Wenn Dr. Jeremy Arancio erzählt, dass er früher als Maschinenbauingenieur in Fabriken gearbeitet hat, denkt man nicht sofort an Künstliche Intelligenz oder Machine Learning. Und genau deshalb ist seine Geschichte so faszinierend: Sie zeigt, wie mutige Neuorientierung gelingen kann – und wie Freelancer auf Malt erfüllende, langfristige Karrieren aufbauen, indem sie technisches Know-how mit zwischenmenschlichem Feingefühl verbinden.
Heute hat sich Jeremy eine nachhaltige und sinnstiftende Laufbahn als Machine-Learning-Experte aufgebaut. Er verbindet analytisches Denken mit starkem Stakeholder-Management – und einer echten Leidenschaft fürs Problemlösen.
Dabei ist er nicht zufällig ins Freelancing hineingerutscht – er hat sich ganz bewusst dafür entschieden. Der Wunsch nach mehr Freiheit war sein Antrieb. Nach seiner Promotion in Physik – mit Schwerpunkt auf Wärmetransfer in der Lebensmittelproduktion – die einzigen Jobangebote kamen aus „abgelegenen Kleinstädten in Deutschland, wo die Fabrik praktisch die ganze Stadt ist“, sagt er mit einem Schmunzeln. Jeremy wusste, dass er sich mehr Autonomie und Flexibilität wünschte – also machte er sich auf die Suche nach einem Weg, beides zu verwirklichen.
Zuerst kamen ihm seine Leidenschaften fürs Texten, Präsentieren und Coachen in den Sinn. Doch schnell wurde klar: Sein Skillset reicht weiter. Und so kam er zu Machine Learning. „Durch meine Promotion hatte ich ein gutes Gespür für Statistik und analytisches Denken – Machine Learning fühlte sich wie der logische nächste Schritt an.“
Er setzte sich ein klares Ziel: Innerhalb eines Jahres wollte er als freiberuflicher ML-Experte durchstarten. Mit seinen gesamten Ersparnissen und einem One-Way-Ticket nach Budapest stürzte er sich ins Selbststudium – und tauchte mit voller Energie in die Welt des Machine Learning ein.
Freelancing-Strategien, die Vertrauen schaffen
Jeremys Ansatz als Freelancer ist nicht nur technischer Natur – er ist auch pädagogisch. „Die meisten meiner Auftraggeber:innen haben keinen technischen Hintergrund“, sagt er. „Deshalb besteht meine Arbeit teils darin, etwas zu entwickeln – und teils, zu erklären, warum es wichtig ist und wie es funktioniert.“
Um diese Lücke zu schließen, schreibt Jeremy - schreib sehr viel. Tägliche Projekt-Updates, Fachartikel im Medium-Magazin, Thought-Leadership-Beiträge auf LinkedIn – alle mit dem Ziel, Stakeholdern und potenziellen Auftraggeber:innen die oft unvorhersehbare, experimentelle Welt des Machine Learning verständlich zu machen.
„Das ist der beste Weg, um Vertrauen aufzubauen“, erklärt er. "Wenn Auftraggeber:innen nachvollziehen können, wie ich arbeite und denke, begegnen sie auch Unsicherheiten mit mehr Ruhe – selbst wenn Ergebnisse nicht sofort sichtbar sind.“
Jeremys Projekt mit Open Food Facts
Eines der bisher bedeutendsten Projekte für Jeremy entstand über Malt – in Zusammenarbeit mit Open Food Facts, einer Open-Source-Datenbank, die von Apps für Lebensmittelinformationen wie Yuka genutzt wird. Sein Auftrag: ein Large Language Model (LLM) entwickeln, das Zutatenlisten auf Fotos von Lebensmittelverpackungen automatisch erkennt und auf Rechtschreibung prüft.
„Das Projekt hat rund sechs Monate gedauert“, erzählt er. "Ich habe das Projekt von Anfang bis Ende begleitet – vom Feintuning des Modells bis zur finalen Integration in die Anwendung. Die Nutzer:innen konnten das Tool testen und ihr Feedback einbringen, das wir direkt genutzt haben, um die KI-Funktion weiter zu verbessern.“
Dieser Zyklus aus Entwickeln, Teilen, Verbessern und Integrieren ist typisch für Jeremys Arbeitsweise als Freelancer – und einer der Gründe, warum das Projekt mit Open Food Facts so erfolgreich wurde.
‚Superteams‘ und die Zusammenarbeit mit Auftraggeber:innen
Jeremy arbeitet selten allein. Ob in einem bestehenden Entwickler:innen-Team oder im Austausch mit nicht-technischen Stakeholdern – er wird schnell zu einem festen Bestandteil dessen, was wir bei Malt ein Superteam nennen. Selbst wenn er der einzige Freelancer im Projekt ist, integriert er sich in die Unternehmenskultur, die Toollandschaft und das Mindset seiner Auftraggeber:innen. Vom Code-Repository bis hin zur Kommunikationsweise: Jeremy übernimmt die Ziele des Projekts, als wären es seine eigenen.
