Machine Learning Experten in Stuttgart
aus 15.000 CVs mit der Power von KIStellen Sie Experten ein, die Vorhersagemodelle, Empfehlungssysteme, Computer-Vision-Workflows und MLOps-Pipelines mit Machine Learning, ML, TensorFlow, PyTorch und scikit-learn bauen, schnell und präzise abgeglichen mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Karin Albiez
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 Erciyes
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.
Dennis Dickmann
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.
Francis Wambugu
Letzte Position:
Deutschlehrer bei Goethe Institut-Nairobi
- Unterricht in deutscher Literatur und Linguistik
Jochen Mader
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).
Meenakumar Vaikundam
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 Greguric-Ortolan
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 Bohm
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 Mohammed K A N
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 Berger
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 Saba
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 Dahri
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 Pölz
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 Chaudhari
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.
Dean Rakic
Letzte Position:
CEO / Chefwissenschaftler bei ENUM
- Blockchain-Plattformtechnologie
- Digitale Blockchain-Plattform / Digitale Ökonomie.
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
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
77%
Doktortitel
23% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Worum es geht
Machine Learning verwandelt Daten in Modelle, die vorhersagen, klassifizieren und empfehlen. Es wird für Nachfrageprognosen, Anomalieerkennung, Dokumentenverarbeitung und Produktpersonalisierung genutzt. Gute Fachleute verbinden die Methode mit einem echten Geschäftsziel, nicht nur mit einem Notebook-Test.
Häufige Stacks
- Python, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch
- Feature Engineering, Modellbewertung und Tuning
- Batch-Scoring, APIs und automatisches Retraining
- Cloud-Datenpipelines und MLOps-Tools
Diese Tools unterstützen sowohl schnelle Prototypen als auch produktive Systeme.
Wo es passt
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn sie ein Modell brauchen, das gebaut, verbessert oder in die Produktion gebracht werden soll. Die Arbeit sitzt oft in Analytics, Datenprodukten, Suche, Betrugsprüfungen oder Industriesystemen. In Stuttgart kann das auch Produktions-, Mobilitäts-, Engineering- und Enterprise-Software-Teams unterstützen.
Starke Profile
Gute Spezialisten arbeiten sauber über Daten-, Modell- und Deployment-Schritte hinweg. Sie dokumentieren Annahmen, prüfen Leakage und Bias und erklären Abwägungen in klarer Sprache. Sie wissen auch, wann ein einfaches Modell besser ist als ein komplexes.
Typische Projekte
- Entwicklung überwachter und unüberwachter Modelle
- Training von Klassifikatoren, Rankern und Prognosemodellen
- Einrichten von Monitoring- und Retraining-Schleifen
- Einbindung von Modellen in Apps, APIs oder Dashboards
Diese Ergebnisse zählen, wenn ein Unternehmen brauchbare Resultate will, nicht nur Experimente.
Zusammenarbeit
Viele Machine Learning Experten arbeiten remote, vor allem bei Modellentwicklung und Review. Die Zusammenarbeit vor Ort in Stuttgart ist sinnvoll, wenn der Zugang zu internen Daten, Teams oder Fachexperten wichtig ist. Klare Anforderungen, Datenzugang und Erfolgskriterien machen die Arbeit deutlich einfacher.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Machine Learning wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Machine Learning wird genutzt, um historische Daten in Vorhersagen oder Entscheidungen zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Prognosen, Klassifikation, Anomalieerkennung, Empfehlungen und Automatisierung ein. Es passt, wenn Regeln allein zu starr sind und sich die Daten ständig ändern.
ML ist ein Teil von KI, aber nicht das Ganze. KI ist das breitere Feld; Machine Learning ist die Methode, mit der Systeme Muster aus Daten lernen. Bei der Besetzung sprechen Leute oft von KI, wenn sie eigentlich einen ML-Spezialisten brauchen.
Machine Learning ist besser, wenn Muster komplex sind und datengetriebene Entscheidungen wichtig sind. Regelbasierte Systeme sind leichter zu erklären, kommen aber schlechter klar, wenn sich Bedingungen oft ändern. Statistik und ML überschneiden sich, aber ML fokussiert meist stärker auf Vorhersagen im großen Maßstab und den Einsatz im Betrieb.
Ein guter Machine-Learning-Spezialist kennt meist Python, Datenaufbereitung, Modellvalidierung und die Grundlagen des Deployments. Nützliche Zusatzskills sind SQL, Cloud-Dienste, Versuchsdesign und MLOps. Auch Fachwissen ist wichtig, weil das Modell das richtige Problem lösen muss.
Projekte mit unklaren Daten, unklaren Zielen oder Produktivanforderungen brauchen meist Hilfe auf Senior-Niveau. Machine Learning wird schwieriger, wenn Modelle überwacht, neu trainiert und anderen Teams erklärt werden müssen. Wenn das Ergebnis Umsatz, Risiko oder Abläufe beeinflusst, ist ein erfahrener Spezialist meist die sicherere Wahl.
Ja, ein großer Teil von Machine Learning kann remote gemacht werden, weil Datenzugang, Modellentwicklung und Review digital ablaufen. Vor-Ort-Arbeit in Stuttgart hilft, wenn der Spezialist engen Kontakt zu Fachexperten, sensiblen Daten oder operativen Teams braucht. Viele Projekte nutzen ein hybrides Setup.
Bei ML sollte geprüft werden, ob der Spezialist Modelle schon in den echten Einsatz gebracht hat und nicht nur in Notebooks trainiert hat. Fragen Sie nach dem Umgang mit Datenqualität, Validierungsmethoden, Deployment-Erfahrung und danach, wie Modell-Drift gemessen wird. Klare Beispiele aus früheren Projekten sind ein gutes Zeichen.
Machine Learning nutzt oft scikit-learn für klassische Modelle und schnelle Baselines. TensorFlow und PyTorch werden häufiger für Deep Learning und komplexe neuronale Netze eingesetzt. Die richtige Wahl hängt von den Daten, der Aufgabe und davon ab, wie das Modell später gewartet wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 78 €, was einem Tagessatz von etwa 621 € 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, 77% mindestens einen Master-Abschluss und 23% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, 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 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) (59%) und Fertigung (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
