Computer Vision Experten in München
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die Bilder und Videos in Erkennungs-, Tracking-, Inspektions- und Messsysteme verwandeln. Sie arbeiten mit OpenCV, Modelltraining und Deployment für Edge- oder Cloud-Setups. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Computer Vision 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.
Giuseppe Abrignani
Letzte Position:
Entwicklung Embedded-Software bei Inheco
- KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
- Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
- Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
- Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.
Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Anton Lorani
Letzte Position:
Freiberuflicher Software Entwickler bei Anton Lorani Software&AI Engineering
Michael Boldasov
Letzte Position:
Scrum Master, Projektmanager bei GP Solutions DMCC
- Mitwirkung am Projekt Riyadh Public Transport (KAPT) zur Einführung des öffentlichen Nahverkehrs in Riad, Unterstützung multimodaler Reisen mit Bus, Metro und Car-on-Demand.
- Zusammenarbeit mit Thiqah und Andersen zur Umgestaltung der mobilen MaaS-App DARB in eine Microservices-Architektur im SCRUM-Framework, erfolgreiche Fertigstellung von Phase 1.
- Betreuung eines Teams von 40 Entwicklern in den Bereichen Android, iOS, Web, Java, DevOps, Architektur, Analyse und QA.
- Moderation von Scrum-Events und Kommunikation mit dem Kunden, proaktive Berichterstattung über Projekttermine, Scope und Herausforderungen.
- Koordination bereichsübergreifender Zusammenarbeit zwischen Thiqah-Spezialisten und GPS-Entwicklungsteams, Verwaltung von Jira- und Azure-DevOps-Trackern.
- Unterstützung und Verbesserung der Scrum-Prozesse während des gesamten Projekts.
- Aufgrund der Übernahme von Thiqah durch Elm wurden die folgenden Phasen vollständig in Saudi-Arabien durchgeführt, wobei GPS IT-Beratung lieferte.
- Tools: Azure DevOps, Jira, Confluence, Draw.io, ChatGPT
Raghu Ram Vadali
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Tobias Bauernfeind
Letzte Position:
Leiter XR-Projekt bei BMW Group
- Präsentation der weltweit ersten voll immersiven AR-Brillen-Erfahrung in einem fahrenden Auto auf der CES 2024.
- Vortrag über Augmented Reality auf internationalen Konferenzen (z.B. das AR Ride Concept @ Unite 2024).
- Leitung eines interdisziplinären Softwareteams mit 12 Personen, das Android-Headunit-Integrationen, Navigation- und ADAS-UIs sowie Embedded-Software entwickelt.
- Festlegung der technischen Ausrichtung, Steuerung domänenübergreifender Architektur und Integration sowie Betreuung von Entwicklern in den Bereichen Android, UI/UX und Embedded.
- Überwachung einer kleinen Flotte von Testfahrzeugen für Validierung, Tests und Datenerfassung.
Mevlüt Yıldırım
Letzte Position:
Projekt bei Physische Adversarial-Angriffe mittels holografischer Ventilatorprojektionen
- Planung und Durchführung von Black-Box-Adversarial-Tests an Verkehrszeichenerkennungs-Pipelines; Erstellung eines Bedrohungsmodells und einer Angriffsflächenanalyse für sicherheitskritische Szenarien
- Aufbau eines programmierbaren Hardware-Prototyps mit einem holografischen POV-Lüfter und einem reproduzierbaren Test-Setup, um Echtzeitsversuche durchzuführen und Beweise für die Schwachstellenanalyse zu sammeln
- Quantifizierung von Fehlklassifizierungen in Abhängigkeit von Beleuchtung, Entfernung und Winkel mit bis zu 90% ungezielter Fehlklassifizierung; Bereitstellung von Reproduktionsschritten, Proofs-of-Concept, priorisierten Gegenmaßnahmen sowie Dokumentation von Einschränkungen und Restrisiken
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Kerstin Burgen
Letzte Position:
Reporting und Analysen für HR bei Apobank
- Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
- Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
- Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
- Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
- Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
- Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
- Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
- Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.
Roumaissa Troudi
Letzte Position:
Masterarbeit: KI-basierte Analyse von 2D- und Explosionsansichten bei Technische Universität München
- Entwicklung einer durchgängigen KI-Pipeline zur Analyse von 2D-Explosionszeichnungen mithilfe von Computer Vision und Deep-Learning-Modellen.
- Integration einer YOLO-basierten Objekterkennung (Bounding Boxes, Nachbearbeitung, Überlappungsbehandlung) für präzise Erkennung von Bauteilen und Beschriftungen.
