R Experten in Wien
für zuverlässige Analysen – mit schnellem KI-Matching und geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten mit R, tidyverse, Shiny und statistischen Workflows in zuverlässige Modelle, Berichte und Visualisierungen verwandeln. FRATCH bringt Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern für fokussierte Umsetzung oder langfristige Zusammenarbeit zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich R eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bank-Kontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Jori M.
Letzte Position:
Agiler IT-Manager für Gesundheitssysteme bei MA01 Gov. Digital City
- Verantwortlich für die Verwaltung GMP-kritischer Systeme
- Leitung eines Teams von 20 Fachkräften
- Lieferantenmanagement mit einem jährlichen Budget von €15 M
Burak E.
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Nürnberger Versicherung
Weiterentwicklung eines versicherungsfachlichen Angebotssystems
- Implementierung und Pflege von Tarifierungslogik für Komposit-Produkte (Unfall, Sach-Haftpflicht, Geschäftsinhalt) auf Basis von Java und FaktorIPS
- Umsetzung aktuarischer Tarifrevisionen in produktspezifische Berechnungsmodelle
- Entwicklung und Refactoring von Backend-Komponenten sowie Web-UI-Komponenten
- Erstellung und Pflege von Testtabellen und automatisierten Beitragstests zur Qualitätssicherung
- Code-Reviews und aktive Beteiligung an der Qualitätssicherung im Entwicklungsprozess
- Produktionsbetreuung und Fehlerbehebung im laufenden Betrieb
Sergiu M.
Letzte Position:
IT-Projektmanager & Transformationsleiter bei OMV
- Programm-Delivery: Aufbau strategischer Initiativen von der Ideenfindung bis zur Umsetzung, Design bereichsübergreifender Operating-Modelle, die die Lieferung in 6 Geschäftsbereichen optimierten.
- Großprojekte: IT-Projektleiter für die Entwicklung der eMobility-Mobile-App für den gesamten Konzern – länderübergreifend und mehrjährig –, mit Budgetverantwortung von über 2 Mio. und 20 FTE.
- Produktlebenszyklusmanagement: Umsetzung des kompletten SDLC einer wichtigen B2B-Digital-Mobilitätsanwendung und erfolgreicher Rollout bei über 10.000 Nutzern, inklusive Steuerung von Lieferantenpartnerschaften und Systemarchitektur.
- Lieferantenüberwachung: Erfolgreiche Verhandlung und Steuerung von Multi-Vendor-Verträgen mit 30 % Kosteneinsparung, ohne den Umfang zu beeinflussen.
- Architekturdefinition: Festlegung von Systemarchitekturen zur Sicherstellung skalierbarer, kosteneffizienter Lösungen in den Bereichen Preisgestaltung, Logistik und Mobilität sowie Integration von 3 Backend-Systemen.
- Digitale Transformation & Coaching: Unterstützung der konzernweiten agilen Reife als Coach, Schulung von über 40 Fachkräften im Produktmanagement zur Steigerung der Planbarkeit und Sicherstellung eines wertorientierten Ansatzes.
Dániel N.
Letzte Position:
Postdoktorand - Theoretische und Computergestützte Physik bei Radboud University
- Entwicklung und Wartung von C- und C++-Simulations-Engines mit Python-Analyse für Studien zu 4D-Zufallsgeometrien auf gemeinsamen HPC-Systemen.
- Entwicklung modularer Python-Pipelines mit klaren Schnittstellen und Caching für große Datensätze zur Steigerung des Analyse-Durchsatzes und zur Wiederverwendung.
- Automatisierung von SLURM- und PBS-Batch-Workflows für Einreichung, Überwachung, Umgebungserfassung und Artefakt-Paketierung zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
- Umstrukturierung von Dienstprogrammen in getestete, dokumentierte Pakete zur Reduzierung des Wartungsaufwands und Förderung der Zusammenarbeit.
- Betreuung von Bachelorstudierenden und Organisation von Seminaren.
- Veröffentlichung mehrerer begutachteter Fachartikel.
Thomas U.
Letzte Position:
Berater bei Henrich Baustoffe
- Erarbeitung der notwendigen Views und KPIs in Zusammenarbeit mit den einzelnen Bereichen und der Geschäftsführung
- Aufbereitung und Modellierung der verschiedenen Datenquellen
- Umsetzung des unternehmensweiten und bereichsübergreifenden Dashboards in Microsoft Power BI
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die R einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Logistik, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der R Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Bildung (38%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Versicherung (38%)
- Transport und Logistik (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Wofür R eingesetzt wird
R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Visualisierung. Unternehmen nutzen R, um komplexe Datensätze zu untersuchen, Hypothesen zu testen, Prognosemodelle zu erstellen und Ergebnisse durch klare Berichte zu vermitteln. Das R Project und GNU R bezeichnen dasselbe Open-Source-Ökosystem.
Pakete und Workflow
Das R-Ökosystem umfasst Datenaufbereitung, Modellierung, Visualisierung und Veröffentlichung. Gute Spezialisten wählen Pakete, die zu den Daten passen, und pflegen einen reproduzierbaren Workflow von den Quelldateien bis zur finalen Ausgabe.
- tidyverse für Datenbearbeitung und -analyse
- ggplot2 für geschichtete, publikationsreife Diagramme
- Shiny für interaktive Webanwendungen
- Quarto und R Markdown für Berichte und Dokumentation
- tidymodels für strukturierte Workflows des maschinellen Lernens
Typische Ergebnisse
R-Arbeit ist häufig in Forschung, Business Intelligence, Life Sciences, Finanzen, Marketing und Analysen im öffentlichen Sektor angesiedelt. Die richtige Fachkraft kann Rohdaten in ein prüfbares Ergebnis verwandeln, das Entscheidungsträger verstehen und nutzen können.
