Artificial Neural Network Experten in Österreich
, die aus über 15.000 Lebensläufen in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die neuronale Modelle für Computer Vision, Sprachverarbeitung und prädiktive Systeme entwickeln, trainieren und optimieren. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihren technischen und geschäftlichen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Artificial Neural Network eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bank-Kontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Matthias K.
Letzte Position:
Business-Architekt bei E5GTEC
- Analyse der erweiterten Anforderungen bezogen auf vorhandene Controller in einer Industrieanlage
- Erstellung von Konzepten zur Speicherung und Visualisierung von Sensordaten
- Kommunikation mit SPS / PLC
- Microservice Architektur
- Unified Architecture
- KI Auswertungen aus Sensordaten
- Angewandte Technologien: .NET 8, Minimal API, Postgres, MQTT, RabbitMQ
Dániel N.
Letzte Position:
Postdoktorand - Theoretische und Computergestützte Physik bei Radboud University
- Entwicklung und Wartung von C- und C++-Simulations-Engines mit Python-Analyse für Studien zu 4D-Zufallsgeometrien auf gemeinsamen HPC-Systemen.
- Entwicklung modularer Python-Pipelines mit klaren Schnittstellen und Caching für große Datensätze zur Steigerung des Analyse-Durchsatzes und zur Wiederverwendung.
- Automatisierung von SLURM- und PBS-Batch-Workflows für Einreichung, Überwachung, Umgebungserfassung und Artefakt-Paketierung zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
- Umstrukturierung von Dienstprogrammen in getestete, dokumentierte Pakete zur Reduzierung des Wartungsaufwands und Förderung der Zusammenarbeit.
- Betreuung von Bachelorstudierenden und Organisation von Seminaren.
- Veröffentlichung mehrerer begutachteter Fachartikel.
Maximilian A.
Letzte Position:
Technischer Projektleiter / Solution Architekt bei UNIQA Insurance Group
- Planung, Überwachung, Koordination und Dokumentation des Output-Projekts im Rahmen der Bestandsmigration in die UNIQA Insurance Platform
- Planung und Konzeption neuer Anforderungen
- Konzeption einer konsistenten, wartbaren und skalierbaren Anwendungsarchitektur
Alexander K.
Letzte Position:
Freiberufler bei Zirkonzahn
- Funktionen in bestehende Software implementiert, darunter Anwendungen für neuronale Netze und Rendering-Funktionen mit C# und WPF
- In einem Team von 3 Personen zusammengearbeitet
Philipp H.
Letzte Position:
Selbstständige Forschung und Entwicklung mit Fokus auf medizinische Bildgebung (Freelancer) bei GoCompute
- Bildvisualisierung
- Verbesserung der Bildqualität
- Bildrekonstruktion
- Artefaktreduktion
- Entwicklung, Optimierung und Portierung von Algorithmen (GPU)
- C++
- CUDA
- OpenGL
- OpenCL
- VTK
- ITK
- DICOM
- Umgesetzte Projekte für CADS GmbH und medPhoton (ein Unternehmen von Brainlab)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Artificial Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
3,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Informationstechnologie (IT), Logistik
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Artificial Neural Network 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Artificial Neural Network Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Gesundheitswesen (67%)
- Bildung (50%)
- Fertigung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (33%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was neuronale Netzwerke leisten
Ein Artificial Neural Network ist ein Machine-Learning-Modell, das von miteinander verbundenen biologischen Neuronen inspiriert ist. Es lernt Muster aus Trainingsdaten und wendet sie auf Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachanalyse, Prognosen, Empfehlungen und Anomalieerkennung an. Das Modell kann sich verbessern, wenn es relevante, gut aufbereitete Daten erhält.
Häufige Anwendungen
Unternehmen setzen neuronale Netzwerke ein, wenn Regeln zu komplex sind, um sie manuell zu formulieren, oder wenn große Datensätze nützliche verborgene Muster enthalten.
- Bilder, Dokumente, Audiodaten und Sensorsignale klassifizieren
- Objekte, Mängel, Betrug und ungewöhnliches Verhalten erkennen
- Nachfrage, Gerätezustände und Kundenaktionen prognostizieren
- Texte generieren oder zusammenfassen und strukturierte Informationen extrahieren
- Empfehlungen und Suchergebnisse personalisieren
Frameworks und Tools
Gute Spezialisten arbeiten mit Python-basierten Machine-Learning-Workflows und verstehen die Abwägungen zwischen Modellqualität, Geschwindigkeit und Betriebskosten. Zu den gängigen Tools gehören PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Jupyter und Systeme zur Nachverfolgung von Experimenten. Sie verbinden Modelle außerdem mit Data Warehouses, APIs, Cloud-Diensten und Monitoring für den Produktivbetrieb.