- Anwendung des Segment Anything Model (SAM) für eine feinkörnige Segmentierung und Trennung einzelner Komponenten.
- Implementierung von OCR- und Feature-Extraction-Modulen sowie Vergleich von Vision-Language-Modellen (VLM) und traditionellen Computer-Vision-Ansätzen hinsichtlich Genauigkeit, Laufzeit und Skalierbarkeit.
Gabriel Baude
Letzte Position:
Angewandte Forschung und Design bei Privacy-First Family Tech Sabbatical
- Initiierte ein zielgerichtetes Sabbatical: Entwicklung von Privacy-First-Lösungen für internationale Familienkommunikation, Erforschung fortschrittlicher Verschlüsselungsmethoden, kindersichere Authentifizierungsalternativen und zensurresistente, unveränderliche Systeme, um wirklich persönliche Dienste zu schaffen, die Datenschutz durch Design statt durch Regeln respektieren.
- Überwand Sprachbarrieren: Entwickelte und brachte Tiptap auf den Markt, ein Offline-first-Tool zur Verbesserung der Kommunikation, das nahtlose Interaktionen zwischen Eltern und Kindern über Sprachgrenzen hinweg ermöglicht und dabei auf eine Privacy-by-Design-Architektur setzt.
- Stärkte Präsenzgedächtnis: Entwarf und entwickelte Pebbble, ein Zero-Knowledge-Privatsystem, das NFC-fähige physische Steine als Entschlüsselungsschlüssel nutzt, um zensurresistente Audio-Präsenz über IPFS-verteilte Inhalte zu ermöglichen.
Vasco Almeida
Letzte Position:
KI-Forschungspraktikant – Generative KI bei BMW AG
- Entwarf und implementierte multimodale Unterhaltungstoolchains, die Passagierinput, Fahrzeugkontext, Large-Language-Modelle (Text-zu-Text und Sprache-zu-Sprache) sowie Bildgenerierungsmodelle kombinieren, um interaktivere und immersivere In-Car-Erlebnisse zu bieten.
- Entwickelte und orchestrierte Tools für LLM-basierte Agenten, inklusive Sitzungsverwaltung, Hintergrundaufgaben, dynamischer Nutzerinteraktionen und persistentem Anwendungszustand.
- Untersuchte Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks für In-Car-Umgebungen, bewertete Kommunikationsprotokolle und Architekturstrategien für koordinierte und zuverlässige Agentenverhalten.
Narges Dastanpour Hosseinabadi
Letzte Position:
Forschungsassistent bei Hochschule München
Integrierten Ansatz zur Erkennung von Strukturschäden in Beton, Stahl und Glas eingeführt, basierend auf Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Wechselwirkungen zwischen Materialien hervorgehoben, um Diagnosen zu verbessern und Predictive Maintenance zu ermöglichen.
NLP-basierten Medical Note Simplifier entwickelt, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches, kindgerechtes Englisch umwandelt. Dabei Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen angewendet, um patientenrelevante Maßnahmen zu extrahieren und als klare To-Do-Punkte umzuformulieren. Zwei Backends mit Flask und Tornado aufgebaut und eine druckbare Weboberfläche erstellt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Computer Vision einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 7)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
96% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
96% (Deutschland: 85%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 14%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 Computer Vision 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
Worum es geht
Computer Vision verwandelt Bilder und Videos in strukturierte Ergebnisse. Es wird für Objekterkennung, Bildklassifikation, Pose-Schätzung, OCR, Fehlerprüfung und Szenenverständnis eingesetzt. Unternehmen holen Spezialisten dazu, wenn aus rohen visuellen Daten verlässliche Entscheidungen werden sollen.
Typische Aufgaben
- Pipelines für Bildaufnahme, Labeling, Training und Validierung aufbauen
- Modelle für Erkennung, Segmentierung, Tracking oder Wiedererkennung feinabstimmen
- Vision-Ausgaben mit Produktionssystemen und Alarmen verbinden
- Inferenz für Edge-Geräte, Kameras oder Cloud-Dienste optimieren
Tool-Stack
Starke Fachleute arbeiten meist mit OpenCV, PyTorch, TensorFlow und gängigen Annotationstools. Sie kennen Kamerakalibrierung, Data Augmentation, Modellauswertung und die Grenzen beim Deployment. In München ist das oft wichtig für Fertigung, Mobilität, Robotik und industrielle Qualitätskontrolle.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Freelance-Expertise braucht man meist dann, wenn aus einem Proof of Concept ein stabiles System werden soll, wenn ein Modell bei realen Aufnahmen versagt oder wenn eine bestehende Pipeline Leistungsverbesserungen braucht. Unternehmen holen Spezialisten auch für kurze Projekte, Audits und Teamunterstützung, wenn intern die passenden Fähigkeiten fehlen.
