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Machine Learning Experten in der Schweiz

, die in wenigen Minuten per KI aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werden

Beauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle trainieren, Empfehlungssysteme entwickeln und Computer-Vision- oder Sprachlösungen produktionsreif machen. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Pedro M.

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Senior-zertifizierter SAP FI/CO-Berater | Freelancer | S/4HANA-Finanztransformation

Kreuzlingen
Pedro M.

Letzte Position:

Interner SAP FI/CO-Berater bei Helvetia Versicherungen

Beauftragt von einer der größten Versicherungsgruppen der Schweiz für den spanischen SAP-Rollout nach der Übernahme von Caser (Spanien), für den laufenden Support und S/4HANA-Transformationsinitiativen über alle Market Units (CH, ES, DE, AT, FR, IT) hinweg.

Schwerpunkte: FI-AP, FI-AR, Payments, Bankbuchhaltung, Cash Management, S/4HANA-Transformation, eInvoicing, eReporting, Business Partner

  • SAP-Rollout: Durchgängige Umsetzung des Rollouts für FI-AP, FI-AR, Payments und Bankabstimmung für die übernommenen Caser-Gesellschaften in Spanien (Dec 2020 – Mar 2022), einschließlich der vollständigen spanischen Lokalisierung.
  • Integration mit FSCD: Neugestaltung der Integration eingehender Bankauszugszahlungen in FSCD von einer kundenspezifischen auf eine SAP-Standardlösung, wodurch die Straight-Through-Processing-Quoten deutlich erhöht wurden.
  • Payments: Ablösung veralteter kundenspezifischer Zahlungsbäume; Implementierung von SAP-Standard-CGI-Zahlungsbäumen und Durchführung der Migration von ISO 20022 v2009 auf v2019.
  • Implementierung eines Konzepts mit 1 Sachkonto pro Hausbank (HBKID) und mehreren Bank Account IDs (HKTID), wodurch die Gesamtzahl der Bank-Sachkonten um mehr als 90% reduziert wurde.
  • Spanische Lokalisierung: Konfiguration und Einführung von Mod 180, 190, 347, 349 und SII Reporting für das spanische Festland und die Kanarischen Inseln mit SAP eDocument (DRC) und SAP BTP Webservice; Verarbeitung von 2 million Rechnungen jährlich sowie vollständig abgestimmte Cashflow-Rechnungen nach der spanischen direkten und indirekten Methode (Versicherung & Nicht-Versicherung).
  • Migration: Einsatz von SAP AIF zur Migration von Debitoren-/Kreditorenstammdaten, offenen Posten, SEPA-Mandaten und vollständigen Hauptbuchbelegen für die Zusammenführung mehrerer Buchungskreise (hunderttausende Datensätze); Nutzung von Power BI/Power Query zur Datentransformation.
  • Bankabstimmung: Erreichen einer automatischen Bankabstimmung von über 60% in MU ES, CH und DE unter Verwendung der Formate CSB43, MT940 und CAMT.053/054, einschließlich kundenspezifischer Verbesserungen (Zuordnung von Kunden/Lieferanten anhand der Steuernummer, Fuzzy-Suche), sowie gemeinsame Implementierung des Bankauszugs-Interface-Cockpits in SAP AIF. Integration von MX Camt aus Swift Finplus und Umstellung von ISO20022 v2009 auf v2019.
  • Mitarbeit an der S/4HANA-Konvergenz und Erstellung von Konzepten für die Transformation von SAP Cash Management & Treasury sowie eInvoicing/eReporting.
  • Aktuell Leitung des Designs für die Business-Partner-Migration mit SAP DRF und SAP AIF im Helvetia Baloise Integration Project sowie der Harmonisierung aller BP-Schnittstellen.
  • Aktuell Leitung des Requirements Engineering für eInvoicing & eReporting für Italien, Frankreich und Spanien sowie Modellierung von Flows in SAP Signavio.
Verifizierter Experte

Mike B.

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User-Experience-Designer / Design-Thinking-Coach

Bottighofen
Mike B.

Letzte Position:

Freiberuflicher UX-Researcher, Designer bei Bodensee Schiffsbetriebe; Labhard-Medien

  • UX-Research, UX-Konzept und UX-Design für ein KI-Dialogsystem mit Events, Locations, ÖV-Fahrplan- und Sonderfahrtenauskunft. Beobachtungen, Remote-Benutzertests, Sitzungsaufzeichnungen, Analytics-Auswertungen, RapidUser-Tests usw., Prototyping usw., Figma/Figma Make, Claude Design, OpenAI Codex (Design)
Verifizierter Experte

Patrick B.