- Daten aus mehreren Quellen bereinigen, zusammenführen und validieren
- Statistische, Prognose- oder Klassifikationsmodelle erstellen
- Dashboards und interaktive Shiny-Anwendungen entwickeln
- Automatisierte Berichte mit Diagrammen und Erläuterungen erstellen
- Analysen für die Wiederverwendung durch interne Teams paketieren
Wann externe Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche R Spezialisten hinzu, wenn ein internes Team mehr statistische Tiefe, ein klares Analyseprodukt oder zusätzliche Umsetzungskapazität benötigt. Das ist bei einer neuen Forschungsinitiative, einer Neugestaltung des Berichtswesens, der Validierung eines Modells oder dem Wechsel von manuellen Tabellenkalkulationen zu reproduzierbaren Analysen sinnvoll. In Wien kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit Workshops in einem lokalen Büro verbinden, wenn Datenzugriff oder die Abstimmung mit Stakeholdern dies erfordern.
Kenntnisse rund um R
Effektive R-Arbeit erfordert mehr als Syntaxkenntnisse. Achten Sie auf Erfahrung mit SQL, relationalen Daten, APIs, Git, Tests, Dokumentation und dem sicheren Umgang mit vertraulichen Informationen. Je nach Aufgabe können angrenzende Kenntnisse in Versuchsplanung, Ökonometrie, Bioinformatik, Prognosen, maschinellem Lernen oder cloudbasierten Datendiensten wichtig sein.
- Geschäfts- oder Forschungsfragen in messbare Analysen übersetzen
- Annahmen, Unsicherheiten und Einschränkungen klar erklären
- Code übersichtlich, getestet und reproduzierbar halten
- R-Workflows mit bestehender Dateninfrastruktur verbinden
Einen starken Spezialisten auswählen
Prüfen Sie ein Portfolio auf die Art von Daten, Modellierung und Umsetzung, die Ihr Projekt erfordert. Fragen Sie, wie die Fachkraft Ergebnisse validiert, mit fehlenden oder verzerrten Daten umgeht und die Arbeit für andere reproduzierbar macht. Ein starker Spezialist kann sowohl technisches Urteilsvermögen als auch klare Kommunikation zeigen und sich zugleich an Ihre Tools, sprachlichen Anforderungen und Teampraktiken anpassen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu R.
Unternehmen nutzen R für statistische Analysen, Prognosen, Experimente, Datenvisualisierung und Forschungsberichte. R eignet sich außerdem gut für interaktive Shiny-Anwendungen und reproduzierbare Dokumente, die Erläuterungen, Diagramme und Ergebnisse verbinden.
R bietet besonders große Stärken in Statistik, Forschungsmethoden und analytischer Visualisierung, während Python häufig gewählt wird, wenn die Analyse eng mit umfassenderen Software- oder Machine-Learning-Systemen verbunden werden muss. Die bessere Wahl hängt vom bestehenden Stack, den Fähigkeiten des Teams und dem erforderlichen Ergebnis ab.
Ein erfahrener R Spezialist kann auch mit SQL, Git, APIs, Cloud-Datendiensten und Testpraktiken arbeiten. Kenntnisse in Ökonometrie, Versuchsplanung, Prognosen, maschinellem Lernen oder einer bestimmten Branche können für die Aufgabe ebenso wichtig sein.
Die erforderliche Erfahrung hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab, nicht allein von der Sprache. Ein Dashboard auf Basis vorbereiteter Daten erfordert ein anderes Urteilsvermögen als ein reguliertes Modell, eine Forschungspipeline oder ein Produktivservice. Bewerten Sie daher relevante Umsetzungserfahrung statt eines allgemeinen Werdegangs.
Ja. R-Projekte können in der Regel remote über Versionskontrolle, gemeinsame Dokumentation und sicheren Datenzugriff umgesetzt werden. Teams in Wien bevorzugen möglicherweise trotzdem Workshops vor Ort für die Anforderungsanalyse, Stakeholder-Reviews oder Arbeiten in eingeschränkten Umgebungen.
R kann Produktiv-Dashboards, analytische Services, geplante Berichte und Modell-Workflows unterstützen, wenn Bereitstellung, Überwachung und Wartung sorgfältig geplant werden. Shiny und verwandte Tools können Analysen für Nutzer zugänglich machen, während klare Test- und Reproduzierbarkeitspraktiken das Betriebsrisiko senken.
Achten Sie auf Reproduzierbarkeit, klare Annahmen, validierte Ergebnisse und Code, den ein anderer Spezialist warten kann. Bitten Sie um Beispiele, die zeigen, wie die Fachkraft mit Datenqualität, Modelleinschränkungen, Dokumentation und der Kommunikation mit nicht spezialisierten Stakeholdern umgegangen ist.
Klären Sie vor dem Start mit R die Datenquellen, Zugriffsregeln, das Analyseziel, die erwartete Ausgabe und die Abnahmekriterien. Außerdem sollten Sie die Paketumgebung, den Versionskontrollprozess, die Verantwortlichkeiten bei Reviews und die Frage bestätigen, ob die fertige Arbeit in einer bestehenden Berichts- oder Bereitstellungsumgebung laufen muss.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 773 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Gesundheitswesen (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Projektmanagement (75%).
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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
