Machine-Learning-Experten in Hamburg
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle, Empfehlungssysteme und Computer-Vision-Lösungen mit Python, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow entwickeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Machine-Learning-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Machine-Learning-Experten eingesetzt haben
Daniel S.
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 B.
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 B.
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
Cornelius H.
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 P.
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
Marc M.
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 P.
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 W.
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
Padma Priya S.
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs erfolgreich abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Beschäftigung mit überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Algorithmen.
- Beschäftigung mit Natural Language Processing unter Verwendung von Python.
Marcus B.
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 D.
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 D.
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)
Anastasiia K.
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.
Maryam M.
Letzte Position:
KI-Red-Team-Ingenieur bei Applause
- Durchführung von Sicherheitsbewertungen und Penetrationstests an Microsoft-KI-Modellen für Text-, Bild- und Videoerzeugung.
- Durchführung von Prompt-Injection-Angriffen über verschiedene Eingabevektoren, darunter speziell gestalteter Text, steganografische Bilder und manipulierte visuelle Elemente (z. B. unterschiedliche Transparenz und eingebettete Inhalte).
Jenny L.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine-Learning-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
26% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 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-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 19 Sep 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) (82%)
- Bildung (44%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
- Einzelhandel (35%)
- Telekommunikation (32%)
- Energie (29%)
- Bank- und Finanzwesen (29%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (26%)
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 sie für Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen zu nutzen. Unternehmen setzen es für Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Suche, Personalisierung, Dokumentenverarbeitung und intelligente Automatisierung ein. Der richtige Ansatz hängt von den Daten, dem Geschäftsziel und den Kosten falscher Ergebnisse ab.
Modelle und Methoden
Experten wählen Modelle für strukturierte Daten sowie Text-, Bild-, Audio- oder Zeitreihendaten aus und trainieren sie. Sie arbeiten möglicherweise mit überwachtem, unüberwachtem, teilüberwachtem oder bestärkendem Lernen und validieren die Ergebnisse anschließend anhand einer realistischen geschäftlichen Ausgangsbasis. Gute Arbeit umfasst Feature-Entwicklung, Modellbewertung, Erklärbarkeit sowie den sorgfältigen Umgang mit Verzerrungen, Datenlecks und sich verändernden Daten.
Ökosystem und Tools
Das breitere Ökosystem umfasst Python, pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch und TensorFlow sowie Notebooks, Versionskontrolle und Experiment-Tracking. In Produktionsumgebungen werden Modelle oft mit SQL-Speichern, Cloud-Diensten, REST-APIs und containerisierten Workloads verbunden. Für Anwendungsfälle in Sprache und Bildverarbeitung bewerten Experten möglicherweise auch Embeddings, Transformer und vortrainierte Modelle.
Wo es Mehrwert schafft
- Nachfrage, Kapazitäten oder Kundenabwanderung vorhersagen
- Dokumente, Nachrichten, Bilder oder Transaktionen klassifizieren
- Suchergebnisse, Produkte oder Empfehlungen bewerten
- Anomalien, Betrug und Probleme an Anlagen erkennen
- Prognosen und Entscheidungshilfen für den Betrieb erstellen
Machine Learning kann die Fertigung, Logistik, Finanzwirtschaft, Gesundheitsversorgung, den Einzelhandel und Medien unterstützen. In Hamburg können Projekte maritime Abläufe, Luftfahrt, Handel oder industrielle Systeme betreffen, wobei die Zusammenarbeit remote, vor Ort oder in einem hybriden Format organisiert werden kann.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche Experten hinzu, wenn sie einen fokussierten Proof of Concept, ein Produktionsmodell oder eine Überprüfung einer bestehenden Pipeline benötigen. Diese können die Datenbereitschaft feststellen, ein messbares Ziel definieren, einen zuverlässigen Trainingsablauf entwickeln und die Bereitstellung vorbereiten. Das ist hilfreich, wenn interne Teams über Daten verfügen, aber nicht die Kapazität haben, daraus einen wartbaren Dienst zu entwickeln.
