Computational Fluid Dynamics Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Strömung, Wärmeübertragung, Turbulenz und Druckverlust für Produktdesign, Prozessarbeit und Validierungsstudien modellieren. Erhalten Sie geprüfte, verfügbare Spezialisten schnell und präzise passend zu Ihrem Briefing.
Lerne FRATCH Experten in München 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
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
Deniz H.
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 K.
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
12 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
5
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Automotive, Fertigung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Personalwesen, Informationstechnologie (IT), Logistik
Bachelor-Abschluss oder höher
80%
Master-Abschluss oder höher
80%
Zertifizierungen pro Freelancer
7
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 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 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.
- Automotive (60%)
- Fertigung (60%)
- Informationstechnologie (IT) (40%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (20%)
- Landwirtschaft (20%)
- Biotechnologie (20%)
- Chemie (20%)
- Bildung (20%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was CFD abdeckt
Computational Fluid Dynamics, kurz CFD, wird verwendet, um vorherzusagen, wie sich Flüssigkeiten und Gase durch ein Design oder System bewegen. Es hilft Teams, Strömung, Wärmeübertragung, Durchmischung, Druckverlust und Kräfte vor dem Bau von Hardware zu testen. Gute Arbeit macht aus physikalischen Fragen klare Simulationsergebnisse.
Typische Arbeiten
- Untersuchungen zu inneren und äußeren Strömungen
- Thermomanagement und Kühlanalysen
- Unterstützung bei Druckverlust sowie Dimensionierung von Lüftern oder Pumpen
- Durchmischung, Dispersion und Mehrphasenverhalten
- Validierung anhand von Testdaten und Designänderungen
Werkzeuge und Methoden
CFD-Arbeit nutzt oft ANSYS Fluent, STAR-CCM+, OpenFOAM und ähnliche Solver. Erfahrene Fachleute kennen Meshing, Randbedingungen, Turbulenzmodelle, Solver-Einstellungen und Post-Processing. Sie wissen auch, wann eine einfachere ingenieurtechnische Rechnung besser ist als eine vollständige Simulation.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams beauftragen meist freiberufliche Experten, wenn ein Produkt kurz vor dem Test steht, ein Design geprüft werden muss oder einem internen Team die Zeit für eine komplexe Studie fehlt. In München betrifft das oft Projekte in Mobilität, Luft- und Raumfahrt, Energie, Gebäudetechnik und Industrieanlagen. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Besprechungen können bei Geometrie, Testdaten und technischen Entscheidungen helfen.
Was starke Experten liefern
Gute CFD-Profis starten nicht einfach nur Software. Sie definieren ein sauberes Modell, erklären Annahmen, prüfen die Netzqualität, vergleichen Fälle und schreiben Ergebnisse so auf, dass Ingenieure damit arbeiten können. Sie sollten das Setup verteidigen können und zeigen, wo das Ergebnis belastbar ist und wo es nur einen Trend abbildet.
Wie man den Auftrag eingrenzt
Ein klares Briefing sollte die Geometrie, die Fluide, die Betriebsbedingungen, das Ziel der Studie und die Entscheidung beschreiben, die sie unterstützen muss. Teilen Sie CAD-Dateien, Testdaten und eventuelle Grenzen bei Rechenzeit oder Solver-Auswahl. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn der Experte die Simulation mit der realen Designfrage verbinden kann.
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 zu untersuchen, wie sich Fluide bewegen, wo Druckverluste entstehen, wie sich Wärme verteilt und welche Kräfte auf ein Design wirken. Unternehmen nutzen es für Luftströmung, Kühlung, Durchmischung, Verbrennung, Prüfungen von Pumpen und Lüftern und viele andere technische Fragen. Es ist besonders nützlich, wenn physische Tests teuer oder schwer zu wiederholen sind.
CFD funktioniert am besten als Teil eines breiteren technischen Prozesses und nicht als alleinige Antwort. Gute Fachleute nutzen es, um Designoptionen früh zu untersuchen, und vergleichen die Ergebnisse dann mit Messungen oder Prototypentests. Diese Kombination hilft, falsche Annahmen zu erkennen und Vertrauen in das Endergebnis aufzubauen.
Ein starker Computational Fluid Dynamics Spezialist kennt meist einen Solver wie ANSYS Fluent, STAR-CCM+ oder OpenFOAM sowie Meshing- und Post-Processing-Werkzeuge. Der genaue Stack hängt vom Projekt ab, aber die Kernfähigkeiten sind immer gleich: Setup, Numerik und Interpretation. Das Werkzeug ist weniger wichtig als die Fähigkeit, ein belastbares Modell aufzubauen.
Eine einfache Strömungsprüfung braucht vielleicht einen fokussierten Spezialisten, der ein sauberes Modell aufsetzt und die Grenzen erklärt. Ein schwierigeres Projekt, etwa Mehrphasenströmung, Verbrennung oder gekoppelte thermische Analysen, braucht tiefere Erfahrung mit Modellierungsentscheidungen und Validierung. Entscheidend ist, die Komplexität der Studie an die Person anzupassen, die Sie beauftragen.
Achten Sie auf klare Annahmen, sinnvolle Randbedingungen, Netzprüfungen und ein Ergebnis, das mit der Physik verglichen wird und nicht nur mit der Softwareausgabe. In CFD erklärt eine gute Antwort, was das Modell beweisen kann und was nicht. Klare Dokumentation und eine sorgfältige Sensitivitätsprüfung sind starke Qualitätsmerkmale.
CFD kann lokale Effekte zeigen, die vereinfachte Methoden übersehen, etwa Rückströmungszonen, Hotspots oder ungleichmäßige Strömung. Handrechnungen und empirische Korrelationen sind trotzdem nützlich für schnelle Prüfungen, Dimensionierung und Plausibilitätschecks. Die besten Experten wissen, wann welche Methode passt, statt jedes Problem in eine vollständige Simulation zu zwingen.
Viele Computational Fluid Dynamics Projekte können remote bearbeitet werden, wenn Geometrie, Anforderungen und Prüfprozess klar sind. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn Teams schnelle Abstimmung bei CAD-Problemen, Testaufbauten oder Designentscheidungen brauchen. In München ist eine hybride Zusammenarbeit üblich, weil viele Projekte Simulationsarbeit mit lokalen Ingenieurteams verbinden.
Die besten CFD-Profis bringen oft Fähigkeiten im Lesen von CAD, Thermodynamik, Wärmeübertragung, Strömungsmechanik und im Schreiben von Berichten mit. Bei manchen Projekten ist auch Wissen über Fertigungsgrenzen, Regelungstechnik oder Testplanung hilfreich. Diese Mischung hilft dabei, aus einer Simulation eine Entscheidung zu machen, die das Team wirklich nutzen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 62 €, was einem Tagessatz von etwa 496 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 80% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 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 (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (60%), Fertigung (60%) und Informationstechnologie (IT) (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Computational Fluid Dynamics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (80%), Forschung und Entwicklung (F&E) (80%) und Qualitätssicherung (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Computational Fluid Dynamics eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
