Machine-Learning-Unternehmen im Vergleich
ML-Teams bauen Prognosesysteme — Forecasting, Scoring, Klassifikation, Empfehlungen — und die Datenpipelines, die sie am Laufen halten. Geprüfte Anbieter vergleichen, Bewertungen lesen, Angebote anfordern.
Full-Cycle-Digital-Agentur. Beschäftigt sich mit der Erstellung und Förderung von Websites und mobilen Anwendungen ...
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- $10k+
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- 20
AHead:Development ist eine moderne High-Tech-Lösung, die Schnelligkeit, Qualität und...
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- 64
Duotek ist ein russischer Softwareentwickler, der sich auf die Konzeption und Entwicklung von...
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- 13
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- 18
RedLab ist ein globales IT-Unternehmen, das zu Litota, einer internationalen Holdinggesellschaft, gehört.
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- 12
Entwurf Wir entwerfen ein komplexes, hochbelastetes System. Wir erstellen die Aufgabenstellung, das Budget ...
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- 13
MotionMobs ist ein Softwareentwicklungsunternehmen, das sich auf etablierte Unternehmen und geförderte...
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- 2
Wir bieten Lösungen in den Bereichen Software-Entwicklung, Web-Entwicklung, Mobile App-Entwicklung, Ga...
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- $3k+
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AppFellas ist ein Unternehmen für mobile Lösungen. Wir erstellen Konzepte, Produkte und Dienstleistungen, und bietet Konsu...
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Bringen Sie Ihr Unternehmen mit den Dienstleistungen von Loginworks auf die nächste Stufe. Über 500 abgeschlossene Projekte, über 10 Jahre Erfahrung...
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- 2
KitelyTech ist ein Full-Service-Technologie-Design- und Entwicklungsunternehmen mit Sitz in der Innenstadt von Chicago.
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- 4
Wir bieten Fachwissen in den Bereichen Strategie, Design und Technologie und schaffen kosteneffiziente Lösungen für Org...
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- 2
Unser Unternehmen ist seit über 12 Jahren auf dem IT-Markt tätig und bietet aktiv Web- und mobile Softwarelösungen an.
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Novocan L.L.C ist ein etabliertes Entwicklungsunternehmen, das mit individuellen Träumen und...
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Navabrind IT Solutions ist ein führendes Unternehmen für die Entwicklung von Web Apps, Mobile Apps und Odoo ERP mit Sitz in Ba...
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Moon Technolabs ist ein Full-Service Web & Mobile Application Development Company chicago, Wir bieten...
“We are a Global Digital Transformation & Mobile App Development Company based in the Silicon Valley of USA, India, UAE, Australia & Latin America.”— DxMinds Innovations Labs Pvt L
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- Bewertungen
- 1
"Quality Point bietet seit über 15 Jahren eine breite Palette unabhängiger Software-Testing-Dienstleistungen an. ....
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SDSol ist spezialisiert auf kundenspezifische Software, mobile Anwendungen, Hardware, UI/UX, IoT, SaaS und neue Technologien...
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- 3
Wir liefern maßgeschneiderte End-to-End-Entwicklung. Mobile Apps und Weblösungen sind das Herzstück der...
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- $30k+
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- 5
Worry Free Labs ist ein preisgekröntes Design- und Entwicklungsunternehmen für mobile Benutzererfahrung mit Sitz in NYC.
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- $30k+
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- 3
“Хочу выразить огромную благодарность компании Интек за проделанную работу.”— АЙДА ГУЛЯТЬ
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- $3k+
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- 13
- Bewertungen
- 1
WebClues InfoTech ist ein Anbieter von IT-Lösungen aus einer Hand, der sich auf die Erstellung wunderbarer...
“Company will give you a great pitch, take your money and deliver 'some work' but you will wait forever to get any value from your money.”— Chris
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- 3
- Bewertungen
- 1
Ярославль · 11-50 Mitarbeiter
Объединяем дизайн, аналитику, клиентский опыт и цифровые технологии
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- Stundensatz
- $30–$50/Std.
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- 20
Was unsere Kompetenz ist: - Unser Profil sind hochbelastete Dienstleistungen, Webanwendungen, persönliche Büros,...
“Мы работаем с Progress Engine с лета 2020 года. На тот момент у нас уже было приложение, но оно работало с большими перебоями, поэтому мы решили…”— Центр «Насилию.нет»
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- 2
- Bewertungen
- 1
Долгопрудный · Seit 2015 · 51-200 Mitarbeiter
Wir befassen uns mit: - Website-Erstellung - kontextbezogene Werbung - SEO-Promotion - SMM - Branding - SER...
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- $3k+
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- 13
Athena Plus: Creating Digital Excellence Wir sind Athena Plus, ein Kreativstudio, das sich auf...
“Хочу поблагодарить компанию Athena_plus за создание потрясающего сайта!”— FullHouse
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- Bewertungen
- 4
Soft'n'd ist auf der Suche nach interessanten Projekten in der ganzen Welt, um Teil des neuen Projekts zu werden.
“Хочу выразить благодарность этой студии за отличное веб-приложение!”— Factorium
- Min. Projekt
- $20k+
- Bewertungen
- 1
Sailet ist ein Entwicklungsstudio, das seit 2017 erfolgreich auf dem kasachischen Markt tätig ist.
“С самого начала сопровождали проект, всё выполнили в сроки. 10/10”— sadykov_ads
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- Portfolio
- 6
- Bewertungen
- 1
Wir sind ein Team von Designern und Entwicklern, die sich auf die Front-End- und Back-End-Entwicklung für...
