Synthetic Data Experten in Deutschland
, in Minuten durch KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die datenschutzsichere Datensätze, realistische Sonderfälle und Trainingsdaten für maschinelles Lernen mit Tools wie Gretel, Mostly AI und SDV erstellen. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Synthetic Data eingesetzt haben
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung
- Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
- Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
- Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Sven W.
Letzte Position:
Simulation von Photometric-Stereo-Setups bei ID Engineering
- Rolle: Simulation Engineer
- Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
- Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
- Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
- Tech Stack: Python, Blender
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Martin R.
Letzte Position:
Senior LLM Research Scientist bei BYO Inc.
- Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
- Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
- Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
- Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
- Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
- Halluzinationen erkennen
- Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
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.
Ehsan A.
Letzte Position:
Klinischer Data Scientist bei Freiberuflich
- Durchführung von Datenmanagement und statistischer Analyse für klinische Studien im Auftrag von CROs.
- Gastdozent an der Ivancity University in Paris mit Schwerpunkt auf Datenanonymisierungstechniken und Statistical Disclosure Control.
- Erbringung wissenschaftlicher und medizinischer Schreibdienstleistungen für Pharmaunternehmen.
- Durchführung von Optical-Mapping-Datenanalysen und Entwicklung von Softwaretools mit Fokus auf Algorithmusoptimierung und technischem Support.
Gabin N.
Letzte Position:
Freiberuflicher Mathematikexperte für das Training von KI-Modellen bei Outlier AI and Mindrift AI
- KI-Modelle trainiert, um spezialisierte reale Probleme zu lösen
- Forschungsorientierte Prompts auf Basis der Angewandten Mathematik entworfen und Bewertungsraster entwickelt, die konsequent das Modellverständnis und die Ausgabequalität verbessern
- Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit fortschrittlicher KI-Modelle bewertet
- Eng mit bereichsübergreifenden Entwicklungsteams zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass KI-Modelle den Industriestandards entsprechen, und um umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen
Devakinand D.
Letzte Position:
Masterarbeit: Analyse des Prompt Engineerings zur Datenerfassung aus unstrukturierten Daten bei Technische Hochschule Rosenheim
- Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken durch Entwicklung eines Multi-Strategie-Prompting-Frameworks (Zero-shot, Few-shot, CoT, Instruction Tuning) zur Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Finanz- und medizinischen Datensätzen, wodurch die Modellzuverlässigkeit deutlich gesteigert und eine 18%ige Verbesserung des F1-Scores durch rigorose Bewertung mit erweiterten Metriken (ROUGE-L, METEOR, Kosinus-Ähnlichkeit) erreicht wurde.
- Gestaltung skalierbarer Workflows für strukturierte Ausgaben und Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines (spaCy, ClearML) für kontinuierliches Performance-Tracking, zur Simulation realer MLOps-Prinzipien.
- Iterative Verfeinerung der Prompt-Strategien basierend auf sorgfältiger Fehleranalyse, um eine robuste, produktionsreife Performance sicherzustellen.
Kashyap K.
Letzte Position:
Masterarbeit – Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwicklung eines Frameworks zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und Generativer KI (Stable Diffusion) zur Modellierung und Erweiterung industrieller Oberflächenfehler.
- Training und Evaluierung von Computer-Vision-Modellen (YOLO, DETR) mit einer Detektionsgenauigkeit von 94% bei realen Proben sowie erfolgreicher Übertragung von der Simulation auf die Realität.
- Anwendung von Domänenanpassung zur Verbesserung der Übertragung von der Simulation auf die Realität, wodurch skalierbare industrielle KI für die automatisierte Qualitätsprüfung ermöglicht und Produktionsausfallzeiten reduziert wurden.
Prasanna H.
Letzte Position:
Masterand bei Robotics Research Lab, TU Kaiserslautern
- Datensätze benchmarkt, reale Offroad-Daten gesammelt (~9000 Bilder) und Simulationsdatensätze mit Unreal Engine erzeugt.
