Research Engineers in Deutschland
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Gabin Maxime N.
Letzte Position:
Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt
Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit
3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.
Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.
Muhammad Tanveer B.
Letzte Position:
Berater eingebettete Systeme/Architekt | Integration und Validierung Ingenieur/Manager bei Ingenieurbüro Baig
Leitung der Hardware-Entwicklung und Validierung eines sicherheitskritischen 400-V-Batteriemanagementsystems (BMS) für das TOGG SUV-Programm; Durchführung von Systemarchitektur-Reviews, Schaltplanvalidierungen, EMV- und Zuverlässigkeitstests sowie Ursachenanalysen (Root-Cause Analysis) unter Einhaltung relevanter Automobilstandards (ECE-R10, CISPR25, ISO-26262). Koordination länderübergreifender EU-Engineering-Teams, Kunden-Reviews und technischer Dokumentationen zur Bereitstellung eines serienreifen, validierten Systems.
Architektur und Integration von 22 hochmodernen ADAS-Validierungsfahrzeugen für BMW ADCAM- und LIDAR-Programme bei Magna Electronics; Synchronisation von bis zu 26 heterogenen Sensoren (LIDAR, RADAR, Kameras, GNSS/INS) mittels PTP-basierter Timing-Architekturen. Definition der Systemarchitektur, HW/SW-Schnittstellen für Wiederaufbereitung Hardware-in-the-Loop (HIL), Sensorintegrationsstrategien und Datenerfassungs-Frameworks. Dies ermöglichte eine skalierbare Validierung auf Fahrzeugebene, verbesserte die Validierungseffizienz um 25 % und reduzierte die Projektkosten um 1,45 Mio. €.
End-to-End-Validierung und Integration von Automotive-Radarplattformen für ein Daimler-Projekt bei Continental. Entwicklung automatisierter Open-Loop Hardware-in-the-Loop (HIL)-Umgebungen zur präzisen Prüfung von Zielverfolgungs-KPIs, Sichtfeldgrenzen (Field of View) sowie thermischen und spannungsbezogenen ECU-Zustandsautomaten. Versierter Einsatz einer hochkomplexen Toolchain bestehend aus CANoe, Lauterbach Trace32, RADAR-Zielsimulatoren und EMV-Abschirmkabinen zur HF- und Systemvalidierung. Synchronisation globaler, interdisziplinärer Teams zur Beschleunigung der Fehlerbehebung und Schließung kritischer technischer Lücken.
Rekonstruktion und Validierung der Produktarchitektur eines elektromechanischen E-Bikes durch Integration und Fehlersuche in kritischen Subsystemen (BMS, Motorsteuerung, Sensorik, HMI, elektronische Schließsysteme). Aufbau eines umfassenden Teststands auf Systemebene für Funktionsprüfungen, Fehlerreproduktion und Leistungsanalysen; Koordination von Lieferanten und Umsetzung von Korrekturmaßnahmen zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit.
Definition der Systemarchitektur und Validierungsstrategie für eine in Kooperation mit Elmos Semiconductor entwickelte LIDAR-Plattform; Evaluierung optischer Messkonzepte, SPAD-Detektorintegration und Systemanforderungen sowie Erstellung technischer Empfehlungen für Produktentwicklung und Verifikation.
Entwicklung LabVIEW-basierter Automatisierungs- und Verifikationssoftware für ein hochpräzises hydraulisches und elektromechanisches Prüfsystem für FTE Automotive; Integration von NI DAQ-Hardware zur hochfrequenten Echtzeiterfassung physikalischer Messgrößen. Entwicklung automatisierter Testabläufe, programmierbarer Dauertests, Fehlersuchroutinen, Datenprotokollierungs- und Analyse-Tools zur Steigerung der Testeffizienz und Rückverfolgbarkeit.
Erfolgreiche Abwicklung kompletter Engineering-Lebenszyklen für namhafte Industriekunden (Magna, Continental, Farasis, FTE Automotive, BMW, Daimler, TOGG) – von Requirements Engineering und Proof-of-Concept über Systemintegration und Validierung bis hin zu technischer Dokumentation, Lieferantenkoordination und Anwenderschulungen.
Estefanía V.
Letzte Position:
Spezialist für Produktentwicklung & Material-F&E bei Freshly Cosmetics
- Leitung der Entwicklung von Freshly Refill: Verpackungssystem, das im Vergleich zur bisherigen Verpackung bis zu 92 % der CO2-Emissionen einspart.
