Machine Learning Experten in Stuttgart
, die in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Prognosemodelle, Empfehlungssysteme und Computer-Vision-Lösungen entwickeln, sie mit zuverlässigen Datenpipelines verbinden und in die Produktion bringen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Karin A.
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Talha E.
Letzte Position:
Interim Senior Finance Business Partner bei SharkNinja Europe Ltd.
Verantwortung für Commercial Finance in der Region Zentraleuropa (DACH und Polen), Reporting an den EMEA Commercial Finance Director. Monatliches Financial Reporting, Forecasting und Abweichungsanalysen, Bewertung von Promotions und Sonderaktionen, Steuerung von Planungsprozessen inkl. Budgetierung sowie Erstellung von QBR-Unterlagen bis auf CFO-Ebene. Übernahme der fachlichen Führung im Finance-Team nach Ausfall der Mandatsträgerin.
Francis W.
Letzte Position:
Deutschlehrer bei Goethe Institut-Nairobi
- Unterricht in deutscher Literatur und Linguistik
Jochen M.
Letzte Position:
Technischer Projektleiter – Softwareentwicklung bei IT-Sicherheit (Verteidigung) / Cybersecurity
Technische Projektleitung für das Softwaretest-Teilprojekt bei der Entwicklung von Verschlüsselungssystemen (taktische Kryptogeräte).
Testüberwachung
Testspezifikation
Implementierung von Softwaretests
Terminplanung
Code-Reviews
Teamführung
Ressourcenplanung für das Testteam
Koordination des Testteams
Koordination des Gesamtprojektablaufs
Stakeholder-Management
Erstellung von Reports
Berichtswesen an das Management
Termingerechte Einhaltung der Testmeilensteine mit pünktlicher Integration in die Entwicklung.
Steigerung der Effizienz im Testteam durch Standardisierung von Abläufen und Reportings.
Sicherstellung der Compliance mit den Common Criteria (ISO/IEC 15408).
Dennis D.
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Steffen D.
Letzte Position:
CEO & Gründer bei 11bytes GmbH
- Digitale Transformation & Strategie: Beratung von Kunden bei der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle. Begleitung von der ersten Idee über die MVP-Entwicklung und den Livegang bis zur erfolgreichen Skalierung.
- Softwareentwicklung: Konzeption, technische Umsetzung und Betrieb von Cloud-Plattformen. Tiefe Praxiserfahrung mit agiler Methodik (SCRUM).
- KI: Intensiver Aufbau von Wissen und Erfahrung in KI-getriebenem Coding und in KI-Lösungen (KI-Engineering und MLOps), Fokus auf datensouveräne Open-Source-Lösungen sowie Microsoft Azure. Leitung und Hands-on-Umsetzung von KI-Projekten.
- Führung: Aufbau, Leitung und Weiterentwicklung des Agenturteams, bestehend aus elf internationalen Experten.
- Fokus auf regulierte Märkte: Erfahrung im Erfassen und Berücksichtigen branchenspezifischer Compliance-Anforderungen. Umsetzung des internen Change-Projekts „ISO27001-ready“.
- Unternehmerische Gesamtverantwortung: Steuerung von Lieferung, Vertrieb, Personal und Controlling. Sicherstellung höchster Kundenzufriedenheit (5,0 Sterne Rating) sowie Qualität und Effizienz in der Softwareentwicklung.
- Stakeholder-Management: Zusammenarbeit mit Geschäftsführern, Fachabteilungen, Dienstleistern und externen IT-Teams.
Meenakumar V.
Letzte Position:
Senior Embedded-Technik-Manager bei IIT Madras Pravartak Technologies
- Leitung eines 14-köpfigen Entwicklungsteams und Umsetzung der PostgreSQL-Datenbankintegration und Performance-Optimierung
- Lieferung von 8.000 Zeilen C-Code mit wenigen Fehlern (5 mittlere bis niedrige) in 8 Monaten Entwicklung
- Integration von Open-Source pgVector für AI-Anwendungen der Datenbank für exakte und k-nächste-Nachbarn-Suche
Ivan G.
