MLflow Experten in München
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die MLflow-Tracking, Model Registry und Experiment-Workflows einrichten und sie dann mit Ihren Trainingsjobs und Ihrer Deployment-Pipeline verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich MLflow eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Vitaliy Ryumshyn
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Patrick Upmann
Letzte Position:
Interim Management | Beratung & Umsetzung | Datenlöschen in SAP bei BSR (Berliner Stadtreinigung)
- Themen: Business Analyse, Datenschutz, Datenmanagement, Stakeholder Management, Konzeption
- Das vorliegende Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Ansatzes für das Datenlöschen in SAP-Systemen. Ziel ist es, die relevanten Daten und Strukturen bei der Systemübernahme zu identifizieren, um sowohl den Datenschutz als auch die IT-Systemeffizienz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollen Downtimedauern minimiert und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
- Entwicklung eines umfassenden Ansatzes zur Datenlöschung in SAP-Systemen unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und geschäftlicher Anforderungen.
- Sicherstellung einer effizienten und strukturierten Datenüberführung in das neue System.
- Optimierung der Systemeffizienz und Reduktion von Downtimes während der Migration.
- Erstellung fachlicher und technischer Konzepte, um eine rechtskonforme und nachhaltige Datenverwaltung sicherzustellen.
- Themenvorbereitung: Detaillierte Untersuchung des Themenfelds „Datenlöschen", um die Grundlage für eine strukturierte Datenmigration zu schaffen.
- Definition der Projektstruktur: Festlegung von Rollen, Schnittstellen und der organisatorischen Projektstruktur.
- Regulatorische Anforderungen: Analyse von datenschutzrechtlichen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen, um die Löschkriterien zu definieren.
- Vorgehensweise: Entwicklung möglicher Szenarien und Vorgehensweisen für die Datenbereinigung und -löschung.
- Löschkonzepte: Erstellung von fachlichen und technischen Löschkonzepten, die die Implementierung strukturieren und klare Vorgaben liefern.
- Festlegung der Löschkriterien: Definition, welche Daten und Strukturen gelöscht oder übertragen werden.
- Verantwortlichkeiten: Klärung der Verantwortlichkeiten innerhalb des Projektteams sowie bei beteiligten Stakeholdern.
- Analyse laufender Aktivitäten: Identifikation und Erhebung bereits laufender Aktivitäten im Themenfeld „Datenlöschen".
- Aufwands-, Kosten- und Zeitplanung: Erstellung von Schätzungen für Ressourcen, Zeitaufwand und Budget.
- Umsetzungsinitiativen: Entwicklung und Umsetzung konkreter Maßnahmen, um die definierten Löschstrategien umzusetzen.
- IT-Systemeffizienz: Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um Optimierungspotenziale für die Löschung und Überführung von Daten zu identifizieren.
- Technologietrends: Bewertung neuer Technologien und Tools, die den Prozess der Datenbereinigung unterstützen können.
- Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der finanziellen Auswirkungen der Datenbereinigung und der Einführung neuer Lösungsansätze.
- Risikomanagement: Identifikation potenzieller Risiken während der Umsetzung und Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Minimierung.
- Dieses Projekt legt die Grundlage für eine nachhaltige und rechtskonforme Datenüberführung in ein neues SAP-System. Mit einem klar definierten Ansatz zur Datenlöschung werden Datenschutzanforderungen erfüllt, Downtimes reduziert und die Effizienz des neuen Systems gesteigert. Die Ergebnisse und Handlungsempfehlungen werden Unternehmen dabei unterstützen, eine zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln, die gleichzeitig den gesetzlichen und geschäftlichen Anforderungen entspricht.
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Maziyar Khorrami
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Caner Karaoğlu
Letzte Position:
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym) bei MedTank
- Generierte synthetische Datensätze für CXR, Mammografie und die Erkennung distaler Radiusfrakturen mit GANs und Diffusion und erstellte >50k synthetische Bilder für Benchmarking.
- Sicherung DSGVO-konformer Workflows und Reproduzierbarkeit, sodass der Datensatz für interne Validierung und akademische Zusammenarbeit genutzt werden konnte.
- Projekt im internen F&E-Showcase von MedTank als Vorzeigeinitiative für synthetische Daten hervorgehoben.
Martin Musiol
Letzte Position:
Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up
- Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
- Extraktion kontext-relevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
- Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
- Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
- Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zur Datenübernahme
- Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
- Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI
Mohamed Saleh
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die MLflow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
30% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die MLflow 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
Experiment Tracking
MLflow hilft Teams dabei, Parameter, Metriken, Artefakte und Run-Historien an einem Ort zu erfassen. Gute Spezialisten nutzen es, um Trainingsläufe zu vergleichen, Experimente reproduzierbar zu halten und Modellarbeit leichter überprüfbar zu machen.
