Python · PyTorch · scikit-learn · MLflow
ML-Ingenieure einstellen
Geprüfte Machine-Learning-Ingenieure, die Modelle auf Ihren Daten trainieren, ausrollen und betreuen – von Vorhersage- und Ranking-Modellen bis zu Computer Vision und NLP, passend zu Ihrem Anwendungsfall und Budget. In 2–3 Wochen in Ihrem Team.
5,0 auf Clutch · CVs in 3–5 Tagen · Keine langfristige Bindung
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- Hugging Face
- MLflow
Was macht ein ML-Ingenieur?
Ein Machine-Learning-Ingenieur (ML-Ingenieur) trainiert, deployt und betreut eigene Modelle auf Basis Ihrer Daten: Vorhersagemodelle, Empfehlungs- und Ranking-Systeme, Computer Vision und NLP. Er verantwortet den gesamten Lebenszyklus – von Datenaufbereitung und Feature Engineering über Trainingspipelines bis zu Serving und Drift-Monitoring. So bleiben Modelle auch nach dem Launch präzise.
Die ML-Ingenieure von DevKit arbeiten in Python mit PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost und Hugging Face sowie mit MLOps-Tools wie MLflow, Kubeflow, SageMaker und Vertex AI. Jeder von ihnen besteht ein technisches Interview mit unseren Senior Engineers, bevor Sie sein Profil sehen.
Wann sich die Rolle lohnt
- Vorhersage-, Klassifikations- oder Prognosemodelle auf Ihren Daten trainieren
- Empfehlungs- und Ranking-Systeme aufbauen
- Computer-Vision- und NLP-Modelle auf Ihre Domäne abstimmen
- MLOps aufsetzen: Trainingspipelines, Model Registry und Monitoring
Was unsere ML-Ingenieure leisten
Typische Aufgaben, die unsere ML-Ingenieure für Kunden übernehmen.
Vorhersagemodelle
Klassifikations-, Regressions- und Prognosemodelle für Churn, Risiko, Nachfrage und Pricing – trainiert auf Ihren Daten.
Empfehlungen und Ranking
Recommender, Such-Ranking und Personalisierung – mit Offline-Evaluierung und A/B-Tests.
Computer Vision
Modelle für Bildklassifikation, Objekterkennung und Segmentierung, mit PyTorch entwickelt und feinjustiert.
NLP und Deep Learning
Textklassifikation, Entitätenextraktion und feinjustierte Transformer-Modelle mit Hugging Face.
Daten- und Feature Engineering
Datenaufbereitung, Feature-Pipelines und Labeling-Workflows mit pandas, SQL und Spark.
MLOps und Monitoring
Trainingspipelines, Model Registry, Serving und Drift-Monitoring mit MLflow, Kubeflow, SageMaker oder Vertex AI.
Diese ML-Technologien decken wir ab
Sprachen und ML-Frameworks
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- scikit-learn
- XGBoost
- Hugging Face
Datenverarbeitung
- pandas
- NumPy
- SQL
- Spark
- Airflow
MLOps
- MLflow
- Kubeflow
- Docker
- Kubernetes
- Weights & Biases
Cloud-ML-Plattformen
- AWS SageMaker
- Google Vertex AI
- Azure ML
- Databricks
Passend zu Ihrem Budget: Welches Level brauchen Sie?
Wir wählen das Level passend zur Aufgabe. So zahlen Sie keine Senior-Sätze für Arbeit, die ein Mid-Level-Entwickler souverän erledigt – und kritische Aufgaben landen nicht bei der falschen Person.
Junior
Klar definierte Aufgaben mit Anleitung
Bugfixes, Tests und kleinere Features in einer bestehenden Codebasis – mit einem Senior in Ihrem Team, der die Arbeit reviewt. Die budgetfreundlichste Option.
Mid-Level
Eigenständige Feature-Entwicklung
Entwickelt Features von Anfang bis Ende in einer bestehenden Architektur, mit wenig Aufsicht. Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für die meisten Produktteams.
Senior
Komplexe Features und Verantwortung
Verantwortet komplexe Teile des Systems, trifft fundierte technische Entscheidungen und bildet andere aus. Lohnt sich überall dort, wo Fehler teuer sind.
Tech Lead / Architekt
Architektur und Teamführung
Entwirft das System, setzt Standards und führt andere Entwickler. Ideal für neue Produkte, Neuentwicklungen oder Teams ohne technische Leitung.
Unsicher? Schildern Sie uns in einem kostenlosen Gespräch Aufgabe und Budget – wir empfehlen das passende Level für jede Rolle.
Was jedes Profil von uns enthält
Innerhalb von 3–5 Werktagen nach unserem Gespräch erhalten Sie eine Shortlist geprüfter Kandidaten. Jedes Profil enthält alles, was Sie für eine schnelle Entscheidung brauchen.
- 01
Von Entwicklern geprüfte Skills
Jeder Kandidat durchläuft ein technisches Interview mit unseren Senior-Entwicklern. Sie sehen, was die Person wirklich kann – nicht nur, was im Lebenslauf steht.
