Autonomous Driving Experten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stelle Experten ein, die Perception, Sensorfusion, Bewegungsplanung, Validierung und sicherheitskritische Tests für autonome und selbstfahrende Systeme liefern. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Autonomous Driving eingesetzt haben
Arash Keshavarzi
Letzte Position:
Globaler Digital Product Manager, IoT Services bei Pfeiffer Vacuum GmbH
- Verantwortung für die Weiterentwicklung digitaler Serviceprodukte mit Fokus auf Kundennutzen, Profitabilität und skalierbares Wachstum
- Entwicklung und Priorisierung der Service Product Roadmap auf Basis von Kundenfeedback, Marktanalysen, wirtschaftlicher Bewertung und technischer Umsetzbarkeit
- Identifikation neuer digitaler Service Opportunities sowie Ableitung von Produktanforderungen, Feature Prioritäten und Value Propositions
- Abstimmung von Produktvision, Roadmap und User Experience mit Product Ownern, Center of Competence, Sales, Service und Marktorganisationen
- Unterstützung von Go-to-Market-Aktivitäten, Marktvalidierungen und internen Trainings zur erfolgreichen Einführung digitaler Serviceangebote
- Nutzung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen zur Bewertung von Kundenbedürfnissen, Business-Model-Annahmen und Produktfortschritt
Kapil Bhayani
Letzte Position:
Senior Embedded Systems Engineer bei BMW group
Tests und Absicherung von Hochvoltsystemen
- Durchführung von Integrations- und Systemtests für Steuergeräte in PHEV-/EV-Fahrzeugen unter Einsatz von ECU-TEST (TraceTronic), Vector CANoe, CANalyzer, ETAS INCA, Tornado, E-Sys und EDIABAS.
- Analyse des Zusammenspiels von Hochvolt-Steuergeräten (u. a. CCU, BMU, Inverter, IPB und IPF) sowie Durchführung von Software-Updates und Flash-Prozessen zur Verifikation neuer Softwarestände.
- Enge Zusammenarbeit mit Software-, System- und Integrationsteams in einem agilen Entwicklungsumfeld zur Fehleranalyse und Absicherung neuer Softwarestände.
Janko Böhm
Letzte Position:
RTE, Agile Coach bei Haufe Group SE
Transformation der Programm-Organisation aus sechs Teilprojekten als RTE in eine skalierte agile Organisation zur Stabilisierung des Go-Live-Termins
Organisationsentwicklung durch Aufbau virtueller, agiler, crossfunktionaler Teams und Etablierung von Kennzahlen und Performance-Metriken
Coaching agiler Entwicklungs- und Rollout-Prinzipien einer SAP-Migration
Training interner Mitarbeiter in neuen Rollen und härten der Aufwandsschätzung gegenüber dem Steering-Board
Umstellung auf agile Steuerungs- und Reporting-Strukturen mit Fokus auf E2E-Geschäftsprozesse
Aufbau der Rolle der Product Owner und Förderung agiler Prinzipien im SAP-Development-Team
Reduktion der Lieferzeiten durch fachlichen Schnitt und kleinere Cycle Times
Stabilere Vorhersagen zu Lieferterminen und erhöhte Auslieferungsraten
Früheres und häufigeres Feedback in den Fachbereichen, gesteigertes Vertrauen und Kostensenkung durch Wegfall doppelter Strukturen
Nenad Biresev
Letzte Position:
Projekt zur Sicherheits-Videoanalyse bei Airbus bei Airbus
- Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
- DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
- Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.
Lino Giefer
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei VinFast Germany GmbH
- Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
- Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
- Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
- Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
- Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
- Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
- Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
- Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
- Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
- Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
- Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
- Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
- Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
- Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)
Matthias Friedrich
Letzte Position:
Senior HR Manager mit Schwerpunkt Recruiting bei TransnetBW GmbH
- Personalaufbau von 1.300 MA auf 1.850 MA (white collar-Positionen), gemeinsam mit dem Team und einem weiteren externen Kollegen
- Beratung des Unternehmens entlang der gesamten Recruiting-Prozesskette
- End 2 End Recruiting
- Active Sourcing
- Intensive Zusammenarbeit und Abstimmung mit internen und externen Stakeholdern (z.B. externe Personaldienstleister, Hiring Manager und Betriebsrat)
Sunish Bharathan
Letzte Position:
AtlasMind - Produktions-KI-Assistent für Jira bei Mercedes Benz Innovation Labs Gmbh
- Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
- Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.
Ananthraj Narasappa
Letzte Position:
Founder bei sprhava
Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.
- Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
- Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
- Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
- Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
- Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
- Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
- Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.
Erfolge:
- Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
- WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
- Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
- Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
- Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
- Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
- InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.
Cris Lovell-Smith
Letzte Position:
Leiter KI bei Harvest Hub
- Leitung der KI-Entwicklung bei einem Aquakultur-Startup, Optimierung visueller Bewertungen von Schalentieren mit Machine Learning und Computer Vision.
