Computational Fluid Dynamics Experten in Deutschland
für schnellere und zuverlässigere SimulationsprojekteBeauftragen Sie Experten, die Luftströmungen, Wärmeübertragung und das Verhalten von Flüssigkeiten modellieren, Simulationsergebnisse validieren und Tools wie ANSYS Fluent, OpenFOAM und STAR-CCM+ unterstützen. Lassen Sie sich in wenigen Minuten präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Computational Fluid Dynamics eingesetzt haben
Dorin L.
Letzte Position:
Release Train Engineer, Program Lead & Transformationsberater - Freelancer bei Telefónica Germany
- Transformationsberater, Release Train Engineer und Program Lead – verantwortlich für die neue Arbeitsweise im Open-Gateway-Programm; Optimierung des Value Flow durch die Sicherstellung, dass die ART-Events und Artefakte korrekt funktionieren, einschließlich des Open Gateway Release Train Kanban, des Inspect & Adapt (I&A)-Workshops, der ART Sync Meetings und des PI Plannings, um die Abstimmung der Stakeholder sicherzustellen;
- Coaching und Begleitung der Product Owner, Business Owner, Product Management, Program Manager, Leader, Tribe Architect
- Coaching des OGW Core Teams (cross-funktional) innerhalb des OGW-Programms und Entwicklung von Optimierungsmaßnahmen in ihrem Transformationsprozess;
- Mitgestaltung und aktive Arbeit an der Definition of Ready (DoR) und der Produkt-Definition of Done (DoD);
- Einführung von Workshops zum Wissensaustausch und Aufbau agiler Engineering-Praktiken;
- Team Lift-off Workshops durchgeführt;
- Die Gruppe dabei unterstützt, ein Team zu werden, durch Systemteam-Coaching und multifunktionales Lernen;
- Facilitation, Entscheidungsfindung und Feedback-Schleifen für das Erlernen neuer Fähigkeiten und Praktiken
Tools: JIRA, Confluence, MS Teams, Miro
Celestin F.
Letzte Position:
Projektmanager & Technischer Projektleiter bei Faycestar-Engineering
- In dieser Funktion leitete ich ein gefördertes Entwicklungs- und Prototypenvorhaben mit externem Partner.
- Ich strukturierte Abläufe für Zeit-, Budget- und Risikosteuerung.
- Ich koordinierte Abstimmungen und Berichte mit allen Beteiligten.
- Ich bereitete die nächsten Projektphasen bis zur Pilotierung und geplanten Skalierung systematisch vor.
Jörg S.
Letzte Position:
Ingenieur & Gründer bei SchemTech
- Simulationen und Entwicklung hybrider digitaler Zwillinge, um ein tiefes Prozessverständnis zu ermöglichen und bessere Entscheidungen und Ergebnisse in der industriellen F&E und Fertigung zu unterstützen.
Benjamin R.
Letzte Position:
Technischer Leiter bei maincubes Holding & Service GmbH
- Entwicklung und Umsetzung technischer Richtlinien für elektrische und mechanische Systeme
- Aufbau der Organisation für elektrische Sicherheit als verantwortliche Elektrofachkraft (gVEFK)
- Einführung und Betreuung von DCIM und zugehörigen technischen Softwarelösungen
- Entwicklung technischer Lösungen für Lifecycle-Infrastruktur und Kundenprojekte
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
Muhammed A.
Letzte Position:
KI-System- & Produkt-Lead bei awRAG.io & Laiers.ai
Konzeption, Planung und Produktionseinführung von zwei KI-Plattformen für industrielle Forschungs- und Engineering-Workflows, von der Use-Case-Identifikation und Anforderungsanalyse über Architekturentscheidungen und Build-vs-Buy-Abwägungen bis zum Go-Live.
