Forecasting Projekt
Forecasting-Projekte prognostizieren Bedarf, Last oder Umsatz. Moderne Modelle liefern probabilistische Forecasts mit Quantilen — die Grundlage für Risiko-bewusste Disposition.
Wann sich dieser Projekttyp lohnt
- Genügend historische Daten (12+ Monate, idealerweise länger).
- Forecast hat direkten Geschäftswert.
- Volatilität durch externe Faktoren (Wetter, Events).
Typische Phasen
- Phase 1 · 2–3 WochenDatenexplorationFeaturemap, Backfill-Plan
- Phase 2 · 4–8 WochenModelle und EvalKandidaten-Vergleich mit Baseline
- Phase 3 · 4–6 WochenProduktionStündliche Re-Runs, Monitoring
Rollen und Tagessätze
- Senior Data Scientist1.000 – 1.350 EUR
- ML Engineer950 – 1.250 EUR
Risiken und Stolperfallen
- Datenlecks im Backfilling.
- Eval auf Random-Split statt zeitlich.
- Punkt-Forecast statt Quantil-Forecast.
Häufige Fragen (FAQ)
- Welches Modell für mein Problem?
- Bei kurzem Horizont und vielen Reihen oft DeepAR oder TFT. Bei langem Horizont N-BEATS.
- Wie viel Historie brauche ich?
- Mindestens 12 Monate, besser 3+ Jahre wegen Saisonalitäten.
Bewerbung in 60 Sekunden
Für diesen Projekttyp vormerken
Sag uns, was du suchst — wir melden uns, wenn ein passendes Mandat dieser Art reinkommt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.