Gerade bei seinem bisher erfolgreichsten Projekt mit Open Food Facts wurde dieser kollaborative Ansatz besonders deutlich: Er arbeitete eng mit dem Kernteam zusammen – aber auch mit Nutzer:innen und Mitwirkenden der Open-Source-Plattform. Dieses direkte Feedback floss kontinuierlich in die Produktentwicklung ein und half ihm, die Machine-Learning-Modelle noch gezielter für reale Anwendungsfälle zu optimieren.
Erwartungen managen und Scope Creep vermeiden
Eine der größten Herausforderungen im Freelancing ist es, Projekte innerhalb des ursprünglich definierten Rahmens zu halten – und Jeremy kennt dieses Problem nur zu gut. „Im Software-Bereich ist Scope Creep Realität“, sagt er. „Man startet mit einem klaren Ziel – und plötzlich stehen zusätzliche Features, neue Prioritäten und unerwartete Erwartungen im Raum.“
Sein Rezept: von Anfang an absolute Klarheit schaffen, was geliefert wird – und gleichzeitig genügend Puffer für das Unerwartete einplanen. Besonders wichtig: kontinuierliche Kommunikation. „Wenn sich etwas ändert, dokumentiere ich es sofort. Ich erkläre, warum sich dadurch Zeitpläne oder Umsetzbarkeit verschieben. So vermeiden wir Überraschungen – und Auftraggeber:innen merken: Ich entwickle nicht einfach nur ein Produkt, ich steuere einen gesamten Prozess.“
So kommuniziert Jeremy mit seinen Auftraggeber:innen
Für Jeremy gehört zum Freelancing mehr als saubere Codezeilen zu liefern – es geht auch darum, komplexe Themen transparent und verständlich zu vermitteln. Im Laufe der Zeit hat er sich Methoden angewöhnt, mit denen sich Auftraggeber:innen wirklich abgeholt fühlen – besonders bei Projekten, die technisch anspruchsvoll oder experimentell sind:
- Tägliche Updates: Jeremy hält seine Kund:innen regelmäßig auf dem Laufenden – mit kurzen, klaren Zwischenständen zu Fortschritt, Herausforderungen und Ideen.
- Verständliche Sprache: Statt Fachjargon setzt er auf klare Erklärungen und teilt bei Bedarf passende Quellen – damit alle Beteiligten genau wissen, worum es geht.
- Prototypen and Demos: Er bindet Auftraggeber:innen frühzeitig und aktiv ein, um Feedback direkt umzusetzen und das Endergebnis zu verbessern.
- Strukturierte Übergaben: Jeremy sorgt durchgehend für saubere Dokumentation, damit Teams nahtlos weiterarbeiten können, ohne ins Stolpern zu geraten.
Tipps für Freelancer – ganz gleich, wo Du gerade stehst
Jeremys wichtigste Ratschläge?
- Netzwerken und den Austausch mit anderen suchen.
„Als ich angefangen habe, dachte ich ernsthaft, ich könnte nur 50 Euro am Tag verlangen“, sagt er lachend. „Erst durch Gespräche mit anderen habe ich gemerkt, wie viel ich eigentlich noch nicht wusste.“ - Eine finanzielle Rücklage aufbauen.
„Im Freelancing gibt’s Monate, in denen kommt gar nichts rein. Vor dem Projekt mit Open Food Facts war ich an meinem Tiefpunkt. Aber ich hatte genug gespart, um Nein zu sagen – zu Projekten, die nicht zu mir passen. Und zu warten, bis das Richtige kommt. Das ist echte Freiheit.“
Wie geht Dr. Jeremy Arancios Reise weiter?
Aktuell arbeitet Jeremy an seinem eigenen Open-Source-Projekt: einem smarten Invoice Manager, der als Spielwiese dient, um sich Backend-, Frontend- und Infrastruktur-Skills zusätzlich zum Machine Learning anzueignen. „Wenn ich mit CTOs oder Entwickler:innen-Teams zusammenarbeite, will ich das Gesamtbild verstehen. Das macht mich zu einem besseren Partner.“
Sein Ziel: sich stetig weiterentwickeln – als Machine-Learning-Experte, der den gesamten Produktentwicklungsprozess durchdringt. Und Tools bauen, die echten, messbaren Mehrwert schaffen.
Denn Jeremys Geschichte dreht sich nicht nur um Algorithmen. Es geht um Selbstbestimmung, um Vertrauen – und um den Mut, die eigene Karriere nach den eigenen Regeln zu gestalten. Für alle, die gerade einen ähnlichen Weg einschlagen, hat er eine klare Botschaft:
Hör auf Dein Bauchgefühl. Bau Dir Dein Netzwerk. Und nimm ein Projekt nur an, wenn es sich wirklich richtig anfühlt.
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