Machine Learning Experten in Nürnberg
, die aus über 15.000 CVs in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle, produktionsreife Datenpipelines und Computer-Vision-Lösungen mit Tools wie Python, PyTorch und scikit-learn entwickeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freiberuflern, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Sabine L.
Letzte Position:
Kommunikationsberaterin für Krisenkommunikation/Issue Management bei AQIM – Association for Quality in Interim Management
Planung, Durchführung & Moderation Krisenkommunikation und Reputationsmanagement
AQIM ist eine Non-Profit-Organisation mit Sitz in Österreich. Eine Vereinigung von Interim ManagerInnen aus Deutschland und Österreich. Gegründet im Dezember 2024. Mehrteiliges Training mit Workshops sowie Beratung für präventive Krisenkommunikation, in Zusammenarbeit mit den Gründungsmitgliedern und Verantwortlichen für Kommunikation. Zur Ermittlung des Krisenpotenzials für die Markteintrittsstrategie und im Vorfeld einer Digitalkampagne.
Das Projekt in Stichworten:
Beratung und Schulung zum Zwecke von:
- Analyse des Krisenpotenzials als neuer Marktteilnehmer und seinen internetbasierten Kommunikationsaktivitäten
- Planung und Entwicklung einer Krisenkommunikation mit gezielten Maßnahmen
- Entwicklung eines Krisenplans, um Reputationsrisiken im Ernstfall zu minimieren
- Durchführung von Schulungs- und Informationsveranstaltungen
Erfolg:
- Aus dem anfänglich einmalig angedachten Beratungs-Event für die Vorbereitung einer Informationskampagne wurde ein mehrteiliger Workshop für präventive Krisenkommunikation. Dieser hat nicht nur der Organisation Kompetenz und Sicherheit im Falle akuter Herausforderung verschafft, sondern auch den teilnehmenden Interim Managern Kompetenzerweiterung für ihren Arbeitsalltag in Mandatseinsätzen
- Dieser Workshop versetzte die Verantwortlichen in die Lage, die zum damaligen Zeitpunkt in Vorbereitung befindliche und auf sechs Monate angelegte Informationskampagne planmäßig Ende Januar 2026 in den sozialen Medien starten zu können
- Eine sorgfältig ausgearbeitete Terminplanung sowie Festschreibung des Umgangs mit kritischen Stimmen in Form von Terminologie und Tonalität sowie Compliance-Regeln haben für einen reibungslosen Start und Durchlauf einer 3-monatigen Informationskampagne gesorgt
David O.
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Amir A.
Letzte Position:
Masterarbeit bei Friedrich-Alexander-Universität
- Analyse der Rolle von Ehe als informelle Versicherung in Deutschland unter Anwendung ökonometrischer Methoden (Betreuung: Prof. Dr. Harald Tauchmann).
- Aufbereitung und Bereinigung mehrerer Paneldatensätze sowie Extraktion relevanter Variablen zur Erstellung eines finalen Paneldatensatzes mit über 36.000 Beobachtungen (2006–2020, SOEP).
- Design eines IV-Modells in Stata zur Untersuchung des kausalen Zusammenhangs zwischen Trennung von Paaren und Gesundheitsschocks (mental/physisch).
- Durchführung von Robustness Checks zur Sicherstellung der Stabilität und Validität der Ergebnisse.
Partha N.
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Arun Sai T.
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Felix K.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Novartis Pharma AG
- Leitete die Implementierung und Validierung digitaler Technologien zur Erfassung der Mobilität im realen Umfeld in klinischen Studien mit hohen Compliance-Raten
- Leitete eine funktionsübergreifende Initiative, die klinische und Data-Science-Teams zusammenführte und die Integration digitaler Technologien mit strategischen Zielen abstimmte
- Entwickelte innovative Algorithmen zur Analyse von Sensordaten, nutzte Zeitreihendaten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen
- Entwarf und implementierte prädiktive Modelle mit Machine Learning und integrierte Daten digitaler Geräte mit klinischen Datensätzen
- Erstellte Dashboards und Berichte für strategische Erkenntnisse und sorgte für effektive Datenqualitätssicherung und Visualisierung in klinischen Studien
- Sicherte die Reproduzierbarkeit von Data-Science-Workflows durch robuste Coding-Praktiken, umfassende Dokumentation und Versionskontrolle
- Co-leitete explorative statistische Pläne für digitale Biomarker und förderte so das Verständnis und die Anwendung digitaler Technologien in der Gesundheitsforschung
- Beriet klinische Teams als Fachexperte für digitale Technologien und unterstützte so die strategische Integration und effektive Nutzung in klinischen Studien
- Managte die Einbindung von Stakeholdern durch Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern, einschließlich Auftragsforschungsinstituten und Technologielieferanten
- Beeinflusste Entscheidungsprozesse durch Präsentation von Analysen und Ergebnissen auf verschiedenen Managementebenen und gegenüber Stakeholdern und hob dabei umsetzbare Erkenntnisse und Konsequenzen hervor
- Streute Wissen durch begutachtete Publikationen
Puranjan B.
