Experten für Recommender Systems in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Beauftragen Sie Experten, die Empfehlungssysteme, Ranking-Pipelines und Personalisierungslogik für E-Commerce-, Medien- und B2B-Produkte entwickeln. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Fachleuten, die Collaborative Filtering, contentbasierte Modelle und Feedback-Schleifen mit schnellem, präzisem Matching optimieren können.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Experten für Recommender Systems eingesetzt haben
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Alyosh Agarwal
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Himanshu Negi
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Nina Nowak
Letzte Position:
ESG-Datenanalyst (ehrenamtlich, Teilzeit) bei Climate Accountability API
- Entwicklung und Validierung eines Datenmodells und einer ESG-Bewertungspipeline
- GenAI-Governance
Antonio Enea Marraffa
Letzte Position:
Senior PO/PM/Agile Master für KI/NLP/ML-Produkte bei Freelancer
- PO/PM für digitale Produkte wie Suche, Empfehlungen und KI-(IR/ML)-Projekte, Wissens- und Dokumentenverwaltungssysteme, Suche mit LLMs, RAG und Knowledge Graph
- Agile-Evangelist, der Menschen, Teams und Organisationen dabei unterstützt, agil zu arbeiten
Markus Binder
Letzte Position:
Technischer Mitgründer bei Loka AI
- Softwareentwicklung eines B2B-SaaS zur KI-basierten Suche in internen Kandidatenpools von Personalberatungen
- Konzeption als mandantenfähige, hybride Architektur mit eigenen GPU-Servern und sicherer Cloud-Anbindung
- KI-Engineering
- LLMOps
- Python
- FastAPI
Thomas Rost
Letzte Position:
Senior Manager für KI und Data Science bei SK Advisory
- Beratung in KI und Machine Learning
- Strategie
- Projektmanagement
- Validierung
- Machbarkeitsnachweise
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Experten für Recommender Systems einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
78% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Experten für Recommender Systems 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
Was es abdeckt
Ein Recommender System hilft Produkten dabei, jedem Nutzer den richtigen Artikel, Beitrag, das richtige Video oder die nächste Aktion anzuzeigen. Es verwandelt Verhalten, Artikeldaten und Geschäftsregeln in sortierte Vorschläge, die Entdeckung, Bindung und Conversion unterstützen.
Häufige Anwendungsfälle
- Produktempfehlungen im Handel und in Marktplätzen
- Content-Feeds in Medien- und Streaming-Produkten
- Ranking von ähnlichen Artikeln und der nächsten besten Aktion
- Such-Neusortierung und personalisierte Startseiten
Zentrale Methoden
Starke Spezialisten arbeiten mit Collaborative Filtering, Content-based Filtering, hybriden Rankings und merkmalbasierten Modellen. Sie verstehen auch den Umgang mit Cold Start, Feedback-Signalen, Exploration und Bewertungsmetriken, die echtes Nutzerverhalten widerspiegeln.
Tools und Stack
Ein Recommender System läuft oft auf Basis von Python, SQL, Spark, ML-Bibliotheken, Feature Stores sowie Such- oder Streaming-Tools. Experten arbeiten außerdem mit Experiment-Tracking, Offline-Bewertung, A/B-Tests und Deployments, die Empfehlungen aktuell und stabil halten.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn Empfehlungen uneinheitlich, langsam oder zu generisch sind. Das ist häufig bei Münchner Teams der Fall, die Unterstützung für Commerce-, Mobilitäts-, Medien- oder Industrieprodukte brauchen, egal ob remote oder vor Ort.
Was starke Experten liefern
- Klare Problemdefinition und Erfolgsmetriken
- Datenmodellierung und Feature-Design
- Modelltraining, Ranking und Tuning
- Bewertung, Monitoring und Iteration
- Produktionsreife Integration mit Produktteams
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Experten für Recommender Systems? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Recommender System priorisiert Artikel oder Aktionen für einen bestimmten Nutzer auf Basis von Verhalten, Artikeldaten und Kontext. Es hilft Teams, relevante Produkte, Beiträge, Videos oder Angebote anzuzeigen, statt sich auf allgemeine Listen zu verlassen. Gute Spezialisten machen die Ausgabe nützlich, nachvollziehbar und stabil genug für den Produktionseinsatz.
Nicht genau. Suchranking startet mit einer Nutzeranfrage, während ein Recommender System auch ohne Anfrage Vorschläge machen kann, etwa auf einer Startseite oder in einem Feed. In vielen Produkten überschneidet sich das, und starke Experten wissen, wann sie beides kombinieren sollten.
Ein Recommender System-Experte bringt oft Python, SQL, Datenmodellierung und Experiment-Design mit. Je nach Stack arbeitet er oder sie auch mit Spark, Feature Stores, Vektorsuche und Modell-Monitoring. Für Produktarbeit sollte die Person Nutzerverhalten, Artikelmetadaten und geschäftliche Vorgaben verstehen.
Das hängt von der Phase des Systems ab. Für einen sauberen Proof of Concept reicht vielleicht ein Spezialist, der die Daten strukturieren und eine Baseline testen kann, während Produktionsarbeit jemanden erfordert, der Rankingqualität, Latenz und Monitoring beherrscht. Wenn das aktuelle System bereits live ist, suchen Sie nach jemandem, der bereits echte Empfehlungsqualität verbessert hat.
Die besten Recommendation-Engine-Spezialisten kennen meist beides. Collaborative Filtering ist weiterhin nützlich, aber viele Produkte brauchen hybride Methoden, die Verhaltenssignale, Content-Features und Regeln kombinieren. Die richtige Wahl hängt von Ihren Daten, Ihrem Katalog und davon ab, wie viel Kontrolle das Business braucht.
Ja, die meiste Arbeit an Recommender Systems kann remote erledigt werden, weil sie von Datenzugang, Produktkontext und klaren Feedback-Schleifen abhängt. Für Münchner Teams kann Zeit vor Ort bei der Discovery, bei Stakeholder-Workshops oder bei sensiblen Datenprüfungen helfen. Viele Projekte funktionieren gut in einem hybriden Setup.
Fragen Sie, wie die Person Relevanz bewertet, den Cold Start handhabt und vermeidet, auf verrauschte Klicks zu überfitten. Ein starker Recommendation System-Spezialist kann den Zielkonflikt zwischen Offline-Metriken, Online-Tests und Geschäftszielen verständlich erklären. Außerdem sollte er oder sie zeigen können, wie Empfehlungen nach dem Launch aktuell bleiben.
Personalisierung ist das übergeordnete Ziel; ein Recommender System ist ein Weg, es zu erreichen. Personalisierung kann auch Layout, Messaging, Preislogik oder die Reihenfolge von Inhalten umfassen. Gute Experten wissen, wo Empfehlungen in die gesamte User Journey passen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Recommender System in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 869 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Recommender System in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 78% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Recommender System in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Recommender System in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Recommender System in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (60%) und Professionelle Dienstleistungen (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Recommender System in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Produktentwicklung (100%) und Informationstechnologie (IT) (90%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Experten für Recommender Systems 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.
Berlin Hamburg 
München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
Berlin Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
