Machine Learning Experten in Zürich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Prognosemodelle, Empfehlungssysteme und Forecasting-Pipelines bauen und sie dann für echte Daten und echte Nutzer feinjustieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Zürich 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.
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.
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.
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
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
Lars Niedermeier
Letzte Position:
Koordinator eines wissenschaftlichen OpenSource-Projekts
- Koordination eines wissenschaftlichen OpenSource-Projekts
- Administration der Veröffentlichung in den IEEE Proceedings
- Präsentation auf dem international bedeutendsten Kongress für Neuronale Netze (WCCI IJCNN 2022)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Machine Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
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 Zürich 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 Zürich, 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 abdeckt
Machine Learning verwandelt Daten in Vorhersagen, Rankings und Entscheidungen. Es wird für Betrugsprüfungen, Nachfrageprognosen, Suchrelevanz und Kundenbewertungen eingesetzt. Starke Experten wissen, wann man klassisches ML, Deep Learning oder einfachere Regeln verwenden sollte.
Typische Aufgaben
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Modelltraining, Validierung und Tuning
- Deployment für Batch- oder Echtzeitnutzung
- Drift, Latenz und Qualität überwachen
- Retraining-Pipelines und Experiment-Tracking
Tools und Stack
Die Arbeit umfasst oft Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost und Notebooks. Experten arbeiten außerdem mit SQL, Spark, Cloud-Services und Tools für Model-Tracking. Der richtige Stack hängt von der Datenmenge, den Anforderungen an die Latenz und davon ab, wie das Modell später gepflegt wird.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen brauchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn ein internes Team Daten hat, aber keinen produktionsreifen Weg für ein Modell. Oft bedeutet das einen Pilotversuch, der stabil werden muss, oder ein bestehendes Modell, das bessere Genauigkeit, Erklärbarkeit oder Monitoring braucht. In Zürich ist das besonders in Finance, Insurance, Health und industrieller Software häufig.
Was starke Spezialisten tun
Gute Profis trainieren nicht einfach nur ein Modell. Sie definieren das Ziel, prüfen Data Leakage, wählen passende Metriken aus und erklären Abwägungen klar. Außerdem schreiben sie Code, der von anderen Spezialisten geprüft, getestet und gepflegt werden kann.
Team-Fit
Machine-Learning-Projekte bringen oft Produkt-, Daten- und Software-Spezialisten zusammen. Remote-Arbeit ist bei Modellentwicklung und Review üblich, während Vor-Ort-Termine helfen, wenn Datenzugriff, Input von Stakeholdern oder Compliance-Fragen schnelle Entscheidungen brauchen. Klare Kommunikation ist dabei genauso wichtig wie technisches Können.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Machine Learning am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Machine Learning wird genutzt, um Ergebnisse vorherzusagen, Datensätze zu klassifizieren, Ergebnisse zu ranken und Entscheidungen auf Basis von Daten zu automatisieren. Typische Beispiele sind Betrugserkennung, Churn-Prognosen, Empfehlungssysteme und Nachfrageprognosen. Es ist besonders nützlich, wenn sich Regeln nur schwer per Hand formulieren lassen, aber frühere Daten Muster enthalten.
Machine Learning ist das breitere Feld. Es umfasst Methoden wie lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting, während Deep Learning ein Teilbereich ist, der neuronale Netze verwendet. Viele Geschäftsprobleme lassen sich mit einfacheren Modellen besser lösen, weil sie schneller trainieren und leichter zu erklären sind.
Ein starker Machine Learning-Spezialist braucht eine klare Problemstellung, Zugriff auf relevante Daten und eine Möglichkeit, den Erfolg zu messen. Es hilft außerdem zu wissen, wo das Modell laufen soll, zum Beispiel in einem Dashboard, einer API oder einem Batch-Job. Je besser das Briefing, desto schneller kommt der Spezialist von der Analyse zu einem nutzbaren Ergebnis.
Ein starkes Machine Learning-Profil umfasst meist Python, SQL, Statistik und solide Fähigkeiten in der Datenaufbereitung. Für produktive Arbeit sind auch Cloud-Services, Container-Tools, Versionskontrolle und grundlegende Software-Engineering-Praktiken wichtig. Fachwissen ist ebenfalls wertvoll, weil es hilft, nützliche Signale von Rauschen zu trennen.
Ein einfacher Proof of Concept braucht vielleicht nur einen erfahrenen Machine Learning-Spezialisten. Ein produktives System mit Monitoring, Retraining und Integration in bestehende Software braucht meist breitere Erfahrung mit Datenqualität, Deployment und Testing. Die wichtigste Frage ist nicht der Titel, sondern ob die Person ähnliche Arbeit schon einmal erfolgreich ausgeliefert hat.
Ja. Machine Learning-Arbeit ist oft remote möglich, weil Datenaufbereitung, Modellierung und Review mit gemeinsamem Zugriff und klarer Dokumentation gut funktionieren. In Zürich können Vor-Ort-Termine trotzdem nützlich sein, etwa bei sensiblen Daten, Workshops mit Stakeholdern oder zur Abstimmung mit nahegelegenen Business-Teams.
Achten Sie auf einen Machine Learning-Spezialisten, der erklären kann, warum die Modellauswahl zum Problem passt, und nicht nur ein Notebook zeigt. Gute Zeichen sind sorgfältige Validierung, Aufmerksamkeit für Leakage, klare Metriken und ein Plan für das Monitoring nach dem Go-live. Fragen Sie, wie die Person mit unordentlichen Daten, wechselnden Eingaben und fehlgeschlagenen Experimenten umgegangen ist.
Die wichtigsten Alternativen zu Machine Learning sind Geschäftsregeln, klassische Statistik und einfachere Automatisierung. Diese Optionen können besser sein, wenn die Entscheidungslogik fest ist, die Daten begrenzt sind oder das Ergebnis leicht prüfbar sein muss. Ein guter Spezialist sagt Ihnen auch, wenn ML nicht die richtige Antwort ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 124 €, was einem Tagessatz von etwa 993 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (55%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (82%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Bildung (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (73%) und Projektmanagement (55%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine Learning eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