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Ralph N.
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Uddipan B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Musaib P.
Letzte Position:
Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg
- Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
- Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.
Jisa S.
Letzte Position:
Trainee Elektrokonstrukteur bei STEP Global Corporate Solutions LLC
- Entwurf von elektrischen Systemen für Energieverteilung, Beleuchtung und Niederspannungsanlagen
- Erstellung und Ausarbeitung von Elektroplänen mit AutoCAD Electrical
- Durchführung von Lichtsimulationen und Analysen mit Dialux
- Einsatz von Revit MEP im Bereich Elektrotechnik für Building Information Modeling
- Mengenermittlung und Kostenschätzung für Elektroprojekte mit PlanSwift
- Schätzung von Material- und Arbeitskosten für Elektroprojekte
Ashmi J.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Usman S.
Letzte Position:
Werkstudent – Wissenschaftliche Hilfskraft bei NSQUARED Lab, Friedrich-Alexander University
- Entwurf und Umsetzung des DEXTER-Projekts, einer seilgetriebenen Roboterhand, die die Biomechanik der menschlichen Hand nachahmt
- Konstruktion und 3D-Druck der Hand sowie Entwicklung der zugehörigen Regelungsalgorithmen und Schaltungen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
81% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
5% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Machine Learning Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Bildung (52%)
- Automotive (48%)
- Fertigung (48%)
- Bank- und Finanzwesen (29%)
- Professionelle Dienstleistungen (29%)
- Energie (24%)
- Gesundheitswesen (24%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Machine Learning abdeckt
Machine Learning ermöglicht es Software, Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen, Klassifizierungen oder Empfehlungen abzuleiten. Experten wenden überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen auf geschäftliche Aufgaben wie Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Suche, Personalisierung und industrielle Qualitätskontrolle an. Die Arbeit umfasst Experimente, Modellentwicklung und einen zuverlässigen Betrieb in der Produktion.
Typische Anwendungen
Machine Learning kommt in Produkten und internen Systemen zum Einsatz, die datenbasierte Entscheidungen statt fester Regeln benötigen.
- Vorausschauende Wartung für vernetzte Anlagen
- Klassifizierung von Dokumenten, Bildern und Sprache
- Empfehlungs- und Rankingsysteme
- Prognosen für Lieferketten und Betriebsabläufe
- Anomalieerkennung und Risikobewertung
Ökosystem und Tools
Python ist die führende Sprache für die Modellentwicklung. pandas und NumPy unterstützen die Datenaufbereitung, während PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn beim Training zum Einsatz kommen. Erfahrene Spezialisten arbeiten außerdem mit Notebooks, Experiment-Tracking, Feature Stores und Modellregistern. Cloud-Dienste, Containerisierung und Orchestrierung helfen Teams dabei, Modelle als zuverlässige APIs oder Batch-Workloads bereitzustellen.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen holen häufig freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn aus einem vielversprechenden Proof of Concept ein getestetes Produkt werden muss, wenn interne Daten schwer nutzbar sind oder wenn sich die Modellleistung nicht mehr verbessert. Sie benötigen möglicherweise auch gezielte Unterstützung bei Datenpipelines, Modellüberwachung, Workflows für das erneute Training oder beim verantwortungsvollen Übergang von manuellen Regeln zu prädiktiven Systemen. In Nürnberg kann die Zusammenarbeit die Remote-Umsetzung mit Workshops vor Ort sowie die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch verbinden.
