Experten für Convolutional Neural Network in München
für produktionsreife Computer Vision, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Systeme für Bildklassifizierung, Objekterkennung und visuelle Inspektion mit PyTorch, TensorFlow und modernen Tools für die Modellbereitstellung entwickeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit genau passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Experten für Convolutional Neural Network eingesetzt haben
Robert D.
Letzte Position:
Mitgründer und Geschäftsführer bei Infinite Mind GmbH
Ich helfe Führungsteams dabei, das Potenzial von KI schnell und pragmatisch in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln – mit dem Menschen im Mittelpunkt.
Als Mitgründer von Infinite Mind arbeite ich mit CEOs und Innovationsverantwortlichen daran, wirkungsvolle KI-Möglichkeiten zu identifizieren, umsetzbare Lösungen zu entwickeln und ihre Einführung im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Unser Fokus: Produktivitätssteigerungen, intelligentere Arbeitsabläufe und skalierbarer Mehrwert.
In den vergangenen zehn Jahren habe ich an der Schnittstelle von digitaler Transformation, Daten und maschinellem Lernen gearbeitet und Unternehmen aus den Bereichen Software, Hightech, Medien und Versicherungen beraten. Ich habe groß angelegte Initiativen geleitet, darunter die unternehmensweite Einführung generativer KI, und kenne die strategischen und menschlichen Herausforderungen, die mit Veränderungen in großem Maßstab verbunden sind.
Ich verbinde einen technischen Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen (M.Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik, TUM) mit einer breiteren Perspektive, die durch Abschlüsse in Physik und Philosophie (LMU München) geprägt ist. Neben meiner Beratungstätigkeit habe ich eine technologiegestützte gemeinnützige Organisation mitgegründet und Gründer in der Frühphase als Business Coach unterstützt.
Wenn Sie über den KI-Hype hinausgehen und KI in Ihrem Unternehmen wirklich nutzbar machen möchten – lassen Sie uns sprechen.
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Martin R.
Letzte Position:
Senior LLM Research Scientist bei BYO Inc.
- Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
- Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
- Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
- Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
- Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
- Halluzinationen erkennen
- Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
René W.
Letzte Position:
Konferenzoperator bei Brähler Systems GmbH
- Die iOS/Android Delegate App und den Conference Operator entwickelt
- Eine benutzerfreundliche Konferenzumgebung und das Echtzeit-Video-Streaming aktualisiert und weiterentwickelt
- Das gesamte Konferenzerlebnis durch die Implementierung anpassbarer Funktionen für ein flexibles Setup optimiert
- Die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Konferenztechnik verbessert und so einen reibungslosen Ablauf sowie eine bessere Interaktion der Teilnehmenden ermöglicht
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.
Anton K.
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
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.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Marwa H.
Letzte Position:
Computer-Vision-Projekt
- Entwicklung eines auf einem Convolutional Neural Network (ConvNet) basierenden Modells, das eine Genauigkeit von 95% bei der Erkennung und Klassifizierung von Verkehrsschildern erreichte.
- Programmiersprache: Python 3.7.
- Bibliotheken: Numpy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image.
- Deep-Learning-Framework: Tensorflow.
Suzan K.
Letzte Position:
Digitales Marketing & Analytik; Identitäts- und Zugriffsmanagement bei Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG
- Moderation von Webinaren.
- Erstellung quartalsweiser KPI-Berichte mit Adobe Analytics, Sprinklr und M4C.
- Recherche und Vorschlag von KI-Tools zur Optimierung von Marketingprozessen; Pitch-Decks, Integrationsplanung.
- Definition von Kunden-Personas, Analyse der Social-Media-Aktivitäten von Wettbewerbern und Verbesserung der CRM-Datenqualität.
- Durchführung von IDM-Aufgaben im Zusammenhang mit Benutzerbereitstellung, Zugriffsüberprüfungen und Rollenmanagement.
- Durchführung von Integrationstests mit MidPoint, Active Directory (AD) und SAP-Systemen.
- Unterstützung der Verwaltung des Identitätslebenszyklus bei Onboarding, Rollenänderungen und Deprovisionierung.
Adithya B.
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Experten für Convolutional Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 7)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Finanzen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 93%)
Doktortitel
30% (Deutschland: 15%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Experten für Convolutional Neural Network 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Experten für Convolutional Neural Network Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Automotive (64%)
- Bildung (64%)
- Fertigung (55%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Versicherung (27%)
- Werbung (18%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundprinzipien
Ein Convolutional Neural Network, kurz CNN genannt, ist ein Deep-Learning-Modell zur Interpretation strukturierter Rasterdaten wie Bildern und Videobildern. Faltungsschichten erkennen lokale Muster, während Pooling- und nachfolgende Schichten sie zu immer aussagekräftigeren Merkmalen zusammenführen. Das Modell lernt diese Repräsentationen aus gelabelten oder selbstüberwacht erstellten Trainingsdaten.