Letzte Position:
Technischer Leiter bei Porsche Digital GmbH
- Zum Design der neuen Integrationsschicht für Finanzdienstleistungen beigetragen und architektonische Diskussionen moderiert
- Das Sicherheitskonzept und die Abnahme der Anwendung überwacht
- Infrastrukturaufbau und Best Practices für das Kotlin-Backend vorbereitet
Friederike B.
Letzte Position:
Selbstständige Beraterin und Trainerin bei Friederike Bohm Consulting
- Beratung zu Lean, Logistik, KI-Anwendungen und Prozessoptimierung
- Maßgeschneiderte Konzepte für Digitalisierung, Veränderung & Transformation
- Adaptive Schulungen und Workshops für Fach- und Führungskräfte
Noushiq M.
Letzte Position:
Projekte bei Institute for Intelligent Systems
- Bewertet und analysiert ein kamerabasiertes Verkehrslicht- und Verkehrsschild-Erkennungssystem in verschiedenen auf LLM basierenden autonomen Fahrsystemen (LMDrive, BEVDriver)
- Implementiert eine VLM-basierte Einheit zur Generierung von Verkehrshinweisen für ein geschlossenes autonomes Fahrsystem, die den Fahrer bei unvorhergesehenen Vorfällen warnt
- Entwickelt einen eigenständigen, LLM-basierten lokalen Chatbot mit Llama, DeepSeek und Qwen inklusive MLflow-Evaluierungsframework
Michael B.
Letzte Position:
Programm- und Projektmanager bei Selbstständig
- Projektmanagement: Rollout, Migration und Implementierung internationaler IT-Projekte
- Vertrieb und Geschäftsentwicklung
- Finanz- und Teammanagement (bis zu 24 Senior Consultants) sowie Stakeholder-Management (einschließlich auf Führungsebene)
- Projekte umfassen verschiedene SAP ERP-, SAP S/4HANA-, Cloud-/On-Premise-, KI- und Machine-Learning-Projekte
- Verantwortlich für die Validierung computergestützter Systeme (CSV), QA und Projektqualität
- Umsetzung von CSV und QA im Projekt
- Key-Account-Management; verantwortlich für alle Kundenprojekte und Angebote
- Erstellung von RFIs und RFPs
Christian S.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI Consultant bei Fraunhofer IAO
- Entwicklung von NLP und LLM-POCs für den Einsatz in Produktionsunternehmen
- Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Produktionsdaten und zur Entwicklung maßgeschneiderter Datenpipelines für die Qualitätssicherung
- Konzeption und Leitung des IAO-Grundlagenseminars zu KI in der Industrie, inklusive praxisorientierter Trainingsmodule
Chaima D.
Letzte Position:
Data Scientist Praktikant bei Marelli Automotive Lighting
- Entwickelte und implementierte ein Deep-Learning-Modell zur automatischen Erkennung von Schlüsselpunkten in Scheinwerfer-Lichtverteilungen.
- Bereitete Datensätze auf und verarbeitete sie und wählte nach dem Benchmarking verschiedener CNN-Architekturen VGG16 für das beste Genauigkeits-Effizienz-Verhältnis aus.
- Stellte eine Flask-REST-API bereit, containerisierte sie mit Docker und integrierte die Lösung in ein bestehendes internes System, was eine automatisierte und effiziente Bewertung von Scheinwerferdesigns ermöglicht.
Stefan P.
Letzte Position:
Senior Softwareingenieur / Softwarearchitekt bei Freiberuflich
- Ich stehe als freiberuflicher (Fullstack-)Softwareentwickler und/oder -architekt zur Verfügung, um in agilen Teams zu agieren und gemeinsam hochwertige Anwendungen zu entwickeln.
Sakshi C.