Was gute Spezialisten tun
Gute Computer Vision Spezialisten denken zuerst an die Datenqualität. Sie testen Beleuchtung, Blickwinkel, Bewegungsunschärfe, Klassenungleichgewicht und False Positives, bevor sie die Modellkomplexität erhöhen. Außerdem schreiben sie klare Übergabedokumente, damit das System nach der Übergabe weiter gepflegt werden kann.
Passung für Ihr Projekt
- Sie brauchen Bild- oder Videoanalyse, nicht nur allgemeine KI
- Ihre Daten kommen von Kameras, Sensoren oder Prüflinien
- Sie brauchen Abstimmung vor Ort in München oder sichere Remote-Umsetzung
- Sie wollen einen Spezialisten, der über Daten, Modelle und Integration hinweg arbeiten kann
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Computer Vision? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein starker Computer Vision Spezialist verwandelt visuelle Daten in nutzbare Ergebnisse wie Labels, Erkennungen, Zählungen, Masken oder Alarme. Das kann bedeuten, eine Inspektions-Pipeline aufzubauen, die Erkennung auf Kamera-Streams zu verbessern oder Modelle für den produktiven Einsatz vorzubereiten. Die Arbeit umfasst meist Datenvorbereitung, Modelltraining, Tests und Deployment.
Computer Vision ist die bessere Wahl, wenn Regeln allein mit Schwankungen bei Licht, Winkel, Bewegung oder Objektform nicht mehr zurechtkommen. Klassische Bildverarbeitung kann bei Schwellenwerten, Filtern und Kalibrierung weiterhin helfen, ist aber begrenzt, wenn sich die Szene oft verändert. Viele Projekte nutzen beides, wobei klassische Schritte die Modell-Pipeline unterstützen.
OpenCV ist ein zentrales Tool, aber allein selten genug für ein vollständiges Produktionssystem. Die meisten realen Projekte brauchen zusätzlich Modelltraining, Daten-Labeling, Auswertung und die Integration in nachgelagerte Software oder Hardware. Ein guter Spezialist weiß, wo OpenCV hilft und wo ein lernbasierter Ansatz nötig ist.
Ein nützlicher Computer Vision Experte bringt oft Python, Datenverarbeitung, Modellauswertung und Deployment-Erfahrung mit. Für viele Projekte sind Edge-Inferenz, Kamerasysteme, MLOps und Fachwissen genauso wichtig wie das Modell selbst. In industriellen Umgebungen gehören Signalfluss und Hardware-Grenzen oft mit dazu.
Die besten Computer Vision Projekte starten mit klaren Beispielen, Kameraspezifikationen, Zielausgaben und Fehlerfällen. Ein Spezialist kann auch mit unvollständigem Material arbeiten, braucht aber genug Kontext, um die Datenqualität zu bewerten und einen realistischen Ansatz festzulegen. Ohne das läuft das Team Gefahr, für die Demo statt für die echte Umgebung zu bauen.
Viele CV Aufgaben können remote erledigt werden, wenn Daten, Umgebung und Sicherheitsregeln klar sind. Vor-Ort-Arbeit ist hilfreich, wenn Kameras installiert werden müssen, die Beleuchtung geprüft werden soll oder das System in einer Produktionslinie in München läuft. Hybride Zusammenarbeit ist bei Projekten üblich, die Software und Hardware verbinden.
Achten Sie auf konkrete Projektergebnisse, nicht auf allgemeine Behauptungen. Ein starker Computer Vision Profi kann Datenentscheidungen, Fehlertypen, Bewertungsmetriken und erklären, warum sich ein Modell bei realen Aufnahmen auf eine bestimmte Weise verhalten hat. Er sollte auch Deployment-Grenzen beschreiben können, nicht nur Trainingsergebnisse.
Machine Vision bezieht sich meist auf Bildverarbeitungssysteme in industriellen oder automatisierten Umgebungen, oft mit Kameras, Sensoren und Inspektionszielen. Computer Vision ist breiter und umfasst Verbraucher-Apps, Robotik, medizinische Bildgebung, Retail Analytics und viele andere Anwendungsfälle. Die Fähigkeiten überschneiden sich stark, deshalb arbeiten viele Spezialisten mit beiden Begriffen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 719 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 96% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (93%) und Französisch (26%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Fertigung (52%) und Bildung (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (96%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (89%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Computer Vision eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!

Berlin
Köln
Nürnberg