R Experten in Köln
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die mit R, tidyverse, Shiny, ggplot2 und CRAN-Paketen für Analyse, Reporting und statistische Modelle arbeiten. FRATCH bringt dich schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu deinem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich R eingesetzt haben
Rodion Orlinskiy
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Kevin Baßler
Letzte Position:
Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH
- Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
- Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
- Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
- Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Dmitriy Drichel
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Data Scientist bei Merck KgaA
- AWS
- Genedata Profiler
- Data Lake
- APIs
- RStudio
- GitLab
- Python
- R
- Datenerfassung, -integration und -simulation
- Multiplex-Immunfluoreszenz
- Copy-Number-Variation-Erkennung
- HLA-Typisierung und Analyse des Heterozygotieverlusts
- RNA-Expressionsanalyse
Aman Maharjan
Letzte Position:
Gastforscher bei Max Planck Institute for Neurobiology of Behavior
- Koordinierte Rückmeldungen und Meilensteine mit internationalen Co-Autoren, um den Publikationsprozess zu optimieren
- Leitete die Datenaufbereitung und die abschließende Analyse mit Python und Matlab
- Beschleunigte den Veröffentlichungszeitplan durch effizientes Management der Abbildungserstellung und Datenrückverfolgbarkeit
Jeanne Yap
Letzte Position:
Process Engineering Intern bei Procter & Gamble
- Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
- Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
- Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt
Denis Kirpicev
Letzte Position:
Unternehmensberater bei Freiberuflicher Unternehmensberater
Implementierung von maßgeschneiderten Reporting-Lösungen für Finanzkennzahlen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen abgestimmt sind
Entwicklung einer Anwendung für maschinelles Lernen, die eine Leistungssteigerung von 250% erzielte
Datenarchitekt „Produktionsnahe Qualitätssicherung“ (03/2024–09/2024):
Konzeption und Umsetzung einer Analyseplattform zur Erkennung von Qualitätsabweichungen in der Fertigung
Aufbau einer skalierbaren Data-Lakehouse-Architektur auf Databricks in Kombination mit SAP ERP-Daten über SAP Datasphere
Enge Zusammenarbeit mit dem SAP-Team zur Harmonisierung der Stücklisten- und Auftragsdaten
Visualisierung der KPIs zur Unterstützung des Shopfloor-Managements
Leitender Dateningenieur „Monitoring der Vertriebsleistung“ (08/2023–12/2023):
Design und Implementierung einer Databricks-basierten Plattform zur Analyse von Verkaufszahlen und Promotion-Effekten
Integration von SAP SD-Daten über SAP BW/4HANA
Nutzung von Azure DevOps zur Orchestrierung von ETL-Jobs und Deployment der Workflows
Technischer Projektleiter „Cloud-Migration & Datenstrategie“ (02/2023–05/2023):
Migration eines heterogenen Data-Warehouse-Stacks in eine moderne Cloud-Architektur auf Azure mit Databricks als zentrale Verarbeitungsplattform
Entwicklung einer Governance-konformen Datenarchitektur zur Integration von SAP-Finanzdaten und nicht-SAP-Quellen
Technologien: Databricks, Delta Lake, Python, SAP Datasphere, Azure DevOps, PowerBI, SQL
Filipp Trigub
Letzte Position:
Multi-Chain-LLM-Copilot für akademisches Lehren und Studieren bei Infolab.ai
- Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
- Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
- Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
- Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.
Nico Schäfer
Letzte Position:
Quantitative Modellierung und Modellentwicklung, statistische Datenauswertung, Reporting bei DB InfraGO / Brockmann & Büchner Partnergesellschaft
- Technische Projektleitung, Anforderungsmanagement und Konzeption zur Steuerung des Datenteams bei der Entwicklung eines "predictive maintenance" Modells für die Instandhaltungsplanung der DB InfraGo.
- Statistische Modellierung und Auswertungsprogrammierung mit R Studio zur Störungsanalyse im Präventionsmanagement: Multivariate Modellierung via QuasiPoisson-, Negativ-Binomial, Lasso, offset, Splines, RandomForest.
- Umsetzung verschiedener R ShinyDashboards.
- Sparringspartner und Anforderungsmanagement Datenengineering, Datenmodell und ETL-Strecke in Tableau Prep.
Nhu Loc Thuy Tran
Letzte Position:
Doktorand in quantitativer Genetik und computergestützter Biologie bei Universität zu Köln (CEPLAS – Exzellenzcluster für Pflanzenwissenschaften)
- Generierung und Analyse umfangreicher RNA-Seq-Daten (>800 Proben) mit R, Python und Hochleistungsrechnern (HPC/Linux).
- Integration von Multi-Omics-Daten (genomische, transkriptomische und phänotypische Daten); Einsatz bayesscher Ansätze und maschinellen Lernens zur Untersuchung von Genexpressionsvariationen und der Vererbung komplexer Merkmale.
- Betreuung von B.Sc.- und M.Sc.-Studierenden in Versuchsplanung, Programmierung in R/Python/Bash, Biostatistik, Datenvisualisierung und wissenschaftlichen Präsentationen.