- Gen-AI-Bildsegmentierung in Unreal Engine entwickelt, wodurch sich die Zeit von 1–2 Tagen auf 5–10 Minuten verkürzte.
- Generative-AI-Daten-Enhancement-Pipeline aufgebaut. Verbesserte die synthetischen Daten um +49% mIoU.
- Technologie: Python, PyTorch, C++, Git, LangChain, Gen-AI, Linux, W&B, OpenCV, Labelme.
Thomas J.
Letzte Position:
Testmanager bei Hamburger Energienetze GmbH
- Methode: keine Methode
- Umfeld: ERP, S4/Hana, Confluence, Jira, Xray, SAP Solution Manager, Tosca
- Erstellung des Testkonzeptes für die Migration von ERP auf S/4HANA
- Erstellung von manuellen Testfällen und Testplänen für den Abnahmetest
- Koordination der Tests zwischen den Fachtestern
- Testautomatisierung mit Tosca
- manuelles Testing
Geraldine C.
Letzte Position:
Solution Engineer (Daten- & ML-Integration) bei Amadeus Data Processing GmbH
- Entwarf ML-fähige Datenintegrations-Workflows zwischen On-Premise-Systemen und Cloud-Plattformen (Snowflake, AWS Redshift, Azure) und ermöglichte so skalierbares Feature Engineering und Deployment von Modellen
- Implementierte automatisierte ML-Pipeline-Bereitstellung mit Python, SQL und CI/CD-Tools und reduzierte die Modellbereitstellungszeit um 60 %
- Entwickelte Logik zur Datenumwandlung für die Stammdatensynchronisation zwischen ERP- und Analysesystemen und sicherte so die Datenqualität für prädiktive Modelle
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen in mathematische Spezifikationen für ML-Lösungen zu übersetzen
Sushant R.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei INES Analytics GmbH
- Leitung der Implementierung von ETL-Pipelines für mehrere Produkte mit unterschiedlichen Daten- und Berichtanforderungen, einschließlich Datenbereinigung, -validierung und -vorbereitung.
- Leitung eines rotierenden Teams von 2–3 Data Scientists (insgesamt 6) zur Entwicklung und Bereitstellung mehrerer Data-Science-Projekte in den Unternehmensprodukten; Verantwortung für Zeitpläne und Ergebnisse.
- Zusammenarbeit mit Backend-, DevOps- und Frontend-Teams zur Integration von Data-Science-Pipelines in die Produktion und Gewährleistung reibungsloser, termingerechter Auslieferungen.
- Entwicklung eines probabilistischen Systems zur synthetischen Datengenerierung, um statistisch treue Datenduplikate zu erstellen, containerisiert mit Docker für reproduzierbare Deployments; validiert durch Alpha-Tests mit 5 Entwicklungspartnern für datenschutzfreundliche Analysen und Berichte.
- Entwurf und Aufbau eines präskriptiven Analysemoduls mit Szenariosimulation zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
Athul S.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Science to Data Science – Deutsche Welle
- Entwickelte eine auf GPT basierende Pipeline für synthetische Daten, die die Beschaffungskosten und Durchlaufzeiten um mehr als die Hälfte reduzierte.
- Modellierte Nutzerverhalten in unterrepräsentierten Gruppen mithilfe von Prompt-Workflows und statistischer Validierung.
- Bewertete die Realitätsnähe der Daten durch Cluster-, Regressions- und Divergenzanalyse.
- Lieferte reproduzierbare Python-Workflows zur Automatisierung von Experimenten in einem agilen Umfeld.
- Übersetzte analytische Ergebnisse in klare Erkenntnisse für Content- und Strategie-Teams.
- Technologien und Fähigkeiten: Python, generative KI, GPT, maschinelles Lernen, explorative Datenanalyse, agile Methoden, GitHub, Cloud-Computing, Halluzinationsanalyse.
Vasco A.
