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.

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Beliebte Länder für Machine Learning

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Soft'n'd ist auf der Suche nach interessanten Projekten in der ganzen Welt, um Teil des neuen Projekts zu werden.

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Website Pandas ist ein führendes Unternehmen für digitales Marketing, Web- und mobile App-Entwicklung.

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Seit 2015 · 51-200 Mitarbeiter

Wir befassen uns mit: - Website-Erstellung - kontextbezogene Werbung - SEO-Promotion - SMM - Branding - SER...

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Wir sind ein Team von Designern und Entwicklern, die sich auf die Front-End- und Back-End-Entwicklung für...

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Travelpd, ein führendes Unternehmen für die Entwicklung von Reise-Websites in Bangalore, bietet maßgeschneiderte Web...

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Webdoc® wurde im Jahr 2005 gegründet. Der Haupttätigkeitsbereich ist die Entwicklung von Websites, die Entwicklung und Integration von Programmen,...

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Concetto Labs, ein 2014 gegründetes Unternehmen mit Sitz in Chicago. Concetto Labs ist ein führender Lösungsanbieter...

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11-50 Mitarbeiter

OKTTA ist ein Unternehmen, das Design, Analytik, Kundenerfahrung und digitale Technologie kombiniert.

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$30–$50/Std.
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Progress Engine

CAwards-Gewinner2020
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Was unsere Kompetenz ist: - Unser Profil sind hochbelastete Dienstleistungen, Webanwendungen, persönliche Büros,...

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Quantumsoftech R&D ist ein führendes Softwareentwicklungsunternehmen in Indien, das Software, Web & M...

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Operation Technology ist eine Chicagoer Internet-Marketing-Agentur mit Sitz in Chicago, IL, die SEO, Re...

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2people IT ist ein Outsourcing-Unternehmen mit einem Produktansatz, der Startups und etablierten Unternehmen hilft...

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MobileCoderz wurde von einem Team von Fachleuten gegründet, die sich für mobiles Marketing und mobile...

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Mit mehr als 400 erfolgreich abgeschlossenen Aufträgen ist Girikon ein begeisterter Anbieter von innovativen...

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Tech9logy Creators ist eines der führenden Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung, Webdesign, Entwicklung mobiler Anwendungen...

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Über USM USM Business Systems ist ein globales IT-Dienstleistungs- und Personalvermittlungsunternehmen, das erstklassige...

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Seit 2018 hatten wir Zeit, mit einer Vielzahl von Branchen zusammenzuarbeiten, von der Telekommunikation über den Tourismus bis hin zur Öl- und...

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Wir sind ein 50-köpfiges Team mit großer digitaler Erfahrung. Die technische Herausforderung und Innovation ist...

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Softweather entwirft IT-Produkte, die nicht nur auf trockener Entwicklung, sondern auch auf kommunikativer...

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Athena Plus: Creating Digital Excellence Wir sind Athena Plus, ein Kreativstudio, das sich auf...

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Mercury Development bietet unvergleichliche Expertise in allen Aspekten der digitalen und mobilen Transformatio...

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Sailet ist ein Entwicklungsstudio, das seit 2017 erfolgreich auf dem kasachischen Markt tätig ist.

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Mindworks, ein in Miami, Florida, ansässiges, international renommiertes Unternehmen für integriertes Marketing und Werbung,...

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Wir entwickeln automatisierte Geschäftsverwaltungssysteme, Unternehmensinformationssysteme und Systeme...

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Technogics Inc Provide, Professional Web Design Services, Website Development Services, Mobile App D...

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Wir stellen unseren Kunden engagierte Entwicklungsteams mit starken Teamleitern zur Verfügung, die umfassend...

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Seit vielen Jahren arbeiten wir - die Firma DOODLE.TJ - auf dem Gebiet der Entwicklung und Förderung von Webseiten und ...

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Rockville · Seit 2009 · 51-200 Mitarbeiter

Niche Digital product Development Company

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ISO 9001:2008 zertifiziert - NOTO Solutions hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung mobiler Apps...