- Leitung der Entwicklung von „Freshly SolidPod“: ergonomische und nachfüllbare Verpackung für eine wiederaufladbare Produktlinie fester Gelriegel.
- Projektmanagement und Produktentwicklung bei der Einführung und Verbesserung mehrerer Kosmetikprodukte (Shield 360 Skin Tint, Microbiome Smart Deodorant, Chocolate Self-Tanning Serum, Aloe Protection Aftersun).
- Verbesserung der Nachhaltigkeit des Verpackungsportfolios: von gemischtem Kunststoff auf 100 % PCR-PET, 100 % PCR-Aluminium und Monomaterial-Pumpen.
Yimeng W.
Letzte Position:
F&E-Softwareingenieur bei Advantest
- Entwicklung und Wartung von Hardwaretreibern in C++
- Durchführung von Unit- und Integrationstests zur Sicherstellung der Codequalität
- Fehlersuche und Beheben von Fehlern mit Hardware-Team und FPGA-Team
- Definition und Entwicklung von Softwarekonzepten und Abstimmung mit Software-Architekt
- Erweiterung der Testautomatisierung zur Effizienzsteigerung
- Forschung und Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der bestehenden Codebasen (Laufzeit, Speicherplatz, Genauigkeit)
Theodor S.
Letzte Position:
Manager für Integrations-Transportsysteme bei SMT Zeiss
Verantwortlich und zuständig für das koordinierte Management zwischen dem internen F&E-Team und den Lieferanten der Scan-Bühne einschließlich ihrer Schnittstellen in einem Metrologieprojekt
Steuerte und verwaltete die Integrationsfälle und Pläne, die vom internen Team auf Basis der funktionalen Anforderungen der Geschäftseinheit erstellt wurden
Unterstützte Produkt, Engineering, Design und Lieferanten dabei, Projekte und Aufgaben termingerecht und gemäß Spezifikation abzuschließen
Legte Roadmap-Termine auf Basis von Kennzahlen und Prioritäten aus dem Integrationsprozess bis zu den finalen Transportfällen bestimmter Wechselwerkzeuge fest
Analysierte Betriebskosten und Effizienz
Sprach mit Kunden und Lieferanten, um Anforderungen zu sammeln
Leitete erfolgreich die Entwicklung von Projekten von der Idee bis zum Prototyp
Suraj V.
Letzte Position:
Forschungsingenieur (Masterarbeit) bei Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, EMI
- Masterarbeit mit dem Titel "Bestimmung der sozioökonomischen Resilienz gegenüber Hochwasserereignissen mittels maschinellen Lernens" im Rahmen des HERAKLION-Projekts. Vorhersage ökonomischer Schäden nach Hochwasser auf Basis eines Datensatzes mit 269 Stichproben und 182 Merkmalen.
- Entwicklung und Vergleich von XGBoost, SVR und KNN unter Verwendung von Python, scikit-learn, Pandas und GeoPandas.
- Erzielte eine Verbesserte Genauigkeit um 15–20 % mit XGBoost; Bewertung der Modellinstabilität und der Auswirkungen der Datenverteilung.
- Identifikation zentraler Datenprobleme wie hohe Zielgrößenvariabilität und schwache Korrelationen; Untersuchung des Einflusses von K-Means-Clustering.
Sabrine K.
Letzte Position:
Teamleiter bei InstaDeep
- Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.
Rafal N.
Letzte Position:
Freiberuflicher Forschungs- und Entwicklungsingenieur für Regelungssysteme und Optimierung bei Selbstständig
- Erbringung von Dienstleistungen, Schulungen und Entwicklung von Lösungen.
Christoph N.
Letzte Position:
Teamleiter für Optimierung und automatisierte Entwicklung bei Freudenberg
- Strategische Führung der Simulations- und Optimierungs-Roadmap und eines Expertenteams, inklusive erfolgreicher Akquise und Umsetzung interner Multimillionen-Projekte zur Designoptimierung.
Spoorthy S.
Letzte Position:
Forschungsingenieur für Machine Learning bei Fraunhofer EMFT
- Entwickelte End-to-End-Pipelines für prädiktive Modellierung von Sensordaten und verbesserte die Genauigkeit der Schätzung der Restlebensdauer (RUL) um 15%
- Entwickelte einen Active-Learning-Workflow mit Unsicherheits-Sampling, was die manuelle Kennzeichnung um 30% verringerte
- Verwendete MLflow für Experiment-Tracking, Hyperparameter-Protokollierung und Modellversionierung, um reproduzierbare Trainingspipelines zu gewährleisten
- Setzte CI/CD-Tools (Jenkins, GitHub Actions) ein, um Deployment-Prozesse zu automatisieren und die Modell-Release-Zyklen zu verkürzen
Leon M.