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Senior Software Engineer

Zürich
Patrick B.

Letzte Position:

Senior Software Engineer bei On AG

  • Seit August 2025 arbeite ich im Conversational-AI-Team. Wir entwickeln eine interne Plattform für die Zukunft des Conversational E-Commerce und ermöglichen es anderen Teams, die Agenten in ihre Nutzererlebnisse zu integrieren. Mein Schwerpunkt liegt auf der Architektur dieses Projekts, insbesondere auf der Überwachung und Live-Evaluierung der Agenten.
  • Ich spielte eine entscheidende Rolle bei geschäftskritischen Aufgaben, darunter Upgrades von Adyen-Kunden, Multi-Account-Konfigurationen für App-Releases, Unterstützung bei Domain-Migrationen und die Umsetzung eines wichtigen BFCM-Hotfixes zur Behebung einer 10-minütigen Aktualisierungsabfrage (im Checkout-Workflow), die Verkäufe blockierte.
  • Ich war über ein Jahr lang ein wichtiges Mitglied des On-Call-Rotationsdienstes, leitete >15 Vorfälle, trug zur Systemstabilität bei und verbesserte das Distributed Tracing durch die Integration von New Relic. Dadurch vertiefte ich mein Verständnis des Gesamtsystems und die operative Exzellenz.
  • Im Rahmen der Conversion Rate Taskforce konzipierte und lieferte ich innerhalb von zwei Wochen ein MVP für einen "Low Stock in Key Variants"-Index (LSKV). Mithilfe statistischer Analysen von Größenkurven wurden OOS-Produkte identifiziert; die Initiative führte nach der Übergabe zu einer Verbesserung der CVR um (0.9%).
  • Ich leitete wichtige Initiativen für Performance und Stabilität, darunter ein Ruby-Upgrade (YJIT, Jmalloc), das die durchschnittlichen Antwortzeiten von 220ms auf <100ms reduzierte, und startete ein "Order Table Cleanup"-Projekt zur Verwaltung von mehr als 10M+ Bestelldatensätzen, um die SOX-Konformität und die Gesundheit der Datenbank sicherzustellen.
  • Ich entwarf und lieferte eine skalierbare CloudFlare-Worker-Lösung für die kritische Apple-Pay-Domainvalidierung. Damit reduzierte ich betriebliche Risiken und etablierte einen automatisierten Best-Practice-Workflow, der anschließend von mehreren Teams genutzt wurde und teamübergreifende Wirkung zeigte.
  • Ich trieb die Weiterentwicklung des zentralen E-Commerce-Backends durch kontinuierliche, wirkungsvolle Beiträge voran (130+ gemergte PRs), von der Umsetzung kritischer Funktionen über komplexe Systemoptimierungen bis hin zur Verbesserung der Plattformstabilität.
Verifizierter Experte

Banashankari N.

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Senior IT-Projekt- und Programmmanager

Zürich
Banashankari N.

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.
Verifizierter Experte

Mohamad K.

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Senior-Backend-Entwickler

Zürich
Mohamad K.

Letzte Position:

Senior-Backend-Entwickler bei Standing on Giants

  • Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
  • Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
  • Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
  • Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
  • Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
  • Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
  • Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
  • Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
  • Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
  • Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
  • Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.
Verifizierter Experte

Gwang Jin K.

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Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme

Zürich
Gwang Jin K.

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
Verifizierter Experte

Andreas I.

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Geschäftsentwicklung

Unterägeri
Andreas I.

Letzte Position:

Geschäftsentwicklung bei SoftQuadrat GmbH

  • Analyse der aktuellen Situation und Neupositionierung der Marke
  • Aufbau von Recruiting, Vertrieb und Kundenbetreuung
  • Planung von Messeauftritten
  • Etablierung eines Sales-Prozesses
  • Einführung eines CRM-Tools (Pipedrive)
  • Aufbau einer Tochterfirma in der Schweiz
  • Umsetzung aller Aspekte im Personalverleih
Verifizierter Experte

Niamh M.

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Performance-Marketing-Consultant

Zürich
Niamh M.

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
Verifizierter Experte

Stefan B.

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Mitgründer

Kilchberg
Stefan B.

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.
Verifizierter Experte

Patrick R.

