Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland
in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBrauchen Sie Experten für Objekterkennung, Bildsegmentierung, OCR, Kamerakalibrierung oder visuelle Inspektion? Lassen Sie sich mit geprüften Computer-Vision-Ingenieuren matchen, die zuverlässige Modelle bauen, Deployment-Pipelines fein abstimmen und reibungslos mit Ihrem Team in Deutschland zusammenarbeiten.
Lerne FRATCH Computer-Vision-Ingenieure kennen
Nenad Biresev
Letzte Position:
Projekt zur Sicherheits-Videoanalyse bei Airbus bei Airbus
- Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
- DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
- Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.
Hamza Salaar
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - KI & autonome Systeme bei Hochschule Coburg
- KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
- Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
- Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
- LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
- Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
- End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
- HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
- GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
- Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
- Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt
Kartik Trivedi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Fraunhofer LBF
- Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
- Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
- Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
- Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
- Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
- Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
- Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
- Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.
Kai Wolf
Letzte Position:
Schwarz IT KG
- Migration des SW-Entwicklungsprozesses einer medizintechnischen Software auf C/C++ Package Manager Conan und Entwicklung macOS-spezifischer Systemkomponenten
Dilip Goswami
Letzte Position:
Freiberuflicher Computer-Vision-Berater bei Spiral Physical Therapy Inc.
- Entwicklung von Methoden für monokulare 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierte geometrische Modellierung aus mobilen Bildern
- Entwicklung lernbasierter Ansätze für Gesichtsformschätzung, videobasierte Gesichtsanalyse und datenschutzfreundliches visuelles Lernen
Farzad Ziaie Nezhad
Letzte Position:
Markerlose 3D-Pose-Schätzung
- Entwickelt Deep-Learning-System mit mehransichtigen Basler-Kameras zur markerlosen 3D-Pose-Schätzung
Natalia Pavlovskaia
Letzte Position:
Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Dandy
- Entwickelte Klassifizierungs- und Segmentierungsmodelle für Punktwolken in zahnärztlichen Anwendungen.
- Entwickelte Domain-Adaptationsverfahren, die den F1-Score in einer neuen klinischen Domäne um 0,1 erhöhten.
- Arbeitete mit 3D-Geometriedaten und produktionsreifen ML-Pipelines.
Enjeda Cekaj
Letzte Position:
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in — KI & Bildverarbeitung bei University of Augsburg
- Erforschung multimodaler KI-Systeme zur Integration von Bild-, Text- und strukturierten Daten.
- Aufbau von End-to-End-KI-Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und -bewertung.
- Entwicklung und Test von Bildverarbeitungs- und Bilderkennungslösungen mit Deep Learning.
Mesut Yilmaz
Letzte Position:
Solution-Architekt Computer Vision Filiale bei Schwarz IT (Lidl/Kaufland)
- Ausbau und Betreuung des Produktportfolios für Videoanalyse und Computer Vision
- Erhebung von Anforderungen und Anforderungsmanagement
- Beratung, Projektmanagement und Koordination der Pilotierung sowie des internationalen Rollouts
- Werkzeuge: IP-basierte Kamera- und Videosysteme, Citrix-Administration, OneNote, Microsoft Teams, Node-RED, Office 365, Age Verification, Qognify Umbrella, ThingsBoard, Xovis 3D-Sensoren, AXIS-Kameras, GK Kassensoftware, Atlassian JIRA
Fares Kallel
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision bei Iris-Sensing GmbH
- Entwicklung und Implementierung einer Echtzeit-Wahrnehmungspipeline mit YOLOv7 auf Time-of-Flight-(ToF)-Sensordaten, die Live-Streaming, Inferenz und On-Frame-Visualisierung zur Passagiererkennung ermöglicht.
- Feintuning und Bewertung mehrerer State-of-the-Art-Monokular-Tiefenschätzmodelle für die automatische Passagierzählung (APC) sowie Entwicklung eines hybriden Tiefenmodells, das die Tiefengenauigkeit in anspruchsvollen Szenenbereichen verbesserte.
- Nachgewiesen, dass modellbasierte Tiefenkarten die Rohsensortiefe für APC-Aufgaben in mehreren Datensätzen übertreffen und so zu messbaren Verringerungen der Zählfehler beitragen.
Kaan Kalaycioglu
Letzte Position:
Computer-Vision-Ingenieur bei Axulus Reply GmbH
- Verantwortlich für die Entwicklung industrieller Vision-Lösungen, angefangen als Werkstudent und ab Mai 2025 in einer Festanstellung.
- Entwicklung und Implementierung von Modellen zur Fahrzeugerkennung und -zählung; Integration der Pipeline in ein Cloud-System (Azure) mit Live-Analytics-Dashboards.
- Aufbau eines Offline-Systems zur Druckqualitätsprüfung, das Wellpappendrucke in Produktionslinien scannt, um Fehler wie Spritzer, Verunreinigungen und Farbabweichungen zu erkennen und zu klassifizieren; Bereitstellung der Lösung auf Jetson Edge-Geräten.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, mit Fokus auf Computer-Vision-Komponenten, Containerisierung und Deployment.
