Named Entity Recognition Experten in Berlin
aus über 15.000 LebensläufenEngagiere Experten, die Text in strukturierte Daten umwandeln, NER-Modelle und Regeln feinjustieren und Entity-Extraktion mit Suche, Chat und Datenpipelines verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Named Entity Recognition eingesetzt haben
Josphat G.
Letzte Position:
Leitung Datenannotation bei Sigma AI
- Leitung eines Teams von 15 Annotatoren bei groß angelegten Computer-Vision-Projekten für autonome Fahrzeugsysteme
- Entwicklung umfassender Annotationsrichtlinien, wodurch die Übereinstimmung zwischen Annotatoren um 35 Prozent verbessert wurde
- Einführung von Qualitätskontrollprozessen, die die Fehlerquote in allen Projekten um 42 % senkten
- Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren zur Identifizierung von Sonderfällen und Verbesserung der Datenqualität
- Verwaltung von Annotationsprojekten für Fortune-500-Kunden mit 100 % termingerechter Lieferung
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Mathias W.
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
Kashaf K.
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Fiona S.
Letzte Position:
Freiberuflich bei Flyworks
Ege P.
Letzte Position:
KI-Forschungspartner bei NPO
- Mitarbeit am Karakutu-Projekt und Entwicklung KI-gestützter Tools zur Analyse von Nachrichten in der Türkei.
- Unterstützung beim Web Scraping, Anwendung von NER zur Extraktion von Entitäten und Erstellung interaktiver Filteroberflächen (Vue.js, Plotly.js) für die Suche nach Entitäten und Standorten.
- Durchführung von Sentiment- und Content-Shift-Analysen, um redaktionelle Einflüsse in bearbeiteten Nachrichtenartikeln zu erkennen.
Sanket T.
Letzte Position:
Master of Engineering: Informations- und Elektrotechnik bei Hochschule Wismar
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Named Entity Recognition einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Gesundheitswesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 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 Named Entity Recognition 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 Named Entity Recognition Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Gesundheitswesen (86%)
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Werbung (29%)
- Automotive (29%)
- Bildung (29%)
- Bank- und Finanzwesen (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es macht
Named Entity Recognition, oft NER oder Entity Extraction genannt, findet Namen, Orte, Unternehmen, Daten, Produkte und andere Entitäten in Texten. Es wandelt unstrukturierte Sprache in Daten um, die durchsucht, gefiltert, verknüpft und analysiert werden können. Unternehmen nutzen es in Suche, Support, Compliance, Forschung und Dokumenten-Workflows.
Häufige Einsatzbereiche
- Personen, Organisationen und Standorte in Artikeln oder Dokumenten markieren
- Felder aus Verträgen, E-Mails und Berichten extrahieren
- Suche, Empfehlungen und Knowledge Graphs verbessern
- Chatbots, Assistenten und Workflow-Automatisierung unterstützen
Starke Fachleute definieren auch Entity-Schemata klar, damit das Ergebnis zum konkreten Anwendungsfall passt und nicht nur zum Modell.
Stack und Methoden
NER-Arbeit kombiniert oft Machine Learning, Sprachregeln und menschliche Prüfung. Typische Tools sind spaCy, Hugging Face Transformers, Stanford NER und Annotationstools für Trainingsdaten. Gute Spezialisten wissen, wann sie Muster, Feintuning oder hybride Ansätze einsetzen sollten, statt überall eine Methode zu erzwingen.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Freelance-Expertise ist nützlich, wenn ein Team eine neue Extraktionsaufgabe starten, schwache Modellqualität verbessern oder vom Proof of Concept in die Produktion wechseln muss. Sie hilft auch, wenn Texte unordentlich sind, Entitätstypen domänenspezifisch sind oder Labels systemübergreifend abgestimmt werden müssen. In Berlin kommt das oft bei multilingualen Produktteams, Medien, Legal Tech und AI-Search-Projekten vor.