Letzte Position:
Erweiterung des Simulationsmodells für Flüssigkeiten und Pumpen bei AviComp Controls GmbH
- Dimensionslose Pumpenkennlinien hinzugefügt für eine genaue und effektive Betriebspunktberechnung
- Erweiterte thermodynamische Modelle integriert für realistisches Fluidverhalten
- Werkzeuge: MATLAB, Simulink, Python
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Research Engineers – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
6
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Fertigung, Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Deutschland 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 Research Engineers in Deutschland
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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Research Engineers Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Fertigung (64%)
- Bildung (55%)
- Automotive (45%)
- Informationstechnologie (IT) (45%)
- Energie (36%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (18%)
- Transport und Logistik (18%)
- Landwirtschaft (9%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Was sie machen
Research Engineers machen aus Ideen technisch testbare Arbeit. Sie entwerfen Experimente, bauen Prototypen und übersetzen Forschungsziele in Systeme, die gemessen, verglichen und verbessert werden können. In der Praxis sitzen sie zwischen Wissenschaft und Umsetzung.
- Forschungsfragen in technische Begriffe übersetzen
- Experimente, Simulationen oder Testaufbauten entwerfen und durchführen
- Ergebnisse analysieren und den Ansatz verfeinern
- Methoden, Erkenntnisse und nächste Schritte dokumentieren
- Funktionierende Prototypen oder reproduzierbare Workflows übergeben
Skills und Tools
Ein starker Research Engineer verbindet tiefe technische Neugier mit sauberer Umsetzung. Er muss programmieren, messen, dokumentieren und Annahmen hinterfragen, ohne das Endziel aus den Augen zu verlieren.
Typische Skills und Tools sind:
- Python, MATLAB, C++ oder ähnliche technische Sprachen
- Datenanalyse, Signalverarbeitung und Modellierung
- Machine Learning, Optimierung oder Computer Vision, wo es passt
- Labor- oder Hardware-Testumgebungen, je nach Bereich
- Klare Forschungsdokumentation und reproduzierbare Workflows
Typische Projekte
Unternehmen holen einen freiberuflichen Research Engineer dazu, wenn sie gezielte Expertise für ein bestimmtes Problem brauchen. Das kann ein kurzfristiger F&E-Schub sein, ein Proof of Concept, eine Validierungsstudie oder Unterstützung für ein Produktteam, das vor dem nächsten Schritt stärkere technische Belege braucht.
In Deutschland kommt das oft in Fertigung, Robotik, Automotive, Energie, Medizintechnik und industrieller Software vor. Freelancer sind sinnvoll, wenn die Arbeit schnell vorankommen muss, aber eine feste Stelle noch nicht rechtfertigt.
Was starke Leute mitbringen
Die besten Research Engineers liefern mehr als nur Ideen. Sie strukturieren Unsicherheit, machen Abwägungen sichtbar und erzeugen Ergebnisse, die andere nutzen können.
- Sie können ein breites Forschungsproblem in einen Testplan eingrenzen
- Sie arbeiten gut mit Ingenieuren, Wissenschaftlern und Produktteams zusammen
- Sie halten Experimente reproduzierbar und Entscheidungen nachvollziehbar
- Sie wissen, wann sie validieren, wann sie vereinfachen und wann sie aufhören sollten
- Sie kommunizieren Ergebnisse in klarer Sprache, nicht nur in technischen Details
Zusammenarbeit und Übergabe
Ein freiberuflicher Research Engineer kann remote an datenlastiger oder softwaregetriebener Arbeit arbeiten oder vor Ort, wenn Hardware, Laborzugang oder enge Abstimmung im Team wichtig sind. Für deutsche Kunden reicht für die technische Zusammenarbeit oft Englisch, aber lokale Teams bevorzugen manchmal jemanden, der auch auf Deutsch arbeiten kann.
Eine gute Übergabe ist wichtig. Das Ergebnis sollte nicht nur ein Resultat sein, sondern ein Setup, das das Team wiederverwenden kann: Code, Notizen, Experiment-Logs, Annahmen und ein klarer Blick darauf, was bewiesen wurde und was noch Arbeit braucht.
