Machine Learning Experten in Wien
für intelligentere Produkte – in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle, Empfehlungssysteme und Computer-Vision-Lösungen mit Python, scikit-learn, PyTorch und TensorFlow entwickeln. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Machine-Learning-Projekt zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Marc-Anthony T.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Dawnguard.AI
- Gründungsmitglied des Backend-TypeScript-Teams und verantwortlich dafür, das ursprüngliche Produktkonzept in eine vollständig funktionsfähige Plattform zu überführen.
- Konzipierte die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS, wodurch das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren konnte und die KI befähigt wurde, Architekturmuster zu bewerten.
- Entwickelte und skalierte verteilte APIs und dynamische CosmosDB-Schemas und stellte sicher, dass sich Datenbank- und Backend-Architektur nahtlos an sich schnell ändernde Produktanforderungen anpassen konnten.
- Beschleunigte funktionsübergreifende Tests durch die Entwicklung individueller Tools zur Datengenerierung, mit denen die KI- und Frontend-Teams umfangreiche, künstliche Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
- Verantwortete die Bereitstellung von Funktionen von Anfang bis Ende, indem ich eng mit den Teams für KI und Frontend sowie mit Geschäftsbeteiligten zusammenarbeitete, um die technische Umsetzung an der strategischen Vision der Dawnguard-Plattform auszurichten.
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Thomas B.
Letzte Position:
Agile Coach, Scrum-Master bei ÖBB (Infra)
- Herausforderung: mangelhafte Projektergebnisse und Teamleistung, sehr schlechtes Arbeitsklima
- Lösung: Einführung agiler Planungsprozesse, Vermittlung agiler Prinzipien innerhalb des SAFe-Frameworks
- Innovation: konsequente Einhaltung agiler Methoden; Einführung von Anforderungsmanagement und User-Story-Erstellung
- Führung: Schnittstelle zu Vorstand, Programmleitungen Opel Europa, GM USA und internationalen Märkten
- Ergebnis: produktivstes Team im ART; Steigerung der Planungsgenauigkeit auf über 85 %
- Teamgröße: 10
Lorenz G.
Letzte Position:
Business Analyst bei Wirtschaftsagentur Wien
- Durchführung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung eines hausinternen DWH als zentrale Datenbasis
- Durchführung von Workshops zur IST-Analyse (Prozesse, Reports, KPIs) gemeinsam mit den Auftraggebern
- Erhebung und Detaillierung der fachlichen Anforderungen inkl. Zielbild für ein hausinternes DWH
- Abstimmung und Klärung von Datenanlieferungen und Schnittstellen in Terminen mit Stakeholdern und Datenlieferanten
- Entwicklung erster Datenmodelle als Grundlage für Datenqualität und spätere Implementierung
- Ausarbeitung von Lösungsvarianten inkl. Architektur- und Betriebsoptionen sowie Entscheidungsgrundlage
- Erstellung des Business Case inkl. Aufwandsschätzungen, Kosten-/Nutzenbetrachtung und Entscheidungsvorlage
Maximilian G.
Letzte Position:
Solo-Entwickler / Gründer bei InvAPI
- Datenschutzorientierte, zustandslose E-Rechnungs-API mit KI-gestützter Extraktion, bidirektionaler Formatkonvertierung (UBL/CII/ZUGFeRD), Stapelverarbeitung und Validierung für die E-Rechnungs-Konformität in Deutschland und Österreich
- Technologien: Nuxt 4, Vue 3, Nitro, TypeScript, Cloudflare (D1, R2), Stripe, OAuth, KI/LLM-Integration
Dániel N.
Letzte Position:
Postdoktorand - Theoretische und Computergestützte Physik bei Radboud University
- Entwicklung und Wartung von C- und C++-Simulations-Engines mit Python-Analyse für Studien zu 4D-Zufallsgeometrien auf gemeinsamen HPC-Systemen.
- Entwicklung modularer Python-Pipelines mit klaren Schnittstellen und Caching für große Datensätze zur Steigerung des Analyse-Durchsatzes und zur Wiederverwendung.