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DevOps-Ingenieur

Reichenburg
Patrick R.

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
Verifizierter Experte

Ursula M.

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Business-Mentor

Zürich
Ursula M.

Letzte Position:

Business-Mentor bei RoleModel Rebels

  • Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Verifizierter Experte

Fabian K.

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KI-Transformationsarchitekt

Winterthur
Fabian K.

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
Verifizierter Experte

Matthias I.

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Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)

Zürich
Matthias I.

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.
Verifizierter Experte

Andrew L.

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Service-Manager – Test

Kloten
Andrew L.

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.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

23 Jahre

Machine Learning Experten in der Schweiz verfügen im Durchschnitt über 23 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,4 Jahre

Machine Learning Experten in der Schweiz bleiben im Durchschnitt 2,4 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

11

Machine Learning Experten in der Schweiz haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 11 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Machine Learning Experten in der Schweiz haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung

Machine Learning Experten in der Schweiz sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Bildung am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Machine Learning Experten in der Schweiz erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

95%

95% der Machine Learning Experten in der Schweiz haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

71%

71% der Machine Learning Experten in der Schweiz haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

14%

14% der Machine Learning Experten in der Schweiz haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

4

Machine Learning Experten in der Schweiz besitzen im Durchschnitt 4 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Machine Learning Experten in der Schweiz sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

100% der Machine Learning Experten in der Schweiz sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
5 % der Machine Learning Experten in der Schweiz verlangen weniger als 400 € pro Tag.
14 % der Machine Learning Experten in der Schweiz verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
52 % der Machine Learning Experten in der Schweiz verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
29 % der Machine Learning Experten in der Schweiz verlangen 1200 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.

Durchschnittssätze von Experten in der Schweiz, die Machine Learning einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 923 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 880 €

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 9 Okt 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) (87%)
  • Bank- und Finanzwesen (78%)
  • Bildung (52%)
  • Professionelle Dienstleistungen (48%)
  • Versicherung (35%)
  • Fertigung (35%)
  • Medien, Unterhaltung und Druck (35%)
  • Telekommunikation (35%)

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 Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen oder generierte Inhalte zu erstellen. Es unterstützt Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Suche, Personalisierung, Bildanalyse und sprachbasierte Produkte. Anders als festgelegte Regelsysteme können sich Modelle verbessern, sobald relevante Daten und Feedback verfügbar sind.

Modelle und Methoden

Fachleute wählen Methoden auf Grundlage der Daten, des gewünschten Ergebnisses und der betrieblichen Rahmenbedingungen aus. Zu den gängigen Ansätzen gehören überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Reinforcement Learning, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung. Gute Arbeit beginnt mit einer klaren Problemdefinition, einem verlässlichen Ziel und einer Bewertungsmethode, die der tatsächlichen geschäftlichen Nutzung entspricht.

Tools und Ökosystem

Das Ökosystem umfasst Python, SQL, Notebooks und Frameworks für die Datenverarbeitung sowie Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow und XGBoost. Spezialisten arbeiten außerdem mit Feature Stores, Experiment-Tracking, Modellregistern, Vektordatenbanken und Cloud-Diensten. Die Bereitstellung in der Produktion kann Docker, Kubernetes, APIs, Batch-Pipelines und Überwachungssysteme umfassen.

Wo Unternehmen es einsetzen

  • Nachfrage, Umsatz, Kapazität oder Wartungsbedarf prognostizieren
  • Produkte, Suchergebnisse und personalisierte Empfehlungen priorisieren
  • Betrug, Fehler, ungewöhnliche Aktivitäten oder betriebliche Risiken erkennen
  • Bedeutung aus Texten, Bildern, Audiodateien und Dokumenten extrahieren
  • Assistenten, Klassifizierungsprozesse und generative Anwendungen unterstützen

Schweizer Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Versicherungen, Fertigung, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik nutzen diese Möglichkeiten, um Entscheidungen zu verbessern und datenintensive Prozesse zu automatisieren. Lokale Teams benötigen möglicherweise Fachleute, die remote oder vor Ort zusammenarbeiten und klar mit geschäftlichen und technischen Stakeholdern kommunizieren können.