Was starke Experten tun
- Entity-Labels entwerfen, die zum echten Anwendungsfall passen
- Trainingsdaten mit konsistenten Annotation-Regeln aufbauen und bereinigen
- False Positives, Auslassungen und Grenzfehler bewerten
- Ergebnisse in APIs, Pipelines und nachgelagerte Apps integrieren
Die besten Experten denken über Modellwerte hinaus. Ihnen sind Sprachabdeckung, Wartung, Latenz und die spätere Nutzung der Ergebnisse wichtig.
Wie gute Lieferung aussieht
Ein solides NER-Setup ist genau, nachvollziehbar und leicht zu warten. Es sollte Sonderfälle, mehrdeutige Wörter und domänenspezifische Begriffe verarbeiten, ohne bestehende Textflüsse zu stören. Für viele Teams ist das eigentliche Ziel nicht nur ein Modell, sondern verlässliche Entity-Daten, die in Produkte und Abläufe passen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Named Entity Recognition.
Named Entity Recognition wird genutzt, um Personen, Organisationen, Orte, Daten, Produkte und andere bedeutungsvolle Begriffe in Texten zu finden. Unternehmen setzen es ein, um Dokumente zu strukturieren, die Suche zu verbessern, Dateneingaben zu automatisieren und Analysen zu unterstützen. Besonders nützlich ist es, wenn große Textmengen in saubere Felder umgewandelt werden sollen.
NER ist genauer, weil es Entitätstypen erkennt und nicht nur wiederholte Begriffe. Keyword-Extraktion kann zeigen, worum es in einem Text geht, aber NER sagt dir, welche Teile Namen, Orte oder Unternehmen sind. Für viele Geschäftsprozesse ist genau dieser Unterschied entscheidend für zuverlässige Automatisierung.
Ein starker Named Entity Recognition Spezialist versteht in der Regel Annotation-Design, Textvorverarbeitung, Evaluation und Modell-Tuning. In vielen Projekten sind auch Python, spaCy, Transformer-Modelle und API-Integration wichtig. Fachwissen spielt ebenfalls eine Rolle, weil Rechts-, Medien- und Produktdaten jeweils anders mit Sprache umgehen.
Du brauchst keinen fertigen Data-Science-Plan, aber du solltest wissen, welche Entitäten wichtig sind und woher der Text kommt. Ein guter NER Experte kann helfen, Labels zu definieren, Beispieldokumente zu prüfen und den Workflow zu gestalten. Je klarer das Zielergebnis ist, desto schneller kommt das Projekt voran.
Die meiste Named Entity Recognition Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie von Texten, Datensätzen und Feedback-Schleifen abhängt. Vor-Ort-Termine können trotzdem helfen, wenn sensible Dokumente, Stakeholder-Workshops oder Annotation-Regeln eng abgestimmt werden müssen. In Berlin nutzen viele Teams ein gemischtes Setup mit kurzen Reviews vor Ort und remote Delivery.
Achte darauf, ob die extrahierten Entitäten zur geschäftlichen Bedeutung passen, nicht nur auf den Modellwert. Ein gutes NER Ergebnis sollte Grenzen korrekt behandeln, offensichtliche False Positives vermeiden und über ähnliche Texte hinweg konsistent bleiben. Menschliche Prüfung an echten Beispielen ist oft der schnellste Weg, Schwächen zu erkennen.
Nein. Named Entity Recognition findet und markiert Entitäten im Text, während Entity Linking diese Entitäten mit einem konkreten Datensatz oder einer Wissensbasis verbindet. Information Extraction ist breiter und kann neben der Entitätserkennung auch Beziehungen, Ereignisse und Regeln umfassen.
Named Entity Recognition eignet sich gut für Support-Tickets, Verträge, E-Mails, Nachrichtentexte, Produktkataloge und Inhalte von Wissensdatenbanken. Die besten Projekte haben genug Beispiele in der Zielsprache und genügend wiederholbare Muster für Training oder Regel-Design. Saubere Quelldaten und klare Entity-Definitionen machen einen großen Unterschied.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Named Entity Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 71 €, was einem Tagessatz von etwa 571 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Named Entity Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Named Entity Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Named Entity Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Named Entity Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Gesundheitswesen (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Professionelle Dienstleistungen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Named Entity Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (86%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Named Entity Recognition eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
