Machine Learning Experten in Hamburg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagieren Sie Experten, die ML-Modelle, Datenpipelines und Abläufe zur Modelvalidierung für den Produktionseinsatz entwickeln. Von Vorhersagesystemen bis zu Empfehlungsengines und NLP-Funktionen erhalten Sie schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Sanchit Bhavsar
Letzte Position:
Freelancer bei S2S Dynamics UG
- Umsetzung branchenübergreifender Anwendungen mit LLMs
- Entwicklung von Cloud-Infrastrukturen für Kunden
- End-to-End-Datenpipelines zur Bereitstellung von Modellen in Echtzeit implementiert
- Die gesamte IT-Systemadministration und den Desktop-Support betreut
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Anastasiia Komarenko
Letzte Position:
Senior Testautomatisierungsingenieur bei E.ON
- Prüfung fachlicher und technischer Anforderungen aus Testsicht
- Erstellung von Testfällen und automatisierten Tests zur Absicherung der Anforderungen
- Durchführung manueller und automatisierter Funktions-, End-to-End- und Regressionstests
- Dokumentation der Testergebnisse und Nachverfolgung von Fehlern
- Nutzung von Modellen wie GPT-4, BERT und Hugging Face Transformers zur automatisierten Testfallgenerierung, Analyse von Testergebnissen und Verbesserung der Testabdeckung, einschließlich Bias-Checks und Sicherheitsüberprüfungen
- Techs: MS Office, Jira, Zephyr, Confluence, Tosca, Stakeholder-Kommunikation, Agil, Kanban, SCRUM, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch, LangChain.
Cornelius Höfig
Letzte Position:
Solution Architect bei STIHL
- Neuaufbau der Systemarchitektur für eine Azure-basierte Plattform mit dem Ziel, neue Funktionen schnell zu entwickeln
- Ausarbeitung eines Staging-Konzepts für die unterschiedlichen Anforderungen von Kunden und QA
- Erstellung der Anforderungen für ein Proof-of-Concept-Lieferantenprojekt sowie dessen Begleitung für eine Flutter-App mit hochentwickelten BLE-Funktionalitäten
- Vergleich mehrerer Observability-Plattformen auf Machbarkeit und Passung zu den Anforderungen im Projektumfeld
- Erstellung einer Mobile-App-Architektur auf Basis von Domain-Driven Architecture
- Funktion als technischer Berater und verantwortlicher Solution Architect für zwei Entwicklungsteams
- Durchführung von Architektur-Reviews und Abstimmung von Änderungen mit den architektonischen Vorgaben
- Skills & Technologies: Microsoft Azure , App Services, NodeJS Mono-repository, microservice architecture, domain driven design, self contained systems, requirements engineering, CI/CD, DevOps, API design, solution architecture
Heena Patel
Letzte Position:
Retirement Spend & Tax Optimizer Agentic AI App (Vibe Coding) bei Persönliches Projekt
Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung
- Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
- Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender
Jenny Lam
Letzte Position:
Produktmanager – Daten & Nachhaltigkeit bei shipzero GmbH
Konzeption und Implementierung eines initialen Produktmanagement-Frameworks
Schaffung eines Prozesses zur Priorisierung der Produkt-Roadmap mit internen Stakeholdern unter Berücksichtigung von Geschäftsauswirkungen, Ressourcen und technischer Machbarkeit
Leitung der Migration zu einem Product-Discovery-Tool zur Verbesserung der Transparenz und teamübergreifenden Zusammenarbeit
Funktion als Schnittstelle zwischen Tech- und Business-Teams
Leitung datengestützter Nachhaltigkeitsprojekte für den größten Schlüsselkunden, einschließlich der Implementierung einer regulatorischen Berichterstattung (ISO 14083) über Treibhausgasemissionen
Realisierung einer vollständigen Datenintegration über 20+ Quellsysteme, Koordination des Onboardings und Umsetzung der Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen für das Entwicklungsteam
Verbesserung der Präzision der Emissionserfassung und -berichterstattung des Kunden durch Datenqualitätsanalysen und Identifizierung von Optimierungspotenzialen
Marc Matt
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
Dominik Piecuch
Letzte Position:
Leiter IT bei Aarsleff Spezialtiefbau GmbH
- Disziplinarische und fachliche Leitung des IT- und Serviceteams
- Definition und Dokumentation des Current Mode of Operation (CMO) in Confluence: Applikationslandschaft, Infrastruktur, Netzwerke, Backup & Storage
- Entwicklung des Future Mode of Operation (FMO) inkl. Prozessanalyse & Stakeholder-Interviews mit allen Fachbereichen mit Hilfe von BPMN und Flussdiagrammen
- Optimierung des Lizenzmanagements: Reduktion der laufenden Softwarekosten um ca. 17% p.a.
