KI & Machine Learning · Nürnberg

AI/ML Engineer als Freelancer in Nürnberg

Bringt KI- und ML-Modelle zuverlässig in Produktion – von der Integration bis zum Betrieb und Monitoring. Gesucht wird die Rolle, wenn Modelle funktionieren im Versuch, kommen aber nicht zuverlässig in den Betrieb oder veralten unbemerkt. Für Nürnberg sind aktuell 1 Profile dieser Rolle im Netzwerk hinterlegt.

1
Profile dieser Rolle am Standort
79 € / Std.
Median-Stundensatz der Profile vor Ort
Remote · Hybrid · Vor Ort
Übliche Einsatzmodelle
01

Leistungen in Nürnberg

Diese Leistungen lassen sich für ein Projekt in Nürnberg beauftragen – remote, hybrid oder vor Ort.

Modell in Produktion bringen

Deployment, Serving-Endpoint, Übergabe

MLOps-Pipeline aufbauen

Trainings- und Deploy-Pipeline, Tests, Doku

Modell-Monitoring etablieren

Monitoring-Dashboard, Drift-Erkennung, Alarme

LLM-Anwendung integrieren

Integration, Guardrails, Testprotokoll

Inferenz-Infrastruktur optimieren

Architektur, Leistungsbericht, Kostenschätzung

Modellversionierung und Reproduzierbarkeit

Versionierungskonzept, Pipelines, Doku

02

Typische Aufgaben

Der Zuschnitt folgt dem Ergebnis, das Sie brauchen.

Modelle in Produktion bringen und integrierenMLOps-Pipelines für Training und Deployment aufbauenModell-Monitoring und Drift-Erkennung etablierenInferenz-Infrastruktur bereitstellen und optimierenModellversionierung und Reproduzierbarkeit sichernLLM-Anwendungen sicher und kontrolliert integrierenLeistung und Kosten von Modellbetrieb optimierenMit Data Scientists Modellqualität klärenCompliance- und Sicherheitsvorgaben umsetzenDokumentation und Übergabe an Betrieb erstellen
03

So läuft ein Projekt

Typischer Zeitrahmen: Typisch 8–14 Wochen · 40–70 Personentage

  1. 1

    Anwendungsfall & Risikoklärung

    Woche 1–2

    Anwendungsfall, Datenzugang und Nutzergruppe klären · Anforderungen an Datenschutz und Freigaben prüfen · Use Case und Compliance-Rahmen freigegeben

  2. 2

    Architektur & Modellwahl

    Woche 2–4

    Modell-, RAG- oder Trainings-Ansatz auswählen · Infrastruktur, Kosten und Betriebsweg planen · Architektur und Modellweg abgenommen

  3. 3

    Prototyp & Evaluation

    Woche 4–8

    Prototyp mit echten Daten aufbauen · Qualität mit Testfällen, Metriken und Nutzerfeedback bewerten · Prototyp erfüllt die Qualitätskriterien

  4. 4

    Produktivsetzung & Guardrails

    Woche 8–12

    Deployment, Monitoring und Guardrails implementieren · Kosten-, Latenz- und Qualitätsgrenzen überwachen · Anwendung produktiv mit Monitoring

  5. 5

    Betrieb & Weiterentwicklung

    ab Woche 12

    Evaluationen und Nachtraining regelmäßig fahren · Modell- und Kostenentwicklung steuern · Betrieb stabil, Ausbaustufe definiert

AI/ML Engineer nach Branche in Nürnberg

Am Standort überwiegen Logistik, Industrie, Healthcare, Finanzen.

Häufige Fragen

Andere Rollen in Nürnberg

Alle Rollen, für die am Standort bereits Profile hinterlegt sind.

AI/ML Engineer in anderen Städten

Dieselbe Rolle mit anderen lokalen Schwerpunkten.

Wir prüfen Profile, Verfügbarkeit und Kostenrahmen für AI/ML Engineer in Nürnberg und melden uns mit einer Auswahl.