Arm Experten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStelle Experten ein, die Arm-basierte Systeme entwerfen, ARM64-Software optimieren und Embedded-, Mobile- und Cloud-Workloads sicher unterstützen. Erhalte schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Arm eingesetzt haben
Matthias Spiller
Letzte Position:
Softwareentwickler und Berater bei CLADE GmbH
- Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
- Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
- Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
- Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
- Cross-Compilierung von x64 auf arm64
Kapil Bhayani
Letzte Position:
Senior Embedded Systems Engineer bei BMW group
Tests und Absicherung von Hochvoltsystemen
- Durchführung von Integrations- und Systemtests für Steuergeräte in PHEV-/EV-Fahrzeugen unter Einsatz von ECU-TEST (TraceTronic), Vector CANoe, CANalyzer, ETAS INCA, Tornado, E-Sys und EDIABAS.
- Analyse des Zusammenspiels von Hochvolt-Steuergeräten (u. a. CCU, BMU, Inverter, IPB und IPF) sowie Durchführung von Software-Updates und Flash-Prozessen zur Verifikation neuer Softwarestände.
- Enge Zusammenarbeit mit Software-, System- und Integrationsteams in einem agilen Entwicklungsumfeld zur Fehleranalyse und Absicherung neuer Softwarestände.
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.
Waqar Ahmed
Letzte Position:
Principal Engineer bei Microchip Technology
- Als FPGA Subject Matter Expert mit praktischer Erfahrung auf den Evaluierungsplattformen Microchip Technology Libero SoC und PolarFire FPGA/SoC gearbeitet.
- Einen Fehler in einem Application Note gefunden und eine Lösung vorgeschlagen.
- Mit Field Application Engineers (FAEs) zusammengearbeitet, um von Kunden gemeldete FPGA-Probleme zu analysieren, zu debuggen und zu lösen.
- Mit internen Teams daran gearbeitet, die SPI-Flash-Programmierung zu beschleunigen, indem ein FPGA-Design erstellt wurde, das eine schnelle Kommunikation zwischen JTAG und SPI ermöglichte.
- PolarFire-FPGA-Temperatur- und TVS-Sensoren von -40 °C bis 100 °C charakterisiert, geschätzte und gemessene Oberflächentemperaturen verglichen und die Schätzung der Sperrschicht-zu-Oberfläche-Temperatur mit dem thermischen Psi-JT-Parameter analysiert.
S.r.k. Chandra
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei STEPPS GmbH / Motherson Dr. Schneider
Projekt: Intelligente Lichtkommunikationssoftware — Audi
- Analyse und Klärung von Systemanforderungen mit dem Kunden und Übersetzung in Softwarearchitektur- und Designentscheidungen
- Architektur und Implementierung der CAN-FD- und SPI-Kommunikation auf NXP S32K312
- Entwurf und Entwicklung von Flash-Bootloader, Flash-Treiber und Boot-Manager für sichere, OTA-fähige Updates
- Konfiguration der AUTOSAR-BSW-Architektur (Dcm, Dem, NvM, BswM, Os, Mcu, Port, Com-Stack, Rtc) für Portabilität und Wartbarkeit
- Entwurf des Crypto-Stacks (Csm, CryIf, Crypto) für sichere Flash- und Diagnosedaten; Integration des NXP-HSE-Cores und der Wrapper-Schicht
- Integration kundenspezifischer Module (Sfd, Ivd, Npm) in den Vector-AUTOSAR-Stack
- Definition der Speicherarchitektur: Memmap, CMake und Linker-Skript-Konfiguration
- Leitung des Board-Bring-ups für die Audi-Licht-Demoplattform; Implementierung von Diagnoseroutinen und -kennungen
Jens Schneeweiß
Letzte Position:
Netzwerktechnik bei ISP, Internet Service Provider, BGP Peering
- Optimierung der Übertragungsmedien der Datenstrecken im Ruhrgebiet
- Konfiguration/Erweiterung der Switches und Router für ein autonomes System AS
- Eingesetzte Netzwerkprotokolle Layer 2/3 (OSI-Modell) verbessern: RSTP, Broadcast, usw.
- Kabel verlegen, crimpen, Antennen, Router, Switche
- Pflege, Erweiterung, Auswahl und Priorisierung von Entstörungsmaßnahmen der Netzwerküberwachung (PRTG, The Dude)
- Organisation und Neuanbindung eines weiteren BGP-Peerings, Rechenzentrum, NGN-Glasfaser
- VPN-IPSec-Standortverbindungen für 6 Standorte mit PFSense, Fritzbox
- WLAN-Geräte-Konfiguration (Mikrotik, UBNT)
Label: TCP/IP, VLAN, BGP, OSPF, MPLS, VPLS, Routingprotokolle, WLAN, EoIP, PPPoE, Routing, SNMP, DHCP, DNS, NAT, native IP, VLAN, Ethernet, VoIP., Switche und Router von: Nortel, Cisco, MikroTik, UBNT., Netzwerkmanagementsysteme: The Dude, PRTG, UISP
Hendrik Wagner
Letzte Position:
Software-Test- und Wartungsunterstützung bei Anton Paar ProveTec GmbH
- Ergänzen/Erstellen von Testspezifikationen
- Durchführen von Regressionstests
- Durchführen von Releasetests
- Analyse von Jira-Tickets
- Identifikation von Fehlern in der Software und deren Beseitigung mit C#
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.
