Forecasting Projekt
Forecasting-Projekte prognostizieren Bedarf, Last oder Umsatz. Moderne Modelle liefern probabilistische Forecasts mit Quantilen, die Grundlage für Risiko-bewusste Disposition.
Die Übersicht beschreibt eine typische Projektart. Du kannst dein Profil auch hinterlegen, wenn aktuell kein passendes Mandat veröffentlicht ist.
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 bis 3 WochenDatenexplorationFeaturemap, Backfill-Plan
- Phase 2 · 4 bis 8 WochenModelle und EvalKandidaten-Vergleich mit Baseline
- Phase 3 · 4 bis 6 WochenProduktionStündliche Re-Runs, Monitoring
Rollen und Tagessätze
- Senior Data Scientist1.000 bis 1.350 EUR
- ML Engineer950 bis 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
Profil für passende Mandate hinterlegen
Sag uns, welche Erfahrung du mitbringst, wann du verfügbar bist und welche Projekte du suchst. Wenn ein Mandat fachlich passt, sprechen wir mit dir über die Eckdaten.
- 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.