Autonomous Driving Experten in Berlin
entwickeln, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Wahrnehmungssysteme entwickeln, Fahrzeugbewegungen planen und autonome Funktionen in Simulationen sowie unter realen Testbedingungen validieren. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Autonomous Driving eingesetzt haben
Gyan P.
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt, Leiter Infrastruktur bei Bosch
- Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
- Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
- Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
- Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
- Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
- Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
- Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
- FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
- Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Josphat G.
Letzte Position:
Leitung Datenannotation bei Sigma AI
- Leitung eines Teams von 15 Annotatoren bei groß angelegten Computer-Vision-Projekten für autonome Fahrzeugsysteme
- Entwicklung umfassender Annotationsrichtlinien, wodurch die Übereinstimmung zwischen Annotatoren um 35 Prozent verbessert wurde
- Einführung von Qualitätskontrollprozessen, die die Fehlerquote in allen Projekten um 42 % senkten
- Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren zur Identifizierung von Sonderfällen und Verbesserung der Datenqualität
- Verwaltung von Annotationsprojekten für Fortune-500-Kunden mit 100 % termingerechter Lieferung
Sunish B.
Letzte Position:
AtlasMind – Produktiver KI-Assistent für Jira bei Mercedes Benz Innovation Labs Gmbh
- Wandelt natürliche Sprache mithilfe von RAG und pgvector in JQL um. Liefert strukturiertes JSON mit einer Abfrage, einer Diagrammspezifikation und einer Antwort in Klartext. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen, ohne die JQL-Pipeline überhaupt zu verwenden.
- Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock – zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Selbstheilendes JQL: Bei einem Jira-Validierungsfehler wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4-mal erneut versucht. OCI Vault für Geheimnisse. Auf Oracle Cloud A1 bereitgestellt, mit GPU-Inferenz über ein privates Tailscale-Netzwerk. Open Source.
Kornél L.
Letzte Position:
Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen (Vertragsbasis) bei Sony R&D Center, Stuttgart Laboratory 1
- Forschung und Entwicklung im Bereich der großmaßstäblichen 3D-Rekonstruktion durchgeführt
Jad N.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Nebenprojekt
- Vram.run: Rust, TypeScript, HF-Inference-API mit 19 Anbietern, über 220 Hardware-Konfigurationen und mehr als 30 Cloud-GPUs. Suche nach einem Modell, um zu sehen, welche API-Anbieter es bereitstellen, welche GPUs es lokal ausführen können (und wie schnell) und was ein Cloud-Leasing kosten würde. Oder suche nach deiner Hardware und finde die passende. Beinhaltet auch ein Rust-CLI.
- Psychotron: JavaScript, Web Audio API, AudioWorklet, Canvas 2D. Frontend für Flash-Fiction-Hörbuch mit einer Web-Audio-DSP-Kette mit Pitch-Shifting, 12-stimmigem Chor, Flanger, 13-Band-EQ und Convolver-Hall. Beinhaltet eine 2D-Canvas-Effekt-Morphing-Engine und einen synchronisierten Teleprompter.
- RecentWork: Swift, macOS, FSEvents, launchd. macOS-Daemon, der Projektverzeichnisse überwacht und einen flachen Ordner mit Symlinks auf kürzlich geänderte Dateien pflegt. Über Homebrew installierbar.
- Mini-llm: Bash, macOS, launchd, Ollama, llama.cpp, MLX, Open WebUI. Ein einzelner Befehl verwandelt einen Mac Mini in einen Headless-KI-Server.
- ThatSlop: JavaScript. Chrome-/Firefox-Erweiterung zur KI-Inhaltserkennung auf LinkedIn und Twitter.
- Smux: Bash, tmux. Benutzerfreundlicher tmux-Wrapper, der über Homebrew installierbar ist.
- Learn Rust Course: Rust. Kurs zum Rust-Speichermodell für C++-Programmierer, geschrieben aus der Erfahrung des Übergangs von C++ zu Rust bei Irreducible.
Peter K.
Letzte Position:
Hardware- und Softwareentwickler / Projektleiter bei Anonymer Kunde
- Entwicklung von Steuergeräten für die Automotive-Industrie inkl. Embedded-Software
- CAN-Bus, Vector Tools, CANoe
- Begleitung des Entwicklungsprozesses nach ISO 26262
- Sicherstellung der Cybersecurity-Standards:
- Schlüsselaustausch (PKI) zwischen Fahrzeug und Steuergeräten
- Hardware Security Module (HSM)
- Kommunikation mit externen Dienstleistern (international)
- Entwicklung (PCB) von Messadaptern, statistische Auswertung von Sensoren
- IoT- und Embedded-Software-Entwicklung, Backend-Administration
Matthias L.
