Machine Learning Experten in Wien
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Prognosemodelle trainieren, Datenpipelines produktionsreif machen und Computer Vision oder Natural Language Processing einsetzen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Machine-Learning-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- 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
- Datenschutzorientierte Architekturen und Zero-Knowledge-Verschlüsselung, cloud-nativ auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bankkontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), vollständige 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)
Marc-Anthony T.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Dawnguard.AI
- Dawnguard innerhalb von zwei Monaten vom ersten Produktkonzept zu einem veröffentlichten MVP entwickelt, die Backend-Plattform aufgebaut und die Scan-Zeiten von Cloud-Umgebungen über 70 Konten hinweg von ungefähr 40 Minuten auf unter zwei Minuten reduziert.
- Die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS entworfen und entwickelt, damit das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren und die KI Architekturmuster bewerten konnte.
- Verteilte APIs und dynamische Cosmos-DB-Schemas entwickelt, um sich schnell ändernde Produktanforderungen und variable Strukturen von Cloud-Umgebungen zu unterstützen.
- Die Architektur-Generierungs-Engine entwickelt, um Kunden mit 100+ Cloud-Konten zu unterstützen und vollständige Architekturen mit ungefähr 25,000 Ressourcen dynamisch zu generieren.
- Eigene Tools zur Datengenerierung entwickelt, mit denen die KI- und Frontend-Teams groß angelegte Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
- Backend-Funktionen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen KI, Frontend und Business von der technischen Konzeption bis zur Implementierung und zum Test vollständig umgesetzt.
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.
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
Atif Y.
Letzte Position:
Leiter Technologie bei Quadrobotics R&D and Software Development Inc.
- Integration modernster Software- und Hardware-Erweiterungen in vierbeinige Robotersysteme
- BARS Robotic Dog Platform: Integration von Computerplatinen, Datenverbindungen, LTE, störsicheren Datenverbindungen, RF-Datenverbindungen, Satcom-Datenverbindungen, GNSS-Integrationen, GNSS-RTK-Integration, Nutzlastintegrationen, RCWS (Integration einer ferngesteuerten Waffenstation für 5.56, 7.62), CBRN-Sensorintegrationen (chemisch)
- AYBARS Robotic Dog Platform: Integration von Computerplatinen, Datenverbindungen, LTE, störsicheren Datenverbindungen, RF-Datenverbindungen, Satcom-Datenverbindungen, GNSS-Integrationen, GNSS-RTK-Integration, Nutzlastintegrationen, RCWS (Integration einer ferngesteuerten Waffenbox für 9 mm), CBRN-Sensorintegrationen (chemisch)
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
Kevin L.
Letzte Position:
Data Consultant 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.
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.
Robert P.
Letzte Position:
Redaktionelle Leitung Falstaff International Online bei Falstaff Verlag
Thomas B.
Letzte Position:
Interim-Business-Owner bei Omterra (ehemals: Siemens Energy)
Globale PLM- & ERP-Einführung / Migration
Kontext:
Budget: 8-stellig | Projektgröße: >100 | D-A-USA-MX-BR u. a.
Mandat:
Beratung und Umsetzung: Analyse, Strukturierung und Dokumentation von Anforderungen, Änderungsanträgen und Verbesserungspotenzialen im Rahmen eines globalen PLM-Rollouts als Teil der konzernweiten ERP-/SAP-Migration; Behebung funktionaler Defizite, Aufbau des Change Managements; Abstimmung lokaler Anforderungen mit zentralen ERP-/PLM-Plattformen; Einführung neuer Prozesse und Governance zur Koordination der Produktionsstandorte mit der Zentrale
Leistung:
- Analyse, Konsolidierung und Bewertung von Anforderungen, operativen Problemstellungen und Änderungsanträgen aus den Unternehmensstandorten
- Strukturierung, Kategorisierung und Priorisierung von Themenfeldern, Erkennung von Mustern, Risiken und Handlungsbedarf
- Bewertung bestehender Service-, Support- und Schulungsstrukturen
- Handlungsempfehlungen für Betriebsmodelle
- Change- und Transformationsanalyse zur Erkennung von Akzeptanz-, Nutzungs- und Einführungsbarrieren bei harmonisierten Engineering-Prozessen
- Empfehlungen für Rollout, Befähigung, Anwenderakzeptanz und Kommunikation
- Erstellung von Statusberichten, Management-Zusammenfassungen, Risiko- und Maßnahmenübersichten
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 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 29 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) (77%)
- Bank- und Finanzwesen (54%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (54%)
- Bildung (38%)
- Fertigung (38%)
- Gesundheitswesen (31%)
- Transport und Logistik (31%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (31%)
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 oder Empfehlungen zu erstellen, ohne für jeden Fall feste Regeln zu benötigen. Unternehmen nutzen es für Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Suche, Personalisierung, Dokumentenverarbeitung und industrielle Qualitätskontrolle. Die Arbeit kann einen Prototyp, ein kundenorientiertes Produkt oder ein unternehmensweit eingesetztes Entscheidungssystem unterstützen.
