MLOps Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Modellpipelines, CI/CD für Machine Learning, Monitoring und Retraining-Workflows für Produktionssysteme aufsetzen. Von Experimenten bis Deployment und Model Governance erhalten Sie ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich MLOps eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Haseeb Zahid
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Sejal Vaidya
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Wolfram Knan
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Mathias Wilhelm
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Unnikuttan Velamkudy Vijayan
Letzte Position:
Geschäftsführer (Mitgründer) bei AathmaSignals
- Verantwortlich für Investorenakquise und Partnerschaftsentwicklung als Gründungs-Geschäftsführer, Aufbau des Business Case und der technischen Story, um Erstfinanzierung und strategische Partner im Bereich Digital Health zu gewinnen
- Konzeption von Multi-Agenten-KI-Systemen für autonome Biosignalanalysen, Orchestrierung von LLM-basierten Reasoning-Pipelines mit fachspezifischem medizinischen Kontext zur Unterstützung intelligenter, klinischer Entscheidungsfindung
Louis Guitton
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Jeet Pattanaik
Letzte Position:
Globaler SAP-Programmmanager bei Aldi Süd
- Pionierarbeit bei der ersten Enterprise-KI-SAP-Integration bei ALDI SÜD, Einführung KI-gesteuerter Automatisierung in einem der größten SAP S/4HANA-Programme im Einzelhandel, wodurch 50 % der manuellen Pre-Cycle-Validierungen entfallen sind und ein reproduzierbares Automatisierungs-Framework in 11 Ländern geschaffen wurde
- Verantwortlich für das gesamte SAP-Projekt-Lifecycle-Management für Implementierungen in SAP S/4HANA und Manhattan Systems, Unterstützung von über 7.300 ALDI SÜD-Filialen in Europa und Australien
- Hauptansprechpartner für C-Level-Stakeholder in 11 Ländern für strategische SAP-Transformationsprogramme
- Orchestrierung von Automatisierungs-, Performance- und Volumentests für kritische Releases mit 99,9 % SLA-Einhaltung während der umsatzstärksten Phasen
- Führung funktionsübergreifender internationaler Teams mit über 15 Spezialisten, Lieferung von Projekten 20 % schneller als Branchendurchschnitt
- Standardisierung von SAP-Prozessen in 11 Ländern als Teil einer der größten SAP-Einführungen im Einzelhandel
- Direkte Verwaltung eines Budgets von 2 Mio. € mit einer Budgettreue von 98 % über 12 gleichzeitige Projekte
- Reduzierung der SAP S/4HANA-Migrationskosten um 18 % durch strategische Vertragsnachverhandlungen und Optimierung
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Julien Look
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
Tobias Jaeuthe
Letzte Position:
Konzeption eines AI-Agenten basierten ERP-Systems
- Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
- Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
- Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
- Planung der Agentenorchestrierung
- Prototypenentwicklung- und Demonstration
Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux
Tino Truppel
Letzte Position:
Leiter Technologie bei Forte Digital Germany
- Führung von über 20 Mitarbeitenden aus Entwicklung, Site Reliability Engineering und Architektur.
- Leitung der gruppenweiten Agentic-KI-Initiative (Norwegen, Polen, Deutschland).
- Praktischer Lösungsarchitekt und KI-Berater in über 50 % meiner Arbeitszeit in Kundenprojekten im Publishing-Sektor – von lokalen Verlagen bis hin zu internationalen Konzernen.
- Strategische Beratung und technische Umsetzung in KI-Workflow-Plattformen (n8n, Workato).
- Entwicklung von Prototypen für klassische, KI-basierte und Agentic-KI-Workflows.
Stefan Ojanen
Letzte Position:
KI-Berater & Berater bei Freiberuflich
- Beratungsleistungen im KI-Bereich zu Produktmanagement, Strategie, KI-Modellen und KI-Infrastruktur
- KI-Produktleiter bei Ringier AG:
- BliKI-Chatbot für Blick.ch – live, Zehntausende Nutzer
- AI Forge Journalistentool für Blick.ch – live, Hunderte interne Nutzer
- Floorian automatisiertes System zur Optimierung von Mindestanzeigenpreisen – Pilotphase läuft
- Freiberuflicher CTO für ein KI-as-a-Service-Unternehmen, das automatisierte Trading-Lösungen anbietet
- KI-Agent ruft Personen in großem Umfang an, führt Gespräche, um bestimmte Ziele zu erreichen, und handelt basierend auf dem Gesprächsverlauf
- KI-Handelsbot basierend auf Transformator-Zeitreihenmodell zur Prognose zukünftiger Asset-Preise
Daniel Christoph
Letzte Position:
KI-/ML-Ingenieur bei EMLI GmbH
- Entwicklung und Deployment von KI-/ML-Modellen zur Unterstützung von Forschungs-, Produktions- und QC-Prozessen in GxP-regulierten Life-Science-Umfeldern
- Aufbau skalierbarer MLOps-Infrastrukturen für den produktiven Einsatz von KI-Lösungen in regulierten Bereichen, inkl. Cloud-Architekturen und Datenpipelines
- Regulatorische Compliance & Validierung gemäß GAMP 5, EU AI Act und Data Integrity-Anforderungen inkl. Audit-Trail-konformer Dokumentation
- Interdisziplinäres Projektmanagement in KI- und Digitalisierungsprojekten: Koordination von Stakeholdern, Budgetverantwortung, Kundenkommunikation
- Datenengineering & Datenintegration: Analyse heterogener Produktionsdaten, Sicherstellung von Datenqualität und Integration in validierte Systeme
Gyan Prakash
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die MLOps einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
68% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
12% (Deutschland: 23%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die MLOps 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
Produktion von ML
MLOps verbindet Machine-Learning-Arbeit mit zuverlässiger Auslieferung. Es umfasst die Schritte vom Training und Testen von Modellen bis hin zu Deployment, Monitoring und Retraining. Unternehmen nutzen es, um ML von Notebooks in Systeme zu bringen, die im echten Einsatz stabil laufen.
