Automatic Speech Recognition Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Speech-to-Text-Pipelines, ASR-Model-Tuning und Transkriptions-Workflows für Contact Center, Medien und Voice-Apps liefern. Erhalten Sie ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Automatic Speech Recognition eingesetzt haben
Maxime Djongoue
Letzte Position:
Lead Product Manager E-Invoicing & KI bei fino data services GmbH
- Verantwortung für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Produktentwicklung von GetMyInvoices 2.0 und der Unterkomponente InvoiceRails
- Eigenständige Arbeit an allen Aspekten des Projekts, einschließlich Konzeption, Spezifikation in Tickets und Koordination der Entwickler
- Erstellung, Verwaltung und Priorisierung von Tickets, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben zeitgerecht und in hoher Qualität abgeschlossen werden
- Durchführung und/oder Koordination von Tests und Sicherstellung der ordnungsgemäßen Implementierung der entwickelten Features und Funktionen
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, um technische Anforderungen zu klären und sicherzustellen, dass die Umsetzungen den Spezifikationen entsprechen
- Regelmäßige Berichterstattung über den Projektfortschritt und Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen, Änderungen und Risiken
- Übernahme der fachlichen Führungsrolle für alle Themen rund um E-Rechnungen und Peppol, insbesondere in Bezug auf die InvoiceRails-Komponente
- Interne Beratung und Wissensweitergabe zu E-Rechnungen und Peppol für andere Teams und Abteilungen
- Verfolgen von Markttrends und neuen Entwicklungen im Bereich E-Rechnungen und Peppol, um die Produktstrategie kontinuierlich anzupassen
- Sicherstellung der langfristigen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produkte an zukünftige technologische und gesetzliche Änderungen im Bereich E-Rechnungen
Minh Doan
Letzte Position:
Projektmanager / Business Analyst / Application Manager bei Finanzen und Versicherung
Einführung von 5 verschiedenen Prozessanwendungen für unterschiedliche Teams
Planung von Releases: Scope- und Zeitmanagement
Ressourcen-/Kapazitätsplanung
Durchführung von Sprint-Planung / Retrospektiven
Inkrementplanung (mehrere Sprints)
Vorbereitung von Lenkungskreis-Meetings / Reporting an den Vorstand
Koordination und Abstimmung mit externen Lieferanten / Lieferungen
Ressourcenplanung für mehrere Projekte
Abstimmung mit dem Fachbereich und dem Entwicklungsteam
Ermittlung der Best Practices mit IBM BAW
Kostenkontrolle und Planung des Projektteams sowie externer Dienstleister
Erhebung von KPIs mithilfe von LogScale
Analyse von Anwendungsfehlern mit LogScale / Queries
Definition von User Stories / Abstimmung der Anforderungen mit Fachbereich und Entwicklungsteam
Tests und Fehler-Tracking
UI/UX-Entwurf der Anwendung
Vorbereitung und Moderation von Brown-Paper-Workshops
Testkonzept, Testdaten, Testorganisation, Testdurchführung
Erfassung der Team-Velocity / Metriken
Testdurchführung
Erstellung von Skripten für automatisiertes Testen
Testorganisation mit Fachbereich und IT
Erfassung und Priorisierung der Fehler
Aufbau und Betrieb der Anwendung
Aufbau von Monitoring der Anwendung mit LogScale-Dashboards
Überprüfung der Health-Endpoints mit PowerShell
Post-Mortem-Analyse
Aufbau von Incident Management
Aufbau von Problem Management
Analyse von Fehlern mithilfe von LogScale-Queries und Dashboards
Datenvorverarbeitung für die KI
Durchführung der Evaluation mit KI-Sprachmodellen (Meta Llama 3.3 LLM und deepset Haystack) und RAG
Installation der Laufzeitumgebung für LLMs (Large Language Models)
Evaluierung verschiedener LLMs
Installation von RAG (Retrieval Augmented Generation) und Integration mit LLMs
Extraktion unstrukturierter Daten mit LLMs und RAG
Projekt basiert auf IBM BAW (Business Automation Workflow), Websphere Liberty, Domea, d.3, REST, LogScale (ehemals Humio), Swagger, PowerShell, Jira, Confluence, Lucom Interaction Platform (LIP), Mattermost, Jabber
Driss Chaouat
Letzte Position:
Freelancer – IT-Service-Manager bei E.ON (Westnetz GmbH)
- Begleitung und Optimierung von Incident-, Change- & Problem-Prozessen nach ITIL für >10.000 Nutzer.
