MLOps Experten in Frankfurt
, die Machine Learning mit schnellem, präzisem KI-Matching produktiv machenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Bereitstellungspipelines für Machine Learning entwickeln, die Bereitstellung und Überwachung von Modellen automatisieren und Data Science mit Cloud Operations verbinden. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
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
Mathew D.
Letzte Position:
Experte für Data Science und KI-Stratege bei Freelancer
- Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
- Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
- Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
- Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
- Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
- Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten
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)
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.
Leonard H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluierung 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
- Einrichtung und Administration des Databricks Workspace
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung der Datenqualität
- Evaluierung möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
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: 77%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 23%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 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 29 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
Was MLOps abdeckt
MLOps, kurz für Machine-Learning-Operations, wendet Praktiken aus Softwarebereitstellung und Infrastruktur auf den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning an. Es verbindet Datenaufbereitung, Experiment-Tracking, Modelltraining, Bereitstellung, Überwachung und erneutes Training, damit Modelle zuverlässig in der Produktion laufen können. Die Disziplin umfasst sowohl technische Systeme als auch Prozesse, die Modelle reproduzierbar, nachvollziehbar und wartbar halten.
Anwendungsfälle in der Produktion
MLOps unterstützt Machine-Learning-Produkte in der Fertigung, im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel, in der Logistik und in den Medien. Zu den gängigen Ergebnissen gehören:
- Reproduzierbare Trainings- und Validierungspipelines
- Modellregister mit Freigabe- und Bereitstellungsprozessen
- Echtzeit-Inferenzdienste und Batch-Vorhersageaufträge
- Überwachung von Drift, Datenqualität, Latenz und Modellleistung
- Automatisierte Prozesse für erneutes Training und Rollbacks
Ökosystem und Tools
Leistungsstarke MLOps-Arbeit kann Python, SQL, Docker, Kubernetes und Infrastructure as Code umfassen. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, GitHub Actions, GitLab CI/CD oder Cloud-Diensten wie AWS SageMaker, Google Vertex AI und Azure Machine Learning. Der richtige Stack hängt von Datenvolumen, Compliance-Anforderungen, Bereitstellungszielen und der bestehenden Plattform des Teams ab.
Wann Unternehmen Experten hinzuziehen
Unternehmen suchen häufig freiberufliche MLOps-Expertise, wenn Prototypen zu zuverlässigen Produkten werden müssen, Data-Science-Workflows schwer reproduzierbar sind oder Bereitstellungen auf manuellen Schritten beruhen. Auch bei Cloud-Migrationen, der Standardisierung von Plattformen, Arbeiten an der Modell-Governance oder einer schnellen Ausweitung von Machine-Learning-Anwendungsfällen ist sie hilfreich. In Frankfurt kann die Zusammenarbeit remote erfolgen und durch Workshops vor Ort für Teams aus Finanzwesen, Industrie und Logistik ergänzt werden.
Wichtige Fähigkeiten
Ein kompetenter Spezialist versteht mehr als nur Modelltraining. Er kann CI/CD für Machine Learning entwickeln, Feature- und Datenpipelines verwalten, Cloud-Ressourcen absichern, Dienste mit Containern paketieren und Observability etablieren. Außerdem weiß er, wie sich Datenherkunft dokumentieren, Secrets verwalten, Zugriffe kontrollieren und Teams aus Data Science, Softwareentwicklung und Operations zusammenarbeiten lassen. Klare Kommunikation auf Englisch und, falls erforderlich, auf Deutsch hilft, wenn Stakeholder über Frankfurt hinaus verteilt sind.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Erfahrungen mit Produktivsystemen statt auf isolierte Notebooks. Fragen Sie, wie der Spezialist Modellversionierung, Reproduzierbarkeit, Drift, Rollbacks, Kostenkontrolle und Ausfälle in realen Umgebungen gehandhabt hat. Ein starker Spezialist erklärt die Abwägungen zwischen verwalteten Cloud-Diensten und selbst gehosteten Tools, definiert messbare Abnahmekriterien und hinterlässt getestete Pipelines, hilfreiche Dokumentation und klare Betriebsverantwortung für das interne Team.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf MLOps? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
MLOps wird eingesetzt, um Machine-Learning-Modelle von Experimenten in zuverlässige Produktionsdienste zu überführen. Es umfasst die Automatisierung von Training, Bereitstellung und Überwachung sowie Versionskontrolle, Datenvalidierung und erneutes Training, damit Teams Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus betreiben können.
MLOps verbindet DevOps-Praktiken mit Anforderungen, die speziell für Machine Learning gelten, etwa Modellherkunft, sich verändernde Daten, Experiment-Tracking und Leistungsdrift. DataOps konzentriert sich hauptsächlich auf zuverlässige Daten-Workflows, während MLOps diese Workflows mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Modellen verbindet.
Ein guter MLOps-Spezialist bringt häufig Kenntnisse in Cloud-Infrastruktur, Kubernetes, Docker, CI/CD, Python, SQL und Infrastructure as Code mit. Je nach Projekt sind auch Erfahrungen mit MLflow, Kubeflow, Airflow, Feature Stores, Observability und Sicherheit wertvoll.
Das passende Maß an MLOps-Erfahrung hängt von Risiko, Umfang und Reifegrad des Systems ab. Eine gezielte Verbesserung einer Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der innerhalb eines bestehenden Stacks arbeiten kann, während eine neue Produktionsplattform jemanden braucht, der Architektur, Governance und Betriebsprozesse entwickeln kann.
MLOps-Arbeit eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da auf Repositories, Cloud-Umgebungen und Überwachungstools online zugegriffen wird. Frankfurter Teams bevorzugen für Architekturentscheidungen, Zugriffsprüfungen oder die Übergabe möglicherweise trotzdem Workshops vor Ort, wobei je nach beteiligten Stakeholdern Englisch oder Deutsch verwendet wird.
Bitten Sie um konkrete Beispiele für MLOps-Systeme, die in die Produktion gelangt sind, und prüfen Sie die dahinterstehenden Entscheidungen. Besprechen Sie Modell-Rollbacks, Datenqualitätsprüfungen, Secrets-Management, Überwachung, die Reaktion auf Vorfälle und Dokumentation, statt sich nur auf Tool-Namen zu konzentrieren.
Zu den gängigen MLOps-Tools gehören MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Docker, Kubernetes und CI/CD-Systeme wie GitHub Actions oder GitLab CI/CD. Cloud-Umgebungen können AWS SageMaker, Google Vertex AI oder Azure Machine Learning ergänzen, aber die Tools sollten zu den Anforderungen an Bereitstellung und Governance passen.
Hochwertige MLOps-Arbeit macht Training und Bereitstellung reproduzierbar, stellt nützliche Betriebssignale bereit und unterstützt sichere Modelländerungen. Teams sollten Pipeline-Tests, Datenherkunft, Überwachungsabdeckung, Wiederherstellungsverfahren, Zugriffskontrollen und die Frage prüfen, ob ein anderer Spezialist das System anhand der Dokumentation betreiben kann.
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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Hamburg 
München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