- Entwicklung und systematische Bewertung von ML/CV-Algorithmen für den Zustand und die Morphometrie von Schalentieren, mit Python, Pytorch und MLFlow.
- Analyse der Modellleistung, einschließlich Identifizierung von Fehlermodi und Randfällen in Produktionsumgebungen.
- Entwurf von Annotationstrategien und Verfeinerung beschrifteter Datensätze für Computer-Vision-Aufgaben.
- Detaillierte Analyse der Systemleistung und Kommunikation der Ergebnisse in hochwertiger technischer Berichterstattung an Investoren und Kollegen in der Forschung und Entwicklung.
- Verantwortung für die Einhaltung und Umsetzung des technischen Fahrplans.
Britta F.
Letzte Position:
Projektmanagerin, Volkswagen Nutzfahrzeuge / Aftersales
- Eigenständige Verantwortung für die Konzeption und den marktübergreifenden Rollout eines sicherheitsrelevanten Digitalisierungsprojekts zur zentralen, transparenten Bereitstellung von Fahrzeug- und Servicedaten
- Entwicklung eines Integrationskonzepts...
Thomas Kastell
Letzte Position:
Projektmanager bei OGL Food Trade
Teil eines unternehmensweiten SAP S/4Hana Cloud-Migrationsprogramms mit 6 Implementierungsteams, das die gesamte Geschäftsprozesslandschaft von On-Premise in die Cloud überführt. Verantwortung für zwei Projektteams zur Datenmigration und zur Erstellung von Business Cockpits für Preisgestaltung und Logistik. Durchführung von zwei Workshops zur Definition des Datenmigrationsansatzes und der Kanban-Arbeitsweise. Aufbau von Release- und Deployment-Plänen. Durchführung von Stakeholder-Management und Management-Reporting. Aufbau der kompletten Projektstruktur in Jira und SharePoint.
Wichtige Beiträge:
- Durchführung von zwei Scoping-Workshops zum Datenmigrationsansatz für Geschäftspartner und Materialien inkl. der vollständigen Projektplandefinition sowie der Cockpits für Preisgestaltung und Logistik
- Coaching eines Entwicklungs- und eines Datenmigrationsteams mit 5 Entwicklern, SAP-Beratern und mehreren Business-Key-Usern durch Anpassung von Scrum- und Kanban-Frameworks
- Steuerung von drei externen Dienstleistern mit unterschiedlichen SAP-Beratern und Entwicklern inkl. Budget- und Ressourcenplanung
Kartik Trivedi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Fraunhofer LBF
- Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
- Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
- Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
- Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
- Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
- Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
- Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
- Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.
Kai Wolf
Letzte Position:
Schwarz IT KG
- Migration des SW-Entwicklungsprozesses einer medizintechnischen Software auf C/C++ Package Manager Conan und Entwicklung macOS-spezifischer Systemkomponenten
Alireza Yahyazadeh
Letzte Position:
Masterarbeit – Autonomes Eisenbahnsystem bei Technische Universität Chemnitz
- Entwickelte ein CNN-basiertes Fußgängererkennungssystem mit LiDAR-Daten
- Erstellt Python-Skripte für Bounding-Boxes, Datensatz-Kennzeichnung und Datenkonvertierung
- Bewertete die Modellleistung an Punktwolkendatensätzen
Mehmet Emin Dilek
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft bei E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen
- Planung und Durchführung von Experimenten zum Nutzerverhalten in energieeffizienten Systemen.
- Entwicklung von Simulationsmodellen zur Vorhersage von Nutzerinteraktionen.
- Datenanalyse und Optimierung bestehender Modelle zur besseren Systemintegration.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Autonomous Driving einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
99%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es umfasst
Autonomous Driving bedeutet Software und Systeme, die einem Fahrzeug helfen, seine Umgebung wahrzunehmen, Verkehr zu verstehen und sicher zu handeln. Dazu gehören selbstfahrende Autos, fahrerlose Systeme und automatisierte Driving-Stacks für Pkw, Robotaxis, Shuttles und Fracht.
Kern-Stack
- Perception mit Kameras, Radar, LiDAR und Ultraschallsensoren
- Sensorfusion und Lokalisierung
- Vorhersage, Planung und Steuerung
- Simulation, Kalibrierung und Validierung
- Sicherheitsnachweise, Tools und Datenpipelines
Wo Experten helfen
Unternehmen holen sich freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Programm gezielte Umsetzung für einen Sensor-Stack, ein Planungsmodul oder einen Test-Workflow braucht. Sie helfen auch, wenn Teams zusätzliche Unterstützung für Prototypen, Systemintegration oder die Absicherung vor dem Release brauchen.
