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.
Advance.Azerbaijan ist ein Full-Service-Unternehmen für Marketingstrategien zur Förderung und Entwicklung von Marken.
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Perfekt
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“Спасибо за хорошую работу и отличный результат”— ООО "Электроинструмент"
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Wir entwickeln Apps für Startups und Unternehmen, die Skalierbarkeit, Robustheit und erstklassige Benutzerfreundlichkeit gewährleisten...
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Hallo! Mein Name ist Maximilian Leistner und ich bin freiberuflicher Webdesigner und Webprogrammierer...
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SoftProdigy Solutions ist ein Top-E-Commerce-Entwicklungsunternehmen, das in verschiedenen Technologien arbeitet...
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Appsted Ltd ist einer der Pioniere im Bereich Mobile App Development Services. Sie haben ein engagiertes Team von...
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Omertex ist ein in Minsk ansässiger Anbieter von Technologielösungen für kleine und große Unternehmen zur Bewältigung...
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Simtech Development ist ein IT-Unternehmen, Anbieter von kompletten eCommerce-Lösungen auf der CS-Cart-Plattform für ...
“I own an online-store in Germany which is running on CS-Cart. I was looking for a partner who knows what to do with CS-Cart ... and so I find Simtech…”— kayamo.eu
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Digitaler Concierge zu Ihren Diensten. Betrachten Sie uns als ein Team, das Ihre Idee in ein funktionierendes Geschäft umwandelt...
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Москва · Seit 2013 · 51-200 Mitarbeiter
Akademia – это объединение творчества и технологий, где интерактив, иммерсивность и геймификация становятся основой нового цифрового опыта. Более 10 лет мы разрабатываем инновационные форматы подачи контента, трансформируя сложные данные в захватывающие визуальные истории.
“Работаю в Akademia больше трёх лет. За это время убедилась: здесь собраны настоящие профессионалы своего дела. Студия задаёт тон на рынке и остаётся…”— OOO "Академия Арт"
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Wir sind ein IT-Unternehmen Coding Team. Unser Portfolio umfasst bereits mehr als 200 erfolgreich umgesetzte Projekte: mobile...
“Обновили наш сайт на Битриксе, интегрировали CRM, обновили дизайн, теперь сайт выглядит современно.”— ООО «Инлайн»
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Wir sind ein schnell wachsendes IT-Unternehmen, das Ihnen bei der Erstellung von Websites, mobilen Anwendungen, SRM-Systemen,...
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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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