- 02
Notizen aus dem Interview
Stärken, Lücken und der Lösungsansatz bei den Interviewaufgaben – geschrieben von dem Entwickler, der das Interview geführt hat.
- 03
Warum dieser Kandidat passt
Wie die Person zu Ihrer Rolle, Ihrem Team und Ihrem Budget passt – und welches Level wir für die Aufgabe empfehlen.
- 04
Level und relevante Erfahrung
Von Junior bis Tech Lead, mit den Projekten und Branchen, die für Ihre Rolle zählen.
- 05
Englisch, Zeitzone und Verfügbarkeit
Kommunikationsniveau, Überschneidung der Arbeitszeiten mit Ihrem Team und frühestmöglicher Start.
- 06
Ein klarer Monatssatz
Ein Preis pro Entwickler und Monat – so vergleichen Sie Kandidaten sofort mit Ihrem Budget.
Kundenbewertungen: 5.0 auf Clutch
Verifizierte Clutch-Bewertungen von Engineering-Leads und Gründern, die ihre Teams mit DevKit skaliert haben.
Head of Engineering, IT Company
“Their flexibility and ability to provide access to talented specialists.”
Auf Clutch lesenLead Frontend Engineer, Ultra Commerce
“We were particularly impressed by their management approach.”
Auf Clutch lesenSenior Unity Engineer, Software Company
“Their management side always cared about the engineers provided.”
Auf Clutch lesenCEO, Software & AI Company
“Their responsiveness and the quality of the engineers were impressive.”
Auf Clutch lesenDevOps Engineer, Ubiqube
“They were always ahead of schedule and suggested a lot of modern solutions.”
Auf Clutch lesenSenior Software Engineer, HealthTech Firm
“They combine technical expertise with a strong understanding of business objectives.”
Auf Clutch lesenTeam Lead, AI Solutions Co
“DevKit has found an approach that works well with startups.”
Auf Clutch lesenDrei Wege, Entwickler einzustellen
Wählen Sie, wie Sie zusammenarbeiten möchten. Das Modell lässt sich jederzeit an Ihren Bedarf anpassen.
ML-Ingenieure einstellen: häufige Fragen
Wie schnell kann ich über DevKit einen ML-Ingenieur einstellen?
In der Regel innerhalb von 2–3 Wochen. Geprüfte Profile von ML-Ingenieuren erhalten Sie meist innerhalb von 3–5 Werktagen; der Ingenieur startet üblicherweise 2–3 Wochen nach dem ersten Gespräch.
Welche ML-Tools nutzen Ihre Ingenieure?
Vor allem Python mit PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost und Hugging Face für die Modellierung, pandas, SQL und Spark für Daten sowie MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker oder Google Vertex AI für Trainingspipelines, Deployment und Monitoring.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Ingenieur und ML-Ingenieur?
Ein ML-Ingenieur trainiert, deployt und betreut eigene Machine-Learning-Modelle auf Ihren Daten. Ein KI-Ingenieur baut Produktfunktionen auf bestehenden Foundation Models wie LLMs – mit Prompts, RAG und Agenten. Brauchen Sie ein Vorhersage-, Ranking- oder Computer-Vision-Modell, stellen Sie einen ML-Ingenieur ein; für LLM-Features oder KI-Agenten sind unsere KI-Ingenieure die richtige Wahl.
Brauche ich einen Senior-ML-Ingenieur?
Nicht immer. Stehen Ihre Modelle und Pipelines und prüft ein Senior die Arbeit, erzielt ein Mid-Level-Ingenieur oft dieselben Ergebnisse zu geringeren Kosten – etwa beim Nachtrainieren von Modellen, bei neuen Features oder bei der Pflege von Pipelines. Um Modellierungsansätze auszuwählen, eine MLOps-Plattform zu entwerfen oder Modelle in kritische Entscheidungen einzubinden, lohnt sich meist ein Senior Engineer oder Tech Lead. Das passende Level empfehlen wir Ihnen in einem kostenlosen Gespräch.
Was kostet es, einen ML-Ingenieur einzustellen?
Bei Staff Augmentation zahlen Sie einen monatlichen Satz pro Ingenieur, abhängig von Level und Spezialisierung. Nennen Sie uns Ihr Budget, und wir schlagen passende ML-Ingenieure vor. Die genauen Sätze erhalten Sie mit den ersten Profilen.
Sie brauchen Entwickler nächsten Monat? Sprechen wir diese Woche.
Senden Sie uns die Rolle. Profile in 3–5 Tagen.
Sagen Sie uns, was Sie brauchen. Wir antworten innerhalb eines Werktags.
So geht es weiter
- 1
Antwort innerhalb eines Werktags
Jede Anfrage liest ein Mensch, kein Bot.
- 2
Kostenloses 30-Minuten-Gespräch
Wir besprechen Rolle, Team, Zeitplan und Budget.
- 3
Geprüfte Profile in 3–5 Tagen
Jedes Profil mit Interview-Notizen und klarem Monatssatz.
“Their responsiveness and the quality of the engineers were impressive.”
hi@devkit.agency