Model Registry
Die MLflow Model Registry bietet einen klaren Weg vom Kandidatenmodell bis zur freigegebenen Version. Experten richten Benennung, Versionierung und Freigabeschritte ein, damit Teams Promotion, Rollback und Wiederverwendung mit weniger Verwirrung steuern können.
Pipelines
- Trainingsjobs mit MLflow Tracking verbinden
- Modelle für wiederholbare Nutzung paketieren
- Eingaben, Ausgaben und Artefakte protokollieren
- Übergabe für das Deployment an Serving-Teams vorbereiten
Hier hilft freiberufliche Expertise besonders, wenn ein Unternehmen ein sauberes Setup braucht oder in uneinheitliche Tracking-Gewohnheiten abgerutscht ist.
Ökosystem
MLflow steht oft neben Python, Notebooks, Spark, Cloud-Speicher und Model-Serving-Tools. Fachleute, die das Ökosystem kennen, können dafür sorgen, dass der gesamte Workflow zusammenpasst, statt Tracking als separate Aufgabe zu behandeln.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Teams suchen meist externe Spezialisten, wenn sie einen frischen MLflow-Rollout brauchen, eine Migration von ad-hoc-Experimentnotizen oder Unterstützung für die Nutzung durch mehrere Teams. In München ist das oft wichtig für Unternehmen, die angewandte KI, industrielle Analytik oder Produktmodelle über gemischte interne und remote arbeitende Teams hinweg betreiben.
Wie gute Arbeit aussieht
- Klare Experimentstruktur
- Einheitliche Run-Namen und Tags
- Reproduzierbare Modellpaketierung
- Einfache Regeln für den Registry-Lebenszyklus
Starke Fachleute erklären Abwägungen, dokumentieren das Setup und hinterlassen einen Workflow, den andere Spezialisten ohne zusätzliche Unterstützung nutzen können.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu MLflow am häufigsten gestellt werden.
Ein guter MLflow Spezialist nutzt es, um Experimente zu verfolgen, Modellläufe zu vergleichen, Modelle zu paketieren und Freigabeschritte zu steuern. In der Praxis hilft es Teams, Modellarbeit vom Notebook bis zum Deployment geordnet zu halten, ohne sich auf verstreute Tabellen oder Notizen verlassen zu müssen.
MLflow ist breiter als TensorBoard, weil es nicht nur Trainingsdaten visualisiert, sondern auch Tracking, Paketierung und die Model Registry abdeckt. Im Vergleich zu einfachen Skripten gibt es Teams eine wiederholbare Struktur und macht die Übergabe zwischen Spezialisten deutlich einfacher.
Ein guter MLflow Profi arbeitet meist sicher mit Python, Notebooks, Paketierung und gängigen Datentools. Hilfreich ist auch, wenn die Person Model-Lifecycle-Design, Cloud-Speicher und die Verbindung von Trainingscode zu Serving- oder Evaluationsschritten versteht.
Sie brauchen kein großes Plattformteam, bevor Sie MLflow-Expertise einbinden. Externe Hilfe ist sinnvoll, sobald das Tracking unübersichtlich wird, mehrere Spezialisten mit denselben Modellen arbeiten oder die Regeln der Registry bereinigt werden müssen.
Ja, MLflow funktioniert in hybriden Setups gut, weil der größte Nutzen in Code, Workflow und gemeinsamen Konventionen liegt. Für Münchener Teams ist meist vor allem eine klare Dokumentation und zuverlässige Kommunikation wichtig, damit Vor-Ort- und Remote-Experten nach demselben Prozess arbeiten.
Wenn MLflow-Runs von jedem Spezialisten anders benannt werden, Artefakte schwer zu finden sind oder Modellversionen unklar sind, braucht das Setup Aufmerksamkeit. Ein weiteres Zeichen ist, wenn die Leute dem Registry nicht mehr vertrauen und sich stattdessen eigene Nebenaufzeichnungen anlegen.
Fragen Sie, wie die Person Tracking, Registry-Stufen und Paketierung für echte Teams mit MLflow gestaltet hat. Gute Antworten sind konkret zu Run-Struktur, Reproduzierbarkeit und dazu, wie der Workflow für andere Spezialisten leicht zu pflegen bleibt.
MLflow ist besonders häufig in Python-zentrierten Workflows, aber das ist nicht die ganze Geschichte. Die wichtige Frage ist, ob der Spezialist es in Ihren Trainings-Stack, Ihren Speicher und Ihren Delivery-Prozess einbinden kann, ohne unnötige Änderungen zu erzwingen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die MLflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 804 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die MLflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 30% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die MLflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die MLflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Italienisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die MLflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Bank- und Finanzwesen (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die MLflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MLflow eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