Wann Sie Spezialisten hinzuziehen sollten
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Unternehmen vielversprechende Daten hat, aber keinen zuverlässigen Weg vom Experiment in den Produktivbetrieb. Sie ist auch nützlich, um ein bestehendes Modell zu verbessern, die Inferenzlatenz zu reduzieren, einen Proof of Concept zu entwickeln oder eine Machine-Learning-Architektur zu prüfen. Österreichische Teams können remote mit internationalen Fachkräften arbeiten oder die Remote-Umsetzung mit Workshops vor Ort kombinieren, wenn Fachwissen und lokale Zusammenarbeit wichtig sind.
Fähigkeiten über das Modell hinaus
Ein kompetenter Profi versteht Datenaufbereitung, Feature Engineering, Labeling-Strategie, Validierung und Modellevaluierung. Er kann zwischen einem dichten Netzwerk, einem Convolutional Model, einem rekurrenten Ansatz, einem Transformer oder einer einfacheren Baseline wählen, statt jedes Problem in eine neuronale Lösung zu zwingen. Erfahrung mit Docker, Cloud-Bereitstellung, Versionskontrolle, APIs und verantwortungsvollem Umgang mit Daten unterstützt eine zuverlässige Umsetzung.
Qualitätsmerkmale
Achten Sie auf Nachweise, dass ein Spezialist die Leistung in der Praxis gemessen hat und nicht nur die Trainingsgenauigkeit. In einem guten Projektgespräch sollten Datenlecks, Klassenungleichgewicht, Erklärbarkeit, Drift und Fehlerfälle behandelt werden.
- Klare Bewertungskriterien, die mit Geschäftsergebnissen verknüpft sind
- Reproduzierbare Experimente und dokumentierte Annahmen
- Sorgfältige Trennung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten
- Monitoring-Pläne für sich verändernde Daten und Modellverhalten
- Praktische Kommunikation mit Produkt- und Fachteams
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Artificial Neural Network? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Artificial Neural Network lernt Zusammenhänge in Daten und nutzt sie für Vorhersagen oder Klassifizierungen. Unternehmen setzen neuronale Netzwerke für Computer Vision, Spracherkennung, Textverarbeitung, Prognosen, Empfehlungen, Qualitätskontrollen und Anomalieerkennung ein.
Ein Artificial Neural Network kann komplexe Repräsentationen direkt aus großen oder unstrukturierten Datensätzen lernen, während viele herkömmliche Modelle stärker auf von Hand erstellte Merkmale angewiesen sind. Neuronale Netzwerke sind nicht automatisch besser; baumbasierte Modelle, lineare Modelle oder regelbasierte Systeme können für strukturierte Geschäftsdaten verständlicher, schneller oder effektiver sein.
Ein guter Spezialist für neuronale Netzwerke sollte Python, Datenpipelines, Statistik, Modellevaluierung und Software-Versionskontrolle verstehen. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind PyTorch oder TensorFlow, Cloud- und Container-Bereitstellung, SQL, APIs, Experiment-Tracking und der verantwortungsvolle Umgang mit sensiblen Daten.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Risiko, der Datenqualität und den Anforderungen an den Produktivbetrieb des Projekts ab. Für einen Proof of Concept kann ein Spezialist ausreichen, der Annahmen schnell testen kann, während ein kundenorientiertes oder sicherheitskritisches System nachweisbare Erfahrung mit Validierung, Monitoring, Bereitstellung und Fehleranalyse erfordert.
Ja. Die Arbeit an Artificial Neural Network eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenprüfungen, Experimente, Code und Modellevaluierungen über sichere Tools geteilt werden können. Treffen vor Ort können dennoch bei Fach-Workshops, Entscheidungen zum Datenzugriff und der Abstimmung mit österreichischen Produkt- oder Betriebsteams helfen.
Ein Artificial Neural Network Spezialist sollte das Modell nach Daten und Aufgabe und nicht nach aktuellen Trends auswählen. Convolutional Models sind häufig für räumliche Signale wie Bilder geeignet, während Transformer sich für viele Sequenz- und Sprachaufgaben eignen; eine einfachere Baseline sollte zum Vergleich getestet werden.
Fragen Sie, wie der Profi Erfolg definiert, Datenlecks verhindert und mit unausgeglichenen oder sich verändernden Daten umgeht. Ein zuverlässiger Artificial Neural Network Profi erklärt Abwägungen klar, vergleicht mit aussagekräftigen Baselines und liefert reproduzierbare Evaluierungen, statt nur die Trainingsgenauigkeit zu präsentieren.
Vor dem Start sollte ein Artificial Neural Network Freelancer das Geschäftsziel, die verfügbaren Daten, den Labeling-Prozess, Zugriffsbeschränkungen, Bewertungskriterien und die erwartete Produktionsumgebung klären. Außerdem sollten sie die Zuständigkeit für Experimente, Dokumentation und Bereitstellung sowie die Überwachung der Modellleistung nach der Veröffentlichung vereinbaren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 834 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 50% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Gesundheitswesen (67%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Artificial Neural Network eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
- Deutschland
- Österreich
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
