Bayesian Statistics Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Bayesian Statistics nutzen, um probabilistische Modelle zu erstellen, Prognosen mit neuen Erkenntnissen zu aktualisieren und Unsicherheiten bei Entscheidungen zu quantifizieren. Von PyMC und Stan bis zu Bayesian A/B-Tests und hierarchischen Modellen erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Bayesian Statistics eingesetzt haben
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
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).
Subodh K.
Letzte Position:
Senior Softwareingenieur bei EDAG Engineering GmbH
Projekt: Entwicklung eines Pfadplanungsmoduls (Okt. 2024 – Juni 2025)
Entwickelte das Pfadplanungsmodul mit C++14 und CMake
Implementierte das gRPC-Kommunikationsprotokoll zwischen Modulen
Führte Unit-Tests mit dem Pytest-Framework und Python durch
Projekt: HMI-Programmierung für Batterie- und Brennstoffzellen-Elektrofahrzeuge (Aug. 2023 – Sept. 2024)
Entwickelte HMI-Software für BEV/FCEV mit Ruby und Crystal im Backend
Implementierte das Frontend mit dem Vue.js-Framework
Führte Fehlerbehebungen und Simulator-Tests durch
Projekt: IFHOST CAN-Bus-Programmierung (Jan. 2023 – Juli 2023)
Programmierte CAN-Bus-Software mit C und C++
Führte Unit-Tests mit dem Google Test Framework durch
Führte Integrationstests mit CAPL im Vector CANalyzer durch
Beteiligte sich an Vor-Ort-Tests
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Robert H.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Open Mind Technologies AG
- Softwareentwicklung im Bereich Geometrie/CAM in C++
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Bayesian Statistics einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
2,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Bildung, Gesundheitswesen, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
0
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 Bayesian Statistics 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 Bayesian Statistics Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (80%)
- Gesundheitswesen (80%)
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Automotive (60%)
- Energie (60%)
- Fertigung (60%)
- Bank- und Finanzwesen (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Bayesian-Grundlagen
Bayesian Statistics verwandelt Vorwissen und neue Daten in aktualisierte Wahrscheinlichkeiten. Es wird eingesetzt, wenn Entscheidungen von Unsicherheit abhängen und nicht nur von Punkt-Schätzungen. Unternehmen holen Spezialisten dazu, um Risiken zu modellieren, Nachfrage zu prognostizieren, Behandlungen zu vergleichen oder Produktideen mit klarerer Sicherheit zu testen.
Typische Aufgaben
- Bayesian A/B-Tests und Auswertungen von Experimenten
- Hierarchische Modelle für gruppierte oder spärliche Daten
- Prognosen mit Unsicherheitsbändern
- Entscheidungshilfen für Risiko- und Portfoliomodelle
- Probabilistische Inferenz für wissenschaftliche und Produktdaten
Werkzeuge und Methoden
Starke Profis arbeiten mit Stan, PyMC, NumPyro, JAGS und probabilistischer Programmierung in Python oder R. Sie kennen MCMC, variationale Inferenz, posterior predictive checks und Modellvergleich. Außerdem schreiben sie Modelle, die stabil, nachvollziehbar und für Teams leicht zu prüfen sind.
Wo es eingesetzt wird
Bayesian Statistics ist in Healthcare, Finance, Industrieanalytik, Pricing und Produktexperimenten weit verbreitet. In München kommt es oft in Teams vor, die sorgfältige Modellierung für Engineering-, Mobilitäts-, MedTech- oder Fertigungsdaten brauchen. Besonders nützlich ist es, wenn Daten begrenzt, verrauscht oder über Segmente hinweg ungleich verteilt sind.
Wann Spezialisten hinzuziehen
Holen Sie freiberufliche Expertise dazu, wenn ein Modell schnell gebaut werden muss, eine bestehende Analyse schwer zu vertrauen ist oder ein Team Hilfe braucht, um von der Theorie zu produktionsreifem Code zu kommen. Unternehmen beauftragen auch dann, wenn interne Experten klassische Statistik kennen, aber Unterstützung bei Prioren, Inferenz und Diagnostik brauchen.
