Support Vector Machine Experten in Deutschland
, gematcht aus geprüften Spezialisten mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die SVM-Klassifikatoren bauen, Kernel und C anpassen und Projekte für Text-, Bild- und Anomalieerkennung mit scikit-learn und verwandten ML-Stacks umsetzen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Support Vector Machine eingesetzt haben
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
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
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzipierte und entwickelte End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifikations- und Vorhersagedaten und implementierte sie unter Einsatz von MLOps-Best Practices, um Robustheit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
- Trug direkt zur Verbesserung der Ausgabegenauigkeit von LLM-Modellen bei, indem ich spezialisierte Prompts entwickelte, die auf der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines basieren.
- Erstellte Trainingsdaten für Large Language Models, indem ich Programmieraufgaben formulierte, die die Modelle nicht lösen konnten, und anschließend die richtigen Lösungen dokumentierte.
Beshr Alnirabieh
Letzte Position:
Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung
- Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
- Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
- Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
- Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
- Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Deepak Reddy Narra
Letzte Position:
Machine Learning Engineer bei go AVA GmbH
- Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
- Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
- Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.
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
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Reshmi Suragani
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Aumovio Engineering Services (ehemals Continental Engineering Services)
- Programmierung: C/C++, Python, Embedded C, MATLAB
- Feature Owner für SecOC und FvM, Leitung der Entwicklung, Integration und Validierung
- Gutes Verständnis der ECU-Hardware zur Fehlerbehebung
- Integration von AUTOSAR-Sicherheitsmodulen: CSM, Crypto, CryIf und HSM
- Praktische Erfahrung mit AUTOSAR BSW- und MCAL-Konfiguration
- Implementierung von Secure Boot mit DMA auf Chorus-MCU zur Verbesserung der Boot-Leistung
- Entwurf von HSM-Schlüsselmanagement und UDS-basierte Schlüsselverifikationsfunktionen
- Entwicklung von Python-Automatisierungsskripten zur Steigerung der Validierungseffizienz
- Entwickelt und getestet gemäß ISO 26262- und ASPICE-Standards
- Implementierung von Diagnosen (DIDs, DTCs) zur Fehlererkennung und Erhöhung der Zuverlässigkeit
- Fundierte Kenntnisse in 32-Bit-MCU-Architekturen und Echtzeitsystemen
- Sicherer Umgang mit Embedded C, Compiler-/Debugger-Tools und CANoe
- Erfahrung mit TLS, IPsec, Schlüsselmanagement und Konfiguration von Ethernet-Switches
- Erstellung von Architektur- und Systemdokumentationen zur teamübergreifenden Abstimmung
- Unterstützung beim Flashen von Produktions-ECUs und bei umfangreichen Einsätzen
- Durchführung funktionaler Sicherheitstests zur Sicherstellung der Systemzuverlässigkeit
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Abhishek Kanakagiri
Letzte Position:
Solana Offline-Transaktions-Webapp
- Dezentrale App mit Next.js und Convex DB entwickelt für sichere Offline-Signierung von Solana-Transaktionen.
Muhammad Usman
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft bei Universität des Saarlandes
- Einsatz KI-getriebener CADD-Methoden zur Optimierung biosynthetischer Wege und Molekülscreenings.
- Integration synthetischer Biologie und rechnergestützter Chemie-Workflows für schnelle In-silico-Experimente.
- Automatisierte ML-Pipelines mit Python, PyTorch und Scikit-learn unter Linux, was zu verbesserten Modelltests und höherer Reproduzierbarkeit führte.
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc.
- Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
- Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
- Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
- High-Throughput-Serving mit vLLM
- Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
- Erkennen von Halluzinationen
- Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Sagar Mattikere Anand
Letzte Position:
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG) bei Philipps-Universität Marburg
- Entwickelte ein GraphRAG-System, das semantische Vektoren (Chroma) und Wissensgraphen (NetworkX/Neo4j) kombiniert, um mehrstufige Q&A zu Klimapolitik-Dokumenten zu ermöglichen.
- Setzte Llama 3/Gemma über Ollama für lokale Inferenz ohne Kosten ein; erzielte ~95% Genauigkeit bei der Extraktion von Entitäts-Beziehungen.
- Erstellte eine Ingestions-Pipeline für PDFs und CSV-Dateien mit 48.000 Zeilen; wendete gruppierte Medianimputation an und verminderte Datenlücken.
Anton Klonov
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Support Vector Machine einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
78%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Deutschland 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 Deutschland, die Support Vector Machine 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 SVM macht
Support Vector Machine, oft als SVM geschrieben, ist eine klassische Methode des maschinellen Lernens für Klassifikation und Regression. Sie wird eingesetzt, wenn ein Team ein stabiles Modell für strukturierte Daten, Textlabels, Bildklassen oder Anomalieerkennung braucht. Gute Experten wissen, wann SVM besser passt als tiefere Modelle und wann nicht.