- Automatisierung von SLURM- und PBS-Batch-Workflows für Einreichung, Überwachung, Umgebungserfassung und Artefakt-Paketierung zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
- Umstrukturierung von Dienstprogrammen in getestete, dokumentierte Pakete zur Reduzierung des Wartungsaufwands und Förderung der Zusammenarbeit.
- Betreuung von Bachelorstudierenden und Organisation von Seminaren.
- Veröffentlichung mehrerer begutachteter Fachartikel.
Atif Y.
Letzte Position:
Leiter Technologie bei Quadrobotics R&D and Software Development Inc.
- Integrierte fortschrittliche Software- und Hardwareverbesserungen in quadrupedalen Robotersystemen
- BARS Robotic Dog Platform: Computer-Board-Integrationen, Datenlink-Integrationen, LTE-, Anti-Jamming-Datenlink-, RF-Datenlink-, Satcom-Datenlink-Integrationen, GNSS-Integrationen, GNSS-RTK-Integration, Nutzlast-Integrationen, Fernbediente Waffenstation (5,56- und 7,62-mm)-Integration, CBRN-Sensorintegration (chemisch)
- AYBARS Robotic Dog Platform: Computer-Board-Integrationen, Datenlink-Integrationen, LTE-, Anti-Jamming-Datenlink-, RF-Datenlink-, Satcom-Datenlink-Integrationen, GNSS-Integrationen, GNSS-RTK-Integration, Nutzlast-Integrationen, Fernbediente Waffenstation (9-mm)-Integration, CBRN-Sensorintegration (chemisch)
Kevin L.
Letzte Position:
Datenberater bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Robert P.
Letzte Position:
Redaktionelle Leitung Falstaff International Online bei Falstaff Verlag
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
90%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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) (69%)
- Bank- und Finanzwesen (54%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (46%)
- Bildung (38%)
- Fertigung (38%)
- Transport und Logistik (31%)
- Automotive (23%)
- Energie (23%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Machine Learning leistet
Machine Learning, oft als ML abgekürzt, ermöglicht es Software, Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen, Klassifizierungen oder Empfehlungen zu erstellen. Es unterstützt Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Suche, Personalisierung, Dokumentenverarbeitung und intelligente Automatisierung. Der richtige Ansatz hängt von den Daten, dem Entscheidungsprozess und dem Geschäftsergebnis ab.
Modelle und Projektarbeit
Professionals machen aus einer Geschäftsfrage eine messbare Modellierungsaufgabe. Sie bereiten Datensätze vor, wählen Merkmale aus, trainieren Modelle und validieren die Ergebnisse unter realistischen Bedingungen. Typische Ergebnisse sind:
- Prädiktive Modelle für Nachfrage, Risiken oder Kundenverhalten
- Empfehlungs- und Rankingsysteme
- Textklassifizierung, -extraktion und Sprachprozesse
- Analyse von Bild-, Video- und Sensordaten
Ökosystem und Tools
Die meisten ML-Projekte nutzen Python zusammen mit pandas, NumPy und scikit-learn. Deep-Learning-Projekte setzen häufig auf PyTorch oder TensorFlow, während Notebooks die Exploration unterstützen und Tools zur Verfolgung von Experimenten beim Vergleich von Durchläufen helfen. Gute Spezialisten verstehen außerdem APIs, Datenbanken, Container, Cloud-Services und MLOps-Praktiken für eine zuverlässige Bereitstellung.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Expertise ins Haus, wenn interne Teams über wertvolle Daten, aber nicht über ausreichende Modellierungskapazitäten verfügen oder wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen Service werden muss. Organisationen in Wien aus den Bereichen Finanzen, Fertigung, Mobilität, Einzelhandel und öffentliche Dienstleistungen benötigen möglicherweise Unterstützung bei der Analyse, der Modellentwicklung und der Einführung in die Produktion. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Kommunikation klar organisiert sind.