Letzte Position:
KI-Forschungspraktikant – Generative KI bei BMW AG
- Entwarf und implementierte multimodale Unterhaltungstoolchains, die Passagierinput, Fahrzeugkontext, Large-Language-Modelle (Text-zu-Text und Sprache-zu-Sprache) sowie Bildgenerierungsmodelle kombinieren, um interaktivere und immersivere In-Car-Erlebnisse zu bieten.
- Entwickelte und orchestrierte Tools für LLM-basierte Agenten, inklusive Sitzungsverwaltung, Hintergrundaufgaben, dynamischer Nutzerinteraktionen und persistentem Anwendungszustand.
- Untersuchte Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks für In-Car-Umgebungen, bewertete Kommunikationsprotokolle und Architekturstrategien für koordinierte und zuverlässige Agentenverhalten.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Synthetic Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
94%
Doktortitel
39%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 Synthetic Data 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 Synthetic Data Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (63%)
- Bildung (58%)
- Fertigung (47%)
- Gesundheitswesen (37%)
- Bank- und Finanzwesen (32%)
- Automotive (26%)
- Biotechnologie (21%)
- Professionelle Dienstleistungen (21%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Synthetic Data ist
Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die die statistischen Eigenschaften, Strukturen und Beziehungen realer Daten widerspiegeln, ohne einzelne Datensätze zu reproduzieren. Sie können Tabellendaten, Bilder, Texte, Audiodaten, Sensormesswerte oder Transaktionsabläufe darstellen. Teams nutzen Datensynthese, wenn reale Datensätze eingeschränkt, unvollständig, teuer zu beschaffen oder schlecht darin sind, seltene Ereignisse abzudecken.
Was damit erstellt wird
Synthetische Datensätze unterstützen maschinelles Lernen, Softwaretests, Analysen und Simulationen. Sie helfen Teams, Modelle zu trainieren, Datenpipelines zu validieren und Geschäftsregeln zu testen, bevor Produktionsdaten verfügbar sind. Häufige Anwendungen sind:
- Training von Computer-Vision-, Sprach- und Betrugserkennungsmodellen
- Erzeugung seltener Fälle für autonome Systeme und medizinische Forschung
- Testen von APIs, Data Warehouses und Kundenprozessen
- Simulation von Transaktionen, Geräten und betrieblichen Ereignissen
Methoden und Tools
Experten wählen die Methoden auf Grundlage der Quelldaten und des vorgesehenen Einsatzes aus. Zu den gängigen Ansätzen gehören probabilistische Modelle, generative adversarielle Netzwerke, Variational Autoencoders und Large Language Models. Das Ökosystem umfasst SDV, Gretel, Mostly AI, ydata-synthetic und individuelle Python-Workflows mit pandas, PyTorch oder TensorFlow.
Durchführung
Ein typisches Projekt beginnt mit Datenprofiling, einer Schemaüberprüfung und der Definition akzeptabler Anforderungen an Nutzen und Datenschutz. Spezialisten bereiten anschließend die Quelldaten vor, trainieren oder konfigurieren einen Generator, erstellen Datensätze und vergleichen diese durch statistische und aufgabenbezogene Tests mit dem Original. Außerdem dokumentieren sie Einschränkungen, Reproduzierbarkeit und sichere Zugriffsverfahren.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Datenprodukt werden soll, interne Kompetenzen fehlen oder sensible Daten nicht frei zwischen Teams ausgetauscht werden können. In Deutschland unterstützen Spezialisten möglicherweise Projekte in der Automobilindustrie, Fertigung, Versicherungsbranche, im Gesundheitswesen und bei Finanzdienstleistern, während sie mit lokalen Teams zusammenarbeiten oder remote tätig sind. Für Workshops mit Stakeholdern und die Dokumentation können sowohl Deutsch als auch Englisch wichtig sein.
