
Computer Vision Experten in München
, die visuelle Daten mit geprüften, verfügbaren Spezialisten in wenigen Minuten in Produkte verwandelnBeauftragen Sie Experten, die Bilderkennungssysteme, Inspektionspipelines und Videoanalysen mit Python, OpenCV, PyTorch und Cloud-Vision-Diensten entwickeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Computer Vision eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Felix S.
Letzte Position:
App-Entwickler bei XIXUM-Modeler
- Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
- Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
- Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
- Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
- Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.
Giuseppe A.
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 K.
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
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Narges D.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Hochschule München
Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.
Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.
Raghu Ram V.
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.
Michael B.
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
Kaan K.
Letzte Position:
Ingenieur für Computer Vision bei Axulus Reply GmbH
- Verantwortlich für die Entwicklung industrieller Bildverarbeitungslösungen, zunächst als Werkstudent und ab Mai 2025 in einer Vollzeitstelle.
- Entwicklung und Implementierung von Modellen zur Fahrzeugerkennung und -zählung; Integration der Pipeline in ein cloudbasiertes System (Azure), das Live-Analyse-Dashboards bereitstellt.
- Entwicklung eines Offline-Systems zur Qualitätssicherung im Druck, das Drucke auf Wellpappe in Produktionslinien scannt, um Fehler wie Spritzer, Verunreinigungen und Farbabweichungen zu erkennen und zu klassifizieren; Bereitstellung der Lösung auf Jetson-Edge-Geräten.
- Zusammenarbeit mit bereichsübergreifenden Teams mit Fokus auf Computer-Vision-Komponenten, Containerisierung und Bereitstellung.
Tobias B.
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 Y.
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 S.
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)
Kerstin B.
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 T.
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 B.
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Computer Vision einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)

Positionsdauer
1,9 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, Automotive

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
96% (Deutschland: 84%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 14%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Computer Vision Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (85%)
- Fertigung (54%)
- Automotive (50%)
- Bildung (50%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Bank- und Finanzwesen (35%)
- Telekommunikation (31%)
- Versicherung (23%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Computer Vision leistet
Computer Vision ermöglicht es Software, Bilder, Videos und andere visuelle Daten zu interpretieren. Die Technologie unterstützt Klassifikation, Objekterkennung, Bildsegmentierung, optische Zeichenerkennung und Posenschätzung. Unternehmen nutzen sie, um visuelle Entscheidungen zu automatisieren und Menschen dort einzubeziehen, wo Kontext oder Sicherheit wichtig sind.
Produkte und Anwendungsfälle
Computer Vision Spezialisten verwandeln Modelle in vielen Umgebungen in funktionierende Produkte:
- Qualitätsprüfung in Fertigung und Logistik
- Medizinische Bildanalyse und klinische Unterstützungstools
- Kamerabasierte Sicherheits-, Zähl- und Überwachungssysteme
- Dokumentenverarbeitung, OCR und Identitätsprüfung
- Suche, Empfehlungen und visuelle Kategorisierung im Einzelhandel
Der richtige Ansatz hängt von Bildqualität, Latenz, Datenschutzanforderungen und den Kosten falscher Vorhersagen ab.
Modelle und Tools
Ein leistungsfähiger Computer Vision Stack kann Python, OpenCV, NumPy und Bildverarbeitungsbibliotheken sowie PyTorch oder TensorFlow für das Training von Modellen umfassen. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit Convolutional Networks, Vision Transformers, multimodalen Modellen, OCR-Engines und Workflows für die Annotation. Außerdem verbinden sie Modelle mit APIs, Edge-Geräten, GPUs, Containern und Cloud-Diensten.
Vom Prototyp bis zur Produktion
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team vielversprechende visuelle Daten hat, aber einen zuverlässigen Weg in die Bereitstellung braucht. Fachleute können Regeln für die Beschriftung definieren, Datensätze vorbereiten, eine Architektur auswählen, Modelle trainieren und validieren und Vorhersagen anschließend über eine Anwendung oder einen Dienst bereitstellen. Nach dem Start planen sie außerdem Monitoring, erneutes Training und den Umgang mit Fehlern.
