
Experten für Künstliche Neuronale Netze in München
, in wenigen Minuten per KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die neuronale Modelle für Prognosen, Computer Vision und Sprachanwendungen entwickeln, trainieren und bereitstellen. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihren Daten, Frameworks und Anforderungen an die Umsetzung passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Experten für Künstliche Neuronale Netze eingesetzt haben
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Serge K.
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Umsetzung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Christian M.
Letzte Position:
Selbstständiger Unternehmensberater bei CuriousMinds Unternehmensberatung
- Strategieberatung, technisches Consulting, Interim Management und Training
- Managementberatung und Ausarbeitung von Applikationslösungen durch interdisziplinäre Lösungsansätze
- Mitarbeiter- und Teamentwicklung sowie Innovations- und Kommunikationsmanagement
Marco P.
Letzte Position:
Mitgründer bei Startup für KI-gestütztes Sprachenlernen
Mitgründung eines KI-nativen Startups für Sprachenlernen sowie Definition der Produktvision, KI-Architektur und technischen Roadmap. Entwicklung und Aufbau des KI- und Backend-Stacks einschließlich Pipelines zur Feinabstimmung von LLMs, individueller agentischer Workflows und skalierbarer Inferenzinfrastruktur. Das erste Produkt befindet sich derzeit in einer privaten Betaphase.
Robert D.
Letzte Position:
Mitgründer und Geschäftsführer bei Infinite Mind GmbH
Ich helfe Führungsteams dabei, das Potenzial von KI schnell und pragmatisch in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln – mit dem Menschen im Mittelpunkt.
Als Mitgründer von Infinite Mind arbeite ich mit CEOs und Innovationsverantwortlichen daran, wirkungsvolle KI-Möglichkeiten zu identifizieren, umsetzbare Lösungen zu entwickeln und ihre Einführung im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Unser Fokus: Produktivitätssteigerungen, intelligentere Arbeitsabläufe und skalierbarer Mehrwert.
In den vergangenen zehn Jahren habe ich an der Schnittstelle von digitaler Transformation, Daten und maschinellem Lernen gearbeitet und Unternehmen aus den Bereichen Software, Hightech, Medien und Versicherungen beraten. Ich habe groß angelegte Initiativen geleitet, darunter die unternehmensweite Einführung generativer KI, und kenne die strategischen und menschlichen Herausforderungen, die mit Veränderungen in großem Maßstab verbunden sind.
Ich verbinde einen technischen Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen (M.Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik, TUM) mit einer breiteren Perspektive, die durch Abschlüsse in Physik und Philosophie (LMU München) geprägt ist. Neben meiner Beratungstätigkeit habe ich eine technologiegestützte gemeinnützige Organisation mitgegründet und Gründer in der Frühphase als Business Coach unterstützt.
Wenn Sie über den KI-Hype hinausgehen und KI in Ihrem Unternehmen wirklich nutzbar machen möchten – lassen Sie uns sprechen.
Narges D.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Hochschule München
Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.
Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.
Martin R.
Letzte Position:
Senior LLM Research Scientist bei BYO Inc.
- Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
- Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
- Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
- Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
- Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
- Halluzinationen erkennen
- Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
René W.
Letzte Position:
Konferenzoperator bei Brähler Systems GmbH
- Die iOS/Android Delegate App und den Conference Operator entwickelt
- Eine benutzerfreundliche Konferenzumgebung und das Echtzeit-Video-Streaming aktualisiert und weiterentwickelt
- Das gesamte Konferenzerlebnis durch die Implementierung anpassbarer Funktionen für ein flexibles Setup optimiert
- Die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Konferenztechnik verbessert und so einen reibungslosen Ablauf sowie eine bessere Interaktion der Teilnehmenden ermöglicht
Andreas B.
Letzte Position:
Projektleiter Digitale Transformation bei SV Linde Tacherting e.V.
Erforschung, Entwicklung und Umsetzung einer umfassenden Digitalstrategie zur Modernisierung und Beschleunigung der Abläufe eines Sportvereins mit rund 1300 Mitgliedern.
Systemarchitektur & Implementierung: Konzeption und Aufbau einer zentralen, kostengünstigen und energieeffizienten ARM-basierten Serverinfrastruktur.
Auswahl, Installation und Konfiguration von Open-Source-Lösungen für Wissensmanagement, Ticketbuchung und Mitgliederverwaltung.
Raghu Ram V.
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Anton K.
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Michael M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Consultant & Cloud-Architekt bei Rheinmetall AG
- Spezialisierung auf Konzeption und Implementierung robuster, sicherer Cloud-Lösungen für kritische Kundeninfrastrukturen.
- Expertise im Microsoft Intune-Umfeld mit starkem Fokus auf Systemhärtung und umfassendes Richtlinienmanagement.
- Architektur einer NIST- und ISO/IEC 27000-konformen MDM-Infrastruktur für ein internationales Regierungsprojekt im Luftfahrt- und Verteidigungssektor.
