Computational Fluid Dynamics Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KI.Beauftragen Sie Experten, die CFD-Studien durchführen, komplexe Geometrien vernetzen und Strömung, Druck, Wärmeübertragung und Turbulenzmodelle validieren. Sie unterstützen Produktdesign, Simulations-Workflows und das Solver-Setup mit schneller, präziser Vermittlung an geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Computational Fluid Dynamics eingesetzt haben
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
André Ullmann
Letzte Position:
RTE / Agile Coach / Full SAFe Berater bei Siemens Energy
- RTE/Agile Coach für die SAFe 6 (Scaled Agile Framework) Einführung
- Aufbau und Etablierung eines LACE (Lean-Agile Center of Excellence) für mehrere ARTs
- Verwendung der Tools: Azure DevOps mit SCALE, Loop, MS Whiteboard
- Aufbau der ARTs mit 7 Teams
- Training der Product Owner, z. B. durch SAFe POPM Training und LearnSnacks
- Durchführung des initialen PI Plannings in Form eines Kickoff-Planning-Events
- Einführung eines Demand-Prozesses
Muhammad Moiz
Letzte Position:
Masterarbeit
David Thompson-Ajayi
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.
Deniz Hakyemez Cetiner
Letzte Position:
Werkstudent / Thermische Systemauslegung bei GE Aerospace Advanced Technology
- Durchführung von 1D-Thermoanalysen am RISE-Wärmetauscher zur Bewertung der Wärmeübertragungsleistung und Effizienz.
- Zusammenarbeit mit dem Experimentalteam, um Simulationsergebnisse mit den experimentellen Daten abzugleichen und zu validieren.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Reduktion und Vorverarbeitung roher experimenteller Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
- Implementierung von Post-Processing-Techniken mit Python zur Analyse der verarbeiteten Daten, einschließlich Diagrammerstellung, statistischer Auswertungen und Identifikation von Trends.
- Automatisierung von Datenverarbeitungsabläufen zur Steigerung der Effizienz und Genauigkeit bei experimentellen Auswertungen.
Thomas Eric Kapita
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Vdynamics GmbH
- Betreuung und Arbeiten an Hardware-In-The-Loop (HiL) System
- Erstellung und Durchführung von Integrationstests für HiL-System
- Entwicklung und Inbetriebnahme von Motormodellen in Simulink
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
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Automotive, Fertigung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
83%
Zertifizierungen pro Freelancer
9
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was CFD abdeckt
Computational Fluid Dynamics, oder CFD, ist die numerische Untersuchung von Strömung, Wärmeübertragung und verwandter Physik. Unternehmen nutzen es, um zu testen, wie sich Luft, Flüssigkeiten und Gase verhalten, bevor ein Bauteil gebaut oder verändert wird. Starke Spezialisten machen aus technischen Fragen Simulationsfälle, die geprüft und umgesetzt werden können.
Typische Anwendungsfälle
- Aerodynamik und äußere Strömung um Fahrzeuge, Drohnen und Industrieteile
- Innere Strömung in Rohrleitungen, Pumpen, Ventilen und HVAC-Systemen
- Thermische Analyse für Elektronik, Batteriesysteme und Leistungseinheiten
- Untersuchungen zu Mischung, Verbrennung und Mehrphasenströmung
Tools und Ablauf
CFD-Arbeit kombiniert oft CAD-Bereinigung, Vernetzung, Solver-Setup und die Auswertung der Ergebnisse. Zu den gängigen Umgebungen gehören ANSYS Fluent, STAR-CCM+, OpenFOAM, COMSOL Multiphysics und manchmal SimScale für cloudbasierte Arbeit. Experten nutzen außerdem Skripting, Versionskontrolle und Post-Processing, um Studien reproduzierbar zu halten.
Wann Unternehmen Spezialisten hinzuziehen
Teams brauchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein Design schneller iteriert werden muss, ein Solver-Setup instabil ist oder die interne Kapazität ausgelastet ist. Sie holen Spezialisten auch für Verifikation, Netzstudien, die Prüfung von Randbedingungen und Hilfe bei komplexen Turbulenz- oder Mehrphasenfällen hinzu. In München ist das oft relevant für Mobilität, Industrieanlagen, Energie und Elektronik.