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Chetan Sheshikumar
Letzte Position:
Studentische Hilfskraft in der Forschung bei Hochschule Ravensburg-Weingarten (RWU)
- Aufbau und Verifikation von Zynq-7000 (Zybo Z7-10) FPGA-Prototypen in Xilinx Vivado – AXI-IP-Integration, Bitstream-Erzeugung, Hardware-Bring-up, Timing-Closure-Prüfungen und waveform-basierte Fehlersuche, um das erwartete RTL-Verhalten zu bestätigen.
- Aufbau von Cadence-Virtuoso-Schematic-/Simulations-Flows und Dokumentation von Einstellungen, Ergebnissen und Methodik für reproduzierbare Experimente – zur Unterstützung von strukturierter Verifikation und Forschungsdokumentation.
- Python-Automatisierung für Log-Parsing, strukturierte Datenberichte und Ergebnisanalysen geschrieben; täglich in versionierten Linux/Git-Workflows gearbeitet.
Chenchen Chu
Letzte Position:
Patentreferent (Kandidat für die Zulassung als europäischer Patentvertreter) bei Vossius & Partner
- Patentanmeldung: Ausarbeitung und Bearbeitung europäischer Patentanmeldungen
- LLM-Anwendung: Entwicklung von LLM-basierten Tools für die automatisierte Recherche von Patentdaten und Einsatz von Python-Skripten zur Beschleunigung technischer Prüfungen.
Muhammad Jamshaid Iqbal
Letzte Position:
Embedded Linux Praktikant – Entwicklung eines IoT-Sensor-Prototyps bei DHL
- Eine modulare C++-20-Embedded-Linux-Acquisition-Software auf einem Raspberry Pi entwickelt, die IMU- und Dual-Kamera-Datenströme mit Genauigkeit im Submillisekundenbereich synchronisiert.
- Retroreflektive und Kontrastsensoren integriert, um die Datenerfassung auszulösen und Lücken zwischen Sortierbahnschienen zu erkennen.
- SPI- und I2C-Sensorkommunikation, GPIO-Interrupt-Verarbeitung mit libgpiod sowie CSV- und JSON-Ausgabe implementiert.
- Eine mehrthreadige Acquisition-Pipeline und eine SPSC-Queue zwischen Acquisition- und Writer-Threads entworfen.
- Einen webbasierten Server mit Python/HTML/CSS aufgebaut und den Prototypen in einem DHL-Lager zur Fehlererkennung validiert.
- Das Softwareverhalten, die Konfiguration und die Ergebnisse dokumentiert, um eine wartbare Übergabe und Weiterentwicklung zu ermöglichen.
Ayusee Swain
Letzte Position:
Praktikant bei Schaeffler
- Aufbau eines KI-Systems für Trend-Scouting zur Automatisierung von Technologie-Intelligence in der Leistungselektronik und bei Halbleitern, kombiniert mit Azure OpenAI und LangChain, Scrapy-basiertem Web-Crawling für eine strukturierte, störungsfreie Datenerfassung sowie automatischer PDF-Berichterstellung für den internen F&E-Einsatz. Entwicklung einer FastAPI-basierten Webanwendung (Uvicorn) zur Validierung von LLM-Ausgaben, zum Testen von Prompt-Strategien und für eine interaktive Systembewertung.
- Entwicklung eines Echtzeit-Debuggers für STM32-Binärtelemetrie mit PyQt-basierter GUI, inklusive header-basierter Framesynchronisation, Anomalieerkennung, template-gesteuerter Payload-Dekodierung, zeitsynchronem Buffering und Live-Signalvisualisierung.
- Entwicklung eines KI-gestützten Designers für Leistungsdrosseln mit Surrogate-Regression-Modellen für eine genaue elektromagnetische und thermische Vorhersage. Integration einer Multi-Objective-NSGA-II-Optimierung zur Generierung effizienter, fertigungsgerechter Designs.
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Arm einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Fertigung, Informationstechnologie (IT), Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
72%
Doktortitel
5%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
99%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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 von Experten in Deutschland, die Arm einsetzen
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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Arm-Systeme
Arm steckt in einer großen Bandbreite von Geräten und Diensten, von Embedded-Steuerungen bis hin zu Laptops, Smartphones und Cloud-Servern. Unternehmen stellen Experten ein, um Software zu bauen, die auf ARM64 gut läuft, wenig Strom verbraucht und zu den Hardware-Grenzen des jeweiligen Geräts passt.
Wo es passt
- Embedded-Firmware und Edge-Geräte
- Mobile Apps und Gerätesoftware
- Cloud-Workloads auf Arm-Servern
- OS-Builds, Kernel und Boot-Abläufe
Ökosystem
Arbeit mit Arm umfasst oft Linux, Android, iOS, U-Boot, Build-Systeme und Cross-Compiler. Starke Spezialisten wissen, wie man Code zwischen x86 und Arm verschiebt, mit Bibliotheken und Binärdateien umgeht und die Leistung auf verschiedenen Chips und Boards stabil hält.