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Seit 2011

Erstellung von Websites für jede Branche und jedes Budget: Erstellen einer Visitenkarten-Website - ab 19.990 ₽ Erstellen einer Co...

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Wir sind seit über 14 Jahren in den Bereichen Software, Design und grafische Lösungen tätig, m...

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Equaleyes wurde Ende 2011 als Startup gegründet und entwickelt barrierefreie Benutzeroberflächen für Andro...

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2017 - das Jahr der Gründung des Unternehmens. 2018 - wir gewannen mehr als 10 internationale und russische Wettbewerbe in...

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The short answer

1,178 Machine Learning companies are listed. 61% 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 69 companies.

Best supplied: USA (182) · Indien (131) · Ukraine (59)

Recalculated 2026-10-28 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.

Countryunder $3k$3–10k$10–20k$20–30k$30k+Median rate
Deutschland31—2—51—
USA182Widest choice428231655$35/hr
Indien131122131319$18/hr
Ukraine59—145104—
Vereinigtes Königreich30—4449—
Niederlande28—44410—
Polen27—4456—
Kanada91———3—
Armenien9—32———
Australien811—3——
Rumänien7—21———
Israel5—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.

$10k
$1k$250k

240 of 719 companies (33%) take projects at this size.

Where the entry thresholds sit

under $3k
21
$3–10k
219
$10–20k
163
$20–30k
137
$30k+
179

Goes furthest in USA — 32 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. 60 of 1178 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.

LeadersEstablished generalistsSpecialistsEmergingFocus on Machine Learning →Proven delivery →Double — 4 reviews, 13 projects, DR 23, 1.2 yrs listedSiberian.pro — 0 reviews, 18 projects, DR 17, 1.2 yrs listedAtwinta — 0 reviews, 105 projects, 1.2 yrs listedSimbirSoft — 26 reviews, 30 projects, DR 22, 1.2 yrs listedBureauBureau — 1 reviews, 12 projects, DR 52, 1.2 yrs listedBig Drop Inc — 1 reviews, 2 projects, DR 66, 1.2 yrs listedBig Drop IncFusion Tech — 4 reviews, 36 projects, DR 28, 1.2 yrs listedFueled — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedFueledThe Digital Embassy — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedThe Digital EmbassyVergani&Gasco — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedVergani&GascoIntellectsoft — 0 reviews, 3 projects, DR 67, 1.2 yrs listedIntellectsoftmoodley — 0 reviews, 3 projects, DR 68, 1.2 yrs listedmoodleyCodestetic — 3 reviews, 2 projects, DR 32, 1.2 yrs listedDELUCKS — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedArticul — 1 reviews, 0 projects, DR 55, 1.2 yrs listedndave — 0 reviews, 1 projects, DR 66, 1.2 yrs listedDMI (Digital Management, Inc.) — 0 reviews, 1 projects, DR 68, 1.2 yrs listedLOOP — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listedApadmi — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedIflexion — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedBASICS09 — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedLounge Lizard — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listediOnline — 0 reviews, 0 projects, DR 65, 1.2 yrs listedOpenXcell — 0 reviews, 3 projects, DR 56, 1.2 yrs listedE-sites — 0 reviews, 1 projects, DR 61, 1.2 yrs listedpooliestudios — 0 reviews, 1 projects, DR 60, 1.2 yrs listedNewism — 0 reviews, 2 projects, DR 57, 1.2 yrs listedY Media Labs — 0 reviews, 2 projects, DR 59, 1.2 yrs listedSFCD — 0 reviews, 2 projects, DR 55, 1.2 yrs listedroyalkomm — 0 reviews, 2 projects, DR 54, 1.2 yrs listedIQ Dev — 0 reviews, 11 projects, DR 22, 1.2 yrs listedAnadea — 1 reviews, 8 projects, DR 38, 1.2 yrs listedDefa — 0 reviews, 6 projects, DR 50, 1.2 yrs listedUZIK — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedINTERSOG — 0 reviews, 3 projects, DR 52, 1.2 yrs listedworry free labs — 0 reviews, 1 projects, DR 58, 1.2 yrs listedProxation GmbH — 0 reviews, 1 projects, DR 55, 1.2 yrs listedMetropolis Creative — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedACCROACHCODE — 0 reviews, 2 projects, DR 52, 1.2 yrs listedfimbim — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedPush. — 0 reviews, 4 projects, DR 41, 1.2 yrs listedSofteq Development — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedQulix Systems — 0 reviews, 2 projects, DR 51, 1.2 yrs listedNewedge — 0 reviews, 0 projects, DR 58, 1.2 yrs listedNetbasics — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedParasol Island — 0 reviews, 2 projects, DR 53, 1.2 yrs listedHyperlink InfoSystem — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedMubaloo — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedStanfy — 0 reviews, 3 projects, DR 47, 1.2 yrs listedVITEB — 0 reviews, 3 projects, DR 46, 1.2 yrs listedGlobo — 0 reviews, 0 projects, DR 54, 1.2 yrs listedkoombea — 0 reviews, 2 projects, DR 46, 1.2 yrs listedNFM — 0 reviews, 2 projects, DR 45, 1.2 yrs listedOliver Brux — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedNew Bamboo — 0 reviews, 2 projects, DR 48, 1.2 yrs listedImpressionDP — 0 reviews, 3 projects, DR 42, 1.2 yrs listedGaj Somasundaram — 0 reviews, 1 projects, DR 47, 1.2 yrs listedconvoy — 0 reviews, 1 projects, DR 49, 1.2 yrs listedInfinity Infoway Pvt Ltd — 0 reviews, 1 projects, DR 70, 1.2 yrs listedxyzettgraphix. — 0 reviews, 0 projects, DR 47, 1.2 yrs listed
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