Kornél Lehőcz
Letzte Position:
Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen (Vertrag) bei Sony R&D Center, Stuttgart Laboratory 1
- Forschung und Entwicklung im Bereich groß angelegter 3D-Rekonstruktion.
Thomas Lagemann
Letzte Position:
Ingenieur für Computer Vision bei Dr.-Ing. Lagemann
- Freier Entwicklungsingenieur für Bildverarbeitungssysteme
- Entwicklung von maßgeschneiderten Bildverarbeitungsalgorithmen
- Erstellen von industriellen Bildverarbeitungs-Applikationen
- Schulungen und Mentoring
Gennadi Heimann
Letzte Position:
Projektingenieur Bildverarbeitung
- Entwicklung und Wartung von Softwarelösungen für Simulation im autonomen Fahren
- Einsatz von C/C++ und modernen Build-Systemen
- Mitarbeit an simulationsbasierten Test- und Validierungsumgebungen für Funktionen des autonomen Fahrens
- Nutzung von Versionsverwaltungssystemen und Kollaborationstools wie Git, Jira und Confluence
Marwa Hamrouni
Letzte Position:
Computer-Vision-Projekt
- Entwickelte ein auf ConvNet basierendes Modell, das 95 % Genauigkeit bei der Erkennung und Klassifizierung von Verkehrsschildern erreichte.
- Programmiersprache: Python 3.7.
- Bibliotheken: Numpy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image.
- Deep-Learning-Framework: Tensorflow.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Computer-Vision-Ingenieure – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
81%
Doktortitel
19%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 21 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze für Computer-Vision-Ingenieure
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 21 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Rolle
Was sie bauen
Computer-Vision-Ingenieure machen aus Bildern und Videos nutzbare Signale. Sie entwickeln Modelle und Pipelines für Erkennung, Klassifizierung, Tracking, Segmentierung, Pose-Schätzung, OCR und visuelle Anomalieprüfungen. In Produktteams arbeiten sie auch an Regeln für das Labeling von Daten, Trainingsdaten, Modellbewertung und der Übergabe vom Prototyp zur Produktion.
- Objekterkennung und Instanzsegmentierung
- Bildklassifizierung und visuelle Suche
- OCR und Extraktion aus Dokumentenbildern
- Videoanalyse und Tracking
- Qualitätsprüfung und Fehlererkennung
Kernkompetenzen
Ein guter Computer-Vision-Ingenieur versteht sowohl Modellqualität als auch Systemzuverlässigkeit. Er weiß, wie man für einen Anwendungsfall den richtigen Ansatz wählt, egal ob klassische OpenCV-Methoden, Deep Learning oder eine hybride Lösung. Er sollte sicher mit Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, NumPy und gängigen Annotation-Workflows umgehen können.
- Datenaufbereitung, Labeling und Fehleranalyse
- Training, Feintuning und Bewertung
- Kamerakalibrierung und Bildvorverarbeitung
- Modellexport für Edge, Cloud oder Embedded-Anwendungen
- Fehlersuche bei False Positives, Ausfällen und Drift
Wann Unternehmen sie hinzuziehen
Unternehmen beauftragen einen Computer-Vision-Entwickler oder Machine-Vision-Ingenieur, wenn Bilddaten Teil des Produkts oder des Prozesses werden. Typische Fälle sind industrielle Inspektion, Regalanalysen im Einzelhandel, Automatisierung im Lager, Robotik, medizinische Bildunterstützung, Sicherheitsvideo und Dokumentenautomatisierung. In Deutschland arbeiten sie oft mit Herstellern, Logistikteams, Mobilitätsunternehmen und Software-Produktteams zusammen, die klare technische Kommunikation und eine verlässliche Zusammenarbeit brauchen.
Umsetzung in der Praxis
Freelance-Arbeit passt oft am besten, wenn ein Team gezielte Expertise für ein bestimmtes Modell, ein Datenproblem oder eine Veröffentlichung braucht. Ein freiberuflicher Ingenieur kann dazukommen, um den Ansatz zu definieren, einen Proof of Concept aufzusetzen, ein bestehendes Modell zu verbessern oder ein System für den Einsatz vorzubereiten.
- Eine Vision-Funktion schnell als Prototyp umsetzen
- Ein bestehendes Modell prüfen und verbessern
- Daten- und Evaluierungspipelines aufbauen
- Inferenz für den Produktionseinsatz vorbereiten
- Workshops vor Ort oder Remote-Umsetzung unterstützen
Woran man gute Arbeit erkennt
Starke Computer-Vision-Spezialisten hören nicht bei der Modellgenauigkeit auf. Sie erklären Kompromisse klar, dokumentieren Annahmen und zeigen, wie sich die Ergebnisse auf realen Daten verhalten. Sie testen mit schwierigen Fällen, verstehen Latenz- und Hardwaregrenzen und wissen, wann ein einfacher Ansatz stabiler ist als ein komplexer.