Typische Aufgaben
- Binäre und Multiclass-Klassifikation
- Margin-basierte Regression mit SVR
- Modelle für Text, Spam und Sentiment
- Erkennung von Ausreißern und Betrugssignalen
- Prototyp-Modelle für kleine und mittlere Datensätze
Tools und Stack
Starke Spezialisten arbeiten selten nur mit SVM. Sie nutzen scikit-learn, NumPy, pandas und Modell-Pipelines für Skalierung, Kodierung, Feature-Auswahl und Validierung. In Python-Projekten vergleichen sie SVM oft mit logistischer Regression, Random Forests oder Gradient Boosting, um die richtige Lösung zu wählen.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen holen freiberufliche Unterstützung, wenn ein SVM-Modell angepasst, erklärt oder produktiv gesetzt werden muss. Das ist häufig in Analytics-Teams, Produktteams und regulierten Umgebungen in Deutschland der Fall, wo ein klares Modellverhalten wichtig ist. Es hilft auch, wenn interne Experten Unterstützung bei der Kernel-Wahl, der Parametersuche oder dem Feature Engineering brauchen.
Was starke Experten tun
- Kernel und Regularisierung sorgfältig auswählen
- Saubere Vorverarbeitung und Skalierung aufbauen
- Modelle mit den richtigen Metriken validieren
- Entscheidungsgrenzen und Abwägungen erklären
- Ergebnisse für Übergabe und Review dokumentieren
Qualitätsmerkmale
Ein starker Support-Vector-Machine-Spezialist kann erklären, warum SVM gut passt, nicht nur, wie man es ausführt. Er prüft Datenleckage, Klassenungleichgewicht und Probleme mit der Merkmals-Skalierung frühzeitig. Außerdem kommuniziert er klar mit Data-, Produkt- und Engineering-Teams, was für Remote-Arbeit in ganz Deutschland und darüber hinaus wichtig ist.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Support Vector Machine am häufigsten fragen.
Support Vector Machine wird für Klassifikation und in der SVR-Form für Regression verwendet. Unternehmen nutzen sie für Textlabeling, Dokumentenfilterung, Anomalieerkennung und andere Probleme, bei denen eine klare Trennung der Merkmale wichtig ist. Sie ist oft eine gute Wahl, wenn der Datensatz nicht riesig ist und der Merkmalsraum gut vorbereitet wurde.
SVM ist oft stärker, wenn die Grenze zwischen Klassen komplex ist und die Merkmale sorgfältig skaliert wurden. Logistische Regression ist einfacher und leichter zu erklären, während Random Forests gemischte Muster mit weniger Tuning verarbeiten können. Ein guter Freelancer vergleicht diese Optionen mit den echten Daten, statt einfach anzunehmen, dass SVM immer die beste Wahl ist.
Holen Sie einen Support Vector Machine-Spezialisten dazu, wenn die Modellqualität von der Kernel-Wahl, der Merkmals-Skalierung oder einer sorgfältigen Validierung abhängt. Das ist auch hilfreich, wenn ein internes Team einen funktionierenden Prototyp hat, aber Unterstützung braucht, um daraus ein zuverlässiges Modell zu machen. In Deutschland kommt das oft in der Industrieanalyse, bei compliance-intensiven Aufgaben und in der Dokumentenverarbeitung vor.
Ein starker Support Vector Machine-Experte kennt meist Python, scikit-learn, NumPy, pandas und die Modellevaluation. Feature Engineering, Datenbereinigung und der Umgang mit Klassenungleichgewicht sind genauso wichtig wie der Algorithmus selbst. Für produktive Projekte sind auch Kenntnisse in Pipelines, Tests und Modellübergaben wertvoll.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur einen soliden SVM-Spezialisten, aber produktive Arbeit erfordert ein breiteres ML-Verständnis. Die Person sollte wissen, wie man Hyperparameter anpasst, Leakage vermeidet und Metriken in Geschäftssprache erklärt. Wenn die Daten unordentlich oder besonders kritisch sind, ist Erfahrung mit Validierung und Deployment wichtiger als nur der Modellname.
Ja, die meiste Support Vector Machine-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugang, Sicherheit und Review-Prozess klar sind. Vor-Ort-Termine können helfen, wenn Stakeholder schnelle Workshops zu Feature-Design oder Modellinterpretation brauchen. Für viele Teams in Deutschland ist ein Remote-Spezialist mit starker Kommunikation die praktische Wahl.
Ein starker SVM-Freelancer fragt nach Datengröße, Klassenverteilung, Merkmalstypen und den Geschäftskosten von Fehlern, bevor er Code schreibt. Er sollte erklären können, warum ein Kernel gewählt wurde, wie die Skalierung gelöst wurde und welche Metriken verwendet wurden. Gute Experten dokumentieren auch Grenzen, weil SVM bei schwacher Vorverarbeitung leise scheitern kann.
Support Vector Machine wird meist mit SVM abgekürzt, und viele Suchende verwenden beide Begriffe. Manche suchen auch nach Support Vector Classifier, Support Vector Regression oder dem vollständigen Begriff Support Vector Machine. Ein guter Spezialist kennt die Unterschiede und verwendet die richtige Variante für die Aufgabe.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Support Vector Machine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 81 €, was einem Tagessatz von etwa 651 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Support Vector Machine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Support Vector Machine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Support Vector Machine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (28%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Support Vector Machine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bildung (56%) und Gesundheitswesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Support Vector Machine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (94%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Support Vector Machine eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
