Artificial Neural Network Experten in Frankfurt
, die innerhalb weniger Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Modelle für Bilderkennung, Prognosen und Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung entwickeln, trainieren und bereitstellen. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die präzise zu Ihrem Artificial Neural Network Projekt passen und bereit sind, in Frankfurt oder remote zusammenzuarbeiten.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Artificial Neural Network eingesetzt haben
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Harsh Vardhan A.
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Leitete die Entwicklung und Einführung einer auf die Automobilindustrie zugeschnittenen Lösung für generative KI mit dem Schwerpunkt auf der Verbesserung der Kundenerfahrung durch KI-gestützte Innovationen.
Führte umfassende Marktanalysen durch, um besondere Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor zu verstehen. Analysierte dafür Branchentrends, Kundenprobleme und Angebote der Wettbewerber und nutzte die Ergebnisse für die Produktstrategie.
Entwickelte eine strategische Vision für die Lösung für generative KI mit dem Ziel, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Unternehmensziele und die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch die Einführung personalisierter KI-gestützter Funktionen und erreichte eine Steigerung von 15% bei Kundenbindung und -loyalität.
Nahm an Workshops zur KI-Strategie für die Kundenerfahrung teil und vertrat Audi AG auf Konzernebene.
Setzte Kenntnisse über rekurrente neuronale Netze und Transformer-Architekturen ein.
Nutzte Frameworks für generative KI von GPT-3.
Setzte TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen ein.
Nutzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung.
Tätig als Lösungsmanager im Team Business Architecture.
Arbeitete mit Geschäftspartnern innerhalb von Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie zu erfassen, darunter die Marketingabteilung, CRM-Leiter in verschiedenen Ländern, Marken der VW group und CARIAD SE.
Vertrat Audi AG bei CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM und Data auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.
Führte Geschäftsanalysen der erhobenen Marktdaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Plante und startete Marketingkampagnen wie Willkommensmailings, Erinnerungen zur Lizenzverlängerung, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Tätig als Lösungsmanager im ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, ausgeliehen von Audi AG.
Arbeitete mit den Business Ownern der Marken der VW group zusammen, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Vertrat CARIAD SE bei CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM bei CARIAD SE auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.
Führte Geschäftsanalysen von Markt- und Markendaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Plante und realisierte Kampagnenfunktionen von der Vorlage bis zur Umsetzung für Marken wie Willkommensmailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Leiter CRM.
Mathew D.
Letzte Position:
Experte für Data Science und KI-Stratege bei Freelancer
- Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
- Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
- Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
- Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
- Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
- Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten
Garima C.
Letzte Position:
IT-Programmleiter bei Trax Retail
- Leitete globale IT-Teams bei der Implementierung cloudbasierter, KI-gestützter Lösungen, um Kundenanforderungen mit umfassenden Datenmigrationsstrategien zu erfüllen
- Führte Migrationen von Altsystemen zu skalierbaren Cloud-Plattformen durch und optimierte die Datenverarbeitung mittels API-basierter Prozesse für Echtzeitanalysen und -berichte
- Steigerte Berichtsgenauigkeit und Kundenzufriedenheit durch Machine Learning und neuronale Netze und erzielte dabei 97 % Klassifizierungsgenauigkeit
- Trieb Projekte mit Augmented Reality (AR) voran, um die Benutzererfahrung zu optimieren und Kundenanforderungen zu erfüllen
Yevgeniy Ö.
Letzte Position:
Tester, Test- & Datenanalyst bei NORD/LB
- Analyse von Systemanforderungen und Mapping-Konzepten (ETL-Anforderungen) für Datenströme und Datentransformationslogiken im DWH der Bank
- Analyse von Daten in DB-Tabellen und -Views des DWH mittels SQL (DB2)
- Eigenständige Definition, Anlage und Ausführung von Testfällen in JIRA Xray (SIT)
- Schreiben von SQL-Abfragen in DB2 zur Verifizierung von Datenkonstellationen und Mappings
- Erstellung von Testkonzepten für SAP FSDP und parallellaufende Projekte
- Durchführung von Fehler- und Ursachenanalysen in Abstimmung mit Business-Analysten, Entwicklern, Test Managern und Infrastruktur-Team
- Ausführliche Dokumentation von Testergebnissen in JIRA Xray
- Koordination zwischen Business Analyse, Entwicklung, DB-Infrastruktur, Fachbereichen und externen Dienstleistern
Kevin M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Dozent im Coaching-Bereich bei DSI Education GmbH
- Praxisorientiertes Coaching zu Kernaspekten der Data Science
- Vermittlung fortgeschrittener Konzepte in Python sowie Automatisierung (mit Make und n8n) und ETL-Prozesse mit Apache Airflow
- Wöchentliche Vorbereitung und Durchführung von praxisorientierten Kursen zur Programmierung anhand realer Beispiele
- Förderung praktischer Programmierkenntnisse bei Teilnehmenden durch interaktive Übungen und individuelle Betreuung
- Entwicklung didaktischer Materialien und Anpassung der Inhalte an den Kenntnisstand der Teilnehmer
- Enge Zusammenarbeit mit dem Team zur kontinuierlichen Verbesserung der Kursqualität und Lernerfolge
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Artificial Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Pharmazeutika
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 88%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 30%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
83% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Pharmazeutika (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Automotive (33%)
- Bildung (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es ist
Ein Artificial Neural Network ist ein von miteinander verbundenen biologischen Neuronen inspiriertes Machine-Learning-Modell. Es lernt Muster aus gekennzeichneten oder nicht gekennzeichneten Daten über Schichten gewichteter Verbindungen und erzeugt anschließend Vorhersagen, Klassifizierungen oder generierte Ausgaben. Die gängige Abkürzung ANN wird häufig in technischen Diskussionen verwendet.