- Lösungskompetenz für >1.000 komplexe Vorgänge/Jahr über diverse Service-Bereiche (Fileservices, Identity, Citrix, ANF).
- Mitarbeit im Sicherheits-Cluster: Vulnerability-Analysen und Firewall-Änderungskoordination.
- Governance & Migration von Fileservices zu Azure NetApp Files (M365, Citrix, PowerShell) inkl. Datenoptimierung.
- Erstellung und Pflege geschäftskritischer Prozess- & Betriebsservices, Unternehmensdokumentationen.
- Fokus auf Stabilisierung, Sicherheit (Endpoint-Härtung) und Optimierung durch KI-Lösungen.
Valentin Oprea
Letzte Position:
Netzwerk Architekt bei IT-Dienstleister – öffentlicher Sektor
- Konzipierung einer Netzwerkmanagementstrategie mit Fokus auf NetDevOps-Prinzipien und modellgesteuerter Telemetrie mittels YANG-Datenmodellen
- Durchführung von NETCONF/YANG-Workshops für L2VPN/L3VPN-Services über SRv6
- Automatisierung des Konfigurationsdeployments in der Testumgebung mit Ansible
- Entwicklung von Ende-zu-Ende-Servicemessungskonzepten mit IPSLA und Telegraf-Prometheus-Grafana-Stack
- Erstellung des Dual-Stack-Architekturkonzepts (Router + Switch + Firewall) inkl. detailliertem Testplan; Planung, Durchführung und Dokumentation der Abnahmetests für das Administrationsnetz
- Durchführung von BSI-IT-Grundschutz-Checks gemäß IT-Grundschutz-Kompendium (Schutzbedarfsfeststellung, Modellierung, Risikoanalyse, Maßnahmenableitung)
- Protokolle: SRv6, IPv6, MPLS, BGP, ISIS, OSPF, NETCONF/YANG, modellgesteuerte Telemetrie, IPSLA
- Systeme: Cisco Crosswork Network Controller, Solarwinds Orion, Grafana, InfluxDB, Telegraf, Ansible, Git
- Komponenten: Cisco NCS-Router-Serie, Cisco Catalyst-Switch-Serie, Cisco Firepower-Firewall-Serie
Jochen Hinrichsen
Letzte Position:
DevSecOps-Experte bei DB InfraGO
- Zentrales Build und Bereitstellung für 20+ Anwendungen, 100+ Pipelines/Tag, 700+ GitLab-Projekte
- Build-Pipelines für Go, Java und JavaScript
- Provisionierung von 100+ Komponenten
- Qualitätssicherung über GitLab Code Quality und SonarQube
- Prüfung auf Abhängigkeiten, Lizenzierung und Schwachstellen
- Release-Bildung über Jira und ServiceNow
- SBOM, Lieferkettensicherheit, Distroless-Images
- PoC GitLab Runner: Nomad vs. Kubernetes
- Technologien: Artifactory, buildah, GitLab Premium, Go, Gradle, Jenkins, Mend, Podman
Michael Yaco
Letzte Position:
Senior Berater, Senior DevOps-Ingenieur bei DB Regio AG
- Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
- Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
- Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
- Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Automatic Speech Recognition einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
18 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Telekommunikation, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Rechtswesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 90%)
Master-Abschluss oder höher
60% (Deutschland: 62%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Automatic Speech Recognition 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
Was es macht
Automatic Speech Recognition wandelt gesprochene Audiodaten in Text um. Es wird für Live-Untertitel, Besprechungsnotizen, Anruf-Transkription, Sprachbefehle und die Suche in Aufzeichnungen verwendet. In Projekten spricht man oft von ASR oder Speech-to-Text.
Zentrale Aufgaben
- Anrufe, Interviews und Notizen transkribieren
- Zeichensetzung, Sprechertrennung und Zeitstempel hinzufügen
- Audio für die Live-Erkennung streamen
- Mit verrauschter Sprache, Akzenten und Fachbegriffen umgehen
Tools und Modelle
Starke Spezialisten arbeiten mit Modell-APIs, eigenen Vokabularen, Sprachpaketen und Audio-Vorverarbeitung. Sie verbinden ASR-Ausgaben auch mit Speicherung, Suche, QA und Review-Workflows. In Frankfurt ist das oft wichtig für Teams, die mehrsprachigen Kundensupport, Medien oder regulierte interne Aufzeichnungen betreuen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen freiberufliche Expertise dazu, wenn die Genauigkeit sinkt, die Audioqualität schwankt oder eine neue Sprache ergänzt werden muss. Hilfe wird auch gebraucht, wenn aus einem Speech-to-Text-Prototyp ein Produktivsystem mit Vorgaben zu Latenz, Datenschutz und Kosten werden soll.