Münchner Projektkontext
Münchner Unternehmen setzen visuelle Systeme häufig in industrieller Produktion, Mobilität, Robotik, Gesundheitswesen und Forschung ein. Die Zusammenarbeit vor Ort kann hilfreich sein, wenn Spezialisten Zugang zu Geräten, Kameras oder Produktionsstätten benötigen. Für Datenaufbereitung, Modellentwicklung und Softwareintegration eignet sich dagegen Remote-Arbeit. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch sollte zu Beginn vereinbart werden.
Was starke Spezialisten liefern
Achten Sie auf Fachleute, die Modellqualität mit geschäftlichen und betrieblichen Rahmenbedingungen verbinden. Sie erklären falsch positive und falsch negative Ergebnisse verständlich, testen mit repräsentativen Daten und dokumentieren Annahmen. Starke Spezialisten berücksichtigen außerdem Verzerrungen, Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Inferenzgeschwindigkeit und Wartbarkeit, statt eine Modellkennzahl ohne Kontext zu präsentieren.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Computer Vision? Hier findest du die passenden Antworten.
Computer Vision wird eingesetzt, um aus Bildern und Videos Informationen zu gewinnen. Typische Projekte umfassen Fehlererkennung, OCR, medizinische Bildunterstützung, autonome Navigation, Suche im Einzelhandel, Sicherheitsanalysen und automatisierte Dokumentenverarbeitung.
Computer Vision kombiniert häufig gelernte Modelle mit herkömmlicher Bildverarbeitung. Regelbasierte Methoden funktionieren in kontrollierten Szenen gut, während maschinelles Lernen anpassungsfähiger an Variationen ist, aber repräsentative Daten, sorgfältige Validierung und laufendes Monitoring benötigt.
Ein starker Computer Vision Spezialist kennt sich möglicherweise auch mit Python, OpenCV, PyTorch oder TensorFlow, Datenannotation, Cloud-Infrastruktur und API-Design aus. Erfahrung mit Edge-Bereitstellung, GPUs, MLOps und branchenspezifischen Compliance-Anforderungen kann für Produktionssysteme wichtig sein.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Problem, der Datenqualität und den Folgen eines falschen Ergebnisses ab. Ein Proof of Concept benötigt möglicherweise gezielte Modellierungsexpertise, während ein Produktionssystem Erfahrung mit Datensatzdesign, Tests, Bereitstellung, Monitoring und der Integration in bestehende Workflows erfordert.
Ein großer Teil der Computer Vision Arbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Datenaufbereitung, Modelltraining und Softwareintegration. Vor-Ort-Termine können für die Kamerakalibrierung, Fabrikanlagen, Robotik oder andere Umgebungen wertvoll sein, in denen reale Bedingungen die Leistung beeinflussen.
Fragen Sie, wie der Computer Vision Fachmann mit Datenlecks, Randfällen, Beschriftungsqualität und Veränderungen der Betriebsumgebung umgegangen ist. Sehen Sie sich eine passende Fallstudie an, bitten Sie um einen klaren Validierungsplan und prüfen Sie, ob die vorgeschlagenen Ergebnisse Dokumentation und Unterstützung bei der Bereitstellung umfassen.
Computer Vision kann die Videoanalyse in Echtzeit unterstützen, wenn Modell, Hardware und Pipeline die erforderliche Latenz erreichen. Der Spezialist sollte Auflösung, Bildrate, Inferenzgeschwindigkeit, Netzwerkbedingungen und die Frage bewerten, ob die Verarbeitung auf einem Edge-Gerät oder in der Cloud erfolgen sollte.
Bevor Sie einen Computer Vision Spezialisten beauftragen, definieren Sie die zu automatisierende visuelle Entscheidung, akzeptable Fehler, verfügbare Daten und den Ort der Verarbeitung. Münchner Teams sollten außerdem den Zugang zu Standorten oder Geräten, Spracherwartungen, Verantwortlichkeiten beim Datenschutz und die Anbindung der Ergebnisse an bestehende Systeme klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 738 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% 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 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Computer Vision in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Fertigung (54%) und Automotive (50%).
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) (88%).
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.
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