Was kostet ein Freelancer als Deep Learning Engineer pro Stunde?

Der Median der hinterlegten Stundensätze liegt bei 90 € netto. Die Spanne reicht von 75 € bis 100 € pro Stunde, abhängig von Erfahrung, Fachgebiet und Einsatzmodell.

Wie hoch ist der Tagessatz für Deep Learning Engineer?

Der Median-Tagessatz liegt bei 720 € netto bei acht Stunden. In Projekten mit fester Laufzeit wird meist der Tagessatz abgerechnet, bei kurzen Einsätzen der Stundensatz.

Wovon hängt der Stundensatz für Deep Learning Engineer ab?

Entscheidend sind Erfahrung und belegbare Ergebnisse, die Spezialisierung innerhalb der Rolle, das Einsatzmodell (remote, hybrid, vor Ort), die Projektdauer und wie kurzfristig die Besetzung starten muss.

Was ist im Stundensatz enthalten?

Enthalten sind die fachliche Leistung, Abstimmung mit Ihren Ansprechpartnern und die Dokumentation der Ergebnisse. Reisezeiten, Lizenzen und Hardware werden vorab transparent vereinbart.

Alle Stundensätze

Stundensatz

Stundensatz Deep Learning Engineer

Orientierung für Budget und Anfrage: Median 90 € netto pro Stunde, Tagessatz 720 € netto.

90 €

Median

720 €

Median Tagessatz

Profile

Grundlage sind 5 Profile mit hinterlegtem Satz; die Spanne reicht von 75 € bis 100 € pro Stunde.

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Sätze im Überblick

Median, untere und obere Grenze der hinterlegten Stundensätze dieser Rolle.

90 €

Median

75 € – 100 €

Spanne

720 €

Median Tagessatz

Profile

Stundensatz nach Erfahrungsstufe

Mid	2 Profile	80 €
Senior	2 Profile	95 €
Lead	1 Profile	100 €

Was den Stundensatz bestimmt

Vier Faktoren erklären die meisten Unterschiede zwischen zwei Angeboten für dieselbe Rolle.

Erfahrung und belegte Ergebnisse

Entscheidend ist nicht die Anzahl der Jahre, sondern was bereits geliefert wurde: Vergleichbare Projekte, messbare Ergebnisse und Referenzen heben den Satz.

Spezialisierung innerhalb der Rolle

Wer ein knappes Fachgebiet abdeckt – etwa Datenqualität, Cloud-Kosten oder Sicherheitsarchitektur – liegt am oberen Rand der Spanne.

Einsatzmodell und Ort

Remote-Einsätze liegen meist unter Vor-Ort-Einsätzen. Hybrid-Modelle mit einzelnen Präsenztagen bewegen sich dazwischen.

Dauer und Startzeitpunkt

Längere Einsätze mit Planungssicherheit werden günstiger kalkuliert als kurzfristige Starts mit hohem Aufwand für die Einarbeitung.

Profile mit hinterlegtem Satz

Auszug aus dem Netzwerk – Stundensatz und Verfügbarkeit sind Richtwerte, verbindlich wird es im Angebot.

Anne F.Senior

Deep Learning Engineer

MLOps-Praktiken und Modell-Optimierung

Köln Healthcare Hybrid 11 Jahre ab Januar 2027 verfügbar Verfügbarkeit bestätigt100 €/h2 Zertifikate

Belegtes Projektergebnis

Automatisierte Vor-Klassifizierung und Anomalie-Kennzeichnung.

MLOps-Praktiken Modell-Optimierung Weights & Biases MLflow AWS SageMaker PyTorch

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Kerstin N.Senior

Deep Learning Engineer

Architektur-Design und Cloud-Infrastruktur

Düsseldorf Einzelhandel Vor Ort 12 Jahre ab sofort verfügbar · 3 Tage/Woche Verfügbarkeit bestätigt90 €/h2 Zertifikate

Belegtes Projektergebnis

Prognose-Genauigkeit um 20% gesteigert.

Architektur-Design Cloud-Infrastruktur Kubeflow Jupyter DVC Weights & Biases

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Christina K.Mid

Deep Learning Engineer

Deep Learning Frameworks und Architektur-Design

Bern Fertigung Remote 4 Jahre ab sofort verfügbar Verfügbarkeit bestätigt75 €/h2 Zertifikate

Belegtes Projektergebnis

Automatisierte Echtzeit-Fehlererkennung mit 99% Genauigkeit.

Deep Learning Frameworks Architektur-Design PyTorch PyTorch Kubeflow Jupyter

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Fragen zum Stundensatz

Kurz beantwortet, damit die Kalkulation belastbar wird.

Stundensätze verwandter Rollen

AI Consultant90 €AI Engineer90 €AI Governance & Ethics Consultant90 €AI Solutions Architect90 €

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Deep Learning Engineer ist vorausgewählt. Beschreiben Sie kurz Ihr Vorhaben – Sie erhalten innerhalb eines Werktages eine Rückmeldung.

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Antwort innerhalb eines Werktages Keine Verpflichtung

So geht es weiter

1Anliegen sendenDie Rolle ist vorausgewählt – Arbeitspakete und passende Profile lassen sich direkt ergänzen.
2Rückmeldung in 1 WerktagSie erhalten passende Profile, das Einsatzmodell und einen realistischen Kostenrahmen.
3Start nach FreigabeDer Einsatz beginnt mit klar beschriebenen Arbeitspaketen – ohne langen Vorlauf.