Sie arbeiten auch gut mit ML-Ingenieuren, Backend-Teams, Produktmanagern und Fachexperten zusammen. Gerade bei Freelance-Arbeit ist das wichtig: Die besten Leute stellen früh die richtigen Fragen und vermeiden später Nacharbeit.
Signale für die Einstellung
Holen Sie einen Freelancer dazu, wenn Ihr Team Bild- oder Videodaten hat, aber intern die nötige Vision-Tiefe fehlt. Das ist auch sinnvoll, wenn die Deadlines eng sind, Ihr aktuelles Modell gerettet werden muss oder Sie einen Spezialisten für eine Phase der Arbeit brauchen. Unternehmen suchen oft nach einem Computer-Vision-Ingenieur, CV-Ingenieur oder Computer-Vision-Entwickler, wenn die Aufgabe technisch ist, aber keine Festanstellung rechtfertigt.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Computer-Vision-Ingenieure? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein top Computer-Vision-Ingenieur macht aus visuellen Daten eine funktionierende Funktion, ein Modell oder einen Prüfschritt. Dazu können Datenprüfung, Labeling-Hinweise, Modelltraining, Tests und Unterstützung beim Deployment gehören. In vielen Projekten umfasst die Arbeit auch die Analyse von Fehlern und die Verbesserung der Leistung auf realen Bildern oder Videos.
Achten Sie auf starke Python-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit OpenCV, PyTorch oder TensorFlow und eine klare Methode zur Bewertung der Modellqualität. Ein guter CV-Ingenieur versteht auch Datenqualität, Kamera-Setup und Deploymenteinschränkungen. Wenn die Arbeit Produktionssysteme betrifft, fragen Sie, wie mit Latenz, Edge-Geräten oder Modelldrift umgegangen wird.
Oft ja, aber der Schwerpunkt kann unterschiedlich sein. Ein Computer-Vision-Entwickler arbeitet meist an Software und Modellen, während ein Machine-Vision-Ingenieur sich stärker auf industrielle Inspektion, Kameras und Hardware-Integration konzentrieren kann. Bei der Einstellung werden die Begriffe oft für dieselbe Kernarbeit verwendet, deshalb zählt der Projektumfang mehr als das Label.
Freelance-Unterstützung macht Sinn, wenn Sie einen Spezialisten für ein klar abgegrenztes Problem brauchen, zum Beispiel für einen Prototypen, eine Modellrettung oder einen Deployment-Schub. Sie ist auch nützlich, wenn Ihr Team bereits Produkt- und Engineering-Kapazität hat, aber tiefes Vision-Know-how fehlt. Ein Freelancer kann eine fokussierte Aufgabe schneller erledigen, ohne einen langen Einstellungsprozess zu verursachen.
Ein Computer-Vision-Ingenieur in Deutschland wird oft für Fertigungsinspektion, Logistikautomatisierung, Robotik, Dokumentenverarbeitung und Videoanalyse eingesetzt. Diese Projekte brauchen meist engen Kontakt mit den Fachbereichen und klare Kommunikation über Daten, Qualität und Rollout. Je nach Setup kann die Arbeit remote, vor Ort oder gemischt stattfinden.
Bitten Sie um Beispiele, die den kompletten Weg von den Daten bis zum Deployment zeigen, nicht nur einen Modell-Score. Ein starker Kandidat kann erklären, warum er eine Methode gewählt hat, was beim Testen schiefging und wie er es verbessert hat. Wenn er klar über Fehlerfälle, Annotationsthemen und Produktionsgrenzen sprechen kann, ist das ein gutes Zeichen.
Freiberufliche Computer-Vision-Ingenieure sollten mit einer Mischung aus technischer Arbeit und Abstimmung mit Stakeholdern rechnen. Kunden wollen oft klare Meilensteine, praktische Dokumentation und schnelles Feedback zu Datenproblemen. In Deutschland bevorzugen manche Teams für technische Arbeit Englisch, während andere bei Workshops oder Vor-Ort-Terminen Deutsch erwarten.
Der häufigste Stack umfasst Python, OpenCV, PyTorch, TensorFlow und Tools für Annotation und Modell-Tracking. Je nach Anwendungsfall arbeitet ein Computer-Vision-Ingenieur auch mit ONNX, CUDA, Edge-Hardware oder klassischen Bildverarbeitungsmethoden. Die beste Wahl hängt davon ab, ob es um Erkennung, OCR, Segmentierung, Tracking oder Inspektion geht.
Der durchschnittliche Stundensatz für Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland liegt bei 81 €, was einem Tagessatz von etwa 651 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 81% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Automotive (63%) und Fertigung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Computer-Vision-Ingenieure in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (94%).
FRATCH Computer-Vision-Ingenieure Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
