XGBoost-Experten in München
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Prognosemodelle entwickeln, Gradient-Boosted-Decision-Trees optimieren und Machine Learning mit Python, scikit-learn oder Cloud-Datenplattformen produktiv einsetzen. Lassen Sie sich gezielt mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen, die schnell einen Beitrag leisten können.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich XGBoost-Experten eingesetzt haben
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
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.
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines 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 zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
Xinyang M.
Letzte Position:
Praktikant Sales Operations Analyst bei Capgemini
- Entwickelte und pflegte 5 Power-BI-Dashboards für die Analyse von Pipeline-Tracking, Prognosen, Umsatzlücken, Quotenerreichung und Geschäftsabschlussleistung.
- Erstellte wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Berichte, die von etwa 100 Stakeholdern aus Vertrieb, Finanzen und Marketing genutzt wurden.
- Entwickelte semantische Datenmodelle und ETL-Workflows mit Power Query, DAX und SQL; integrierte Daten aus Salesforce, SharePoint, dem internen Data Warehouse und Excel.
- Automatisierte Datenimport, -bereinigung, -transformation, Formatstandardisierung, KPI-Berechnungen, Dashboard-Aktualisierung und Berichtsvorbereitung mit Power Query, DAX und Power BI. Dadurch entfielen mehrere Stunden regelmäßiger manueller Arbeit für Datenaufbereitung und Berichtserstellung.
- Standardisierte KPI-Berechnungen und erstellte interaktive Berichte mit Sicherheit auf Zeilenebene, Drill-through und Wasserfallanalyse für Geschäftsreviews und Prognosen.
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Raghu Ram V.
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Mohamed S.
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenextraktion aus PDFs. Dabei kamen Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI-LLMs (GPT-4) zum Einsatz, um die Genauigkeit zu verbessern und komplexe Dokumentstrukturen zu verarbeiten.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und stellte ihn auf Vertex AI bereit.
- Entwickelte Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage aufzunehmen, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu laden.
- Verpackte KI-Agenten und Dienste mit Docker in Container, um eine einheitliche lokale Entwicklung und Bereitstellung zu ermöglichen.
- Verwendete PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Entwickelte einen ReAct-Agenten, der mithilfe von Tools und der Integration von Azure Document Intelligence strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert.
- Wirkte am Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen mit. Dabei wurden mit Databricks vorhandene CDRs ermittelt und die gesamten gültigen Kosten berechnet.
- Entwickelte einen dialogfähigen KI-Agenten (Chatbot) mit einem FastAPI-Backend, integrierte RAG für eine präzise Tariferkennung und stellte den Dienst mit Azure Container Apps bereit.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Himanshu N.
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Tobias R.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Lyft
- Verbesserte die Fehlerrate bei Geschwindigkeitsbegrenzungs-Elementen von 24% auf 8%, indem ich eine LLM-Pipeline auf erkannte Objekte angewendet habe (mit einer natürlichen Untergrenze von 6%, da die Bildabdeckung nur 94% beträgt).
- Umfangreiches ML-Modellieren der Routing-Kostenfunktion (Zielfunktion, Merkmale, Hyperparameter, Trainingsdatengenerierung), was die Grundlage für den Neuaufbau einer flexibleren Lösung legte.
- Initiierte das erste Priorisierungs-Framework für Data Curation Ops (jährliche Organisationskosten von 2 Mio. USD), das von täglichen Vorgaben weggeht und nun auf 'erwarteten Geschäftswert pro Zeiteinheit' optimiert, was eine Effizienzsteigerung von etwa 5-7% bewirkt.
- Enge Zusammenarbeit mit Software Engineering & Data Engineering sowie Product & Operations.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die XGBoost-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 10 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 1,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 7)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
44% (Deutschland: 15%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 XGBoost-Experten 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 XGBoost-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Professionelle Dienstleistungen (60%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Versicherung (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Fertigung (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (40%)
- Einzelhandel (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was XGBoost leistet
XGBoost ist eine Open-Source-Bibliothek für Gradient Boosting auf strukturierten oder tabellarischen Daten. Sie kombiniert Entscheidungsbäume sequenziell und korrigiert frühere Fehler, um leistungsstarke Modelle für Klassifikation, Regression und Ranking zu erstellen. Teams nutzen sie für Nachfrageprognosen, Churn-Prognosen, Betrugserkennung, Kreditrisiken und Suchrelevanz.
Zentrale Modellierungsaufgaben
Fachleute erstellen zuverlässige Features, definieren Validierungsstrategien und wählen Zielgrößen, die zum Geschäftsproblem passen. Sie behandeln fehlende Werte, kategoriale Eingaben, unausgeglichene Klassen und das Risiko von Data Leakage und optimieren anschließend Baumtiefe, Lernrate, Regularisierung und die Anzahl der Bäume. Erklärbarkeit ist wichtig, wenn Vorhersagen Kunden, Finanzen oder Betriebsabläufe beeinflussen.
Ökosystem und Werkzeuge
XGBoost funktioniert mit Python, R, Java, Scala und anderen Schnittstellen, wobei Python häufig mit pandas, NumPy und scikit-learn kombiniert wird. Gute Spezialisten nutzen außerdem Optuna oder ähnliche Werkzeuge für die Parametersuche, MLflow zur Nachverfolgung von Experimenten, SHAP zur Interpretation sowie Docker, Kubernetes oder verwaltete Cloud-Dienste für die Bereitstellung.