Was starke Experten tun
- Die Erkennungsqualität mit realem Audio messen
- Prompts, Phrasen oder Vokabulare dort anpassen, wo es unterstützt wird
- Fehler durch Rauschen, Überlappungen und Sprecherwechsel reduzieren
- Klare Fallback- und Schritte für die manuelle Prüfung aufbauen
Gute Projektpassung
Die besten Fachleute erklären die Abwägungen zwischen Cloud-ASR, On-Device-Inferenz und hybriden Setups. Sie dokumentieren Grenzen, testen Grenzfälle und halten die Ausgaben für nachgelagerte Systeme nutzbar. So wird das Ergebnis für Produktteams und Betrieb gleichermaßen zuverlässiger.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Automatic Speech Recognition, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Automatic Speech Recognition wandelt gesprochene Audiodaten in Text um, zum Beispiel für Transkription, Untertitel, Anrufanalysen, Sprachsuche und Befehlsoberflächen. Teams nutzen es auch, um Aufzeichnungen zu indexieren, damit man später nach dem Gesagten suchen kann. In der Praxis ist es oft der erste Schritt in einem größeren Speech-to-Text-Workflow.
ASR und Speech-to-Text bedeuten in Gesprächen über die Beauftragung meist dasselbe. ASR ist der technische Begriff, während Speech-to-Text die verständlichere Bezeichnung ist, die viele Produktteams verwenden. Wenn Sie einen Freelancer briefen, ist es hilfreich zu sagen, ob Sie Batch-Transkription, Live-Untertitel oder beides brauchen.
Automatic Speech Recognition ist schneller und leichter skalierbar als manuelle Transkription, muss für kritische Anwendungsfälle aber angepasst und geprüft werden. Manuelle Arbeit kann bei kurzen, sensiblen oder sehr verrauschten Aufnahmen weiterhin nützlich sein. Viele Teams nutzen zuerst ASR und geben unsichere Stellen dann in die menschliche Prüfung.
Ein starker Automatic Speech Recognition-Spezialist kennt meist Audio-Bereinigung, Sprecherdiarisierung, Textnormalisierung und Evaluationsmethoden. Auch Integrationskenntnisse sind wichtig, vor allem wenn die Ausgabe in Such-, Analyse- oder Dokumentensysteme fließen soll. Bei manchen Projekten sind Datenschutz und Datenverarbeitung genauso wichtig wie die Modellarbeit.
Ein Automatic Speech Recognition-Projekt läuft schneller, wenn der Experte die Audioquelle, die Sprachen, die Akzentmischung und das gewünschte Ausgabeformat kennt. Er sollte auch verstehen, ob das Ziel Live-Erkennung, Batch-Transkription oder Keyword-Erkennung ist. Gute Vorgaben sparen Zeit bei Modellauswahl und Tests.
Ja, Automatic Speech Recognition wird oft remote umgesetzt, weil die meisten Aufgaben nur Audio, Labels und Zugriff auf das Zielsystem brauchen. Frankfurt-Teams wünschen sich trotzdem manchmal Vor-Ort-Termine für Abstimmung mit Stakeholdern, Datenschutzprüfungen oder Workshops zur Anforderungsaufnahme. Die Umsetzung selbst eignet sich meist sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne.
Bei Automatic Speech Recognition sollten Sie nach Beispielen mit ähnlichem Audio und nach einer klaren Erklärung fragen, wie die Qualität gemessen wurde. Gute Spezialisten können über Fehlermuster sprechen, nicht nur über den fertigen Text. Sie sollten auch zeigen, wie sie mit unbekannten Wörtern, Überlappungen und Fallback-Prüfungen umgehen.
Automatic Speech Recognition in der Cloud lässt sich leichter aktualisieren und ist oft einfacher in verschiedene Apps zu integrieren. On-Device-Erkennung kann bei Latenz, Offline-Nutzung oder sensiblen Daten besser sein. Ein guter Freelancer hilft Ihnen bei der Wahl auf Basis von Datenschutz, Netzwerklimits und Nutzererlebnis, nicht nur auf Basis der Modellgenauigkeit.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Automatic Speech Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 826 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Automatic Speech Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 60% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Automatic Speech Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Automatic Speech Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Automatic Speech Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Telekommunikation (83%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Automatic Speech Recognition in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (83%) und Qualitätssicherung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Automatic Speech Recognition eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
