scikit-learn Experten in Österreich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStelle Experten ein, die mit scikit-learn, NumPy und pandas zuverlässige Abläufe für Klassifikation, Regression, Clustering und Modellbewertung aufbauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Alexander L.
Letzte Position:
Gastvortragender für Künstliche Intelligenz (Master-Niveau) bei FH des BFI Wien
- Lehren & Präsentieren
- Kommunikation
- Komplexe technische Themen für nicht-technische Zielgruppen in Vorlesungen verständlich vermitteln
- Nicht-technische Studierende von Nullwissen zu einem sicheren Verständnis und der Anwendung von Algorithmen führen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Armin F.
Letzte Position:
Leiter KI & Data Science bei Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
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.
Kevin L.
Letzte Position:
Datenberater bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die scikit-learn einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Ungarisch
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 Österreich 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 Österreich, die scikit-learn 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 scikit-learn Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (67%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Fertigung (50%)
- Bauwesen (33%)
- Energie (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was scikit-learn macht
scikit-learn ist eine Python-Bibliothek für Machine Learning mit strukturierten Daten. Teams nutzen sie, um Modelle für Klassifikation, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion und Merkmalsauswahl zu trainieren. Sie passt gut, wenn es um klare Vorhersageaufgaben mit tabellarischen Daten geht und nicht um tiefe neuronale Netze.
Typische Ergebnisse
- Modelle trainieren und Validierungspipelines aufbauen
- Schritte für Feature Engineering und Vorverarbeitung umsetzen
- Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning durchführen
- Vorhersagedienste für Geschäftsabläufe bereitstellen
- Auswertungsberichte und reproduzierbare Notebooks erstellen
Üblicher Stack
Starke Spezialisten arbeiten meistens mit Python, NumPy, pandas, SciPy und matplotlib. Sie wissen auch, wie man scikit-learn mit joblib, Jupyter und Datenpipelines verbindet, die saubere Eingaben vorbereiten und Experimente reproduzierbar halten. Für Teams in Österreich ist die Zusammenarbeit aus der Ferne oft üblich, aber Vor-Ort-Arbeit kann helfen, wenn beim Datenzugriff oder bei Abstimmungen mit Stakeholdern eine enge Koordination nötig ist.
Wann Unternehmen Hilfe dazuholen
Unternehmen suchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein Modell von einem Experiment zu einem stabilen Ablauf werden soll oder wenn eine bestehende Pipeline schwache Ergebnisse liefert. Dazu können Datenaufbereitung, Checks auf Data Leakage, die Auswahl von Metriken, Modellvergleiche und Tuning für reale Geschäftsanforderungen gehören. In Österreich ist das besonders für Teams üblich, die starke Python-Unterstützung wollen, ohne einen festen Spezialisten einzustellen.
Was starke Spezialisten gut können
Ein guter scikit-learn-Profi schreibt sauberen, testbaren Code und erklärt die Abwägungen des Modells in klaren Worten. Er weiß, wann ein einfaches lineares Modell besser ist als ein komplexeres, wie man mit unausgeglichenen Klassen umgeht und wie man Overfitting vermeidet. Außerdem dokumentiert er Annahmen, damit später ein anderer Experte die Arbeit weiterführen kann.
Wo es am besten passt
scikit-learn ist eine starke Wahl für Prognosen, Risikobewertung, Empfehlungslogik, Kundensegmentierung und Text- oder Bild-Feature-Workflows, bei denen klassisches Machine Learning ausreicht. Es wird oft für Geschäftssysteme gewählt, die transparente Modelle, vorhersehbares Verhalten und schnelle Iterationen brauchen. Es eignet sich auch gut als Baseline, bevor man zu komplexeren ML-Tools wechselt.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu scikit-learn? Hier findest du die passenden Antworten.
scikit-learn wird genutzt, um Machine-Learning-Modelle für strukturierte Daten zu bauen, etwa für Churn-Vorhersage, Betrugserkennung, Prognosen und Kundensegmentierung. Es wird auch für Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Modellbewertung eingesetzt. Viele Teams entscheiden sich dafür, wenn sie praktisches Python-basiertes Machine Learning mit klaren Ergebnissen wollen.
scikit-learn ist meist die bessere Wahl für klassisches Machine Learning mit tabellarischen Daten, während TensorFlow und PyTorch bei Deep Learning stärker sind. Es ist einfacher zu starten, leichter zu testen und für Vorhersageaufgaben im Business oft einfacher zu pflegen. Wenn dein Projekt neuronale Netze oder große Vision-Workloads braucht, passen die anderen Tools womöglich besser.
Ein starker scikit-learn-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit Python, pandas, NumPy und Feature Engineering. Wissen über Metriken, Cross-Validation, Datenbereinigung und Experiment-Tracking ist genauso wichtig wie der Modellcode selbst. Für produktive Arbeit sind außerdem API-Integration und grundlegende Deploymentskills nützlich.
Arbeit mit scikit-learn kann früh beginnen, sogar wenn die Daten noch unordentlich sind, weil viele Probleme schon bei der Aufbereitung und beim Baseline-Modeling sichtbar werden. Wenn das Projekt verlässliche Vorhersagen, klare Validierung oder ein Modell braucht, das von anderen Teams genutzt wird, ist Expertenhilfe wertvoll. Kleine Proof-of-Concepts können einfach sein; der produktive Einsatz braucht meist deutlich mehr Sorgfalt.
Ja, scikit-learn-Arbeit wird oft remote erledigt, weil vor allem Python-Code, Datenzugriff und Review-Sitzungen nötig sind. In Österreich kann Vor-Ort-Zusammenarbeit trotzdem helfen, wenn das Team eng im Workshop-Stil arbeiten will oder wenn sensible Daten in einer kontrollierten Umgebung bleiben müssen. Die beste Lösung hängt von den Daten, dem Review-Prozess und den internen Zugriffsregeln ab.
Achte auf einen scikit-learn-Experten, der erklären kann, warum ein Modell gewählt wurde, wie die Validierung lief und welche Grenzen bleiben. Gute Zeichen sind saubere Vorverarbeitung, klare Trennung von Trainings- und Testdaten, sinnvolle Metriken und Dokumentation, der ein anderer Spezialist folgen kann. Wenn die Arbeit nur ein Notebook ohne Begründung zeigt, reicht das nicht.
scikit-learn wird ganz klar produktiv eingesetzt, wenn das Problem zu klassischem Machine Learning passt und der Ablauf gut kontrolliert ist. Es ist häufig in Scoring-Systemen, Entscheidungsunterstützung und interner Analyse zu finden, wo Transparenz wichtig ist. Für komplexere Workloads kann es trotzdem als starke Baseline oder als Teil eines größeren Python-Stacks dienen.
scikit-learn ist eine gute Wahl, weil es praktisch, gut dokumentiert und auf gängige Machine-Learning-Aufgaben ausgelegt ist. Teams können von der Datenaufbereitung bis zum Modellvergleich arbeiten, ohne ein schweres Setup zu brauchen. Das macht es besonders nützlich, wenn das Ziel eine verlässliche Lösung ist und nicht eine Forschungsdemo.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 829 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Ungarisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (67%), Informationstechnologie (IT) (67%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