- Klassifikations-, Regressions- und Ranking-Pipelines entwickeln
- Trainings-Workflows mit SQL, Spark oder Feature Stores verbinden
- Experimente nachverfolgen und reproduzierbare Modell-Releases paketieren
- Vorhersagen über Batch-Jobs oder APIs bereitstellen
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen oft einen Freelancer hinzu, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Service werden muss, interne Daten schwer nutzbar sind oder die Modellqualität stagniert. Ein Spezialist kann Features und Validierung prüfen, XGBoost mit Alternativen vergleichen, die Trainingseffizienz verbessern und Monitoring etablieren. In München kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Kommunikationsabläufe klar geregelt sind; manche Projekte erfordern dennoch Workshops vor Ort.
Was gute Spezialisten liefern
Suchen Sie Fachleute, die Modellmetriken mit geschäftlichen Entscheidungen verbinden, statt isoliert zu optimieren. Sie sollten Baselines, Cross-Validation, Feature-Wichtigkeit und Fehlermuster in verständlicher Sprache erklären. Praktische Belege sind reproduzierbarer Trainingscode, dokumentierte Annahmen, robuste Pipelines, kalibrierte Ausgaben und ein klarer Plan für Drift, Retraining und Rollback.
Die richtige Besetzung auswählen
Der richtige Spezialist hängt von den Daten und der Projektphase ab. Ein Prognoseprojekt kann Zeitreihenvalidierung und die Integration in Betriebsabläufe erfordern, während Ranking-Aufgaben geeignete Ranking-Zielgrößen und ein passendes Evaluationsdesign benötigen. Prüfen Sie die Erfahrung mit Ihrer Datenstruktur, Bereitstellungsumgebung und Ihren Governance-Anforderungen und bitten Sie um eine Erläuterung einer vergleichbaren Modellierungsentscheidung statt um eine Liste von Werkzeugen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf XGBoost-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
XGBoost wird hauptsächlich zum Trainieren leistungsstarker Modelle auf strukturierten Daten verwendet. Häufige Anwendungen sind Klassifikation, Regression, Ranking, Betrugserkennung, Nachfrageprognosen und die Vorhersage von Kundenabwanderung.
XGBoost erzielt bei tabellarischen Daten mit sorgfältiger Feature-Erstellung und Optimierung oft sehr gute Ergebnisse. Random Forests können einfacher zu konfigurieren sein, während neuronale Netze besser für Bilder, Audio oder sehr große unstrukturierte Datensätze geeignet sein können; die richtige Wahl hängt von Daten, Latenz- und Erklärbarkeitsanforderungen ab.
Ein guter XGBoost-Spezialist sollte Python, pandas, scikit-learn, SQL und Modellevaluierung beherrschen. Erfahrung mit MLflow, SHAP, Docker, Cloud-Diensten, Feature Stores und Deployment-APIs ist wertvoll, wenn das Modell zuverlässig in der Produktion laufen muss.
Der erforderliche Erfahrungsumfang hängt stärker von der Komplexität des Projekts als vom Modell allein ab. Ein fokussierter Proof of Concept kann gute Kenntnisse in Datenaufbereitung und Evaluierung erfordern, während regulierte oder produktive Systeme Erfahrung mit der Vermeidung von Data Leakage, Reproduzierbarkeit, Monitoring und Model Governance voraussetzen.
XGBoost-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenaufbereitung, Experimente und Code-Reviews digital organisiert werden können. Münchner Teams sollten dennoch Zugriffskontrollen, Dokumentation, Meeting-Abläufe und Sprachanforderungen festlegen und bei Bedarf Termine vor Ort einplanen, wenn Workshops oder der Umgang mit sensiblen Daten dies erfordern.
Fragen Sie, wie der XGBoost-Experte eine Baseline erstellen, die Daten aufteilen und Evaluierungsmetriken auswählen würde. Gute Antworten behandeln Data Leakage, Cross-Validation, unausgeglichene Klassen, Erklärbarkeit und Monitoring in der Produktion, statt sich nur auf einen einzelnen Wert zu konzentrieren.
XGBoost kann Prognosen unterstützen, wenn zeitbasierte Features, Verzögerungswerte und gleitende Statistiken sorgfältig erstellt werden. Die zeitliche Reihenfolge wird nicht automatisch verstanden, daher muss die Validierung die Zeit berücksichtigen und darf keine Informationen aus der Zukunft verwenden.
Klären Sie vor Beginn eines XGBoost-Projekts den Datenbesitz, die Definitionen der Zielgrößen, die Label-Qualität, die Anforderungen an die Bereitstellung und wie die Vorhersagen genutzt werden. Freelancer sollten außerdem den Zugriff auf historische Daten, bestehende Pipelines, Bereitstellungsumgebungen und die für die fachliche Validierung verantwortlichen Personen bestätigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die XGBoost in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 785 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die XGBoost in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 44% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die XGBoost in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die XGBoost in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die XGBoost in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (60%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die XGBoost in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (90%), Informationstechnologie (IT) (90%) und Produktentwicklung (90%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich XGBoost-Experten 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