Was starke Experten liefern
Gute Fachleute verbinden die Modellqualität mit dem geschäftlichen Nutzen, anstatt eine Kennzahl isoliert zu optimieren. Sie dokumentieren Annahmen, erstellen reproduzierbare Experimente, testen Grenzfälle und erklären technische sowie nichttechnische Stakeholdern die Abwägungen. Außerdem planen sie Monitoring, erneutes Training, Datenschutzkontrollen und Rollback-Wege, damit ein Modell auch nach dem Start nützlich bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Machine-Learning-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Machine Learning wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen, Klassifizierungen oder Empfehlungen abzuleiten. Häufige Anwendungen sind Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Kundensegmentierung, die Bewertung von Suchergebnissen, Qualitätsprüfungen sowie die automatisierte Analyse von Dokumenten oder Bildern.
Machine Learning lernt Verhalten aus Beispielen, während herkömmliche Software Regeln befolgt, die direkt von Menschen geschrieben wurden. Lernbasierte Systeme sind nützlich, wenn Muster komplex sind oder sich im Laufe der Zeit verändern. Sie benötigen jedoch geeignete Daten, Monitoring und Kontrollen, die regelbasierte Software möglicherweise nicht braucht.
Ein starker Machine-Learning-Experte versteht normalerweise Datenaufbereitung, Statistik, SQL, Python und Softwaretests. Je nach Projekt sind auch Cloud-Infrastruktur, APIs, Data Engineering, Model Operations, Natural Language Processing oder Computer Vision hilfreiche ergänzende Fähigkeiten.
Beginnen Sie mit der Geschäftsentscheidung, die das System verbessern soll, den verfügbaren Daten und den Kosten falscher Vorhersagen. Ein Machine-Learning-Experte kann anschließend die Machbarkeit bewerten, eine Ausgangsbasis definieren, eine Bewertungsmethode auswählen und einen sinnvollen Piloten von einer produktionsreifen Umsetzung abgrenzen.
Ein Projekt profitiert von spezialisierter Machine-Learning-Expertise, wenn Daten fragmentiert sind, sich das Ziel im Laufe der Zeit verändert oder Modellfehler operative oder regulatorische Folgen haben. Tiefere Fähigkeiten sind auch erforderlich, wenn die Arbeit kundenspezifische neuronale Netze, Echtzeit-Inferenz, große Sprachmodelle oder Monitoring in der Produktion umfasst.
Ja. Machine-Learning-Arbeit eignet sich häufig gut für die remote Zusammenarbeit, da Datenzugriff, Experimente, Dokumentation und Reviews digital durchgeführt werden können. Vor-Ort-Termine in Hamburg können dennoch bei der Erkundung des Fachbereichs, in sicheren Umgebungen, bei Stakeholder-Workshops und bei der Integration in physische Abläufe helfen.
Fragen Sie, wie der Machine-Learning-Experte das Ziel definiert, einen verlässlichen Validierungssatz erstellt und mit Datenlecks oder Verzerrungen umgeht. Achten Sie auf klare Dokumentation, reproduzierbare Experimente, eine realistische Fehleranalyse und einen Plan für Bereitstellung, Monitoring und Modellaktualisierungen statt nur auf eine einzelne Kennzahl.
Machine-Learning-Projekte verwenden häufig Python mit pandas, NumPy und scikit-learn, während PyTorch und TensorFlow die Arbeit mit neuronalen Netzen unterstützen. Teams setzen möglicherweise auch Notebooks, Experiment-Tracking, Cloud-Dienste, Container, SQL-Datenbanken und APIs ein, um ein Modell von der Erkundung in eine zuverlässige Anwendung zu überführen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 860 € 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 26% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 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%), Bildung (44%) und Professionelle Dienstleistungen (44%).
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 (65%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine-Learning-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