Kern-Stack
- Modellversionierung und Experiment-Tracking
- CI/CD für Training und Deployment
- Feature Stores und Datenvalidierung
- Monitoring für Drift, Latenz und Qualität
- Reproduzierbare Pipelines in der Cloud oder auf Kubernetes
Starke Profis kennen den gesamten Weg, nicht nur ein einzelnes Tool. Sie verstehen Datenflüsse, Umgebungsgleichheit und wie Training und Serving aufeinander abgestimmt bleiben.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Teams brauchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein Modell zwar produktionsreif ist, der Auslieferungsprozess aber nicht. Gleiches gilt, wenn Retraining, Freigaben oder Observability schwer zu steuern sind. In Berlin kommt das häufig bei Start-ups, Scale-ups und Enterprise-Teams vor, die in regulierten oder datenintensiven Umgebungen arbeiten.
Wie gute Arbeit aussieht
Ein starker MLOps-Spezialist schreibt saubere Pipeline-Logik, setzt klare Prüfungen und dokumentiert Übergaben. Er oder sie weiß, wie man manuelle Schritte reduziert, ohne Fehler zu verstecken. Außerdem arbeitet die Person gut mit Daten-Spezialisten, Plattform-Spezialisten und Produktteams zusammen.
Häufige Projekte
- Aufbau von Training- und Deployment-Pipelines
- Einrichtung von Modellmonitoring und Alerts
- Hinzufügen automatisierter Tests für Daten und Modelle
- Einführung von Rollout-, Rollback- und Freigabeschritten
- Verbesserung der Reproduzierbarkeit über Umgebungen hinweg
Diese Arbeit umfasst oft Python, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, MLflow, Kubeflow, Airflow und Cloud-Services. Der genaue Stack hängt davon ab, wie viel Kontrolle ein Team über Training, Serving und Governance haben möchte.
Zusammenarbeit in Berlin
Teams in Berlin wünschen sich oft Spezialisten, die remote first arbeiten können und bei Bedarf trotzdem vor Ort dabei sind. Gute Kommunikation ist wichtig, weil MLOps gleichzeitig Daten, Infrastruktur und Modellverantwortung betrifft. Klare Dokumentation und eine praxisnahe Übergabe sind unerlässlich.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei MLOps anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein starker MLOps-Spezialist hilft dabei, den Weg vom Modelltraining bis zum produktiven Einsatz aufzubauen. Dazu gehören meist Pipelines, Deployment-Schritte, Monitoring und Retraining-Flows. Ziel ist es, Machine Learning wiederholbar, nachvollziehbar und sicher betreibbar zu machen.
MLOps konzentriert sich darauf, Modelle in echten Systemen zu betreiben, während klassische Machine-Learning-Arbeit oft bei Experimenten und Modellqualität endet. Es ergänzt Release-Disziplin, Observability und Umgebungskontrolle. Wenn ein Modell für das Geschäft wichtig ist, schließt MLOps die Lücke zwischen Forschung und Auslieferung.
Ein guter MLOps-Freelancer arbeitet meist mit Python, Docker, Kubernetes und einem oder mehreren Pipeline-Tools wie Airflow oder Kubeflow. Modell-Tracking-Tools wie MLflow kommen ebenfalls oft zum Einsatz, ebenso Cloud-Plattformen und Git-basierte Auslieferung. Fähigkeiten in Datenvalidierung und Monitoring sind genauso wichtig wie die Tools selbst.
Unternehmen holen sich meist MLOps-Unterstützung, wenn Modelle produktionsreif sind, der Auslieferungsprozess aber fragil oder manuell ist. Das gilt auch, wenn Monitoring fehlt, Retraining unklar ist oder Teams bessere Freigabekontrollen brauchen. Externe Hilfe ist nützlich, um schnell eine saubere Basis zu schaffen.
MLOps kann in vielen Fällen komplett remote umgesetzt werden, besonders wenn der Spezialist Zugriff auf Cloud-Tools hat und klar zusammenarbeiten kann. In Berlin bevorzugen manche Teams trotzdem Vor-Ort-Sessions für Sicherheitsprüfungen, Architekturentscheidungen oder Kickoff-Workshops. Für komplexe Produktionssysteme ist ein hybrides Setup oft am besten.
Achten Sie auf jemanden, der MLOps-Workflows von Anfang bis Ende umgesetzt hat und nicht nur ein einzelnes Tool eingerichtet hat. Die Person sollte erklären können, wie Tests, Deployment, Rollback, Monitoring und Retraining gehandhabt werden. Starke Spezialisten dokumentieren ihre Arbeit gut und können über Daten- und Plattform-Teams hinweg arbeiten.
Nein, MLOps ist für Teams jeder Größe nützlich. Kleinere Teams brauchen es, um fragile manuelle Prozesse zu vermeiden, während größere Teams damit mehrere Modelle beherrschbar halten. Das richtige Setup hängt von Risiko, Release-Takt und der Anzahl produktiver Modelle ab.
Ein starker MLOps-Spezialist arbeitet oft eng mit Data Engineering, Cloud-Infrastruktur und Software-Delivery zusammen. Wissen zu Security, Governance und Monitoring hilft ebenfalls sehr. Für Teams in Berlin reicht oft eine gute englische Kommunikation, auch wenn Deutsch in Workshops und Stakeholder-Reviews hilfreich sein kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 758 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 68% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Französisch (15%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Gesundheitswesen (38%) und Professionelle Dienstleistungen (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Business Intelligence (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MLOps eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