Starke Fähigkeiten
Gute Fachleute verstehen Embedded Systems, Robotik, Computer Vision, Machine Learning und Fahrzeugdynamik. Sie schreiben klare Schnittstellen, arbeiten mit echten Sensordaten und behalten Sicherheit und Nachvollziehbarkeit im Blick. Gute Dokumentation ist genauso wichtig wie Code.
Warum Unternehmen einstellen
- Um eine festgefahrene Integration zwischen Sensoren und Software zu lösen
- Um Perception-, Planungs- oder Steuerungslogik zu prüfen
- Um Simulationen und Edge-Case-Tests vorzubereiten
- Um ISO 26262, SOTIF und Sicherheitsreviews zu unterstützen
- Um ein Team für ein wichtiges Release zu skalieren
Deutschland-Kontext
In Deutschland ist Autonomous Driving oft eng mit Automobil-OEMs, Zulieferern, Mobility-Labs und forschungsnahen Teams verbunden. Viele Projekte lassen sich remote umsetzen, aber Fahrzeugtests, Laborarbeit und Validierung vor Ort brauchen oft trotzdem lokale Präsenz und eine klare Kommunikation auf Deutsch oder Englisch.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Autonomous Driving am häufigsten aufkommen.
Autonomous Driving wird genutzt, damit Fahrzeuge die Straße wahrnehmen, als Nächstes entscheiden und Fahraktionen mit wenig oder ganz ohne menschliche Eingabe ausführen können. Teams setzen es für Pkw, Lieferfahrzeuge, Shuttles, Robotaxis und Transport auf geschlossenen Geländen ein. Die Arbeit kombiniert meist Perception, Planung, Steuerung und Validierung.
Autonomous Driving wird oft zusammen mit Begriffen wie selbstfahrende Autos, fahrerlose Fahrzeuge und automatisiertes Fahren verwendet. In der Praxis kann damit der komplette Stack oder auch nur ein bestimmter Teil gemeint sein, zum Beispiel Perception oder Bewegungsplanung. Ein guter Spezialist klärt den genauen Umfang des Systems vor dem Start.
Ein starker Autonomous Driving Spezialist bringt meist Wissen in Robotik, Computer Vision, Machine Learning, Embedded Software und Fahrzeugdynamik mit. Erfahrung mit Simulationstools, Sensorkalibrierung und Sicherheitsengineering ist ebenfalls wertvoll. Bei vielen Projekten ist Systems Thinking genauso wichtig wie die Arbeit an den Algorithmen.
Autonomous Driving Projekte brauchen selten einen Generalisten, der nur ein Tool kennt. Der richtige Experte sollte mit echten Sensordaten, Testpipelines und Integrationsproblemen gearbeitet haben, nicht nur mit Prototypen. Bei sicherheitsrelevanter Arbeit ist Erfahrung mit prüfbarem Code und nachvollziehbaren Entscheidungen besonders wichtig.
Hole Autonomous Driving Spezialisten dazu, wenn ein Team bei einem bestimmten Modul feststeckt, mehr Umsetzungskapazität braucht oder ein kurzes Validierungsfenster hat. Freelancer sind auch für unabhängige Reviews, das Aufsetzen von Simulationen und Brückenarbeit zwischen Forschung und Produktion nützlich. Sie helfen, ohne lange Einstellungszeiten zu verursachen.
Ja, vieles im Autonomous Driving kann in Deutschland remote gemacht werden, vor allem Software-Design, Datenanalyse, Simulation und Dokumentation. Vor-Ort-Zeit wird wichtiger bei Fahrzeugtests, Sensorkalibrierung und Zugang zum Labor. Viele Teams arbeiten hybrid mit klarer Kommunikation auf Englisch oder Deutsch.
Achte auf Autonomous Driving Arbeit, die klares Systemdenken zeigt und nicht nur einzelne Modell-Ergebnisse. Gute Experten erklären Abwägungen, Teststrategie, Fehlermodi und wie ihre Arbeit in den gesamten Stack passt. Außerdem sollten sie mit Validierungsdaten, reproduzierbaren Experimenten und Sicherheitsanforderungen sicher umgehen können.
Ein Autonomous Driving Freelancer kann Perception-Komponenten, Sensorfusionslogik, Simulationsszenarien, Planungsmodule, Test-Harnesses und technische Reviews liefern. Er oder sie kann auch bei Kalibrierungs-Workflows, Logging und Release-Bereitschaft helfen. Die besten Fachleute hinterlassen Code, Tests und Dokumentation, die ein Team weiter pflegen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Autonomes Fahren in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 789 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Autonomes Fahren in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Autonomes Fahren in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Autonomes Fahren in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (97%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Autonomes Fahren in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (98%), Informationstechnologie (IT) (63%) und Fertigung (62%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Autonomes Fahren in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (96%), Informationstechnologie (IT) (73%) und Projektmanagement (65%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Autonomous Driving eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
