Machine-Learning-Experten in Zürich
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die prädiktive Modelle, produktionsreife ML-Pipelines sowie Lösungen für Computer Vision und natürliche Sprache entwickeln. FRATCH bringt Sie präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen und Ihrem Projektkontext passen.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Machine-Learning-Experten eingesetzt haben
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
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.
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.
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
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.
Ursula M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
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
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.
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.
Alejandro A.
Letzte Position:
KI-Forscher & Ingenieur bei Tufa Labs
- Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
- Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
- Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
- Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.
Ala L.
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 E.
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 N.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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-Experten 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 Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (85%)
- Informationstechnologie (IT) (85%)
- Bildung (62%)
- Professionelle Dienstleistungen (46%)
- Telekommunikation (38%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (31%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (31%)
- Gesundheitswesen (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 ermöglicht es Software, Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen, Klassifizierungen oder Empfehlungen zu erstellen, ohne dass für jeden Fall explizite Regeln programmiert werden müssen. Teams nutzen es für Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Suchfunktionen, Personalisierung, Dokumentenverarbeitung und industrielle Qualitätskontrolle. Die Arbeit umfasst Experimente, Modellentwicklung und einen zuverlässigen Betrieb in der Produktion.
Modelle und Methoden
Fachleute wählen Methoden auf Grundlage der Daten, der Entscheidung und der betrieblichen Rahmenbedingungen. Zu den gängigen Ansätzen gehören überwachtes und unüberwachtes Lernen, Zeitreihenprognosen, Empfehlungssysteme und Deep Learning mit neuronalen Netzen. Außerdem kümmern sie sich um Feature Engineering, Evaluierung, Erklärbarkeit und das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit, Latenz und Wartbarkeit.
Ökosystem und Tools
Das ML-Ökosystem verbindet Datenarbeit mit Softwarebereitstellung und Cloud-Infrastruktur. Spezialisten verwenden möglicherweise Python, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch zusammen mit pandas, SQL, Notebooks und Tools zur Nachverfolgung von Experimenten. Produktionsprojekte umfassen häufig Docker, Kubernetes, Modell-Registrys, Feature Stores, APIs und Monitoring für Drift, Datenqualität und Veränderungen der Modellleistung.
Wo Unternehmen es einsetzen
Machine Learning kommt in Produkten und internen Systemen aus den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Handel, Mobilität, Fertigung und Medien zum Einsatz. Typische Ergebnisse sind:
- Systeme für Prognosen und Anomalieerkennung
- Empfehlungs- und Ranking-Modelle
- Computer Vision für Inspektionen oder die Dokumentenextraktion
- Klassifizierung, Suche und Zusammenfassung natürlicher Sprache
- Skalierbare Inferenzdienste und Monitoring
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen häufig Spezialisten hinzu, wenn sie über wertvolle Daten verfügen, aber keinen klaren Weg von einem Prototyp zu messbarem Geschäftswert sehen. Externe Expertise kann dabei helfen, die Datenreife zu bewerten, eine Zielmetrik zu definieren, ein geeignetes Modell auszuwählen und einen wartbaren Bereitstellungsprozess zu entwickeln. In Zürich ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während regulierte oder hardwarebezogene Arbeiten von geplanten Vor-Ort-Terminen und klarer Kommunikation auf Englisch oder Deutsch profitieren können.
Was starke Spezialisten mitbringen
Starke Fachleute verbinden statistisches Denken mit praktischer Softwareentwicklung. Sie fragen, wie Labels erstellt wurden, prüfen auf Datenlecks und Verzerrungen, etablieren aussagekräftige Baselines und kommunizieren Unsicherheit, statt sie zu verbergen. Außerdem dokumentieren sie Annahmen, entwickeln reproduzierbare Pipelines und arbeiten mit Produkt-, Daten- und Infrastrukturteams zusammen, damit das Modell auch nach dem Start nützlich bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Machine-Learning-Experten am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Machine Learning wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen und automatisierte Entscheidungen zu unterstützen. Häufige Anwendungen sind Betrugserkennung, Prognosen, Such-Ranking, Dokumentenverständnis, Personalisierung und visuelle Inspektion.
Machine Learning lernt Zusammenhänge aus Beispielen, während regelbasierte Software auf Logik beruht, die direkt von Spezialisten programmiert wird. ML ist nützlich, wenn Muster komplex sind oder sich mit der Zeit verändern. Regeln lassen sich jedoch leichter prüfen, wenn Entscheidungen einfach, stabil und genau definiert sind.
Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet. Es kann bei Bildern, Audio, Sprache und anderen hochdimensionalen Daten gute Ergebnisse liefern, während herkömmliche ML-Methoden besser geeignet sein können, wenn Datensätze kleiner sind oder die Interpretierbarkeit wichtig ist.
Ein starker Machine-Learning-Spezialist verbindet in der Regel Statistik, Python, SQL und Datenaufbereitung mit Praktiken der Softwareentwicklung. Erfahrung mit Cloud-Diensten, APIs, Docker, Modell-Monitoring, Datenpipelines und verantwortungsvoller KI kann für die Arbeit in der Produktion wichtig sein.
Das passende Niveau hängt von der Aufgabe ab, nicht von einer festen Dauer. Ein Erkundungsprojekt benötigt möglicherweise einen Spezialisten, der Daten bewerten und eine Baseline definieren kann. Ein Produktionssystem erfordert dagegen nachgewiesene Erfahrung mit Bereitstellung, Monitoring, Neutraining und der Integration in bestehende Software.
Machine Learning eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenexploration, Modelltraining und Code-Reviews online stattfinden. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Teams mit sensiblen Daten, physischen Geräten oder komplexen Stakeholder-Entscheidungen in Zürich arbeiten. Stimmen Sie Zugang, Sprache und Besprechungsroutinen frühzeitig ab.
Bitten Sie den Machine-Learning-Fachmann, Geschäftsziel, Datenbeschränkungen, Baseline und Evaluierungsmethode klar zu erklären. Gute Spezialisten sprechen über Datenlecks, Verzerrungen, Unsicherheit, Reproduzierbarkeit und operatives Monitoring und nicht nur über einen beeindruckenden Modellwert.
Prädiktive Modellierung kann die bessere Wahl sein, wenn strukturierte Daten, klare Zielgrößen und erklärbare Ergebnisse wichtig sind. Komplexere Ansätze wie Deep Learning oder generative KI sind gerechtfertigt, wenn Datentyp und Produktanforderungen sie unterstützen, nicht einfach nur, weil sie neuer sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 119 €, was einem Tagessatz von etwa 956 € 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, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Französisch (54%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (85%), Informationstechnologie (IT) (85%) und Bildung (62%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Machine Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Produktentwicklung (77%) und Projektmanagement (54%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Machine-Learning-Experten eingesetzt haben
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Länder:
Zürich 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