Was starke Experten tun
Ein guter Arm-Spezialist versteht Befehlssätze, Speicherverhalten, Toolchains und gerätespezifische Einschränkungen. Er kann Startprobleme debuggen, Build-Probleme beheben, Leistungsengpässe prüfen und Software für Cortex-basierte Systeme oder andere Arm-Plattformen anpassen.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
- Software von x86 auf Arm portieren
- Langsame oder instabile Builds auf ARM64 beheben
- Firmware oder Treiber für neue Hardware vorbereiten
- Bereitstellungsrisiken vor dem Release prüfen
Arbeit in Deutschland
In Deutschland unterstützen Arm-Experten oft Industrieanlagen, Automotive-Projekte, vernetzte Geräte und Infrastruktursoftware. Viele Aufgaben lassen sich remote erledigen, aber Hardware-Inbetriebnahme, Labortests und Debugging auf Board-Ebene brauchen manchmal Vor-Ort-Zugriff und enge Zusammenarbeit mit lokalen Spezialisten.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Arm, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Arm wird für Software und Systeme verwendet, die auf energieeffizienten Prozessoren laufen, von Embedded-Geräten und mobilen Produkten bis hin zu Cloud-Servern und industrieller Hardware. Unternehmen holen Spezialisten dazu, wenn ihre Software zu einem bestimmten Board, Chip oder Betriebssystem passen muss. Oft ist Arm Teil von Arbeiten an Linux, Android, Firmware und ARM64-Serverumgebungen.
Arm ist der Name der Firma und der Architekturfamilie, den Menschen meist meinen, wenn sie ARM sagen. In der Praxis nutzen Suchende auch ARM und ARM64, um Software für 64-Bit-Arm-Systeme zu beschreiben. Ein guter Spezialist sollte die Begriffe kennen, aber auch den Unterschied zwischen Architektur, Befehlssatz und Betriebssystem-Unterstützung verstehen.
Arm wird oft gewählt, wenn Stromverbrauch, Wärmeentwicklung oder kompakte Hardware wichtiger sind als reine Kompatibilität mit älterer Software. x86 ist zwar weiter verbreitet auf Desktops und bei vielen Server-Workloads, aber Arm ist in Mobile, Embedded und Cloud immer wichtiger geworden. Der richtige Experte kann dir sagen, ob ein Port unkompliziert ist oder ob native Abhängigkeiten angepasst werden müssen.
Ein starker Arm-Spezialist arbeitet meist mit Linux, Cross-Compilern, C oder C++, Shell-Tools und Hardware-Dokumentation. Für Embedded-Arbeit braucht er oft auch Bootloader, Treiber, Firmware und Board-Support-Pakete. Für Server- oder App-Arbeit sind Paketverwaltung und Release-Automatisierung ebenso wichtig.
Arm-Projekte brauchen oft externe Hilfe, wenn Software schnell portiert werden muss, Hardware zu spät ankommt oder ein Release auf einem bestimmten Chip fehlschlägt. Teams holen auch Experten dazu, wenn sie Performance-Tuning, Debugging beim Start oder Hilfe beim Verstehen von Build- und Laufzeitfehlern brauchen. Das ist besonders häufig, wenn interne Teams das Produkt gut kennen, aber wenig tiefes Plattformwissen haben.
Arm-Arbeit lässt sich oft remote erledigen, vor allem wenn es um Software-Portierung, Build-Fixes oder Code-Reviews geht. In Deutschland wird die Zusammenarbeit vor Ort dann hilfreicher, wenn Experten auf Boards, Labortools oder Hardware zugreifen müssen, die nicht sicher geteilt werden kann. Viele Teams nutzen je nach Projektphase eine Mischung aus beidem.
Achte auf jemanden, der echte Arm- oder ARM64-Arbeit ausgeliefert hat und nicht nur darüber gelesen hat. Gute Zeichen sind sauberes Debugging, Erfahrung mit Cross-Compilation und die Fähigkeit, Abwägungen bei Leistung, Kompatibilität und Hardware-Grenzen klar zu erklären. Gute Spezialisten fragen früh nach dem Zielchip, dem Betriebssystem und dem Deploymentschritt.
Arm-Projekte enden oft mit einem funktionierenden Port, einer reparierten Build-Pipeline, aktualisierter Firmware oder einem Release, das auf dem Zielgerät korrekt läuft. Dazu gehören oft auch Testnotizen, Bug-Reports, Hinweise zur Integration und Dokumentation für die spätere Wartung. Die besten Experten hinterlassen ein System, das beim nächsten Mal einfacher zu bauen und zu unterstützen ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Arm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 737 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Arm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 72% mindestens einen Master-Abschluss und 5% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Arm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Arm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Arm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Fertigung (77%), Informationstechnologie (IT) (73%) und Automotive (68%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Arm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (91%), Informationstechnologie (IT) (90%) und Qualitätssicherung (79%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Arm eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