Letzte Position:
Interim General Counsel, Sirius Facilities bei INTERIM.legal
Rechtliche Leitung bei Sirius Facilities, einem führenden Entwickler und Betreiber von über 70 innovativen Gewerbeparks und Bürozentren in Deutschland und Großbritannien. Sirius entwickelt ehemalige Industriegelände neu, belebt sie und macht sie für moderne Nutzungen fit. Durch umfassende Renovierungs- und Modernisierungsmaßnahmen werden große Industrieflächen in lebendige Business-Parks verwandelt, die Unternehmen, Freiberufler und Selbstständige aus verschiedenen Branchen mit vielseitigen Gewerbeflächen anziehen. Mit Büros, Lager- und Produktionsflächen bieten Sirius-Standorte eine ausgewogene Mischung aus Gewerbeflächen, sodass Kunden ihre Räume an die aktuellen Bedürfnisse ihres wachsenden und sich wandelnden Geschäfts anpassen können. Sirius bietet auch Zusatzleistungen wie Konferenzräume, virtuelle Büros sowie weitere Office- und Kommunikationsservices für kleine und mittelständische Unternehmen.
Daniel B.
Letzte Position:
Werkstudent – Quantencomputing & KI bei Fraunhofer FOKUS
- Entwickelt eine diffusionsbasierte Pipeline zur Generierung parametrisierter Quantenschaltungen
- Beschleunigt Quanten-Benchmarkläufe mithilfe von Surrogatmodellen
- Entwickelt neuro-symbolische Module für rechtlich konformes autonomes Fahren
Sven G.
Letzte Position:
Geschäftsführer, unabhängiger Berater bei SENNEO GmbH
- Technische Entwicklungsprozesse, Methoden und Organisationsentwicklung
- Fokus auf E/E einschließlich Software, Transformation und Systems Engineering
- Branchen: Automobilindustrie, Luftfahrt, Maschinen- und Anlagenbau
Umair S.
Letzte Position:
Erfahrener Softwareentwickler bei MediaMarktSaturn
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Autonomous Driving einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
64% (Deutschland: 70%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Autonomous Driving 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Autonomous Driving Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (91%)
- Informationstechnologie (IT) (82%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (45%)
- Fertigung (45%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Professionelle Dienstleistungen (36%)
- Bildung (27%)
- Energie (18%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es ermöglicht
Autonomous Driving verbindet Sensoren, Software, Fahrzeugsteuerung und Sicherheitsprozesse, damit Fahrzeuge ihre Umgebung wahrnehmen und mit begrenztem oder ohne menschliches Eingreifen handeln können. Es unterstützt Fahrerassistenz, automatisierte Shuttles, Lieferfahrzeuge, innerbetriebliche Transporte und Systeme für die Personenmobilität. Projekte müssen Echtzeitentscheidungen mit zuverlässigem Fahrzeugverhalten verbinden.
Kernkompetenzen
Starke Spezialisten arbeiten über den gesamten Autonomie-Stack hinweg:
- Sensorfusion für Kamera-, Radar-, Lidar- und Positionsdaten
- Erkennung, Tracking, Kartierung und Szenenverständnis
- Verhaltensprognose, Routenplanung und Trajektoriengenerierung
- Fahrzeugsteuerung, Diagnose und Echtzeitkommunikation
- Simulation, Szenariengenerierung und Closed-Loop-Validierung
Ökosystem und Tools
Autonomous Driving Projekte verbinden häufig ROS 2, C++ und Python mit GPU-basiertem maschinellem Lernen, Embedded Linux und Automotive-Middleware. Spezialisten nutzen möglicherweise TensorFlow oder PyTorch, OpenDRIVE und OpenSCENARIO, CARLA, Git-basierte Workflows und Cloud-Infrastruktur für Training und Evaluierung. Sie verstehen außerdem CAN, Ethernet, Kalibrierung und Datenpipelines.
Wann Unternehmen Spezialisten beauftragen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Team eine neue Sensorik integrieren, einen Prototyp für Straßentests vorbereiten oder die Validierung vor der Veröffentlichung stärken muss. Sie ist auch nützlich, wenn interne Teams Unterstützung bei Sicherheitsnachweisen, der Simulationsabdeckung oder einem schwierigen Problem in Wahrnehmung und Planung benötigen. In Berlin kann die Zusammenarbeit Remote-Entwicklung mit Arbeiten vor Ort am Fahrzeug, im Labor oder auf dem Prüfgelände verbinden.
