Machine Learning Experten in der Schweiz
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die ML-Modelle entwickeln, Datenpipelines optimieren und produktionsreife Inferenz für Analytics, Automatisierung und Prognosen liefern. Schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Banashankari Naragundkar
Letzte Position:
Senior IT-Projektmanager, Daten- und Integrationsplattform bei MCH Group, Group IT
Leitete die Einführung einer Azure-Cloud-basierten, ereignisgesteuerten Enterprise-Integrationsplattform, die Salesforce-, Momentus-(Event-) und ERP-Anwendungen verbindet. Senkte die Gesamtkosten um 60 %, reduzierte Betriebsfehler auf unter 1 % und lieferte termingerecht.
- Leitete den gesamten Projektlebenszyklus von der Initiierung bis zur Übergabe mit agilen und hybriden Methoden - Plattformvision, Machbarkeit, technischer Entwurf, Architektur, Implementierung, Integration, Testing, Rollout und fachliche Einführung.
- Baute das Engineering-Team von Grund auf auf und führte Teams in der Schweiz, Bulgarien und Indien mit Scrum und Kanban; etablierte Jira, Confluence, Asana und SharePoint für Delivery und Reporting.
- Etablierte und moderierte regelmäßige Steering-Meetings sowie Reporting, das den Stakeholdern Transparenz verschaffte und wichtige Entscheidungen vorantrieb.
Mike Battistella
Letzte Position:
Freelance UX-Researcher, -Designer bei Companion Hub
UX-Research und UX-Konzepte für eine Anwendung zu Assisted Living mit QT-Klienten-Pinwand-/Videoanwendung und Webinterface für die Betreuung von Klienten
Niamh Manning
Letzte Position:
Paid Services Consultant (Multi-Channel) bei WPP Media
- Lead Consultant für SEA-Kampagnen mit starkem Fokus auf Performance-Strategie, während ich Multi-Channel-Mediakampagnen über DV360, Meta, TikTok und YouTube betreue
- KI-Marketing: WPP Media State of the Art AI-Technologie
- Enge Zusammenarbeit mit den Planungs- und Analytics-Teams, um kanalübergreifende Konsistenz sicherzustellen, einschließlich Analyse von Zielgruppen-Überschneidungen bei Online Video und CTV
- Betreuung von Accounts großer europäischer/globaler Marken wie MediaMarkt, Universal Pictures, Emmi und Nestlé
Stefan Berreth
Letzte Position:
Mitgründer bei Stealth AI Infrastructure Deep-Tech Venture
- Deep-Tech-Venture im Bereich KI-Modellkompression für On-Premises- und Edge-Bereitstellung.
- Aufbau einer systematischen F&E-Pipeline, Geschäfts- und technischer Architektur, frühen Investoren-Pipeline und Design-Partner-Netzwerks in verschiedenen KI-Vertikalen, Rechenzentrumsbetreibern sowie Robotik/Edge-Computing – komplett von Grund auf.
- Gleichzeitiger Aufbau mehrerer Ventures, jeweils in grundlegend unterschiedlichen regulatorischen und technischen Domänen.
Ursula Maria Mayer
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Patrick Riegler
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur bei Swisscard AECS AG
- PoC für verschiedene Plattform-Integrationsfunktionen mit Backstage und Crossplane
- Umsetzung von Verbesserungen der Entwicklererfahrung mit Azure AVD und DevSpace
- Verwaltung der Anwendungsbereitstellungsinfrastruktur in Kubernetes-Clustern
- Verwaltung der CI/CD-Plattform
- Verwaltung von Deployments in Kubernetes (Rancher und AKS) und in Azure
- Als Security Champion des DevOps-Teams agieren
- Verwaltung von Schwachstellen und Unterstützung der Dev-Teams bei der Handhabung von Drittanbieter-Schwachstellen mit JFrog Xray
- Unterstützung beim Aufbau des Plattform-Teams
- Verwaltung von Infrastructure-as-Code mit Terraform und Atlantis
- Aufbau und Integration einer Plattform und eines IDP mit Crossplane
Fabian Kostadinov
Letzte Position:
Dozent bei HWZ University of Applied Sciences
- Gemeinsame Lehre in den CAS AI Management- und CAS AI Innovation-Programmen für künftige KI-Manager
- Vermittlung von Themen wie Datenplattformen, KI-Architekturen, Grundlagen der Technologie-Einführung und Erfolgsfaktoren von KI-Initiativen in Unternehmen
Matthias Isler
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Andreas Illig
Letzte Position:
Geschäftsentwicklung bei SoftQuadrat GmbH
- Analyse der aktuellen Situation und Neupositionierung der Marke
- Aufbau Recruiting, Vertrieb und Kundenbetreuung
- Planung für Teilnahmen an Messen
- Etablierung eines Sales-Prozess
- Einführung eines CRM-Tools (Pipedrive)
- Aufbau einer Tochterfirma in der Schweiz
- Umsetzung aller Aspekte im Personalverleih
Andrew Longe
Letzte Position:
Service-Manager – Test bei Takeda Pharmaceutical International AG
- Leitung der Test-Services für das globale IT Testing Centre of Excellence (TCoE), das für das Management und die Unterstützung der Produkt- & Projekttest-Workstreams in verschiedenen regionalen Projekten zuständig ist, insbesondere in Pharmakovigilanz, digitaler Lieferkette, klinischer Praxis und F&E.
