scikit-learn Experten in Österreich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die mit scikit-learn, NumPy und pandas zuverlässige Workflows für Klassifizierung, Regression, Clustering und Modellauswahl aufbauen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
Stefan Dangubic
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 Lechner
Letzte Position:
Gastdozent für Künstliche Intelligenz (Master-Niveau) bei FH des BFI Wien
- Lehren & Präsentieren
- Kommunikation
- Komplexe technische Themen durch Vorlesungen verständlich für nicht-technische Zielgruppen vermitteln
- Nicht-technische Studierende von null Wissen bis zum sicheren Verständnis und zur Anwendung von Algorithmen begleitet, um Geschäftsergebnisse zu erreichen
Fabio Galvagni
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 Fanzott
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 Németh
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 Lang
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
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Ungarisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
scikit-learn ist die Standard-Python-Bibliothek für praktische Machine-Learning-Arbeiten. Sie wird genutzt, um Modelle für Vorhersage, Klassifizierung, Clustering und Feature-Auswahl zu trainieren, zu vergleichen und bereitzustellen. Viele Teams suchen auch unter dem Namen sklearn danach.
Typische Aufgaben
- Supervised-Learning-Pipelines für tabellarische Daten aufbauen
- Features mit Preprocessing- und Encoding-Schritten vorbereiten
- Modelle mit Cross-Validation und Grid Search abstimmen
- Ergebnisse mit klaren, wiederholbaren Metriken bewerten
- Notebooks in wiederverwendbare Skripte für den Produktionseinsatz überführen
Passendes Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten selten nur mit scikit-learn. Meist kombinieren sie es mit NumPy, pandas, matplotlib und Jupyter und verbinden es dann mit Python-Services, Datenpipelines oder Reporting-Ebenen. Sie wissen, wann eine einfache Baseline besser ist als ein komplexes Modell.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn ein Modell zu schwach ist, ein Prototyp robust gemacht werden muss oder ein internes Team einen sauberen Startpunkt braucht. In Österreich passt das oft zu Produktteams, die flexible Unterstützung für Analysen, Forecasting oder operative Entscheidungen brauchen, ohne dauerhaft neue Stellen zu schaffen.
Was gute Spezialisten tun
Gute Profis halten den Workflow reproduzierbar und leicht prüfbar. Sie dokumentieren das Preprocessing, vermeiden Data Leakage, wählen die passende Validierungsmethode und erklären Kompromisse in einfachen Worten. Sie kennen auch die Grenzen von sklearn und wissen, wann andere Tools für Deep Learning oder Training im großen Maßstab sinnvoller sind.
Woran Sie scikit-learn-Kenntnisse erkennen
- Sie haben Daten, aber keinen stabilen Modellierungs-Workflow
- Ihr Team braucht klare Baselines vor einem größeren ML-Stack
- Die Modell-Ergebnisse schwanken zwischen den Läufen zu stark
- Sie brauchen besseres Feature Engineering oder eine bessere Bewertung
- Sie wollen Python-basiertes Machine Learning, das sich leicht warten lässt
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu scikit-learn? Hier findest du die passenden Antworten.
scikit-learn wird verwendet, um Machine-Learning-Modelle in Python für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Anomalieerkennung aufzubauen. Besonders stark ist es bei strukturierten Daten und für Teams, die einen klaren, testbaren Workflow wollen. Viele Experten nutzen es auch für Preprocessing, Modellauswahl und Bewertung.
Ja. sklearn ist der Paketname und die Kurzform, die viele für scikit-learn verwenden. Wenn Sie einen Spezialisten beauftragen, meinen beide Begriffe in der Regel dieselbe Python-Machine-Learning-Bibliothek.
scikit-learn ist meist die bessere Wahl für klassisches Machine Learning auf tabellarischen Daten, während TensorFlow und PyTorch häufiger für Deep Learning genutzt werden. Ein guter Spezialist wählt sklearn, wenn es um schnelle Iterationen, klare Validierung und wartbaren Code geht. Für neuronale Netze oder Computer Vision kann ein anderer Stack passender sein.
Ein starker scikit-learn-Spezialist arbeitet normalerweise sicher mit pandas, NumPy und Jupyter und kennt Python-Paketierung und Testing. Je nach Projekt sind auch Kenntnisse in Feature Engineering, Statistik, SQL und grundlegendes MLOps wertvoll. Das hilft dabei, aus Experimenten Code zu machen, den andere nutzen können.
Für einen schnellen Proof of Concept kann schon ein fokussierter scikit-learn-Spezialist Mehrwert bringen, wenn die Daten sauber und das Ziel klar ist. Für den Produktionseinsatz sollten Sie jemanden haben, der Preprocessing, Validierung und reproduzierbare Pipelines bereits umgesetzt hat. Je geschäftskritischer das Modell ist, desto wichtiger wird dieser Nachweis.
Ja, scikit-learn-Arbeit wird oft remote erledigt, weil der Großteil in Code, Notebooks und geteilten Datensätzen stattfindet. Für Teams in Österreich klappt die Zusammenarbeit meist gut, wenn die Kommunikation klar ist und der Datenzugriff vorbereitet wurde. Vor-Ort-Zeit wird nur dann wichtig, wenn sensible Daten, Workshops oder enge Abstimmung mit Stakeholdern es erfordern.
Achten Sie auf jemanden, der erklären kann, wie Daten getrennt wurden, wie Leakage vermieden wurde und warum die gewählten Metriken zum Geschäftsziel passen. Ein starker scikit-learn-Profi sollte saubere Pipelines, sinnvolle Baselines und eine klare Begründung für die Modellwahl zeigen können. Guter Code ist wichtig, aber auch die Fähigkeit zu erklären, warum das Ergebnis vertrauenswürdig ist.
scikit-learn eignet sich für Projekte wie Churn-Prognosen, Risikobewertungen, Nachfrageprognosen, Kundensegmentierung und Dokumentklassifizierung. Es ist eine starke Wahl, wenn die Daten überwiegend strukturiert sind und das Team etwas Praktisches statt Forschungsintensives will. Es funktioniert auch gut, wenn das Modell leicht prüfbar und wartbar sein muss.
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 40% 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
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:
Wien Graz 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