Was starke Experten liefern
Ein guter Spezialist erklärt Abwägungen klar und prüft, ob das Modell zur geschäftlichen Fragestellung passt. Er oder sie validiert Annahmen, justiert Prioren, prüft die Konvergenz und kommuniziert Unsicherheiten, ohne sich hinter Fachjargon zu verstecken. Für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in München sollten sie gut mit Analysten, Produktteams und Fachexperten zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Bayesian Statistics? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Unternehmen beauftragen Bayesian Statistics-Spezialisten für Probleme, bei denen Unsicherheit zählt. Typische Aufgaben sind Prognosen, die Auswertung von Experimenten, Risikomodellierung und Entscheidungshilfen, wenn Daten knapp oder verrauscht sind. Das Ziel ist nicht nur ein Ergebnis, sondern ein Ergebnis mit einem glaubwürdigen Unsicherheitsbereich.
Bayesian Statistics beginnt mit Vorwissen und aktualisiert es, sobald neue Daten dazukommen, während klassische Methoden meist das Langzeitverhalten von Häufigkeiten betrachten. Dadurch ist Bayesian Arbeit besonders nützlich, wenn Fachwissen wichtig ist oder die Stichprobengrößen ungleich sind. Oft wird sie mit frequentistischen Methoden verglichen, nicht weil eine immer besser ist, sondern weil der Entscheidungskontext anders ist.
Ein starker Bayesian Statistics-Profi kennt in der Regel mindestens ein Werkzeug für probabilistische Programmierung wie PyMC oder Stan. Manche Projekte nutzen je nach Stack und Modellstruktur auch JAGS oder NumPyro. Entscheidend ist nicht nur der Werkzeugname, sondern ob die Expertin oder der Experte das Modell sauber bauen, anpassen und diagnostizieren kann.
Ein starker Bayesian Statistics-Experte bringt in der Regel Python oder R, Datenbereinigung, Modelldiagnostik und klare Kommunikation mit. Für produktive Arbeit hilft Vertrautheit mit Notebooks, Versionskontrolle und API- oder Reporting-Workflows sehr. Auch Fachwissen ist wichtig, weil Prioren und Modellannahmen zum echten Problem passen sollten.
Bei Bayesian Statistics hängt das passende Niveau von der Aufgabe ab. Eine einfachere Analyse oder ein Review eines Experiments braucht vielleicht nur eine Spezialistin oder einen Spezialisten, der das Modell erklären und Ergebnisse validieren kann, während ein maßgeschneidertes probabilistisches System tiefere Modellierungs- und Inferenz-Erfahrung erfordert. Fragen Sie nach ähnlichen Arbeiten mit echten Daten, nicht nur nach akademischer Vertrautheit.
Ja, Bayesian Statistics eignet sich oft gut für Remote-Arbeit, weil der Großteil in Code, Notebooks und Reviews stattfindet. Für Teams in München kann Vor-Ort-Zeit trotzdem helfen, wenn das Problem von lokalem Fachwissen oder enger Zusammenarbeit mit Produkt- und Analytics-Teams abhängt. Viele Projekte funktionieren gut als Mischung aus beidem.
Achten Sie bei Bayesian Statistics-Arbeit auf klare Modellentscheidungen, sinnvolle Prioren und sorgfältige Diagnostik. Ein guter Experte erklärt, warum das Modell zur Fragestellung passt, zeigt Posterior-Checks und benennt die Grenzen des Ergebnisses. Wenn die Antwort sicher klingt, obwohl die Daten unsicher sind, ist das ein Warnsignal.
Ein Bayesian Statistics-Projekt endet oft mit einem Modell-Notebook, reproduzierbarem Code, einer kurzen Methodennotiz und einer klaren Zusammenfassung für Stakeholder. Für Produktteams kann das auch Experiment-Empfehlungen oder ein Entscheidungs-Memo umfassen. Die besten Ergebnisse machen die Analyse auch nach dem Weggang des Freelancers nutzbar.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Bayesianische Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 748 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Bayesianische Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Bayesianische Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Bayesianische Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (60%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Bayesianische Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (80%), Gesundheitswesen (80%) und Informationstechnologie (IT) (80%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Bayesianische Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (80%) und Qualitätssicherung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Bayesian Statistics eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