Sylvia Berge
Letzte Position:
Freiberufliche Beraterin für digitale Kommunikation, Expertin für Social Media Marketing & Projektleiterin
- Strategie | Konzeption | Beratung | Projektleitung | Redaktion | Texterstellung | Berichtswesen | Formatentwicklung | Kanaloptimierung
Referenzen · mobile.de | mo:re Konferenz | mobile.de/more · mediakompetent (journalist, JTI) · Bundesagentur für Arbeit · Williams Racing (Formel 1) · Katholischer Medienkongress 2022
- Ich freue mich über eine Nachricht oder E-Mail an [email]
Markus Schnabel
Letzte Position:
Freiberuflicher Fotograf und Videograf bei Medianautiker
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die R einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Biotechnologie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Logistik
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
40% (Deutschland: 27%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, die R 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
Datenarbeit
R ist für Datenanalyse, Statistik und verständliches Reporting gemacht. Unternehmen nutzen es, um Datensätze zu bereinigen, Trends zu untersuchen, Annahmen zu prüfen und aus Rohdaten Entscheidungen abzuleiten. Es passt gut zu Projekten, bei denen reproduzierbare Ergebnisse wichtig sind.
Typische Leistungen
- Statistische Analyse und Prognosen
- Dashboards mit Shiny
- Datenaufbereitung und Validierung
- Reporting mit R Markdown oder Quarto
- Entwicklung von Paketen für den internen Einsatz
Ökosystem
Starke R Spezialisten arbeiten sicher mit tidyverse, ggplot2, dplyr, data.table und CRAN-Paketen. Sie wissen auch, wie man R mit SQL, APIs und Cloud-Datenquellen verbindet. Guter Code ist lesbar, reproduzierbar und leicht zu warten.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Freelance R Know-how ist nützlich, wenn ein Team bei einer dringenden Analyse, einem einmaligen Forschungsprojekt oder einer Reporting-Ebene zusätzliche Unterstützung braucht, die zuverlässig sein muss. Es hilft auch, wenn bestehende Skripte langsam, unübersichtlich oder schwer zu übergeben sind. In Köln ist das in analytisch geprägten Teams, Agenturen und Forschungskontexten ganz normal.
Was starke Spezialisten tun
Ein starker R Profi schreibt saubere Funktionen, testet kritische Logik und vermeidet fragile Notebooks für die Kernarbeit. Er kann die Methode hinter dem Ergebnis erklären, nicht nur die Ausgabe. Außerdem weiß er, wann Arbeit in Base R bleiben sollte und wann ein Paket oder ein modernerer Workflow sinnvoll ist.
Arbeitsmodell
R Projekte können komplett remote laufen, aber manche Teams bevorzugen Workshops vor Ort für Datenzugang, Abstimmung mit Stakeholdern oder Modellvalidierung. Das beste Setup ist das, bei dem die Kommunikation eng bleibt und die Daten sicher sind. Für Teams in Köln ist ein hybrides Modell oft ein sinnvoller Mittelweg.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über R wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Unternehmen stellen R Spezialisten meist für statistische Analysen, Reporting, Datenbereinigung und Shiny-Apps ein. Sie werden auch für reproduzierbare Forschung, Paketarbeit und Workflows eingesetzt, die eine klare Dokumentation brauchen. R passt zu Projekten, bei denen das Ergebnis leicht prüfbar und wiederholbar sein muss.
R ist oft die bessere Wahl, wenn die Arbeit stark statistisch, explorativ oder reportingorientiert ist. Python ist breiter für allgemeine Softwareaufgaben, während R besonders stark in Analyse, Visualisierung und akademischen oder regulierten Reporting-Kontexten ist. Viele Teams nutzen beides, behalten aber R für die Teile, in denen es am stärksten ist.
Ein starker R Freelancer kennt meist tidyverse, ggplot2, data.table, SQL und mindestens ein Reporting-Tool wie R Markdown oder Quarto. Shiny ist wichtig, wenn das Projekt interaktive Apps braucht. Erfahrung mit Git und sauberem Datenhandling ist ebenfalls ein Plus.
Das hängt vom Umfang ab, aber R Arbeit besteht selten nur aus dem Schreiben von Code. Ein nützlicher Spezialist sollte Datenentscheidungen erklären, mit fehlenden Werten umgehen und reproduzierbare Analysen schreiben können. Bei größeren Projekten solltest du jemanden suchen, der ähnliche Reporting-, Modellierungs- oder Dashboard-Projekte schon komplett umgesetzt hat.
Ja, die meiste R Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugang und Review-Prozess gut aufgesetzt sind. Zeit vor Ort hilft, wenn Stakeholder Workshop-Analysen, sensible Datendiskussionen oder eine enge Abstimmung zu Kennzahlen möchten. Viele Teams in Köln entscheiden sich deshalb für ein hybrides Setup.
Achte auf saubere Skripte, eine klare Funktionsstruktur und Ergebnisse, die sich aus Rohdaten reproduzieren lassen. Ein guter R Spezialist sollte erklären können, warum er eine Methode gewählt hat, nicht nur Diagramme zeigen. Prüfe, ob er Annahmen, Sonderfälle und Übergabeschritte klar dokumentiert.
R ist die Sprache, und GNU R ist die gebräuchliche Open-Source-Implementierung, die Menschen meist meinen, wenn sie R sagen. In der Praxis verwenden Suchende beide Begriffe, aber die Arbeit ist dieselbe: Analyse, Statistik, Grafiken und Reporting. Das Ökosystem darum herum dreht sich um CRAN-Pakete und verwandte Tools.
Ja, R Spezialisten, die Shiny-Apps bauen, brauchen mehr Fokus auf Interaktion, Zustand und Nutzerführung, während Paketarbeit sorgfältiges API-Design, Tests und Dokumentation erfordert. Beides braucht saubere Programmiergewohnheiten, aber die Anforderungen an die Lieferung sind unterschiedlich. Bitte um Beispiele, die genau zu deinem Projekttyp passen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 684 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in Köln, Deutschland, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (64%), Informationstechnologie (IT) (55%) und Biotechnologie (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (73%), Informationstechnologie (IT) (64%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich R 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
