Machine Learning Experten in Wien
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftrage Experten, die Vorhersagemodelle, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung und NLP-Workflows mit Python, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch entwickeln. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
Stefan Dangubic
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 Steger
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 Galvagni
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 Becker
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 Graiff
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 Götz-Mikus
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 Németh
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.
Kevin Lang
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.
Atif Yilmaz
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)
Robert Prazak
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
15 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
90%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Machine Learning ist eine Methode, um Systeme zu bauen, die Muster aus Daten lernen und sich bei einer Aufgabe verbessern, ohne feste Regeln für jeden Einzelfall. Teams nutzen es für Vorhersagen, Ranking, Klassifizierung, Prognosen sowie für das Verstehen von Sprache oder Bildern. Gute Arbeit beginnt mit klaren Daten, einem klaren Ziel und einer praktischen Messgröße für den Erfolg.
Typische Arbeiten
- Modelle für Kündigung, Nachfrage, Betrug oder Risiko entwickeln
- Logik für Empfehlungen und Such-Rankings erstellen
- Texte, Bilder, Tickets oder Dokumente klassifizieren
- Merkmale, Trainingsdaten und Auswertungssets vorbereiten
- Inferenz, Monitoring und erneutes Training unterstützen
Tools
Die meisten Projekte nutzen Python, NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch. In der Produktion arbeiten Experten außerdem mit SQL, MLflow, Docker, APIs und Cloud-Diensten wie AWS, Azure oder Google Cloud. Der richtige Stack hängt davon ab, ob das Ziel schnelles Prototyping, Batch-Scoring oder Live-Inferenz ist.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Unternehmen holen sich freiberufliche Machine-Learning-Spezialisten, wenn ein Produktteam schnell ein Modell braucht, ein vorhandenes Modell zu schwach ist oder interne Mitarbeiter mehr Tiefgang benötigen. In Wien passt das oft zu Firmen aus Finanzen, Mobilität, Logistik, Gesundheit und industrieller Software. Die Zusammenarbeit aus der Ferne funktioniert gut, solange der Datenzugriff, die Prüfschritte und der geschäftliche Kontext klar sind.
Starke Profile
Starke Fachleute tun mehr, als nur ein Modell zu trainieren. Sie hinterfragen die Daten, setzen Baselines, erklären Kompromisse und machen Ergebnisse in echten Systemen nutzbar. Sie schreiben saubere, nachvollziehbare Arbeit, wissen, wie man Data Leakage vermeidet, und können erklären, warum ein Ansatz für das Geschäftsziel besser ist als ein anderer.
Fokus bei der Lieferung
Eine gute Zusammenarbeit endet mit etwas, das ein Team ausführen, prüfen und pflegen kann. Das kann ein Notebook, ein trainiertes Modell, ein Scoring-Service, ein Auswertungsbericht oder eine komplette Pipeline sein. Für Teams in Wien kann zweisprachige Kommunikation hilfreich sein, aber der Kernbedarf ist derselbe: klare Ergebnisse, eine saubere Übergabe und messbares Verhalten.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Machine Learning.
Machine Learning wird genutzt, um Daten in Vorhersagen oder Entscheidungen zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Prognosen, Anomalieerkennung, Empfehlungen, das Sortieren von Dokumenten, Such-Rankings und das Verstehen von Sprache ein. Die besten Projekte beginnen mit einem klar abgegrenzten Geschäftsproblem, nicht mit einem vagen Wunsch nach „KI“.
Machine Learning lernt Muster aus Beispielen, während regelbasierte Automatisierung Anweisungen befolgt, die von Menschen geschrieben wurden. Das ist wichtig, wenn die Eingaben unübersichtlich, wechselhaft oder zu komplex für feste Regeln sind. Wenn die Logik stabil und leicht zu beschreiben ist, kann traditionelle Software die bessere Wahl sein.
Ein starker Machine Learning-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit Python, SQL, Datenbereinigung und Modelbewertung. Für produktive Arbeit sind außerdem Kenntnisse in APIs, Docker, Cloud-Diensten und Monitoring nützlich. Für Text- und Sprachaufgaben ist NLP-Wissen oft wichtig.
Machine Learning-Arbeit geht schneller, wenn Ziel, Eingabedaten und Erfolgsmaß bereits feststehen. Ein Freelancer kann helfen, das Problem zu schärfen, sollte aber nicht erraten müssen, welches Ergebnis wichtig ist. Schon ein grober Basisdatensatz und Beispiel-Fälle machen die erste Phase deutlich besser.
Machine Learning-Arbeit ist oft gut aus der Ferne machbar, weil vieles in Code, Notebooks und Review-Terminen passiert. In Wien kann Vor-Ort-Zeit trotzdem helfen, wenn sensible Daten, Workshops mit Stakeholdern oder Zugriffsgrenzen eine Rolle spielen. Viele Teams nutzen ein gemischtes Setup.
Der richtige Machine Learning-Stack hängt von der Aufgabe ab. scikit-learn ist für klassische Modellierung verbreitet, während TensorFlow und PyTorch oft für Deep Learning und individuellere Workflows eingesetzt werden. Ein guter Freelancer wählt Tools, die zum Problem passen, nicht umgekehrt.
Achte auf klares Denken, nicht nur auf Modellnamen. Ein starker Machine Learning-Profi kann Datenqualität, Baseline-Ergebnisse, Validierungsaufbau und Fehlerfälle in verständlicher Sprache erklären. Gute Zeichen sind nachvollziehbare Arbeit, ehrliche Kompromisse und ein praktischer Übergabeplan.
Machine Learning-Projekte umfassen oft unübersichtliche Daten, sich ändernde Anforderungen und die Notwendigkeit, klar mit Nicht-Spezialisten zu kommunizieren. Freelancer sollten damit rechnen, Annahmen zu dokumentieren, Ergebnisse sorgfältig zu validieren und die Übergabe an das Team zu unterstützen. Die besten Projekte sind die, bei denen der Geschäftskontext früh verfügbar ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 771 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (90%), Englisch (90%) und Französisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (60%), Bank- und Finanzwesen (50%), Medien und Unterhaltung und Druck (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Business Intelligence (70%) und Projektmanagement (70%).
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