Letzte Position:
Full-Stack LLM-Entwickler bei Accenture
- Geschäftsanforderungen analysiert und mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um diese in technische Anforderungen und User Stories zu übersetzen, die die Entwicklung von KI-Lösungen in agilen Scrum-Teams leiteten.
- Skalierbare LLM-Lösungen entworfen, entwickelt und bereitgestellt, die digitale Transformationsinitiativen unterstützen, mit Fokus auf Kundenanforderungen und ergebnisorientierter Bereitstellung.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines mit Vektordatenbanken implementiert und so Wissensdienste zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen verbessert.
- Eng mit bereichsübergreifenden Teams, darunter Data Scientists, Produktmanager und Business-Analysten, zusammengearbeitet, um die Ausrichtung der KI-Lösungen an den Unternehmenszielen sicherzustellen.
- Ganzheitlichen Kundensupport bereitgestellt, um eine reibungslose Einführung zu ermöglichen und operative Probleme in Produktionsumgebungen zu beheben.
- Kontinuierliche Fortbildungen und Schulungen absolviert, um Beratungs- und agiles Projektmanagement-Know-how zu verbessern.
- Testfälle geplant und erstellt sowie manuelle und automatisierte Tests mit Selenium und Jira für Unternehmensanwendungen durchgeführt.
- Testergebnisse dokumentiert und mit Entwicklungsteams zusammengearbeitet, um eine hochwertige Softwareauslieferung sicherzustellen.
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
2,5 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
73% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Stuttgart 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 Stuttgart, 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.
- Automotive (64%)
- Informationstechnologie (IT) (64%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Fertigung (45%)
- Bildung (36%)
- Gesundheitswesen (27%)
- Bank- und Finanzwesen (23%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (18%)
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 Prognosen, Klassifizierungen oder Empfehlungen zu erstellen. Es unterstützt die Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Suche, Personalisierung, Sprachverarbeitung und Bildanalyse. In Stuttgart nutzen Unternehmen aus den Bereichen Mobilität, Fertigung, Logistik und Handel die Technologie, um Entscheidungen zu verbessern und komplexe Abläufe zu automatisieren.
Modelle und Methoden
Fachleute wählen Methoden, die zum Geschäftsziel, zu den verfügbaren Daten und zur benötigten Reaktionszeit passen. Zu den gängigen Ansätzen gehören überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Reinforcement Learning und Zeitreihenmodellierung. Gute Arbeit beginnt mit einem klaren Ziel, einer aussagekräftigen Bewertungsmethode und einem sorgfältigen Umgang mit Verzerrungen, Datenlecks und Unsicherheiten.
Ökosystem und Werkzeuge
Das Machine-Learning-Ökosystem umfasst Python, SQL, Notebooks und Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow und XGBoost. Spezialisten arbeiten außerdem mit Data Warehouses, Feature Stores, Experiment-Tracking und Modellregistern. Cloud-Dienste, Containerisierung und APIs helfen Teams dabei, ein Modell aus der Forschung in ein zuverlässiges Produkt zu überführen.
Typische Projektarbeit
- Daten für das Training vorbereiten, kennzeichnen und validieren
- Features entwickeln und geeignete Modelle auswählen
- Prognosesysteme trainieren, testen und erklären
- Modelle mit Anwendungen und Geschäftsabläufen verbinden
- Drift, Qualität und Betriebskosten überwachen
Projekte können eine Empfehlungsmaschine, eine visuelle Prüfung, eine Dokumentklassifizierung, einen Prognoseservice oder eine dialogbasierte Funktion umfassen. Das Ergebnis ist nicht nur ein Modell, sondern eine reproduzierbare Pipeline mit klaren Schnittstellen, Dokumentation und Kontrollen für den laufenden Betrieb.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
- Ein Proof of Concept lässt sich nicht zuverlässig reproduzieren oder bewerten
- Die Datenqualität verhindert eine vielversprechende Produktidee
- Ein Modell funktioniert im Test, versagt aber unter realen Bedingungen
- Das Team benötigt einen produktionsreifen Inferenzservice
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Unternehmen gezielte Fähigkeiten benötigt, ohne dauerhaft ein Spezialistenteam aufzubauen. Für Stuttgarter Teams kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Review-Abläufe klar geregelt sind; bei Umgebungen in Fabriken, Fahrzeugen oder Laboren kann die Arbeit vor Ort hilfreich sein.
