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.
Beliebte Länder für Machine Learning
ARKA Softwares ist ein mehrfach preisgekröntes Unternehmen für die Entwicklung mobiler Apps und Websites, das...
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Level Up Marketing ist ein Team von Spezialisten für Marketing, Design und Webentwicklung.
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Seit 2009 · 11-50 Mitarbeiter
IVIT ist eine Internet-Marketing-Agentur. Wir sind auf das B2B-Segment spezialisiert. Wir helfen Verbrauchern, sich zu informieren...
Experten für die Migration von ausländischen IT-Lösungen (Salesforce, Microsoft Dynamics, Zoho) auf inländische ...
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Santiago · Seit 2019 · 1-10 Mitarbeiter
Creamos Soluciones
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- Stundensatz
- $30–$50/Std.
- Portfolio
- 2
Ein Team von jungen, proaktiven und aufgabenorientierten Mitarbeitern. Im Jahr 2018 wurden 50 % der Projekte b...
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Wir implementieren CRM Bitrix24, bauen Systeme zu automatisieren und zu verwalten Geschäftsprozesse.
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Willkommen in unserem Unternehmen! Wir beschäftigen Entwickler und Vermarkter, die leidenschaftlich sind, was sie tun.
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Ceramic 3D ist ein führender Entwickler von CAD-Software für die Innenarchitektur.
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Evorate bietet auch eine Reihe von Online-Werbediensten an.
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Facile Consulting ist ein modernes Unternehmen für Softwarelösungen mit Sitz in Bangalore (Indiens Silicon Valley)...
Wir schaffen hochwertige und effektive IT-Lösungen für Ihr Unternehmen. Die Hauptrichtungen unserer De...
Wir entwickeln Websites und mobile Anwendungen, die bei der Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen helfen.
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Internet-Marketing ermöglicht es Ihnen, die Zahl der Verkäufe von Waren und Dienstleistungen zu erhöhen, wenn die Strategie...
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WIR BAUEN: schlüsselfertige Webprojekte Websites Landingpages Firmenseiten int...
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Seit 2019 · 51-200 Mitarbeiter
Wir integrieren IT-Lösungen in die Geschäftsprozesse unserer Kunden. Wir werden für die Modernisierung aktueller Systeme angesprochen.....
Unser Hauptaugenmerk liegt auf der Entwicklung von Projekten für die Kryptoindustrie unter Verwendung der Blockchain-Technologie...
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Professionelles Entwicklerteam mit durchschnittlicher Erfahrung von Programmierern, Designern und Layoutern in unserem...
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Das Webstudio "DataSite Technology" bietet professionelle Dienstleistungen im Bereich der Entwicklung von Websites, Mob...
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Die Internetagentur "Lamantin" ist seit 2004 auf dem Markt für Online-Marketing tätig.
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Unser Slogan "DIGITISE BUSINESS" spiegelt den allgemeinen Vektor unserer Tätigkeit wider - "Digitalisierung der Wirtschaft"...
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ACCELERATING BUSINESSES WITH TOP TECHNOLOGIES Als Technologie- und Lösungsberatungsunternehmen bringen wir...
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SoftJet ist ein Unternehmen, das sich auf die Vermittlung von Spezialisten für die Softwareentwicklung spezialisiert hat ...
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Unser Ziel ist es, Dienstleistungen von höchster Qualität zu erbringen, damit unsere Kunden die Besten in ihrem Bereich sind.....
Ist eine digitale Werbe-Website, die im Besitz und verwalten von Glory Internet Services, Wir sind nicht auf...
Wir sind ein Haufen kompetenter Technologie-Enthusiasten, die immer auf der Suche nach Innovationen sind,...
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Von Anfang an war die Hauptaufgabe unseres Unternehmens nicht nur die Produktentwicklung, sondern vor allem die...
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Amped Studio ist eine Online-Musikproduktions-App, mit der das Produzieren von Musik Spaß macht, mit sofortigem Zugriff und...
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Kommunikation ist heutzutage eines der wichtigsten Elemente für den Erfolg im Geschäftsleben.
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Integrator von digitalen Automatisierungssystemen: ERP, PLM, SCM, CRM, IIoT, PIM, PXM, DAM, BI.
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Web-Studio "Simple Matrix", wurde im Jahr 2010 gegründet. Das Team des Web-Studios führt die Entwicklung von...
Business Solutions Lab / BSL (https://bsl.dev/) ist ein Full-Service-Produkt-IT-Unternehmen: von der Idee bis ...
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Interface Magics 10+ Jahre Erfahrung in der HQ-Entwicklung und Unterstützung von Online-Projekten.
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe 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 2026-10-29 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Deutschland31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| USA182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| Indien131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ukraine59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Vereinigtes Königreich30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Niederlande28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polen27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| Kanada9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Armenien9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australien8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Rumänien7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| 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.
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.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
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
ENCYPHERS
The new email flows felt elevated, aligned with our brand identity, and created a more seamless experience for customers after subscribing and making a purchase. Communication throughout the project was organized and collaborative, and the final result added a much stronger retention layer to our ecommerce experience.
WebClues Infotech
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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
Wie viele Daten brauchen wir?
Was kostet ein ML-Projekt?
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Machine Learning oder LLM?
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