scikit-learn Experten in München
entwickeln, die in wenigen Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die mit scikit-learn, Python und dem umfassenderen Data-Science-Ökosystem Lösungen für Klassifikation, Regression und Clustering liefern. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Giuseppe A.
Letzte Position:
Entwicklung Embedded-Software bei Inheco
- KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
- Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
- Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
- Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.
Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps
Emanuel F.
Letzte Position:
Interimsarchitekt & Data-Taskforce-Leiter bei Freelancer / Projekteinsätze
- Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
- Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
- BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
- Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL
Thomas H.
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Sukumar R.
Letzte Position:
KI-Berater
- Entwurf durchgängiger KI/ML-Lösungen mit starkem Fokus auf fortschrittliche LLM-Anwendungen, autonome agentische KI-Workflows mit dem MCP-Toolset, Berechnungen von vLM-Embeddings und robuste agentische RAG-Pipelines, um für Kunden aus verschiedenen Branchen einen konkreten Geschäftsnutzen zu schaffen.
- Entwicklung intelligenter agentischer KI-Workflows zur Automatisierung des Abrufs von Wissen und der Schlussfolgerungen für B2B-Kunden, um schneller Geschäftsnutzen zu erzielen.
Axel K.
Letzte Position:
Dateningenieur & Business Analyst bei Metafinanz
- Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
- Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
- Optimierung und Reduzierung
- Regressionstests
- Wissensvermittlung und Dokumentation
Mario G.
Letzte Position:
Software- und Data Engineer bei Plexify GmbH
- Architektur, Konzeption und Entwicklung einer MVP-Anwendung eines Anbieters für spezialisierte Reiseerlebnisse
- Technologien: Python, FastAPI, Firestore, Firebase, Docker
Narges D.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Hochschule München
Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.
Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.
Tobias N.
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Caner K.
Letzte Position:
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym) bei MedTank
- Synthetische Datensätze für die Erkennung von CXR, Mammografien und distalen Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusionsmodellen generiert und dabei >50k synthetische Bilder für Benchmarking erstellt.
- DSGVO-konforme Prozesse und Reproduzierbarkeit sichergestellt, wodurch die Nutzung des Datensatzes für interne Validierungen und akademische Zusammenarbeit ermöglicht wurde.
- Das Projekt wurde in der internen R&D-Präsentation von MedTank als wegweisende Initiative für synthetische Daten vorgestellt.
Luis Alberto P.
Letzte Position:
Cloud-Ingenieur bei Persönliche Projekte
Entwicklung einer Streamlit-ML-Anwendung mit einem RandomForest-Modell (Scikit-learn) zur Vorhersage des Rauchverhaltens. Dabei kamen Pandas, NumPy und Matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung zum Einsatz. Bereitstellung auf AWS mit Terraform für EC2, IAM-Rollen und S3-Buckets sowie Pickle zur Speicherung des Modells.
Vertiefte Kenntnisse in AWS-Services wie S3, EC2, CloudFormation, IAM und Auto Scaling mit Schwerpunkt auf erweiterten Funktionen wie Versionierung, CORS, ETags und Prüfsummen anhand von AWS-Examples-Freecodecamp.
Entwicklung und Optimierung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions zur Bereitstellung statischer Websites auf GitHub Pages, mit Verbesserungen bei automatisierter Validierung, Bereitstellung und Wartung.
Entwicklung und Bereitstellung eines klassischen Snake-Spiels mit Flask, das mit Docker containerisiert und auf Render bereitgestellt wurde.
Clarissa H.
Letzte Position:
KI-Trainerin bei Komdis GmbH
- Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
- Tech Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt Engineering, Process Mapping Tools.
Krithika C.
Letzte Position:
Berufliche Neuorientierung bei Von Rundstedt
- Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die scikit-learn einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 83%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 21%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, 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 29 Okt 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.
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Automotive (50%)
- Bank- und Finanzwesen (47%)
- Fertigung (47%)
- Bildung (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Gesundheitswesen (37%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlage für maschinelles Lernen
scikit-learn ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen. Sie bietet einheitliche APIs für die Datenaufbereitung, das Training von Modellen, die Auswertung von Ergebnissen und den Aufbau reproduzierbarer Workflows. Unternehmen nutzen sie für praktische Systeme zur Vorhersage und Mustererkennung statt für die Forschung an tiefen neuronalen Netzen.
Was damit entwickelt wird
Zu den häufigen Ergebnissen gehören Modelle zur Vorhersage von Kundenabwanderung und Nachfrage, Betrugserkennung, Empfehlungslogik und Dokumentklassifikation. Fachkräfte erstellen außerdem wiederverwendbare Pipelines, die Datenbereinigung, Feature Engineering, Modelltraining und Validierung verbinden. Die Bibliothek unterstützt sowohl explorative Analysen als auch produktionsorientierte Batch- oder API-Workflows.