Was starke Experten liefern
Ein starker CFD-Spezialist führt nicht nur ein Modell aus. Er erklärt Annahmen, wählt den passenden Turbulenzansatz, prüft die Netzqualität und vergleicht Ergebnisse mit Messungen oder technischen Erwartungen. Gute Arbeit ist so klar, dass Design-, Test- und Management-Teams ihr vertrauen können.
Zusammenarbeit in München
Projekte in München verbinden oft Remote-Analyse mit Vor-Ort-Reviews für Hardware, Prüfstände oder Design-Workshops. Die besten Setups sind klar beim Datenzugriff, den bevorzugten Tools und der Übergabe der Ergebnisse. So bleibt die Zusammenarbeit für deutschsprachige Teams und internationale Projektgruppen reibungslos.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Computational Fluid Dynamics am häufigsten gestellt werden.
Computational Fluid Dynamics wird verwendet, um Strömung, Druck, Wärmeübertragung und verwandte Effekte zu untersuchen, bevor ein Produkt gebaut oder verändert wird. Es hilft Teams, Designoptionen für Rohre, Kanäle, Lüfter, Pumpen, Fahrzeugkarosserien und thermische Systeme zu vergleichen. Der Hauptnutzen sind bessere Entscheidungen früher im Engineering-Prozess.
CFD und physische Tests lösen ähnliche Probleme, aber auf unterschiedliche Weise. Simulationen sind schneller, wenn viele Designoptionen untersucht werden sollen, während Laborversuche für die Validierung und den finalen Nachweis unverzichtbar sind. Die meisten starken Projekte nutzen beides und nicht nur eines davon.
Ein Computational Fluid Dynamics-Spezialist arbeitet möglicherweise mit ANSYS Fluent, STAR-CCM+, OpenFOAM, COMSOL Multiphysics oder SimScale. Das richtige Tool hängt von der Physik, der Geometrie und dem bestehenden Workflow des Teams ab. Gute Spezialisten können bei Bedarf auch zwischen Tools wechseln.
Ein starker CFD-Freelancer kennt meist CAD-Bereinigung, Vernetzung, Numerik und Post-Processing. Je nach Projekt bringt er auch Wärmeübertragung, Turbulenzmodellierung, Mehrphasenströmung oder Skriptkenntnisse mit. Wenn es um Messdaten geht, sind auch Validierungsfähigkeiten wichtig.
Computational Fluid Dynamics-Projekte brauchen mehr als nur Softwarekenntnisse, wenn die Geometrie komplex ist oder die Physik empfindlich reagiert. Für frühe Konzeptchecks kann ein fokussierter Spezialist ausreichen. Für Designentscheidungen, die Sicherheit, Effizienz oder Zertifizierung betreffen, braucht man jemanden, der Annahmen und Ergebnisse verteidigen kann.
Die meiste CFD-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Geometrie, Anforderungen und Datenaustausch klar sind. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn ein Spezialist Hardware prüfen, an Design-Workshops teilnehmen oder sich mit Testteams in München abstimmen muss. Viele Projekte nutzen eine Mischung aus beidem.
Achten Sie auf klare Annahmen, sinnvolle Randbedingungen, Netzprüfungen und eine Validierungsmentalität. Ein guter CFD-Experte erklärt, wo das Modell stark ist und wo Unsicherheiten bestehen. Wenn er einen sauberen Ablauf von der Geometrie bis zu den Ergebnissen zeigen kann, ist das ein starkes Zeichen.
Computational Fluid Dynamics wird oft CFD oder Strömungssimulation genannt, und diese Begriffe werden häufig in der Suche und in Projektbeschreibungen verwendet. Manche Teams sprechen auch von numerischer Strömungssimulation, wenn sie die Methode allgemeiner beschreiben möchten. Der Name variiert, aber die Arbeit ist dieselbe.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 67 €, was einem Tagessatz von etwa 534 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 83% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (67%), Fertigung (67%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (83%), Forschung und Entwicklung (F&E) (83%) und Business Intelligence (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Computational Fluid Dynamics eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