Woran man Qualität erkennt
Die besten Fachleute verbinden Forschungsentscheidungen mit messbarem Fahrzeugverhalten. Sie definieren Schnittstellen klar, gehen mit unvollkommenen Sensordaten um und untersuchen Fehler anhand reproduzierbarer Logs und Szenarien. Sie verstehen funktionale Sicherheit, Cybersicherheit, Betriebsumgebungen und die Grenzen automatisierter Systeme. Gute Dokumentation ist genauso wichtig wie eine funktionierende Demonstration.
Die richtige Passung finden
Achten Sie auf Belege dafür, dass ein Spezialist ein Autonomiefunktion von Daten und Anforderungen über Integration und Tests bis zur Veröffentlichung begleitet hat. Fragen Sie, wie er mit Grenzfällen, Sensoreinschränkungen, Latenz und unsicheren Vorhersagen umgeht. Relevante Erfahrung kann aus Automotive-Systemen, Robotik, Industriefahrzeugen oder Mobilitätsforschung stammen. Für Berliner Teams sollten Zugangsanforderungen, Spracherwartungen, Verfügbarkeit von Teststandorten und Praktiken für die Remote-Übergabe vor Beginn der Arbeit geklärt werden.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Autonomous Driving am häufigsten gestellt werden.
Autonomous Driving wird eingesetzt, um Teile des Fahrzeugbetriebs zu automatisieren – von der Unterstützung auf Autobahnen bis hin zu vollständig automatisierten Bewegungen in definierten Umgebungen. Häufige Anwendungen sind Pkw, Robotaxis, Lieferflotten, automatisierte Shuttles, Bergbaufahrzeuge und innerbetriebliche Transporte.
Autonomous Driving zielt darauf ab, eine Fahraufgabe innerhalb eines definierten Betriebsbereichs auszuführen, während fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme einen Menschen unterstützen, der weiterhin für die Überwachung verantwortlich ist. Die Abgrenzung hängt vom Systemdesign, den Betriebsbedingungen, dem Fallback-Verhalten und der Sicherheitsvalidierung ab – nicht von einem einzelnen Sensor oder einer einzelnen Softwarefunktion.
Ein starker Autonomous Driving Spezialist verbindet häufig Robotik, Computer Vision, maschinelles Lernen, Regelungstechnik und Embedded Software. Kenntnisse in ROS 2, C++, Python, Sensorkalibrierung, CAN, Simulation, funktionaler Sicherheit und Data Engineering können für die Umsetzung ebenso wichtig sein.
Autonomous Driving Projekte erfordern in der Regel Erfahrung, die zum Systemrisiko und zur Projektphase passt. Ein Prototyp benötigt möglicherweise fokussierte Expertise in einer Komponente, während Straßentests oder die Vorbereitung auf die Produktion jemanden erfordern, der Integration, Sicherheitsnachweise, Testbetrieb und Fehler im gesamten Fahrzeug-Stack bearbeitet hat.
Ein großer Teil der Autonomous Driving Softwarearbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Datenanalyse, Simulation, Planung und Code-Reviews. Die Installation von Sensoren, die Fahrzeugintegration und physische Tests erfordern Zugang vor Ort. Daher sollten Berliner Teams frühzeitig Laborbesuche, Testfahrten, Arbeitssprache und sicheren Datenzugriff vereinbaren.
Bei Autonomous Driving sollten Sie nach konkreten Beispielen für ausgelieferte oder getestete Funktionen fragen, statt nach allgemeinen Aussagen. Prüfen Sie, wie der Spezialist Szenarien definiert, Fehlermöglichkeiten misst, mit Sensorunsicherheit umgeht und Sicherheitsannahmen dokumentiert. Ein strukturierter Debugging-Prozess und klare Schnittstellen sind starke Qualitätsmerkmale.
Ein Autonomous Driving Experte kann Wahrnehmungs- oder Fusionsmodule, Komponenten für Planung und Steuerung, Simulationsszenarien, Evaluierungspipelines, Kalibrierungsverfahren oder Pläne für die Fahrzeugintegration liefern. Außerdem kann er technische Spezifikationen, Testberichte, Beiträge zur Sicherheit und Dokumentation für die Übergabe erstellen.
Autonomous Driving Expertise unterstützt Automotive, Logistik, öffentlichen Verkehr, Robotik, Landwirtschaft, Bauwesen und industrielle Mobilität. Der richtige Spezialist passt den Autonomieansatz an Umgebung, Fahrzeugplattform, Betriebsbereich, Konnektivitätsgrenzen und das erforderliche Maß menschlicher Überwachung an.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Autonomous Driving in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 769 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Autonomous Driving in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Autonomous Driving in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Autonomous Driving in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Autonomous Driving in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (91%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Autonomous Driving in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (82%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Autonomous Driving eingesetzt haben
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Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