Ökosystem und Tools
scikit-learn arbeitet eng mit NumPy, pandas, SciPy und Matplotlib zusammen, während Tools wie Jupyter Experimente unterstützen. Gute Spezialisten verstehen Cross-Validation, Feature-Auswahl, die Speicherung von Modellen und Metriken, die zum Geschäftsziel passen. Sie können Modelle außerdem mit MLflow, Cloud-Diensten, Datenbanken oder Web-APIs verbinden.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
- Ein Proof of Concept muss zu einem getesteten Modell werden
- Trainingsdaten müssen bereinigt, transformiert oder validiert werden
- Modellergebnisse sind schwer zu erklären oder zu reproduzieren
- Bestehende Pipelines benötigen Verbesserungen bei Performance und Monitoring
- Ein Team benötigt praxisnahes Wissen zu maschinellem Lernen ohne einen langen Einstellungsprozess
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Projekt ein klar definiertes Datenproblem hat, aber die internen Kapazitäten begrenzt sind. Spezialisten können die Umsetzbarkeit bewerten, geeignete Algorithmen auswählen und dokumentierte Workflows hinterlassen, die das Team weiter pflegen kann.
Qualitätssignale
Gute Fachkräfte vergleichen eine aussagekräftige Basislösung mit komplexeren Modellen, statt Neuerungen hinterherzulaufen. Sie verhindern Data Leakage, nutzen geeignete Validierungsstrategien und erklären Abwägungen anhand von Precision, Recall, Kosten und operativem Risiko. Außerdem machen sie die Vorverarbeitung zu einem Teil der Pipeline, damit Training und Inferenz konsistent ablaufen.
Arbeiten in München
Unternehmen in München nutzen scikit-learn in der Fertigung, Mobilität, Finanzdienstleistung, im Einzelhandel und in forschungsorientierten Teams. Die Zusammenarbeit vor Ort kann Workshops, die Kommunikation auf Deutsch und den Zugriff auf interne Daten erleichtern, während Remote-Spezialisten über sichere Repositories, klare Dokumentation und geplante Reviews beitragen können. Die passende Lösung hängt vom Datenzugriff, den Compliance-Anforderungen und der Nähe zu den Stakeholdern ab.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um scikit-learn am häufigsten aufkommen.
scikit-learn wird verwendet, um klassische Machine-Learning-Modelle in Python zu trainieren und zu bewerten. Typische Anwendungen sind Klassifikation, Regression, Clustering, Anomalieerkennung, Dimensionsreduktion und wiederverwendbare Pipelines zur Vorverarbeitung.
scikit-learn ist meist die praktische Wahl für strukturierte Daten und etablierte Algorithmen wie lineare Modelle, Baumensembles und Support Vector Machines. TensorFlow und PyTorch eignen sich besser, wenn ein Projekt tiefe neuronale Netze, eigene Trainingsschleifen oder die fortgeschrittene Verarbeitung unstrukturierter Daten erfordert.
Ein guter scikit-learn-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit Python, pandas, NumPy und SQL. Erfahrung mit Experiment-Tracking, Cloud-Infrastruktur, APIs, Datenvisualisierung und Modell-Monitoring ist ebenfalls wertvoll, wenn ein Modell über ein Notebook hinaus betrieben werden muss.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Problem, der Datenqualität und dem operativen Risiko ab. Ein kleines exploratives Modell benötigt möglicherweise fokussierte scikit-learn-Expertise, während ein kundenorientiertes System eine Fachkraft erfordert, die Validierung, Reproduzierbarkeit, Deployment und laufendes Monitoring beherrscht.
Arbeiten mit scikit-learn eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Datenzugriff, Repositories und Umgebungen klar definiert sind. Termine vor Ort in München können dennoch für Analyse-Workshops, die Abstimmung mit Stakeholdern und Projekte mit sensiblen internen Daten nützlich sein.
Fragen Sie, wie die Fachkraft eine Basislösung erstellen, die Daten aufteilen und Metriken auswählen würde, bevor sie Modelle vergleicht. Ein kompetenter scikit-learn-Spezialist wird über die Vermeidung von Data Leakage, Fehleranalyse, Erklärbarkeit und die Tests der Pipeline nach dem Deployment sprechen.
scikit-learn ist eine gute Wahl, wenn ein Projekt von bewährten Algorithmen, klaren Schnittstellen und schnellen Iterationen mit strukturierten Daten profitiert. Die Konventionen reduzieren unnötigen eigenen Code, während eigene Komponenten für spezialisierte Algorithmen, ungewöhnliche Hardware oder anspruchsvolle Deep-Learning-Workloads gerechtfertigt sein können.
Ein scikit-learn-Projekt sollte eine reproduzierbare Trainingspipeline, dokumentierte Datenannahmen, Evaluationsergebnisse und eine klare Übergabe des Modells hervorbringen. Je nach Umfang liefert die Fachkraft möglicherweise außerdem einen Inferenzdienst, gespeicherte Modellartefakte, Empfehlungen für das Monitoring und Tests für künftige Datenänderungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 717 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Automotive (50%) und Bank- und Finanzwesen (47%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Produktentwicklung (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