Wann freiberufliche Expertise hilft

Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn sie eine Machbarkeitsbewertung für ein Modell, einen fokussierten Prototyp oder ein produktives System benötigen, ohne ihr festes Team zu vergrößern. Typische Ergebnisse sind Datenaufbereitung, Feature-Pipelines, trainierte Modelle, Evaluierungsberichte, Bereitstellungsservices und Monitoring. In der Schweiz kann externe Expertise außerdem dabei helfen, verteilte Teams in deutsch-, französisch- und italienischsprachigen Geschäftsumfeldern zu verbinden.

Was starke Fachleute liefern

  • Sie schaffen vertrauenswürdige Datenquellen, Labels und Validierungsregeln
  • Sie vergleichen eine sinnvolle Baseline mit komplexeren Ansätzen
  • Sie messen Präzision, Recall, Kalibrierung, Drift und geschäftliche Auswirkungen
  • Sie erklären Modellgrenzen, Kosten, Risiken und Wartungsbedarf
  • Sie entwickeln reproduzierbare Pipelines, die andere betreiben können

Die besten Machine Learning Spezialisten verbinden statistisches Urteilsvermögen mit hoher Softwarequalität. Sie berücksichtigen Datenschutz, Verzerrungen, Sicherheit, Erklärbarkeit und sich verändernde Daten bereits vor dem Start, dokumentieren anschließend Annahmen und schaffen einen praktikablen Weg vom Experiment zu einem zuverlässigen Service.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Die wichtigsten Details zu Machine Learning, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.

Machine Learning wird für Systeme eingesetzt, die Ergebnisse vorhersagen, Muster erkennen oder Entscheidungen auf Grundlage von Daten personalisieren. Häufige Anwendungen sind Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Prognosen, Computer Vision, Dokumentenverarbeitung und intelligente Suche.

Machine Learning lernt Zusammenhänge aus Beispielen, während regelbasierte Software einer Logik folgt, die direkt von Spezialisten festgelegt wurde. Es ist nützlich, wenn Muster komplex sind oder sich im Laufe der Zeit verändern. Regeln lassen sich jedoch möglicherweise leichter prüfen, wenn der Entscheidungsprozess einfach und stabil ist.

Ein guter Machine Learning Spezialist verbindet in der Regel Statistik, Python, SQL und Data Engineering mit Fähigkeiten in der Softwarebereitstellung. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, APIs, MLOps, Experiment-Tracking und verantwortungsvollem Umgang mit Daten ist wertvoll, wenn Modelle zuverlässig in der Produktion laufen müssen.

Das passende Niveau hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab, nicht nur vom Modelltyp. Ein fokussierter Proof of Concept benötigt fundierte Datenanalyse und Evaluierung, während ein produktiver Service Erfahrung mit Bereitstellung, Monitoring, Sicherheit, Dokumentation und laufender Modellwartung erfordert.

Machine Learning eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Daten, Code und Experimente über sichere Entwicklungsumgebungen geteilt werden können. Workshops vor Ort können dennoch bei der Erfassung des Fachbereichs, dem Datenzugriff und der Abstimmung mit Stakeholdern helfen, insbesondere wenn Teams über Schweizer Sprachregionen hinweg arbeiten.

Prüfen Sie, ob die Machine Learning Lösung geeignete Daten, eine glaubwürdige Baseline und Bewertungsmaßstäbe verwendet, die mit der geschäftlichen Entscheidung verknüpft sind. Überprüfen Sie außerdem Reproduzierbarkeit, Fehleranalyse, Erklärbarkeit, Betriebskosten, Monitoring und das Verhalten des Systems bei veränderten Daten.

Deep Learning kann bei unstrukturierten Eingaben wie Bildern, Sprache und großen Textmengen wirksam sein, insbesondere wenn ausreichend Trainingsdaten und Rechenressourcen verfügbar sind. Klassisches Machine Learning ist für strukturierte Geschäftsdaten, kleinere Datensätze und Situationen, in denen Transparenz wichtig ist, oft praktischer.

Vor Beginn sollte ein Machine Learning Spezialist das Geschäftsziel, die verfügbaren Daten, Zuständigkeiten, Datenschutzvorgaben, Erfolgskriterien und erwarteten Nutzer klären. Außerdem sollte festgelegt werden, wer das Modell betreibt, wie Vorhersagen in bestehende Arbeitsabläufe einfließen und was passiert, wenn die Konfidenz niedrig ist oder sich die Daten verändern.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 115 €, was einem Tagessatz von etwa 923 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.

Freelancer in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Französisch (57%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bank- und Finanzwesen (78%) und Bildung (52%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (74%) und Projektmanagement (52%).

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

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