- Pflege von Kundenbeziehungen, Handling von Eskalationen und fortlaufender Ausbau der Projektservices weltweit, sowie Steuerung der Testaktivitäten in Takeda's KI-, DevOps-, Agile- und Digitalprojekten.
- Führung der Implementierung eines Qualitätsmanagementsystems (QMS), Sicherstellung der Einhaltung von GCP, GMP sowie Schweizer und EU-Vorschriften, was zu einer deutlichen Verbesserung der Audit-Bereitschaft führte.
- Überwachung von Projekten für Systeme wie ERP, EDGE, SAP ECC, SAP Transportation Management, S/4HANA-Migration usw.
- Leitung eines AI/ML-Proof-of-Concepts zur KI-Einführung.
- Führung eines funktionsübergreifenden Teams zur Einhaltung der MDR- und FDA-Vorgaben und erfolgreiche Projektlieferungen.
- Leitung des Change Managements und der Kommunikation für das TCoE, Information der Takeda-Organisation über Änderungsabläufe und -praktiken, einschließlich Präsentationen für verschiedene Stakeholder.
- Sicherstellung, dass ausgelagerte TCoE-Dienstleister die regulatorischen, Compliance- und Qualitätsstandards sowie Praktiken für GxP- und nicht-GxP-Softwareentwicklungsprozesse (SDLC), einschließlich aSDLC und TCoE Global Standards, einhalten.
- Übertragung der Produktvision, Strategie und Anforderungen in Backlog-Items, die nach potenziellem Geschäftsnutzen und Kundennutzen priorisiert wurden.
Ala Lutz
Letzte Position:
VR/AR/ML Vor-Ort-Projektleiter (Vertrag über Experis) bei Meta
- Fungierte als Projektleiter in verschiedenen internen Projekten, einschließlich der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Machine Learning, Virtual und Augmented Reality mit dem Ziel, eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten
- Steuerte die Projektplanung, -durchführung und -berichterstattung und entwarf Pläne zur Risikominderung und für Zeitplananpassungen, um die Projekte wieder auf Erfolgskurs zu bringen
- Leitete die Prozessoptimierung und führte Projektreviews durch, indem ich als Bindeglied zwischen den Engineering-Teams und den Führungskräften fungierte
- Agierte als Agile Coach und leitete Scrum-Zeremonien wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Review und Sprint Retrospective
Hrvoje Kurtović
Letzte Position:
Forscher, Investment Research Institute bei Pictet Group
- Konzipierte und implementierte KI-gestützte Makrofaktormodelle zur Verbesserung von Asset-Allocation-Entscheidungen in Multi-Asset-Portfolios
- Entwickelte Machine-Learning-basierte FX-Handelsstrategien, indem makroökonomische und Stimmungsdaten integriert wurden, um Gewinnchancen zu identifizieren
- Modelle wurden vom Investment Committee übernommen, um Aktien- und Währungsengagements zu steuern
- Zusammenarbeit mit Portfoliomanagern, um Analyseergebnisse in umsetzbare Investment-Erkenntnisse zu übersetzen
Karl Estermann
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Rocco Ghielmini
Letzte Position:
Senior Frontend-Entwickler bei Ginetta
- Mitwirkung an der Entwicklung einer Plattform zur Verwaltung von 3D-Daten, ähnlich Google Earth, mit React und Next.js.
- Entwurf und Implementierung intuitiver und optisch ansprechender UI-Komponenten.
- Verwendete Technologien: React, Next.js, WebGL, LuciadRIA
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
93%
Master-Abschluss oder höher
73%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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 abdeckt
Machine Learning macht aus Daten Vorhersagen, Klassifikationen, Empfehlungen und automatische Entscheidungen. Es wird bei Betrugsprüfungen, Nachfrageprognosen, Qualitätskontrollen, Suche und Personalisierung eingesetzt. Teams kürzen es oft zu ML ab und vergleichen es meist mit regelbasierten Systemen oder klassischer Analytics.
Typische Einsatzfälle
- Prognosen und Anomalieerkennung
- Empfehlungs- und Ranking-Systeme
- Analyse von Dokumenten, Bildern und Sprache
- Risikobewertung und Entscheidungshilfe
Diese Projekte kommen in Finanzwesen, Produktion, Handel, Gesundheitswesen und Softwareprodukten vor. In der Schweiz brauchen Unternehmen ML oft für regulierte Abläufe, mehrsprachige Daten und Systeme, die sich sauber in bestehende Business-Software einfügen müssen.
Ökosystem und Tools
Starke Profis arbeiten mit Python, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow und xgboost. Sie kennen auch Notebooks, Feature Engineering, Experiment-Tracking und Model Serving. Gute ML-Arbeit verbindet Datenaufbereitung, Training, Validierung und Deployment, ohne den Produktfluss zu stören.