- Einführung und Etablierung von Jira als zentrales Tool für Projekt- und Servicemanagement
- Einführung und Ausbau der HR-Software MindKey zur Digitalisierung von Personalprozessen
- Einführung einer VoIP-Lösung mit Microsoft Teams inkl. PSTN-Anbindung zur Ablösung klassischer Telefonie
- Einführung der Produktions- und Planungssoftware OptiControl zur Digitalisierung operativer Abläufe
- Rollout von Intune als Mobile Device Management-Lösung für Windows, iOS und Android
- Aufbau von Power BI-Dashboards zur Maschinenpark-Überwachung und Finanzreporting
- Planung und Durchführung der IT-Konsolidierung von zwei Standorten für 170 User
- Einführung eines automatisierten Penetration Testings mit Pentera
- Coaching und Mentoring des Teams in agilen Methoden & Projektmanagement
- Operative Unterstützung im Tagesgeschäft: Administration, Incident & Change Management
- Steuerung externer Dienstleister und Sicherstellung der Qualität ausgelagerter IT-Leistungen
- Verantwortung für das IT-Budget inkl. Planung und Controlling
- Direkte Berichtslinie an die Geschäftsführung mit regelmäßigen Management-Reports zu IT-KPIs, Budget und Projektstatus
Florian Wede
Letzte Position:
Softwareentwickler bei micimo GmbH
- Entwicklung eines professionellen Terminplaners für Organisationen mit spezifischen detaillierten Anforderungen
- Evaluieren verschiedener existierender Softwarelösungen
- Erstellen einer Liste von technischen Anforderungen
- Implementieren dieser Anforderungen
- Technologien in Auswahl: WebDAV, CalDAV, Rust, Baikal, OAuth, Keycloak
Marcus Brandt
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Petermann Brandt GmbH
- Entwicklung und Implementierung von maßgeschneiderten IT-Lösungen für Schlüsselkunden.
- Über 15 Jahre Erfahrung im IT- und Projektmanagement, disziplinarische Führung bis zu 80 Mitarbeiter.
Andreas Dietrich
Letzte Position:
Interim Chief Technology & Product Officer bei Babbel GmbH
- Umstrukturierung für eine produktorientierte Wachstumsstrategie im Bereich digitaler, nutzerzentrierter Tech-Produktentwicklung für Spracherlebnisse
- Skalierung eigenverantwortlicher Tech-Produkt-Teams
- Antifragiles Software Engineering
Tungi Dang
Letzte Position:
Technischer PMO | Delivery-Master | LLM-Experte bei Stealth - NDA
- Verantwortung für RAG-, LLM-Systeme und ML-Ops-Pipelines für verschiedene Start-ups in den Bereichen Versicherung, Banking und Energie (KRITIS)
Paolo Baldriga
Letzte Position:
Leiter Demand Analytics bei Zalando
- Leitung des Demand Analytics-Bereichs, um Daten-, KI- und Prognoseerkenntnisse in strategische Entscheidungen für verschiedene Märkte umzusetzen.
- Vorantreiben KI-gestützter Nachfrageplanung und Personalisierung, um Kundenengagement, Kundenbindung und Umsatz zu verbessern.
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Vertriebs-, Marketing- und Finanzabteilungen, um Analytics an Wachstumszielen auszurichten.
- Aufbau und Mentoring internationaler Analytics-Teams, um Wirkung, Geschwindigkeit und Entscheidungsqualität zu steigern.
Andreas Schmückert
Letzte Position:
Lösungsarchitekt, Business-Analyst, Berater, Full-Stack-Lead-Entwickler bei 50Hertz Transmission GmbH
- Lösung für Microservices und Frontend-Lösung für das Stromnetz
- Leitung von Entwicklungsteams
- Technologien: React-Native, TypeScript, Kotlin, AWS, Infrastruktur als Code, Serverlose Architektur, React, NoSQL, GraphQL, Angular, Playwright, Python, ML(Ops), Kubernetes, Docker
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
23% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 Hamburg 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 Hamburg, 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 ML umfasst
Machine Learning verwandelt Daten in Vorhersagen, Klassifizierungen, Rankings und Empfehlungen. Es wird für Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung, Suchrelevanz, Betrugssignale und Personalisierung für Kunden genutzt. In der Praxis wird es im Team oft einfach als ML abgekürzt.