awRAG.io: Identifizierung des Anwendungsfalls (fragmentierte Wissensbasis über verteilte KI-Tools), Definition der Datenanforderungen, Architekturentscheidung für eine mandantenfähige RAG-as-a-Service-Plattform mit DSGVO-konformer EU-Infrastruktur und produktionsreifer Retrieval-Pipeline
LAIERS.ai: Use-Case-Definition (Kontextverlust in linearen KI-Workflows), strategische Produktentscheidungen zu UX, Kostenstruktur und Multi-LLM-Orchestrierung, Rollout einer räumlichen KI-Konversationsplattform mit proprietärem Kontextmanagementsystem LAICS
LLMOps-Verantwortung: Qualitätssicherung, Pipelineoptimierung, Sicherheitsarchitektur (OAuth 2.0, SOC 2) und Performance-Monitoring beider Plattformen im Live-Betrieb
Kernthemen: LLM, RAG, Vektor-Datenbanken, LLMOps, KI-Architekturstrategie, Cloud-Infrastruktur, Datensouveränität
Reuf K.
Letzte Position:
Selbständiger Entwicklungsingenieur Maschinenbau bei Herrenknecht Vertikal GmbH (Herrenknecht AG)
- Entwicklung und Konstruktion einer neuen Öl-Bohrmaschine für die Öl-Bohrinsel Beatrice, Schottland
- Konzeptentwicklung der Arbeitsbühne Pipe-Overdeck mit Kran, Gesamtbelastung 200 Tonnen
- Statische Berechnung FEM und Strömungsberechnung CFD für den sicheren Abfluss des öl-kontaminierten Abwassers
- CAD: CREO, Model Manager, SAP
Josef E.
Letzte Position:
Entwicklungsdienstleister, Maschinenbau, Konstruktion, Berechnung, zertifizierte Proejketleitung bei CAE Consulting Engineering GMBH
Ich bin Entwicklungsdienstleister im Maschinenbau mit Erfahrung als Interimsmandat für alle Funktionsbereiche Konstrukteur, Entwicklungsingenieur Konstruktionsleiter Entwicklungsleiter Berechnungsingenieur, FEM, MKS, CFD, Schwingungen, Kinematik, Dynamik, Statik zertifizierte Projektleiter nach IHK-Industriestandard, Patentwesen – Erfindungsverwertung Technischer Programmierer /MATLAB, MATHEMATICA, MAPLE, MATHCAD technischer Geschäftsführer Interimsmanager
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Eintritt: nach Vereinbarung, nach Ihren Wünschen und nach Ihrem Bedarf, alles flexibel, unbefristet oder befristet, ANÜ, … usw. Vergütung: Im Rahmen von Ihnen eingeplanten Budgetierung der Position, nach Vereinbarung
Bitte E-Mail, Schicke Referenzen, Zertifikate, CAD, FEM, MKS, CFD, Projektleitung, Innovationsnachwiese - Patentschriften ... usw.
Konrad M.
Letzte Position:
Geschäftsführer/Unternehmer bei M-CAD Müller & Partner GbR
- Externe Ingenieurdienstleistungen und Projektunterstützung für Automobilhersteller und deren Zulieferer nach deren Standards und Normen (z. B. Alfa-Romeo, Audi, Daimler AG, BMW, Ford, Fiat, General Motors, Hyundai, Land-Rover, Mahindra, Mercedes-AMG GmbH, Nissan, Iveco, MAN, PSA, Porsche, Proton, Renault, Smart, Suzuki, Tata Motors, Volvo, VW)
- Zusammenarbeit mit MHG Fahrzeugtechnik GmbH, BorgWarner Turbo Systems GmbH, Eberspächer Exhaust Technology GmbH & Co. KG, BorgWarner Emission Systems GmbH, BIN Boysen Innovationszentrum Nagold GmbH & Co. KG, Miccavonics GmbH, Bizerba GmbH & Co. KG
- 3D-Modellierung und Erstellung unter Berücksichtigung von:
- Kosten: kurze, gezielte, effiziente, wissenschaftliche, innovative und wettbewerbsfähige Planung mit geringer Nacharbeit