Was gute Fachkräfte liefern
Gute Machine Learning Fachkräfte verbinden technische Entscheidungen mit messbaren Geschäftsergebnissen. Sie prüfen die Datenqualität, bevor sie einen Algorithmus auswählen, etablieren solide Validierungsmethoden und erklären Stakeholdern die jeweiligen Abwägungen. Ihre Ergebnisse können aufbereitete Datensätze, reproduzierbare Trainingspipelines, dokumentierte Modelle, Evaluationsberichte, Bereitstellungsschnittstellen und Überwachungspläne umfassen. Außerdem berücksichtigen sie von Anfang an Datenschutz, Verzerrungen, Interpretierbarkeit und Betriebskosten.
Fähigkeiten neben der Modellierung
Das Training von Modellen ist nur ein Teil einer erfolgreichen Umsetzung. Der passende Spezialist versteht Softwareentwicklung, Statistik, Datenarchitektur und die Betriebsumgebung, in der die Vorhersagen ausgeführt werden.
- Wartbare Python-Dienste und Daten-Workflows entwickeln
- APIs, Batch-Jobs und Integrationsmuster entwerfen
- Experimente, Versionen und Modellverhalten verfolgen
- Bereitstellungsprozesse für die Cloud oder lokale Umgebungen vorbereiten
- Geschäftsfragen in überprüfbare Ziele übersetzen
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Machine Learning anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Machine Learning wird eingesetzt, um nützliche Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen abzuleiten. Zu den gängigen Anwendungen gehören Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und vorausschauende Wartung.
Machine Learning lernt Zusammenhänge aus Beispielen, während regelbasierte Software einer Logik folgt, die direkt von Menschen geschrieben wurde. Lernbasierte Systeme können komplexe oder sich verändernde Muster verarbeiten, benötigen jedoch geeignete Daten, eine sorgfältige Validierung und laufende Überwachung.
Ein guter Machine Learning Spezialist verbindet in der Regel Python, Statistik, Datenaufbereitung und Modellevaluierung mit Methoden der Softwareentwicklung. Erfahrung mit SQL, Cloud-Infrastruktur, APIs, Docker, Experiment-Tracking und Bereitstellung ist wertvoll, wenn ein Modell zuverlässig in der Produktion laufen muss.
Der erforderliche Hintergrund hängt von der Aufgabe ab. Ein fokussierter Proof of Concept kann einen Spezialisten erfordern, der Daten auswählen, eine Ausgangsbasis erstellen und Modelle testen kann. Ein Produktionssystem verlangt dagegen Erfahrung mit Bereitstellung, Überwachung, Sicherheit, Reproduzierbarkeit und der Kommunikation mit Stakeholdern.
Machine Learning eignet sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenanalyse, Programmierung und Modellbesprechungen in gemeinsam genutzten Umgebungen stattfinden. Termine vor Ort in Nürnberg können dennoch bei Zugriffsanforderungen, Fach-Workshops und der Abstimmung mit lokalen Produkt- oder Betriebsteams hilfreich sein.
Fragen Sie, wie der Spezialist bei einem relevanten Projekt mit Datenqualität, Datenlecks, Validierung und sich verändernden Produktionsdaten umgegangen ist. Prüfen Sie konkrete Ergebnisse wie Evaluationsberichte, reproduzierbare Pipelines und Überwachungspläne, statt ein Modell nur anhand seines vordergründigen Ergebnisses zu beurteilen.
Machine Learning ist ein wichtiger Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Systeme aus Daten lernen. Deep Learning ist ein spezialisierter Ansatz, der neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet, während künstliche Intelligenz auch Methoden umfasst, die nicht aus Beispielen lernen.
Zu den gängigen Machine Learning Tools gehören Python, NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch und TensorFlow. Teams verwenden außerdem möglicherweise SQL, Notebooks, Experiment-Tracking, Modellregister, Cloud-Dienste und Containerplattformen, um die Arbeit von der Erkundung in einen zuverlässigen Betrieb zu überführen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 59 €, was einem Tagessatz von etwa 469 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 81% mindestens einen Master-Abschluss und 5% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (95%) und Hindi (24%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Bildung (52%) und Automotive (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (86%), Informationstechnologie (IT) (81%) 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