Was gute Fachleute mitbringen
Die besten Machine Learning Experten verbinden statistisches Urteilsvermögen, Softwaredisziplin und Geschäftsverständnis. Sie erklären Abwägungen in klarer Sprache, wählen zunächst eine Baseline, bevor sie Komplexität hinzufügen, und testen die Leistung über relevante Gruppen und Bedingungen hinweg. Außerdem berücksichtigen sie Datenschutz, Sicherheit, Erklärbarkeit, Nachtraining und Monitoring von Anfang an, statt die Bereitstellung als letzten Schritt zu betrachten.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Machine Learning wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Machine Learning wird eingesetzt, um historische und aktuelle Daten in Prognosen, Klassifizierungen, Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen umzuwandeln. Typische Anwendungen sind Nachfrageplanung, Qualitätsprüfung, Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Suchrelevanz sowie Sprach- oder Bildverarbeitung.
Machine Learning lernt Beziehungen aus Beispielen, während herkömmliche Software Regeln befolgt, die direkt von einem Fachmann geschrieben wurden. ML ist nützlich, wenn Muster zu komplex sind, um sie manuell zu beschreiben. Es hängt jedoch von repräsentativen Daten, sorgfältiger Bewertung und laufendem Monitoring ab.
Machine Learning ist das übergeordnete Feld, während Deep Learning eine Gruppe von Methoden auf Basis geschichteter neuronaler Netze ist. Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten wie Texten, Bildern oder Code. Die richtige Wahl hängt von den Daten, den Genauigkeitsanforderungen, der Erklärbarkeit, der Latenz und dem Produktziel ab.
Ein guter Machine Learning Freelancer versteht in der Regel Datenaufbereitung, SQL, Statistik, Python und Softwaretests. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Cloud-Infrastruktur, APIs, Containerisierung, Modellmonitoring, Datenschutz und eine klare Kommunikation mit Fachexperten.
Der erforderliche Hintergrund hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Ein Proof of Concept kann gezielte Modellierungserfahrung erfordern, während ein produktives System Erfahrung mit Datenpipelines, Bereitstellung, Monitoring, Fehlerbehandlung und Dokumentation benötigt. Bitten Sie um Beispiele, die Ihren Daten und Ihrer Betriebsumgebung ähneln.
Ja, viele Machine Learning-Aufgaben können remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheitskontrollen und Kommunikationsabläufe eingerichtet sind. Die Zusammenarbeit vor Ort in Stuttgart kann bei Projekten mit Fertigungslinien, Fahrzeugen, physischen Sensoren oder enger Zusammenarbeit mit lokalen Geschäftsteams zusätzlichen Nutzen bringen.
Achten Sie auf einen Machine Learning Experten, der die Modellauswahl mit Geschäftsergebnissen verbindet und Einschränkungen klar erklärt. Prüfen Sie, wie er mit Baselines, Datenlecks, Validierung, Verzerrungen, Reproduzierbarkeit und Monitoring umgeht, statt die Qualität nur anhand eines einzigen Testergebnisses zu beurteilen.
Ein Machine Learning-Projekt sollte außerdem validierte Datenprozesse, reproduzierbares Training, eine definierte Schnittstelle und Hinweise zur Bereitstellung liefern. Arbeiten für den produktiven Einsatz sollten Monitoring, Kriterien für das Nachtraining, Dokumentation und einen Plan für den Umgang mit fehlenden, veränderten oder unerwarteten Eingaben umfassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 77 €, was einem Tagessatz von etwa 617 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (32%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (64%), Informationstechnologie (IT) (64%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (86%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