Häufige Stacks
- Datenaufbereitung in Python, pandas und SQL
- Modellarbeit mit scikit-learn, XGBoost, TensorFlow oder PyTorch
- Experiment-Tracking, Validierung und Feature Engineering
- Bereitstellung in APIs, Batch-Jobs oder ereignisgesteuerten Services
Wo es passt
Gute Machine-Learning-Arbeit verbindet Produktziele mit der Realität der Daten. Experten definieren Zielvariablen, wählen Bewertungsmetriken, testen auf Leakage-Risiken und optimieren Modelle so, dass sie im echten Einsatz bestehen. Sie sorgen außerdem dafür, dass die Lösung zum bestehenden Stack und zum Release-Prozess passt.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen freie Spezialisten dazu, wenn ein Modell vom Proof of Concept in die Produktion überführt werden soll, wenn ein bestehendes ML-System driftet oder wenn interne Teams zusätzliche Unterstützung für einen bestimmten Use Case brauchen. In Hamburg kommt das oft in Logistik, Handel, Medien und industriellen Umgebungen vor.
Was starke Experten tun
- Geschäftsfragen in messbare ML-Aufgaben übersetzen
- Mit strukturierten Daten, Text, Bildern oder Zeitreihen arbeiten
- Modell-Kompromisse in einfacher Sprache erklären
- Für Monitoring, Retraining und Wartbarkeit bauen
Lieferung und Zusammenarbeit
Gute ML-Profis liefern mehr als nur ein Notebook. Sie hinterlassen reproduzierbaren Trainingscode, klare Logik zur Bewertung und einsatzbereite Artefakte. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine in Hamburg helfen, wenn Datenzugriff, Abstimmungen mit Stakeholdern oder die fachliche Einarbeitung eine enge Koordination brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Machine Learning? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Machine Learning bedeutet meist, Systeme zu bauen, die Muster aus Daten lernen und Vorhersagen, Scores oder Empfehlungen liefern. Unternehmen nutzen es für Prognosen, Klassifikation, Ranking, Anomalieerkennung und Personalisierung. Die Arbeit ist nur dann wirklich nützlich, wenn das Modell im echten Betrieb gemessen und gepflegt werden kann.
Machine Learning lernt Verhalten aus Beispielen, während regelbasierte Automatisierung Anweisungen befolgt, die Menschen schreiben. Das macht ML besser für Aufgaben, bei denen Muster komplex sind oder sich im Laufe der Zeit ändern, etwa bei Spam-Erkennung oder Nachfrageprognosen. Regeln können rund um das Modell trotzdem helfen, vor allem als Leitplanken und für Sonderfälle.
Machine Learning ist das breitere Feld, und viele Projekte funktionieren gut mit einfacheren Methoden wie linearen Modellen, Random Forests oder Gradient Boosting. Deep Learning wird meist für groß angelegte Text-, Bild-, Audio- oder Sequenzprobleme gewählt. Ein guter Spezialist nimmt die einfachste Methode, die das Ziel erreicht.
Ein starker Machine Learning-Spezialist kennt meist Python, SQL, Datenaufbereitung, Feature Engineering, Validierung und die Grundlagen der Bereitstellung. Vertrautheit mit scikit-learn, TensorFlow, PyTorch oder XGBoost ist üblich, ebenso wie sauberes Experiment-Tracking. Produktdenken ist auch wichtig, weil das Modell ein echtes Geschäftsproblem lösen muss.
Für Machine Learning brauchen Sie kein fertiges Data-Science-Briefing, aber Sie brauchen ein klares Geschäftsziel und Zugriff auf relevante Daten. Der beste Startpunkt ist eine Problemstellung, die verfügbaren Datenquellen und die Art, wie der Erfolg gemessen wird. Ein guter Experte kann den Rest mit Ihnen ausarbeiten.
Ja, Machine Learning eignet sich oft sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil die meiste Arbeit in Code, Daten und Review-Sessions stattfindet. Dennoch kann Vor-Ort-Zeit helfen, wenn der Datenzugriff sensibel ist oder das Team engen fachlichen Input braucht. Für Teams in Hamburg ist ein hybrides Setup oft sinnvoll, wenn lokale Treffen zusätzlichen Wert bringen.
ML wird oft mit deterministischer Software, statistischen Prognosen und Regeln aus dem Business Intelligence verglichen. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob das Problem gelernte Muster, erklärbare Schwellenwerte oder nur Berichte braucht. Ein guter Spezialist hilft dabei zu entscheiden, ob ML gerechtfertigt ist, bevor die Modellarbeit beginnt.
Machine Learning-Qualität zeigt sich durch mehr als nur einen guten Trainingswert. Achten Sie auf eine klare Zieldefinition, eine saubere Validierung, ein geringes Leakage-Risiko, stabile Leistung auf ungesehenen Daten und einen Plan für das Monitoring nach dem Start. Gute Dokumentation und reproduzierbarer Code sind ebenfalls starke Anzeichen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 883 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 23% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (97%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Professionelle Dienstleistungen (45%) und Bildung (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (79%) und Business Intelligence (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
