Experten für Bayes'sche Statistik in München
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KIEngagieren Sie Experten, die mit Bayes'scher Statistik, Bayes'scher Inferenz und probabilistischen Modellen Unsicherheit in klare Entscheidungen verwandeln – für Prognosen, A/B-Tests und Entscheidungsunterstützung. Erhalten Sie schnell und präzise passende Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Experten für Bayes'sche Statistik eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Philipp Grunert
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
Subodh Kumar
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 Carton
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)
Anton Klonov
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 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, 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), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Robert Haas
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 Experten für Bayes'sche Statistik einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 Bayes'sche Statistik 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 abdeckt
Bayes'sche Statistik ist eine Methode, um Überzeugungen mit neuen Erkenntnissen zu aktualisieren. Sie wird für probabilistische Modellierung, Vorhersagen und Entscheidungen genutzt, wenn Daten unvollständig oder verrauscht sind. Unternehmen verwenden sie, um Risiken abzuschätzen, Alternativen zu vergleichen und unter Unsicherheit bessere Entscheidungen zu treffen.
Häufige Methoden
- Bayes'sche Inferenz und Schätzung der Posteriorverteilung
- Prior- und Posterior-Modellierung
- Hierarchische Modelle und Regression
- Bayes'sches A/B-Testing und Experimentanalyse
- Monte-Carlo-Methoden wie MCMC
Typische Anwendungsfälle
Spezialisten für Bayes'sche Statistik werden oft für Produktanalysen, medizinische Forschung, Finanzen und industrielle Prognosen hinzugezogen. Sie helfen Teams dabei, Kundenverhalten zu modellieren, Nachfrageprognosen zu verfeinern und Unsicherheit bei wichtigen Kennzahlen zu quantifizieren. In München passt das oft zu datenintensiver Arbeit in den Bereichen Engineering, Mobilität, Versicherung und Forschung.
Tools und Stack
Starke Fachleute arbeiten meist mit Python, R, Stan, PyMC, brms und JAGS. Sie verstehen auch Wahrscheinlichkeitstheorie, Modelldiagnostik und wie man Ergebnisse für nicht-technische Stakeholder erklärt. Gute Arbeit beruht auf sorgfältigen Annahmen, reproduzierbarer Analyse und klarer Interpretation.
Wann man jemanden hinzuziehen sollte
- Sie brauchen ein Modell, das mit spärlichen oder verrauschten Daten umgehen kann
- Ihr Team muss Unsicherheit erklären, nicht nur Punktschätzungen
- Sie vergleichen Optionen mit unvollständigen Erkenntnissen
- Sie brauchen Hilfe bei der Validierung von Priors, Annahmen oder der Konvergenz
- Sie möchten eine Analyse, die Produkt, Forschung und Führung nutzen können
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute für Bayes'sche Statistik tun mehr, als nur ein Modell anzupassen. Sie definieren einen sinnvollen Prior, prüfen den Modellfit, kontrollieren die Konvergenz und übersetzen die Ergebnisse in Entscheidungen. Außerdem dokumentieren sie Annahmen klar, damit die Analyse wiederverwendet und von anderen geprüft werden kann.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Experten für Bayes'sche Statistik? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein starker Experte für Bayes'sche Statistik hilft Teams dabei, Entscheidungen zu treffen, wenn die Daten unsicher, unvollständig oder im Wandel sind. Typische Aufgaben sind Prognosen, Risikobewertung, Experimentanalyse und probabilistische Modellierung. Das ist eine gute Wahl, wenn Punktwerte allein nicht ausreichen.
Bayes'sche Statistik beginnt mit Prior-Annahmen und aktualisiert sie mit beobachteten Daten, während sich frequentistische Methoden auf das Langzeitverhalten wiederholter Stichproben konzentrieren. In der Praxis wird Bayes'sche Arbeit oft gewählt, wenn Sie direkte Wahrscheinlichkeitsaussagen über ein Ergebnis oder einen Parameter möchten. Sie ist besonders nützlich, wenn der verfügbare Datensatz klein oder verrauscht ist.
Bayes'sche Inferenz ist ein zentraler Teil der Bayes'schen Statistik, aber nicht das ganze Feld. Die breitere Disziplin umfasst auch Modelldesign, die Wahl von Priors, die Prüfung des Posteriors und Entscheidungsunterstützung. Wenn Sie jemanden beauftragen, achten Sie auf jemanden, der den gesamten Ablauf erklären kann und nicht nur ein Paket ausführt.
Ein solider Freelancer für Bayes'sche Statistik arbeitet oft mit Python oder R sowie mit Tools wie PyMC, Stan, brms oder JAGS. Er oder sie sollte auch MCMC, Diagnostik und Modellvalidierung verstehen. Die Wahl des Tools ist weniger wichtig als die Fähigkeit, ein Modell zu bauen, das zum Problem passt.
Ein guter Experte für Bayes'sche Statistik bringt meist starke Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, Datenbereinigung und Kommunikation mit. Fachwissen ist ebenfalls wichtig, weil Priors und Modellstruktur von der geschäftlichen Fragestellung abhängen. Bei vielen Projekten ist außerdem Erfahrung mit Experimenten und Prognosen hilfreich.
Sie müssen kein vollständig definiertes Modell haben, bevor Sie einen Experten für Bayes'sche Statistik einbinden. Tatsächlich ist es oft hilfreich, früh jemanden dazuzunehmen, wenn die Fragestellung noch entwickelt wird oder die Daten unordentlich sind. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn der Experte helfen kann, die Annahmen und den Analyseplan festzulegen.
Ja, Bayes'sche Statistik eignet sich oft sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil der Großteil über Daten, Code und schriftliche Interpretation läuft. In München bevorzugen manche Teams vor Ort stattfindende Sessions für Stakeholder-Workshops oder Modell-Reviews, während die Analyse selbst remote erledigt werden kann. Klare Dokumentation und schnelle Feedback-Schleifen sind wichtiger als der Standort.
Achten Sie auf einen Experten für Bayes'sche Statistik, der Modellfit, Konvergenz und die Sensitivität gegenüber Priors prüft und nicht nur Ergebnisse ausgibt. Gute Spezialisten erklären, warum ein Modell so aufgebaut ist und was die Unsicherheit für die Entscheidung bedeutet. Klare Sprache und sorgfältige Annahmen sind starke Qualitätsmerkmale.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Bayes'sche Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 759 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Bayes'sche Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Bayes'sche Statistik 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 München, Deutschland, die Bayes'sche Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Bayes'sche Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (67%) und Gesundheitswesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Bayes'sche Statistik in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Experten für Bayes'sche Statistik eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