Was gute Experten beherrschen
Gute Fachleute verstehen sowohl die Datengenerierung als auch den geschäftlichen Kontext hinter den Daten. Sie können Datenlecks, Verzerrungen, Auswendiglernen und eine unzureichende Abdeckung erkennen, anstatt realistisch wirkende Datensätze als Qualitätsnachweis zu betrachten. Achten Sie auf Erfahrung mit der Bewertung von Datenschutzrisiken, dem Design von Validierungen, Datenpipelines, Modellevaluierung und einer klaren Übergabedokumentation. Die besten Ergebnisse bewahren nützliche Muster, ohne reale Personen offenzulegen oder irreführende Schlussfolgerungen zu erzeugen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Synthetic Data wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Unternehmen nutzen Synthetic Data, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, Software zu testen und Ereignisse zu simulieren, die in realen Datensätzen selten vorkommen. Sie sind auch nützlich, wenn der Zugriff auf Produktionsdaten verzögert, eingeschränkt oder der Datenbestand für eine zuverlässige Bewertung zu klein ist.
Synthetic Data werden aus erlernten Mustern erzeugt, während anonymisierte Daten aus realen Datensätzen abgeleitet werden, bei denen identifizierende Details entfernt wurden. Sie können das direkte Datenschutzrisiko verringern, müssen aber weiterhin auf Auswendiglernen, Verzerrungen, statistische Verfälschungen und die Eignung für die vorgesehene Aufgabe getestet werden.
Ein guter Synthetic Data Spezialist verbindet häufig Statistik, maschinelles Lernen, Data Engineering und datenschutzbewusste Governance. Nützliche verwandte Kompetenzen sind Python, SQL, Cloud-Pipelines, Modellevaluierung, Datenqualitätstests und Branchenkenntnisse etwa in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen oder Fertigung.
Das passende Niveau hängt von der Aufgabe ab. Für einen Prototyp mit einem kleinen Datensatz genügt möglicherweise ein Spezialist, der eine Methode auswählen und Ergebnisse validieren kann. Ein Produktionssystem erfordert dagegen umfassendere Erfahrung mit Monitoring, Reproduzierbarkeit, Zugriffskontrollen und der Integration in bestehende Datenpipelines.
Ja. Die Arbeit mit Synthetic Data eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Profiling, Generierung und Validierung in kontrollierten Umgebungen ausgeführt werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Teams sich auf Regeln für sensible Daten, Fachdefinitionen oder die operative Übergabe einigen müssen; außerdem können Deutsch- oder Englischkenntnisse erforderlich sein.
Bewerten Sie Synthetic Data anhand mehrerer Kriterien: Ähnlichkeit zur Quelle, Abdeckung seltener Fälle, Leistung bei realen nachgelagerten Aufgaben und Widerstandsfähigkeit gegen eine Offenlegung. Eine belastbare Bewertung prüft außerdem Verzerrungen, Duplikate, Auswendiglernen, fehlende Beziehungen und ob der Datensatz die Geschäftsentscheidung unterstützt, für die er erstellt wurde.
SDV ist ein Open-Source-Ökosystem zur Erzeugung synthetischer Tabellen-, relationaler und sequenzieller Daten. Es stellt Modelle und Bewertungstools bereit, doch ein Spezialist muss weiterhin geeignete Einschränkungen auswählen, die Quelldaten vorbereiten und überprüfen, ob die Ergebnisse nützlich und sicher sind.
Nein. Synthetic Data können wertvoll sein, wenn reale Beispiele selten oder nur eingeschränkt zugänglich sind, aber sie können Lücken und Annahmen aus den Quelldaten reproduzieren. Ein Spezialist sollte die Leistung mit synthetischen und realen Daten vergleichen und erklären, wann generierte Datensätze für das Training in der Produktion oder als regulatorischer Nachweis ungeeignet sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Synthetic Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 69 €, was einem Tagessatz von etwa 550 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Synthetic Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 94% mindestens einen Master-Abschluss und 39% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Synthetic Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Synthetic Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (95%), Englisch (95%) und Französisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Synthetic Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (63%), Bildung (58%) und Fertigung (47%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Synthetic Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Forschung und Entwicklung (F&E) (89%) und Produktentwicklung (79%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Synthetic Data eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