Produktion und verantwortungsvolle Nutzung
Ein Modell ist nur dann nützlich, wenn es nach der Veröffentlichung zuverlässig funktioniert. Erfahrene Professionals erstellen reproduzierbare Pipelines, überwachen Veränderungen in den Daten, testen die Datenqualität und definieren Prozesse für das erneute Training. Sie berücksichtigen außerdem Erklärbarkeit, Datenschutz, Verzerrungen und Zugriffskontrollen – besonders dann, wenn Vorhersagen Kunden, Mitarbeitende oder regulierte Entscheidungen betreffen.
Was gute Professionals mitbringen
Achten Sie auf Spezialisten, die Modellierungsentscheidungen mit kommerziellen und operativen Zielen verbinden. Sie können Annahmen in verständlicher Sprache erklären, schwache Daten hinterfragen und ein komplexes Modell mit einer einfacheren Ausgangsbasis vergleichen. Aussagekräftige Nachweise sind klare Bewertungsmethoden, dokumentierte Experimente und eine erfolgreiche Übergabe an die für Software, Daten und Betrieb verantwortlichen Teams.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Machine Learning.
Machine Learning wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und Entscheidungen oder automatisierte Aktionen zu unterstützen. Häufige Anwendungen sind Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungen, Bilderkennung, Textverarbeitung und vorausschauende Wartung.
Machine Learning lernt Verhalten aus Beispielen, anstatt sich ausschließlich auf von einem Professional geschriebene Regeln zu stützen. Es ist nützlich, wenn sich Muster nur schwer manuell festlegen lassen, erfordert aber geeignete Daten, eine sorgfältige Bewertung und laufende Überwachung.
Ein guter Machine Learning Professional vergleicht alle drei Optionen anhand der Daten, Risiken und Wartungsanforderungen. Regeln können bei stabilen Prozessen klarer sein, während Deep Learning besser für komplexe Bild-, Audio- oder Sprachaufgaben mit ausreichend relevanten Daten geeignet ist.
Ein kompetenter Machine Learning Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit Python, SQL, Statistik und Datenaufbereitung. Erfahrung mit APIs, Cloud-Infrastruktur, Containern, MLOps, Datenschutz und Softwaretests ist wertvoll, wenn ein Modell in der Produktion laufen soll.
Die passende Machine Learning Erfahrung hängt vom Umfang und Risiko des Projekts ab. Ein fokussierter Prototyp benötigt möglicherweise Modellierungs- und Datenkenntnisse, während ein kundenorientiertes System zusätzlich Bereitstellung, Überwachung, Dokumentation und Zusammenarbeit mit Produkt- und Softwareteams erfordert.
Ja, Machine Learning-Projekte können häufig remote umgesetzt werden, wenn sicherer Datenzugriff, geeignete Umgebungen und Dokumentation vorhanden sind. Vor-Ort-Termine in Wien können bei der Analyse, der Abstimmung mit Stakeholdern oder bei eingeschränktem Datenzugriff hilfreich sein. Englisch ist üblich, Deutsch kann für die lokale Kommunikation wichtig sein.
Bitten Sie einen Machine Learning Professional, die Ausgangsbasis, das Validierungsdesign, die Fehleranalyse und die Grenzen eines vorgeschlagenen Modells zu erklären. Zur Qualität gehören außerdem reproduzierbare Experimente, eine robuste Datenverarbeitung, verständliche Berichte und ein klarer Plan zur Überwachung der Leistung nach der Veröffentlichung.
Klären Sie vor Beginn der Machine Learning-Arbeit die Geschäftsentscheidung, das gewünschte Ergebnis, die verfügbaren Daten, Zugriffsbeschränkungen und Erfolgskriterien. Legen Sie außerdem fest, wer für die Bereitstellung verantwortlich ist, wie Vorhersagen überprüft werden und ob das Projekt Unterstützung für regulierte oder sensible Anwendungsfälle erfordert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 823 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (92%), Englisch (92%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Bank- und Finanzwesen (54%), Medien und Unterhaltung und Druck (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Business Intelligence (69%) und Produktentwicklung (69%).
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.
Länder:
Wien 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