Wann man einen beauftragen sollte
Holen Sie einen Research Engineer dazu, wenn Ihr Team eine schwierige technische Frage hat und einen praktischen Weg nach vorne braucht. Diese Rolle passt zu frühem F&E, Pilotprojekten, Validierungsarbeit und Produktkonzepten, die vor der Skalierung auf Belegen beruhen müssen.
Es ist auch die richtige Wahl, wenn interne Teams mit der Umsetzung beschäftigt sind und einen Spezialisten brauchen, der sich auf die Exploration konzentriert, ohne die Kern-Roadmap auszubremsen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Research Engineers am häufigsten fragen.
Ein Research Engineer macht aus einer technischen Frage einen testbaren Plan und baut dann die Experimente, Prototypen oder Simulationen, die nötig sind, um sie zu beantworten. Die Arbeit umfasst meist Analyse, Iteration und Dokumentation, damit der Kunde die Ergebnisse weiterverwenden kann. In vielen Projekten geht es nicht nur um Erkenntnisse, sondern um einen funktionierenden Proof of Concept oder eine validierte Methode.
Achten Sie auf starke Programmierkenntnisse, experimentelles Denken und die Fähigkeit, mit Unsicherheit zu arbeiten. Ein guter Research Engineer sollte sich mit Datenanalyse, Modellierung und reproduzierbaren Workflows auskennen. Je nach Projekt braucht er außerdem Laborerfahrung, Kenntnisse in Embedded Systems oder angewandtes Machine Learning.
Ein Research Scientist konzentriert sich meist stärker auf Theorie, während ein Software Engineer eher auf Produktionssysteme fokussiert ist. Ein Research Engineer liegt dazwischen: Er baut technische Lösungen, die helfen, Ideen zu testen und Forschung in Richtung Anwendung zu bringen. Das macht ihn besonders nützlich, wenn ein Unternehmen sowohl wissenschaftliche Sorgfalt als auch praktische Umsetzung braucht.
Ein Freelancer lohnt sich, wenn das Problem spezifisch, zeitlich begrenzt oder noch nicht ganz definiert ist. Wenn Sie einen Spezialisten für einen Prototypen, eine Validierungsstudie oder einen kurzen F&E-Schub brauchen, kann ein Research Engineer ohne langen Einstellungsprozess Mehrwert bringen. Es ist auch eine gute Wahl, wenn Ihr internes Team das Fachwissen hat, aber keine Zeit, den technischen Weg zu erkunden.
Viele Aufgaben können remote erledigt werden, besonders Simulation, Datenanalyse und softwarebasierte Experimente. Vor Ort ist besser, wenn das Projekt von Hardware, Laborzugang oder enger Abstimmung mit lokalen Teams in Deutschland abhängt. Das richtige Setup hängt vom Projekt ab, nicht vom Titel.
Erwarten Sie mehr als nur eine abschließende Präsentation. Ein starker Research Engineer sollte Code, Experiment-Logs, Prototypen, Analyse-Notizen und eine klare Zusammenfassung dessen liefern, was getestet wurde und was die Ergebnisse bedeuten. Wenn das Projekt gut läuft, bekommt der Kunde außerdem ein reproduzierbares Setup, das ein anderer Ingenieur übernehmen kann.
Fragen Sie, wie er ein ungenaues Problem strukturiert, wie er Annahmen validiert und wie er seine Arbeit dokumentiert. Gute Kandidaten erklären nicht nur, was sie gebaut haben, sondern auch, warum sie diesen Ansatz gewählt haben und wie sie ihn weiter testen würden. Achten Sie außerdem auf klare Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
Ein Research Engineer ist in Robotik, Automotive, Fertigung, Energie, Medizintechnik und industrieller Software besonders gefragt. Diese Teams brauchen oft jemanden, der Forschung und Umsetzung verbindet, ohne an Tempo zu verlieren. In Deutschland ist diese Mischung vor allem in ingenieurnahen Unternehmen und produktorientierten F&E-Teams wertvoll.
Der durchschnittliche Stundensatz für Research Engineers in Deutschland liegt bei 85 €, was einem Tagessatz von etwa 681 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Research Engineers in Deutschland arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Research Engineers in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Research Engineers in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (45%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Research Engineers in Deutschland arbeiten, sind Fertigung (64%), Bildung (55%) und Automotive (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Research Engineers in Deutschland arbeiten, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (100%), Produktentwicklung (91%) und Informationstechnologie (IT) (64%).
FRATCH Research Engineers Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