Was starke Experten liefern
Ein starker Spezialist macht mehr als nur ein Modell zu trainieren. Er definiert das Ziel, wählt passende Metriken, prüft die Datenqualität und erklärt Kompromisse klar.
- Saubere Trainings- und Testdaten
- Reproduzierbare Modell-Experimente
- Klare Bewertung und Fehleranalyse
- Praktische Hinweise für das Deployment
Wann freiberufliche Hilfe passt
Unternehmen holen sich freiberufliche ML-Expertise, wenn ein Projekt Tempo, einen frischen Blick oder ein enges Skill-Set braucht. Das ist typisch für Proof-of-Concepts, Modell-Reviews, Fehlerbehebungen in der Produktion und Teamunterstützung bei Liefer-Höchstzeiten. Remote-Arbeit reicht oft aus, während die Zusammenarbeit vor Ort hilft, wenn Datenzugriff, Stakeholder oder Compliance-Prüfungen in der Schweiz engere Abstimmung brauchen.
Wie Sie den richtigen Spezialisten wählen
Suchen Sie nach Experten, die erklären können, warum ein Modell geeignet ist, wie es validiert wird und was nach dem Launch passiert. Fragen Sie nach Beispielen für ausgelieferte ML-Arbeiten, nicht nur nach Notebooks. Die besten Spezialisten schreiben gut lesbaren Code, kommunizieren mit Produktteams und wissen, wann ein einfacherer Ansatz besser ist als ein komplexerer.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Machine Learning, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Machine Learning wird genutzt, um Daten in Vorhersagen, Rankings, Klassifikationen und automatische Entscheidungen umzuwandeln. Unternehmen setzen es für Betrugserkennung, Prognosen, Empfehlungssysteme, Dokumentenanalyse und Qualitätskontrolle ein. Die besten Freelancer können zeigen, wie das Modell eine konkrete geschäftliche Aufgabe unterstützt und nicht nur, wie es trainiert wurde.
Machine Learning ist ein Teil von KI und konzentriert sich auf Modelle, die aus Daten lernen. Data Science ist breiter und umfasst oft Analyse, Reporting und Experimente über den Modellaufbau hinaus. Achten Sie bei der Beauftragung auf jemanden, der die Modellarbeit mit Ihrem Produkt, Ihrer Datenpipeline und Ihren betrieblichen Rahmenbedingungen verbinden kann.
Ein Machine Learning Freelancer ist sinnvoll, wenn Sie für kurze Zeit Spezialwissen brauchen oder Ihr Team bei Modellqualität, Deployment oder Datenproblemen festhängt. Typische Fälle sind Proof-of-Concepts, Modell-Audits, Fehlerbehebung in der Produktion und das Skalieren einer bestehenden Pipeline. Das passt auch gut, wenn das interne Team Produktwissen hat, aber ML-Tiefe fehlt.
Ein starker Machine Learning Spezialist bringt meist Python, Datenaufbereitung, Feature Engineering, Model Evaluation und Verständnis für Deployment mit. Viele Projekte brauchen außerdem Erfahrung mit SQL, Cloud-Diensten, APIs und Versionsverwaltung. Wenn es um Text, Bilder oder Zeitreihen geht, sind passende Methoden für den jeweiligen Bereich ebenfalls wichtig.
Fragen Sie, welches Problem das Modell lösen soll, wie der Erfolg gemessen wird und welche Daten verfügbar sind. Ein guter Machine Learning Freelancer sollte außerdem erklären, wie er mit Bias, fehlenden Daten, Overfitting und Wartung nach dem Launch umgeht. Wenn die Antworten vage bleiben, ist der Projektumfang wahrscheinlich noch zu breit.
Machine Learning Arbeit eignet sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, weil Datenaufbereitung, Modellierung und Review asynchron stattfinden können. In der Schweiz kann Zeit vor Ort helfen, wenn Zugriff auf Systeme, regulierte Daten oder Workshops mit Stakeholdern wichtig sind. Das richtige Setup hängt davon ab, wie viel Abstimmung Ihr Team rund um Daten und Entscheidungsprozess braucht.
Ein solides Machine Learning Deliverable hat klare Metriken, reproduzierbares Training, sauberen Code und ein Modell, das zum geschäftlichen Anwendungsfall passt. Dazu gehören auch Fehleranalyse, Hinweise zum Deployment und ein Plan für das Monitoring nach dem Release. Wenn die Arbeit bei einem Notebook endet, ist sie meistens noch nicht produktionsreif.
Nein, Machine Learning ist nicht immer die richtige Antwort. Für manche Probleme sind Regeln, SQL-Logik oder klassische Statistik einfacher zu pflegen und zu erklären. Ein guter Freelancer sagt Ihnen, wann ein einfacherer Ansatz ausreicht und wann ein Modell echten Mehrwert bringt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 127 €, was einem Tagessatz von etwa 1.014 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (59%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (82%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Professionelle Dienstleistungen (59%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (71%) und Projektmanagement (59%).
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.
Zürich Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
