MLOps Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Machine Learning in zuverlässige Produktionssysteme verwandeln: Modell-Pipelines, Deployment-Workflows, Monitoring, Retraining und Governance. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich MLOps eingesetzt haben
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Eduard V.
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Anton R.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Mathew D.
Letzte Position:
Data Science Expert and AI Strategist bei Freelancer
- Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
- Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
- Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
- Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
- Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
- Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher
Leonard H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Michael Y.
Letzte Position:
Senior Berater, Senior DevOps-Ingenieur bei DB Regio AG
- Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
- Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
- Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
- Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API
Sibi L.
Letzte Position:
Gründer (Produktinitiative) bei Regu-AI
- Gründete Regu-AI, eine Plattform für KI-Governance und Compliance auf Unternehmensniveau, die den EU AI Act sowie ESG- und CSRD-Rahmen integriert, um Organisationen dabei zu helfen, verantwortungsvolle KI umzusetzen.
- Entwickelte firmeneigene Module für KI-Reifegradbewertungen, Messbarkeit und Einhaltung des Battery Passports.
- Baute und skalierte die Produktarchitektur und entwarf einen KI-Governance-Index mit 45 KPIs, womit Regu-AI als Vorreiter in der Automatisierung von KI-Governance in Deutschland und der EU positioniert wurde.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die MLOps einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 24%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, 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 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der MLOps Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Fertigung (43%)
- Werbung (29%)
- Bildung (29%)
- Energie (29%)
- Transport und Logistik (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
MLOps in der Produktion
MLOps verbindet Modellarbeit mit echter Softwarebereitstellung. Es umfasst den Weg von den Trainingsdaten bis zu Deployment, Monitoring und kontrolliertem Retraining. Unternehmen nutzen es, um Modelle nach dem Release stabil zu halten und Machine Learning teamübergreifend wiederholbar zu machen.
Typische Umsetzung
- Pipelines für Training und Inferenz
- Verpackung und Deployment von Modellen
- Monitoring für Drift, Latenz und Datenqualität
- Wiederholbare Experimente und Versionierung
- Rollback-, Freigabe- und Release-Abläufe
Tooling-Stack
Starke Spezialisten arbeiten mit MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes, Terraform und Cloud-ML-Services. Sie kennen auch Feature Stores, Model Registries und CI/CD für Daten und Modelle. Der richtige Stack hängt davon ab, wie viel Automatisierung, Skalierung und Governance die Umgebung braucht.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Teams brauchen oft freiberufliche MLOps-Expertise, wenn Modelle in Notebooks funktionieren, aber nicht in der Produktion, wenn Releases langsam sind oder wenn das Monitoring schwach ist. Es hilft auch bei Plattform-Redesigns, Cloud-Migrationen oder der Vorbereitung auf Audits. In Frankfurt ist das besonders häufig in Finance, Logistik und regulierten Enterprise-Umgebungen.
Was starke Experten tun
- Pipelines entwerfen, die sich leicht testen und wiederholen lassen
- Training, Validierung und Serving sauber trennen
- Klare Observability für das Modellverhalten aufbauen
- Entscheidungen für Übergabe und Governance dokumentieren
- Gut mit Daten-, Software- und Betriebsteams zusammenarbeiten
Worauf Sie achten sollten
Ein guter Spezialist kennt sowohl Machine Learning als auch saubere Delivery. Er oder sie kann die Abwägung zwischen Batch- und Echtzeit-Scoring, Cloud- und On-Premise-Setups sowie die Frage erklären, wie Modelle langfristig zuverlässig bleiben. Für Unternehmen in Frankfurt hilft eine klare Kommunikation auf Englisch und, wenn nötig, auf Deutsch sehr.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf MLOps? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
MLOps deckt den gesamten Lebenszyklus ab: von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis zu Deployment, Monitoring und Retraining. Es ist das Betriebsmodell, das Machine Learning auch nach dem ersten erfolgreichen Experiment nutzbar hält. Die meisten Projekte umfassen außerdem Versionierung, Freigabeschritte und das Handling von Vorfällen bei Modellproblemen.
MLOps baut auf DevOps-Ideen auf, ergänzt aber Daten-, Modell- und Experiment-Management. Ein Modell kann sein Verhalten ändern, obwohl der Code gleich bleibt, deshalb braucht es zusätzliche Kontrollen für Drift, Reproduzierbarkeit und Validierung. Dadurch ist der Workflow komplexer als bei klassischer Softwarebereitstellung.
Ein starker MLOps-Spezialist arbeitet oft mit MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes, Terraform und Cloud-ML-Services. Er oder sie nutzt außerdem Feature Stores, Model Registries und Monitoring-Tools für Datenqualität und Inferenzverhalten. Das beste Setup hängt davon ab, ob das Team Batch-Jobs, Echtzeit-Serving oder beides braucht.
Die besten MLOps-Freelancer kombinieren meist Machine-Learning-Wissen mit Software-Delivery-Skills. Achten Sie auf Erfahrung in Python, CI/CD, Cloud-Infrastruktur, Containern und Observability. Auch Datenengineering und Sicherheitsbewusstsein sind wichtig, wenn Modelle von sensiblen oder sich schnell ändernden Daten abhängen.
Für ein einfaches MLOps-Setup reicht oft ein Spezialist, der Pipelines und Deployment-Flows entwirft. Komplexere Umgebungen brauchen häufig jemanden, der über Daten, Infrastruktur und Governance hinweg arbeiten kann. Entscheidend ist nicht der Titel, sondern ob die Person Modelle produktiv gesetzt und nach dem Release betreut hat.
Ja. MLOps eignet sich oft sehr gut für die Remote-Zusammenarbeit, weil vieles in Code, Pipelines und Infrastructure as Code passiert. Vor-Ort-Zeit in Frankfurt kann trotzdem helfen, wenn Teams Workshops, Zugriffsprüfungen oder eine enge Abstimmung mit Compliance und Betrieb brauchen.
Ein guter MLOps-Spezialist kann erklären, wie er oder sie in früheren Projekten Deployment, Monitoring und Retraining umgesetzt hat. Fragen Sie nach konkreten Beispielen für Modell-Release-Flows, Fehlerbehebung und die Messung von Stabilität über die Zeit. Klare Dokumentation und praktische Abwägungen sind wichtiger als schöne Präsentationsfolien.
Nein. MLOps ist überall sinnvoll, wo Machine Learning zuverlässig laufen muss, auch in kleinen Teams. Kleinere Projekte brauchen oft nur eine leichte Pipeline und grundlegendes Monitoring, während größere Setups strengere Governance und Plattformdesign brauchen. Das richtige Niveau hängt von Risiko, Größe und der Häufigkeit von Modelländerungen ab.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 945 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (57%) und Bank- und Finanzwesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die MLOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MLOps 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