Fluper ltd

B Group Cooperation

Fluper dug deep into our product, making it their own and figuring out how they can add value. They made a great effort to understand our needs. We couldn’t have gotten this value anywhere else.

Wisnet Web Technologies

Wisnet Web Technologies

Wisnet Web Technologies is the Best Software Company in India for Outsource Mobile App Development and Dedicated Services.

ENCYPHERS

New Hyde Park
Axo | USA
LL, Founder

ENCYPHERS has been a reliable long-term partner for Axo across e-commerce optimization, UX refinement, and platform performance improvements. Their team helped strengthen the customer journey through better page structure, smoother navigation, and conversion-focused enhancements while also improving technical stability and overall site responsiveness. The collaboration has remained professional and consistent throughout, with practical improvements that continue to support our ecommerce growth and user experience.

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.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Daten brauchen wir?
Für tabellarische Klassifikation und Prognose sind einige tausend gelabelte Beispiele je Klasse ein brauchbarer Start; bei Zeitreihen zählen zwei vollständige saisonale Zyklen mehr als reines Volumen. Das Fine-Tuning eines vortrainierten Modells für Bild oder Text funktioniert oft mit einigen hundert gut gelabelten Beispielen.
Was kostet ein ML-Projekt?
Eine Machbarkeitsstudie mit Offline-Modell liegt typischerweise bei 10.000–35.000 $. Ein produktives System mit Pipelines, Monitoring und Retraining kostet meist 60.000–250.000 $, zuzüglich rund 20 % pro Jahr, um die Genauigkeit bei Datendrift zu halten.
Wie lange bis zum Produktivbetrieb?
Drei bis fünf Monate sind üblich: vier bis sechs Wochen für Datenzugang und Aufbereitung, drei bis vier Wochen Modellierung, der Rest für Integration, Monitoring und die Abnahme, die das Fachbereich braucht, bevor er den Ergebnissen traut.
Machine Learning oder LLM?
Wenn die Ausgabe eine Zahl, eine Klasse oder ein Ranking ist und historische Labels vorliegen, ist klassisches ML günstiger, schneller und genauer. Ein LLM lohnt sich, wenn die Eingabe unstrukturierte Sprache oder Bilder sind und explizite Regeln oder Labels unpraktikabel wären.

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