- Übernahm die Architekturrolle für eine Offline Microsoft Endpoint Configuration Manager (MECM)-Umgebung, sicherte die NIST-Konformität und betreute dabei eine komplexe Fertigungsinfrastruktur.
Tobias B.
Letzte Position:
Leiter XR-Projekt bei BMW Group
- Präsentation der weltweit ersten voll immersiven AR-Brillen-Erfahrung in einem fahrenden Auto auf der CES 2024.
- Vortrag über Augmented Reality auf internationalen Konferenzen (z.B. das AR Ride Concept @ Unite 2024).
- Leitung eines interdisziplinären Softwareteams mit 12 Personen, das Android-Headunit-Integrationen, Navigation- und ADAS-UIs sowie Embedded-Software entwickelt.
- Festlegung der technischen Ausrichtung, Steuerung domänenübergreifender Architektur und Integration sowie Betreuung von Entwicklern in den Bereichen Android, UI/UX und Embedded.
- Überwachung einer kleinen Flotte von Testfahrzeugen für Validierung, Tests und Datenerfassung.
David H.
Letzte Position:
Berater für KI-Strategie und Digitalisierung bei ai-strategy.io
- Entwicklung einer KI-Vision: Abgleich externer Best Practices mit Analyse von Prozessen, Schnittstellen, Stakeholdern, Datenflüssen und Kennzahlen, um ein langfristiges Zielbild von Prozessautomatisierung und KI-Erweiterung zu entwickeln
- Ausgearbeitetes Schulungsframework für Mitarbeitende, z. B. für eine Stiftung im öffentlichen Dienst: Grundlagen der KI, Anwendungen generativer KI, Bewertung menschlicher Urteilsfähigkeit und automatisierter Steuerung in gesellschaftskritischen Einsatzbereichen
- Einführung von spezialisierten Advanced-Upskilling-Kursen für Produktmanager: Einsatz von KI in Innovation, Portfoliomanagement, Prozessautomatisierung und Marketing zur Förderung neuer Produkte und Dienstleistungen
- Mehrfacher Keynote-Redner: KI-getriebene Organisationstransformation durch Kulturwandel und zukunftsgerichtete Führungspraktiken
- Laufender Austausch von Fachwissen und Erfahrungen mit meinem persönlichen Netzwerk führender KI-Strategen in internationalen Konzernen wie Siemens, Mercedes-Benz, BMW, McDonald’s, Adidas, Linde, Infineon und TÜV Süd, um Best Practices zu sammeln
- Kooperation mit Expertennetzwerken für Führungskräfte, z. B. dem TEC Leadership Institute und PM1, um die Wirkung durch erhöhte Reichweite über Organisationen und Branchen hinweg zu verstärken
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Experten für Künstliche Neuronale Netze einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)

Positionsdauer
2,2 Jahre

Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 10)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Logistik
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 88%)
Doktortitel
36% (Deutschland: 30%)

Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Experten für Künstliche Neuronale Netze 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Experten für Künstliche Neuronale Netze Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (88%)
- Automotive (75%)
- Bildung (75%)
- Fertigung (46%)
- Gesundheitswesen (42%)
- Energie (38%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
- Bank- und Finanzwesen (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es ist
Ein Künstliches Neuronales Netz ist ein Machine-Learning-Modell aus miteinander verbundenen Schichten, die Muster aus Daten lernen. Es kann Ergebnisse schätzen, Bilder klassifizieren, Sprache interpretieren, Anomalien erkennen und Vorhersagen erstellen, ohne auf manuell geschriebene Regeln angewiesen zu sein. Der Ansatz wird auch häufig als ANN oder neuronales Netz bezeichnet.
Was es entwickelt
Neuronale Netze unterstützen Produkte und interne Systeme, bei denen Eingaben komplex, verrauscht oder für einfache Logik zu umfangreich sind. Typische Ergebnisse sind:
- Bildklassifizierung, Objekterkennung und visuelle Prüfung
- Sprache, Textklassifizierung und Sprachverarbeitung
- Nachfrageprognosen, Empfehlungen und Risikobewertung
- Anomalieerkennung für Maschinen, Transaktionen und Sensordatenströme
- Generative Modelle für Inhalte, Simulationen und Datenerweiterung
Ökosystem und Tools
Gute Arbeit umfasst Datenaufbereitung, Modelldesign, Training und den Betrieb in der Produktion. Zu den gängigen Tools gehören Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Jupyter und scikit-learn sowie NumPy und pandas für die Datenverarbeitung. Spezialisten nutzen möglicherweise auch CUDA, Cloud-GPUs, Docker, Kubernetes, MLflow und APIs für die Bereitstellung von Modellen, um ein Modell in eine zuverlässige Anwendung zu überführen.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team wertvolle Daten hat, aber keinen klaren Weg vom Experiment zu einem zuverlässigen Service. Typische Anzeichen sind:
- Ein Proof of Concept funktioniert gut, kann aber nicht reproduziert oder bereitgestellt werden
- Trainingsdaten müssen bereinigt, beschriftet, ausgeglichen oder verwaltet werden
- Die Inferenz ist zu langsam, zu teuer oder schwer zu überwachen
- Ein Produkt benötigt Computer Vision, Prognosen oder Sprachfunktionen
- Ein bestehendes Modell muss angepasst, bewertet oder optimiert werden
Was gute Spezialisten leisten
Gute Fachleute verbinden die Modellqualität mit geschäftlichen und betrieblichen Rahmenbedingungen. Sie wählen eine passende Architektur, etablieren aussagekräftige Validierungen, verhindern Datenlecks und erklären, wann Vorhersagen fehlschlagen können. Außerdem dokumentieren sie Experimente, verfolgen Modellversionen und entwickeln Überwachungen für Drift, Latenz, Verzerrungen und sich verändernde Eingabedaten.