Modelle und Methoden
Fachleute wählen Methoden auf Grundlage der Daten, des Risikos und des Geschäftsziels. Überwachtes Lernen umfasst Vorhersagen und Klassifizierungen, während unüberwachtes Lernen Gruppen oder Anomalien sichtbar macht. Deep Learning unterstützt Bild-, Audio- und Sprachaufgaben, und Reinforcement Learning eignet sich für Systeme, die sich durch Feedback verbessern. Gute Arbeit umfasst eine klare Bewertung, nachvollziehbare Ergebnisse und einen sinnvollen Umgang mit Unsicherheit.
Tools und Ökosystem
Der umgebende Stack umfasst häufig Python, SQL, pandas und scikit-learn sowie PyTorch oder TensorFlow für neuronale Netze. Experten nutzen möglicherweise Notebooks zur Erkundung, Git für die Zusammenarbeit und Cloud-Dienste für Training und Bereitstellung. MLOps-Praktiken verbinden Datenvalidierung, Experiment-Tracking, Modellregister, Bereitstellungs-APIs, Monitoring und erneutes Training zu einem wartbaren Workflow.
Wo Unternehmen es einsetzen
Machine Learning findet sich in vielen operativen und digitalen Produkten:
- Empfehlungs- und Personalisierungssysteme
- Computer Vision für Prüfung, Erkennung und Dokumentenextraktion
- Natural Language Processing, Suche und dialogorientierte Schnittstellen
- Prognosen, Anomalieerkennung und Risikobewertung
- Optimierung für Logistik, Preisgestaltung und Ressourcenplanung
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen oft einen Spezialisten hinzu, wenn interne Teams über wertvolle Daten verfügen, aber nicht die Kapazität haben, daraus einen zuverlässigen Service zu entwickeln. Ein Freelancer kann die Datenqualität bewerten, ein sinnvolles Ziel definieren, eine Basislösung erstellen und ein getestetes Modell liefern. In Wien kann die Zusammenarbeit aus der Ferne für verteilte Teams gut funktionieren, während Workshops vor Ort hilfreich sein können, wenn Fachwissen, sensible Daten oder die Kommunikation auf Deutsch wichtig sind.
Was gute Fachleute liefern
Gute Machine-Learning-Arbeit beginnt mit dem Problem und nicht mit dem Algorithmus. Erfahrene Fachleute verbinden die Wahl des Modells mit messbaren Geschäftsergebnissen, verhindern Datenlecks, dokumentieren Annahmen und testen die Leistung anhand realistischer Fälle. Sie verstehen außerdem Datenengineering, Softwarebereitstellung und verantwortungsvolle Nutzung, sodass das Ergebnis nach der Übergabe betrieben, überwacht und verbessert werden kann.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Machine Learning.
Machine Learning wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen abzuleiten. Häufige Anwendungen sind Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Dokumentenanalyse, visuelle Prüfung und Suche.
Machine Learning lernt Zusammenhänge aus Beispielen, während regelbasierte Software einer von Menschen direkt festgelegten Logik folgt. Lernende Systeme sind nützlich, wenn Muster komplex sind oder sich im Laufe der Zeit verändern, benötigen aber geeignete Daten, sorgfältige Tests und Monitoring.
Ein guter Machine-Learning-Spezialist verbindet in der Regel Statistik, Python und SQL mit Datenaufbereitung und Softwareentwicklung. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, APIs, MLOps, Experiment-Tracking und einem Bereich wie Natural Language Processing oder Computer Vision kann ebenfalls wichtig sein.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Risiko, der Datenkomplexität und dem Umfang des Produktiveinsatzes ab. Für einen Prototyp kann fokussierte Modellierungsexpertise ausreichen, während ein operativ eingesetztes System einen Fachmann erfordert, der Datenpipelines, Bereitstellung, Monitoring, Dokumentation und die Abstimmung mit Stakeholdern bewältigen kann.
Ja. Machine-Learning-Projekte eignen sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne über gemeinsame Repositories, Cloud-Umgebungen und strukturierte Review-Sitzungen. Arbeit vor Ort in Wien kann für Workshops, zugriffsbeschränkte Daten oder eine enge Abstimmung mit Produkt- und Fachteams dennoch wertvoll sein.
Fragen Sie, wie der Spezialist das Ziel definieren, eine Basislösung erstellen, die Daten aufteilen und Bewertungskennzahlen auswählen würde. Ein kompetenter Machine-Learning-Freelancer kann Zielkonflikte klar erklären, Datenlecks und Verzerrungen erkennen, das Monitoring im Produktivbetrieb beschreiben und zeigen, wie das Modell eine echte Entscheidung unterstützt.
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf Systeme konzentriert, die aus Daten lernen. Deep Learning ist eine auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basierende Teilmenge, während künstliche Intelligenz auch Ansätze umfasst, die nicht aus Beispielen lernen.
Vor Beginn der Arbeit sollte ein Machine-Learning-Fachmann die Geschäftsentscheidung, die verfügbaren Daten, Zuständigkeiten, Datenschutzvorgaben, Erfolgskriterien und die Bereitstellungsumgebung klären. Außerdem sollte vereinbart werden, wer die Ergebnisse validiert, wie Vorhersagen überwacht werden und was passiert, wenn sich Daten- oder Modellqualität verändert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 804 € 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 17 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) (77%), Bank- und Finanzwesen (54%), Medien und Unterhaltung und Druck (54%).
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