- CFD (Strömungsverteilung, Druckverlust, Umströmen und Geschwindigkeiten bei stationären, instationären, laminaren, turbulenten und mehrphasigen Strömungen)
- FEM/FEA (Festigkeits-, Modal-, thermomechanische, Dauerfestigkeits- und Betriebsanalysen, lineare, nichtlineare sowie statische und dynamische Strukturbetrachtungen)
- Akustik (strömungsinduzierte Geräusche und Schwingungen)
- Fertigungstechnische Anforderungen (Vereinfachung von Gleichteilkonzepten, Materialauswahl, Integration bestehender Verfahren)
- Bauraumkonformität mit Vorschlägen zur Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung
- Projekte umfassten:
- Abgaskrümmer für Benziner und Diesel (3, 4, 6, 8 Zylinder)
- Motornah- und Unterbodenkatalysatoranlagen mit SCR, Harnstoffeinspritzung und Mischkammern
- Kompakte NFZ-Katalysatoranlagen (One-Box-Design) mit Fuel-Prozessor
- Katalysatoranlagen in Schalldämpferanlagen für PKW
- Active Noise Cancelling (patentierte Bauweise und Anordnung, Prototypenentwicklung und akustische Analyse)
- Entwicklung von Prüfvorrichtungen, Prototypen und SCR-Verteilungs-Scannern
David T.
Letzte Position:
KI-Trainer (NLP & LLM-Auswertung) bei Freelance
- Entwarf und bewertete hochwertige Prompts und Ausgaben für Große Sprachmodelle (LLMs) mit Fokus auf höhere Antwortgenauigkeit, Befolgung von Anweisungen und sachliche Konsistenz.
- Annotierte und bewertete LLM-generierte Ausgaben hinsichtlich Grammatik, Kohärenz, Relevanz und Wahrheitsgehalt.
- Erstellte Präferenzdaten im RLHF-Stil, indem Modellantworten gerankt wurden, um Reinforcement-Learning-Feintuningzyklen zu unterstützen.
- Beteiligte mich an Prompt-Engineering-Experimenten, um die Auswirkungen von Anweisungsformat, Ausführlichkeit und Formulierung auf das Modellverhalten zu bewerten.
- Führte Fehleranalysen und Qualitätssicherung an groß angelegten NLP-Datensätzen durch und identifizierte Randfälle sowie sprachliche Mehrdeutigkeiten, die die Leistung von LLMs beeinflussen.
Muhammad M.
Letzte Position:
Masterarbeit
Qianyan T.
Letzte Position:
CFD-Ingenieurin bei Freiberufliche Tätigkeit
- Durchführung von CFD-Simulationen für technische Systeme
- Entwicklung simulationsbasierter Analyse- und Optimierungsmodelle
- Technische Datenanalyse und Visualisierung
Florian W.
Letzte Position:
Geschäftsführer und selbständiger Ingenieurdienstleister bei Wirth Engineering GmbH
- Engineering und Beratung in den Bereichen Simulation, Fertigungstechnik sowie Maschinen- und Anlagenbau
Karzan M.
Letzte Position:
Doktorand – HLK-Fehlerdiagnose bei Technische Universität Eindhoven
- Durchführung von Forschung zur Fehlererkennung und -diagnose in HLK-Systemen mit diagnostischen Bayesschen Netzen.
- Entwicklung von Diagnoseframeworks, die Expertenwissen mit Datenanalyse kombinieren, um die Systemzuverlässigkeit zu verbessern.
- Integration von Nutzerfeedback als Symptominput für eine verbesserte Fehlerdiagnose.
- Zusammenarbeit mit Industriepartnern zur Validierung realer Systeme.
- Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften (z. B. Energy and Buildings) und Präsentationen auf internationalen Konferenzen.
Nayyar R.