Zusammenarbeit mit Delivery-Teams
An Projekten sind oft Fachleute aus Produkt, Daten, Software und Betrieb beteiligt, daher sind klare Schnittstellen genauso wichtig wie der Modellcode. In München arbeiten freiberufliche Spezialisten möglicherweise vor Ort mit lokalen Teams oder remote in ganz Deutschland und darüber hinaus. Eine effektive Zusammenarbeit hängt von zugänglichen Daten, definierten Abnahmekriterien, sicheren Umgebungen und der Kommunikation in der vom Unternehmen festgelegten Arbeitssprache ab.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Experten für Künstliche Neuronale Netze? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein Künstliches Neuronales Netz lernt Zusammenhänge in Daten und wendet sie auf neue Eingaben an. Unternehmen nutzen neuronale Netze für Bild- und Spracherkennung, Prognosen, Empfehlungen, Anomalieerkennung, Sprachverarbeitung und generative Anwendungen.
Ein ANN kann komplexe Repräsentationen direkt aus großen oder unstrukturierten Daten lernen, während Methoden wie lineare Modelle, Entscheidungsbäume und Gradient Boosting stärker von ausgewählten Merkmalen abhängen. Neuronale Netze benötigen möglicherweise mehr Daten, Rechenleistung und sorgfältige Abstimmung, daher kann eine einfachere Methode für strukturierte Geschäftsdaten oder besonders erklärungsbedürftige Entscheidungen die bessere Wahl sein.
Ein Spezialist für Künstliche Neuronale Netze sollte Datenaufbereitung, Bewertung, Architekturauswahl, Regularisierung und reproduzierbares Training verstehen. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind Python, PyTorch oder TensorFlow, SQL, Cloud-Infrastruktur, Containerisierung, APIs und Modellüberwachung.
Ein guter Fachmann für neuronale Netze sollte bereits ähnliche Aufgaben umgesetzt haben, etwa visuelle Prüfung, Prognosen oder Sprachklassifizierung. Die erforderliche Tiefe hängt von der Datenqualität, den Sicherheitsanforderungen, der Integrationskomplexität und davon ab, ob es sich um Forschung, einen Proof of Concept oder einen Produktionsservice handelt.
Ja, ein Projekt mit Künstlichen Neuronalen Netzen kann in der Regel remote umgesetzt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheitskontrollen und die Nachverfolgung von Experimenten vorhanden sind. Die Zusammenarbeit vor Ort in München kann bei Workshops, der Erkundung des Fachbereichs oder der Integration mit Hardware- und Betriebsteams hilfreich sein, ist aber nicht für jedes Engagement erforderlich.
Fragen Sie, wie der ANN-Fachmann eine Baseline definiert, Trainings- und Bewertungsdaten trennt und die Leistung unter realen Betriebsbedingungen testet. Qualität zeigt sich außerdem in einer klaren Fehleranalyse, reproduzierbaren Experimenten, dokumentierten Annahmen, einer überwachten Bereitstellung und einer Erklärung, wann dem Modell nicht vertraut werden sollte.
Ein Künstliches Neuronales Netz kann mit numerischen Tools auf niedriger Ebene umgesetzt werden, aber Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras bieten effizientes Training, automatische Differenzierung und Unterstützung bei der Bereitstellung. Die Wahl sollte sich nach Modellgröße, Hardware, Teamfähigkeiten und Produktionsumgebung richten und nicht allein nach der Beliebtheit eines Frameworks.
Definieren Sie vor der Beauftragung eines ANN-Freelancers die Geschäftsentscheidung, die das Modell unterstützen soll, die verfügbaren Daten, Zugriffsbeschränkungen und ein messbares Erfolgskriterium. Außerdem ist es hilfreich, Bereitstellungsziele, erwartete Antwortzeiten, den Bedarf an menschlicher Prüfung und die Zuständigkeit für die Modellpflege nach der Übergabe zu klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 795 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 36% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (96%) und Französisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Automotive (75%) und Bildung (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Künstliches neuronales Netz in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (96%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (96%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Experten für Künstliche Neuronale Netze 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:
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