Was es entwickelt
Artificial Neural Networks unterstützen Software, die komplexe Daten interpretieren und auf sich verändernde Eingaben reagieren kann. Typische Ergebnisse sind:
- Erkennung von Bildern, Videos und Dokumenten
- Nachfrageprognosen und Anomalieerkennung
- Empfehlungs- und Ranking-Systeme
- Sprach- und Funktionen zur natürlichen Sprachverarbeitung
Ökosystem und Werkzeuge
Fachleute arbeiten mit Python-Daten-Stacks, Notebook-Umgebungen und Produktivdiensten. Zu den gängigen Tools gehören PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, NumPy und pandas. Eine erfolgreiche Umsetzung umfasst außerdem die Datenkennzeichnung, Merkmalsaufbereitung, Nachverfolgung von Experimenten, Bereitstellung von Modellen, Containerisierung und Cloud-Infrastruktur.
Wann Fachwissen entscheidend ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Produkt werden muss, interne Daten schwer nutzbar sind oder die Modellleistung stagniert. Fachwissen ist auch wertvoll, wenn Teams eine klare Trainingspipeline, reproduzierbare Experimente oder eine effiziente Möglichkeit benötigen, Inferenz in einer bestehenden Anwendung auszuführen.
- Datenqualität und Kennzeichnung erfordern eine strukturierte Prüfung
- Trainingsergebnisse lassen sich nur schwer reproduzieren
- Ein Modell muss sicher in der Produktion laufen
Zusammenarbeit in Frankfurt
Frankfurter Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Logistik, Fertigung, Gesundheitswesen und Handel können neuronale Modelle auf Dokumente, Transaktionen, Abläufe und Kundeninteraktionen anwenden. Lokale Spezialisten können Workshops und die Koordination vor Ort unterstützen, während Remote-Fachleute über gemeinsam genutzte Repositories, Experimentprotokolle und dokumentierte Übergaben beitragen können. Die Zusammenarbeit auf Deutsch und Englisch sollte frühzeitig vereinbart werden.
Starke Fachleute
Die stärksten Spezialisten verstehen sowohl das Modellverhalten als auch geschäftliche Rahmenbedingungen. Sie wählen eine geeignete Architektur aus, schaffen eine aussagekräftige Validierung, vermeiden Overfitting und erklären Abwägungen klar. Nach der Bereitstellung überwachen sie außerdem Drift, Latenz, Datenschutz und Infrastrukturkosten, anstatt das Training als letzten Liefergegenstand zu betrachten.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Artificial Neural Network am häufigsten fragen.
Ein Artificial Neural Network lernt Zusammenhänge in Daten und nutzt sie, um Ergebnisse zu klassifizieren, vorherzusagen oder zu erzeugen. Unternehmen verwenden ANNs für Computer Vision, Prognosen, Empfehlungen, Betrugserkennung, Sprachverarbeitung und Funktionen zur natürlichen Sprache.
Ein Artificial Neural Network kann komplexe Repräsentationen direkt aus großen oder unstrukturierten Datensätzen lernen, während Methoden wie lineare Modelle, Entscheidungsbäume und Gradient Boosting bei strukturierten Daten leichter zu interpretieren und zu trainieren sein können. Die richtige Wahl hängt von Datenmenge, Erklärbarkeit, Latenz und dem Geschäftsergebnis ab.
Ein guter ANN-Spezialist kennt sich in der Regel mit Python, Datenaufbereitung, Statistik, SQL und Modellevaluierung aus. Für den Produktiveinsatz können außerdem PyTorch oder TensorFlow, API-Design, Cloud-Services, Container, Monitoring und der verantwortungsvolle Umgang mit sensiblen Daten erforderlich sein.
Ein Artificial Neural Network Proof of Concept kann zu einem Spezialisten passen, der vergleichbare Experimente umgesetzt hat und Annahmen sorgfältig validieren kann. Ein Produktivsystem erfordert umfassendere Erfahrung mit Datenpipelines, Bereitstellung, Monitoring, Fehlerfällen und der Kommunikation mit Fachexperten.
Ja. Artificial Neural Network-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Datenzugriff, Umgebungen und Entscheidungsverantwortung klar organisiert sind. Frankfurter Teams sollten Erwartungen an Workshops vor Ort, die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch, den Repository-Zugriff und den sicheren Umgang mit Datensätzen definieren.
Prüfen Sie, ob ein Artificial Neural Network mit einer relevanten Baseline verglichen und anhand von Daten bewertet wird, die der tatsächlichen Nutzung entsprechen. Achten Sie auf eine klare Fehleranalyse, reproduzierbares Training, geeignete Validierung, dokumentierte Einschränkungen und Monitoring-Pläne, statt sich auf eine einzelne Leistungskennzahl zu verlassen.
Ein Artificial Neural Network kann ungeeignet sein, wenn der Datensatz klein ist, die Entscheidung äußerst transparent sein muss oder ein einfacheres Modell die Anforderungen bereits erfüllt. Ein sorgfältiger Spezialist sollte Alternativen vergleichen, darunter Regeln, statistische Modelle und baumbasierte Methoden, bevor er neuronale Modellierung empfiehlt.
Ein ANN-Fachmann sollte das angestrebte Ergebnis, verfügbare Daten, Labels, Abnahmekriterien, die Bereitstellungsumgebung und die Eigentumsrechte am trainierten Modell klären. Außerdem sollte er nach Datenschutzvorgaben, Erwartungen an das erneute Training, Integrationspunkten und der Person fragen, die das System nach der Übergabe betreut.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 863 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Pharmazeutika (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Artificial Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