Letzte Position:
Projektleiter bei Borsi GmbH & Co. KG
- Technisches Projektmanagement von der Anfrage bis zur Serienfreigabe
- Verfolgung des Projektfortschritts in Bezug auf Kosten, Termin und Qualität
- Auslegung von Tiefziehwerkzeugen sowie Konzeption von Kunststoffteilen und Betriebsmitteln
- Erarbeitung von Fertigungskonzepten und Abstimmung mit Fachabteilungen
- Durchführung von Machbarkeitsanalysen und Kostenkalkulationen, technische Unterstützung bei Angeboten
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Computational Fluid Dynamics einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
6,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Fertigung, Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
74%
Doktortitel
30%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 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 Computational Fluid Dynamics 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 Computational Fluid Dynamics Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Fertigung (67%)
- Automotive (50%)
- Bildung (46%)
- Informationstechnologie (IT) (38%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (29%)
- Energie (25%)
- Bauwesen (17%)
- Gesundheitswesen (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Computational Fluid Dynamics, allgemein CFD genannt, nutzt numerische Methoden, um zu analysieren, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen. Damit können Teams Druck, Geschwindigkeit, Temperatur, Turbulenzen und Kräfte vorhersagen, bevor physische Teile gebaut oder getestet werden. Unternehmen nutzen es, um Designs zu verbessern, Testzyklen zu verkürzen und das Strömungsverhalten unter anspruchsvollen Betriebsbedingungen zu verstehen.
Wo es eingesetzt wird
CFD unterstützt die Produktentwicklung in den Bereichen Mobilität, Luft- und Raumfahrt, Energie, Verfahrenstechnik, Elektronikkühlung und Gebäudetechnik. Typische Projekte umfassen Fahrzeugaerodynamik, die Analyse von Turbinen und Pumpen, Verbrennungsstudien, Lüftungsdesign und Thermomanagement. In Deutschland arbeiten Spezialisten häufig an industriellen Simulationsprojekten zusammen mit Teams für physische Tests und Produktentwicklung.
- Externe und interne Aerodynamik
- Wärmeübertragung und Kühlsysteme
- Mehrphasenströmungen und reaktive Strömungen
- HVAC- und Lüftungsstudien
Tools und Methoden
Das Ökosystem umfasst kommerzielle Suiten wie ANSYS Fluent, CFX und STAR-CCM+ sowie Open-Source-Tools wie OpenFOAM. Gute Spezialisten verstehen Vernetzung, Randbedingungen, Solver-Auswahl, Turbulenzmodelle und Konvergenzverhalten. Sie arbeiten außerdem mit CAD-Aufbereitung, Skripting, Hochleistungsrechnen und Nachbearbeitungstools wie ParaView.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen greifen auf freiberufliches CFD-Fachwissen zurück, wenn ein neues Design schnell validiert werden muss, interne Kapazitäten begrenzt sind oder ein Projekt ein spezialisiertes physikalisches Modell erfordert. Spezialisten können Simulationen aufsetzen, wiederkehrende Studien automatisieren, Designvarianten vergleichen, unerwartete Ergebnisse untersuchen oder technische Berichte erstellen. Sie können auch einen bestehenden Workflow prüfen und Ursachen für numerische oder modellbedingte Fehler identifizieren.
- Simulationsziel und Betriebsfälle definieren
- Geometrie vorbereiten und geeignete Netze erstellen
- Solver-Ansatz auswählen und konfigurieren
- Ergebnisse mit Messungen oder Referenzdaten abgleichen
Was gute Spezialisten liefern
Gute CFD-Arbeit beginnt mit einer klaren Verbindung zwischen der physikalischen Fragestellung und dem gewählten Modell. Erfahrene Fachleute dokumentieren Annahmen, Netzqualität, Randbedingungen und Konvergenzkriterien, anstatt ohne Kontext farbenfrohe Diagramme zu präsentieren. Sie erklären Unsicherheiten, trennen numerische Effekte vom tatsächlichen Designverhalten und übersetzen Ergebnisse in Entscheidungen, die Produktteams nutzen können.
