie über dieselbe Arbeit sprechen.
Typische Arbeit
- Modelltraining und Bewertung
- Feature Engineering und Datenaufbereitung
- Vorhersage-APIs und Batch Scoring
- Empfehlungs- und Ranking-Logik
- Monitoring auf Drift und Qualität
Tools und Stack
Starke Fachleute, die mit Machine Learning arbeiten, kennen meist Python, SQL, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und Notebooks. Sie verstehen auch Datenpipelines, Versionskontrolle, Experiment-Tracking und Cloud-Services, mit denen Trainingsjobs laufen und Modelle bereitgestellt werden. Der richtige Stack hängt von den Daten und dem Ziel der Bereitstellung ab.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen suchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein Modell von einem Proof of Concept in ein stabiles Produkt überführt werden soll oder wenn ein bestehendes ML-System aufgeräumt werden muss. In Düsseldorf ist das häufig bei Anwendungsfällen aus Logistik, Handel, Finanzen, Industrie und Medien der Fall, wo Daten komplex sind und die Umsetzung praktisch bleiben muss. Es hilft auch, wenn Teams für kurze, klar umrissene Aufgaben zusätzliche Hände brauchen.
Was starke Experten tun
Gute Experten tun mehr, als nur Modelle zu tunen. Sie hinterfragen die Daten, prüfen die Label-Qualität, entwerfen sinnvolle Baselines und erklären Zielkonflikte so, dass Produktteams damit arbeiten können. Außerdem schreiben sie Code, der wartbar, testbar und ohne Rätselraten einsetzbar ist.
Was lokal zu erwarten ist
In Düsseldorf brauchen viele Projekte sowohl die Zusammenarbeit aus der Ferne als auch etwas lokale Verfügbarkeit für Workshops, Termine mit Stakeholdern oder Gespräche zum Datenzugriff. Eine klare Kommunikation auf Englisch ist üblich, und Deutsch kann helfen, wenn die Arbeit interne Teams oder lokale Geschäftsprozesse berührt. Die besten Spezialisten passen sich an die Arbeitsweise deines Teams an.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Machine Learning? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Machine Learning wird genutzt, um Daten in Vorhersagen, Rankings, Klassifikationen und automatisierte Entscheidungen zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Nachfrageprognosen, Betrugssignale, Empfehlungen, Anomalieerkennung sowie die Analyse von Dokumenten oder Bildern ein. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn das Modell zu einem echten Geschäftsprozess passt und nicht nur zu einer Demo.
Machine Learning ist besser, wenn Regeln schwer zu formulieren sind, weil die Muster verrauscht, veränderlich oder in den Daten verborgen sind. Regelbasierte Systeme sind oft leichter zu erklären, während ML sich an komplexe Eingaben wie Text, Bilder oder Nutzerverhalten anpassen kann. Viele Teams nutzen beides zusammen: Regeln als Leitplanken und Modelle für Vorhersagen.
ML ist ein Teil von KI, aber nicht das ganze Feld. KI umfasst breitere Ideen wie Planung, Schlussfolgern und Sprachsysteme, während Machine Learning sich auf das Lernen von Mustern aus Daten konzentriert. Wenn ein Unternehmen nach ML-Arbeit fragt, meint es meist Modellierung, Datenaufbereitung, Bewertung und Bereitstellung.
Ein starker Machine Learning-Spezialist bringt meist Python, SQL, Statistik, Datenbereinigung und solide Software-Praktiken mit. Kenntnisse in Feature Engineering, Experimentdesign und Cloud-Bereitstellung sind mindestens so wichtig wie die Wahl des Modells. Für produktive Arbeit sind MLOps, Monitoring und Versionierung oft unverzichtbar.
Ein machine learning-Projekt läuft am besten, wenn der Experte Zugang zum Geschäftsziel, zu den Datenquellen, zum Ziel-Label und zu den aktuellen Schmerzpunkten bekommt. Ohne diesen Kontext ist es leicht, ein Modell zu bauen, das isoliert gut aussieht, im Einsatz aber scheitert. Eine kurze Analysephase spart später oft Zeit.
Ja, Machine Learning-Arbeit ist oft remote möglich, weil die meisten Aufgaben in Code, Notebooks und Datenpipelines stattfinden. Für Teams in Düsseldorf funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne gut bei Modellentwicklung, Reviews und Übergabe, während eine lokale oder Vor-Ort-Präsenz bei Workshops oder beim Zugriff auf sensible Daten helfen kann. Das richtige Setup hängt von der Projektphase ab.
Achte auf eine klare Problemdefinition, gute Datenprüfungen und die Fähigkeit zu erklären, warum ein Modell vertrauenswürdig sein sollte. Ein guter Machine Learning-Spezialist zeigt Belege für Bereitstellung, Monitoring und Wartung, nicht nur für Trainingsergebnisse. Er oder sie sollte auch offen über Grenzen, Datenlücken und Risiken sprechen.
Freelancer, die mit Machine Learning arbeiten, fragen meist nach der Datenqualität, der Erfolgsmetrik, dem Bereitstellungsweg und danach, wer die Produktentscheidung trifft. Sie wollen auch wissen, ob es sich um Forschung, einen Prototyp oder Unterstützung im Produktivbetrieb handelt. Klare Antworten helfen ihnen, den Aufwand einzuschätzen und den richtigen Ansatz zu wählen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 730 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 87% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 27% einen Doktortitel.
Freelancer in Dusseldorf, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (47%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Fertigung (53%) und Bank- und Finanzwesen (47%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (88%) und Business Intelligence (53%).
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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