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- $10k+
- Portfolio
- 14
Webdoc® wurde im Jahr 2005 gegründet. Der Haupttätigkeitsbereich ist die Entwicklung von Websites, die Entwicklung und Integration von Programmen,...
- Min. Projekt
- $10k+
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- 13
2people IT ist ein Outsourcing-Unternehmen mit einem Produktansatz, der Startups und etablierten Unternehmen hilft...
- Min. Projekt
- $20k+
- Portfolio
- 8
Seit 2018 hatten wir Zeit, mit einer Vielzahl von Branchen zusammenzuarbeiten, von der Telekommunikation über den Tourismus bis hin zur Öl- und...
- Min. Projekt
- $3k+
- Portfolio
- 8
Mercury Development bietet unvergleichliche Expertise in allen Aspekten der digitalen und mobilen Transformatio...
- Min. Projekt
- $30k+
- Portfolio
- 2
Before you shortlist anyone
All calculatorsThe short answer
1,000 Machine Learning companies are listed. 63% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 67 companies.
Best supplied: Russland (420) · USA (130) · Indien (77)
Recalculated 2026-09-11 from live profiles.
What it costs, by country
Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Russland420Widest choice | 3 | 82 | 72 | 54 | 48 | $30/hr |
| USA130 | 4 | 21 | 14 | 13 | 46 | $30/hr |
| Indien77 | 1 | 12 | 9 | 11 | 10 | $18/hr |
| Weißrussland61 | 4 | 19 | 7 | 7 | 5 | $25/hr |
| Ukraine50 | — | 12 | 5 | 9 | 3 | — |
| Deutschland30 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Niederlande26 | — | 3 | 4 | 4 | 9 | — |
| Polen23 | — | 4 | 4 | 5 | 5 | — |
| Vereinigtes Königreich21 | — | 2 | 4 | 1 | 7 | — |
| Kasachstan13 | 3 | 4 | 1 | 1 | — | — |
| Usbekistan11 | 1 | 4 | 3 | — | — | — |
| Armenien9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australien7 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Israel5 | — | 2 | — | — | — | — |
| Kanada5 | 1 | — | — | — | 2 | — |
How this table is built
- Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
- USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
- Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
- A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.
What will your budget reach?
Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.
208 of 626 companies (33%) take projects at this size.
Where the entry thresholds sit
- under $3k
- 21
- $3–10k
- 187
- $10–20k
- 144
- $20–30k
- 126
- $30k+
- 148
Goes furthest in Russland — 85 companies
This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.
Who is focused, and who has proved it
Horizontal: how concentrated a company is on Machine Learning. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 59 of 1000 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
How a company is placed
- Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
- Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
- Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
- Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
- Leaders:
- Concentrated on this work and with the record to show for it.
- Specialists:
- This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
- Established generalists:
- A substantial track record, spread across many categories.
- Emerging:
- Building both focus and evidence.
Kundenbewertungen über Machine Learning
ХакТайка
Команда ХакТайка работает быстро и качественно. Понравился подход к работе и их внутренней экосистеме: он показал, что разработка может быть прозрачной и понятной.
Asanov Agency
Обратились к ребятам по поводу редизайна нашего старого сайта. Отрисовали и сверстали все отлично. С нетерпением ждем релиза. Спасибо за работу!
JanBask Digital Design
We had a positive experience working with JanBask Digital Design for our website redesign and digital marketing needs. Their team was professional, responsive, and easy to communicate with throughout the project. They created a modern, mobile-friendly website that improved our online presence and user experience. We also appreciated their support with SEO and website optimization, which helped increase visibility and engagement. The project was completed on time, and the team was always open to feedback and revisions. Overall, JanBask Digital Design delivered quality work and reliable support, and we were satisfied with the collaboration.
Wo Machine Learning am meisten bringt
Die Aufmerksamkeit liegt bei generativer KI, doch klassisches überwachtes Lernen bleibt in den meisten Branchen die rentabelste Kategorie: enge Aufgaben, eindeutige Metriken, günstige Modelle im Betrieb. Wenn sich die Zielgröße in einem Satz beschreiben lässt und zwei Jahre gelabelte Historie vorliegen, ist Machine Learning meist das richtige Werkzeug.
- Prognose. Bedarf, Bestand, Liquidität und Personalplanung — bis auf SKU- oder Standortebene.
- Scoring und Risiko. Kredit, Betrug, Abwanderung und Leadqualität, mit der Erklärbarkeit, die Aufsicht und Revision verlangen.
- Empfehlung und Ranking. Produktfeeds, Suchrelevanz, Matching und dynamische Preisbildung.
- Vorausschauende Wartung. Sensor- und Telemetriemodelle, die Ausfälle melden, bevor eine Linie steht.
- MLOps. Feature Stores, Trainingspipelines, Drift-Monitoring und Retraining — davon hängt ab, ob ein Modell sein erstes Jahr übersteht.
Wie Sie einen ML-Partner bewerten
- Fragen Sie nach der Baseline. Wer nicht sagen kann, um wie viel das Modell eine einfache Heuristik schlägt, hat das Wesentliche nicht gemessen.
- Fragen Sie nach der Lücke zwischen Offline- und Online-Metrik: Wie hat sich Validierungsgenauigkeit in einem früheren Projekt in Geschäftszahlen übersetzt?
- Prüfen Sie das Monitoring: Drift-Erkennung, Retraining-Trigger und das Verhalten, wenn Eingangsdaten still ihre Form ändern.
- Klären Sie die Datenlage früh. ML-Zeitpläne reißen meist beim Zugang, beim Labeln und bei der Qualität, nicht beim Modellieren.
- Nehmen Sie das Deployment von Tag eins in den Umfang — Batch, Echtzeit oder Edge bestimmt die gesamte Architektur.
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Häufig gestellte Fragen
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