Zusammenarbeit und Ergebnisse
CFD-Projekte verbinden Strömungsmechanik mit CAD, Werkstoffen, thermischer Analyse, experimentellen Tests und Softwareautomatisierung. Remote-Arbeit ist für Modellaufbau, Berechnung und Berichterstellung oft praktikabel, während Workshops oder Vor-Ort-Termine bei der Testplanung, Geometrieprüfungen und standortspezifischen Fragen helfen können. Freiberufliche Spezialisten sollten klar mit Teams aus Design, Fertigung und Validierung kommunizieren und reproduzierbare Modelle, nachvollziehbare Ergebnisse sowie präzise Empfehlungen liefern.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Computational Fluid Dynamics? Hier findest du die passenden Antworten.
Computational Fluid Dynamics wird verwendet, um die Bewegung von Flüssigkeiten und Gasen einschließlich Druck, Wärmeübertragung, Turbulenzen und Kräften zu simulieren. Unternehmen setzen es für Aerodynamik, Kühlung, Lüftung, Pumpen, Turbinen, Verbrennung und Prozessanlagen ein, bevor sie physische Prototypen erstellen.
CFD kann früh viele Auslegungsbedingungen untersuchen und Strömungsdetails sichtbar machen, die nur schwer direkt messbar sind. Physische Tests bleiben für die Validierung wichtig, aber Simulationen können unnötige Testiterationen reduzieren, wenn ihre Annahmen, ihr Netz und ihre Ergebnisse sorgfältig geprüft werden.
Ein guter Computational Fluid Dynamics Spezialist kann je nach Projekt mit ANSYS Fluent, CFX, STAR-CCM+ oder OpenFOAM arbeiten. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen CAD-Bereinigung, Vernetzung, ParaView, Python oder anderes Skripting, Hochleistungsrechnen und den Abgleich mit Experimenten.
Die passende CFD-Erfahrung hängt von der Physik, Geometrie, dem Solver und den Anforderungen an die Validierung ab. Für eine einfache stationäre Studie kann ein anderes Profil erforderlich sein als für ein instationäres Mehrphasenprojekt, eine reaktive Strömung oder ein Fluid-Struktur-Interaktionsprojekt. Unternehmen sollten daher vergleichbare Ergebnisse bewerten und sich nicht nur auf allgemeine Tool-Erfahrung verlassen.
Computational Fluid Dynamics eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Modelle, Berechnungen und Berichte digital geteilt werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten Zugang zu Prüfständen, Anlagen, geschützten Geometrien oder Workshops mit lokalen Engineering-Teams benötigen.
Ein verlässliches CFD-Ergebnis umfasst ein klares Ziel, dokumentierte Annahmen, geeignete Netzprüfungen, sinnvolle Randbedingungen und Nachweise für die Konvergenz. Fragen Sie, wie der Spezialist das Modell validiert, Unsicherheiten quantifiziert und physikalische Schlussfolgerungen von numerischen Artefakten unterscheidet.
Ein hilfreicher Computational Fluid Dynamics-Projektbrief beschreibt die Geometrie, Betriebsbedingungen, erwarteten Ergebnisse, verfügbaren Messungen, bevorzugte Software und Anforderungen an die Berichterstellung. Er sollte außerdem festhalten, ob der Spezialist das Modell erstellen, bestehende Arbeiten prüfen, Studien automatisieren oder physische Tests unterstützen soll.
Computational Fluid Dynamics wird häufig in der Automobil- und Luftfahrtindustrie, bei Energiesystemen, Industrieanlagen, der Elektronikkühlung, chemischen Prozessen und in der Gebäudetechnik eingesetzt. Deutsche Unternehmen benötigen möglicherweise auch Spezialisten, die Simulation mit Fertigungsanforderungen, Testdaten und der Zusammenarbeit in verteilten Teams verbinden können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 79 €, was einem Tagessatz von etwa 630 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 74% mindestens einen Master-Abschluss und 30% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 6,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Fertigung (67%), Automotive (50%) und Bildung (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (92%), Produktentwicklung (88%) und Projektmanagement (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Computational Fluid Dynamics eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