Was es entwickelt
CNNs unterstützen Computer-Vision-Systeme, die visuelle Inhalte erkennen, lokalisieren oder segmentieren müssen. Typische Ergebnisse sind:
- Bildklassifizierung für Produkte, Dokumente oder medizinische Aufnahmen
- Objekterkennung für Fahrzeuge, Komponenten oder sicherheitsrelevante Ereignisse
- Semantische und Instanzsegmentierung für präzise Bildanalysen
- Visuelle Anomalieerkennung und automatisierte Qualitätsprüfung
- Vorverarbeitungspipelines für Bilder und Videos für nachgelagerte Modelle
Ökosystem und Tools
Erfahrene Spezialisten arbeiten mit Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras. Sie wählen Architekturen wie ResNet, EfficientNet, U-Net oder YOLO passend zu Daten und Latenzanforderungen aus. Zur praktischen Arbeit gehören außerdem OpenCV, CUDA, GPU-Training, Experiment-Tracking, Datenversionierung und das Bereitstellen von Modellen über APIs oder Edge-Runtimes.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Produkt werden muss, nur wenige gelabelte Bilddaten vorhanden sind oder ein bestehendes Modell außerhalb der Laborumgebung schlecht funktioniert. In München können CNN-Projekte die Fertigungsprüfung, Mobilität, Robotik, medizinische Bildgebung und den Einzelhandel unterstützen. Die Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Datensätze, Umgebungen und Abnahmekriterien klar dokumentiert sind; Vor-Ort-Termine können bei Kameras, Sensoren und Fabrikanlagen hilfreich sein.
Aspekte der Umsetzung
Ein überzeugendes Projekt beginnt mit der Prüfung von Bildqualität, Klassenverteilung, Annotationsregeln und den Kosten falscher Vorhersagen. Spezialisten legen geeignete Validierungssplits, Augmentierungsmethoden und Bewertungskennzahlen fest, bevor sie das Netzwerk optimieren. Sie berücksichtigen außerdem Inferenzgeschwindigkeit, Speicherbedarf, Datenschutz, Monitoring und Retraining, statt Modellgenauigkeit als einziges Ergebnis zu betrachten.
Merkmale starker Spezialisten
Achten Sie auf Fachleute, die das Modellverhalten erklären und Experimente mit Geschäftsergebnissen verknüpfen können. Starke Kandidaten zeigen in der Regel:
- Reproduzierbare Workflows für Training und Evaluierung
- Sorgfältige Prüfung des Datensatzes und eine durchdachte Annotationsstrategie
- Transfer Learning und Fine-Tuning über sich verändernde Domänen hinweg
- Bereitstellung auf Cloud-GPUs, Servern oder Edge-Hardware
- Klare Dokumentation für Wartung und Übergabe
Ein guter Spezialist kann außerdem erkennen, wann ein CNN nicht die richtige Wahl ist, es mit transformerbasierten Vision-Modellen vergleichen und die Abwägungen für Produkt- und Betriebsteams verständlich machen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Experten für Convolutional Neural Network? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Convolutional Neural Network wird zur Analyse von Bildern und Videos eingesetzt, indem es visuelle Muster wie Kanten, Texturen, Formen und Objektteile lernt. Unternehmen nutzen CNNs für Klassifizierung, Erkennung, Segmentierung, optische Zeichenerkennung, Gesichtsanalyse und industrielle Inspektion.
Ein CNN konzentriert sich über Faltungsfilter auf lokale räumliche Muster, wodurch es für viele Bildverarbeitungs- und Edge-Processing-Aufgaben effizient sein kann. Vision Transformer modellieren Beziehungen über größere Bildbereiche hinweg und können mit großen Datensätzen sehr leistungsfähig sein. Die bessere Wahl hängt jedoch von Datenmenge, Latenz, Hardware und Bereitstellungsanforderungen ab.
Ein starker Spezialist für Convolutional Neural Network arbeitet häufig auch mit Python, PyTorch oder TensorFlow, Bildlabeling, OpenCV, GPU-Umgebungen und Datenpipelines. Erfahrung mit MLOps, Experiment-Tracking, APIs, Cloud-Infrastruktur und Edge-Bereitstellung ist wertvoll, wenn das Modell produktiv eingesetzt werden muss.
Der erforderliche Hintergrund für ein CNN-Projekt hängt von dessen Risiko und Komplexität ab, nicht nur vom Modelltyp. Ein einfacher Proof of Concept zur Klassifizierung kann gezielte Modellierungserfahrung erfordern, während regulierte Bildgebung, sicherheitskritische Erkennung oder Echtzeitrobotik nachgewiesene Erfahrung mit Validierung, Bereitstellung und Monitoring voraussetzen.
Ja, Convolutional Neural Networks können in der Regel remote entwickelt werden, wenn Datenzugriff, Rechenumgebungen und Bewertungskriterien online verfügbar sind. Die Zusammenarbeit vor Ort in München wird wichtiger, wenn Kameras, Produktionslinien, Robotik oder Sensorkalibrierung beteiligt sind. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch kann entsprechend dem Projektteam vereinbart werden.
Definieren Sie vor der Beauftragung für ein CNN-Projekt die visuelle Aufgabe, die verfügbaren Bilder, den Stand der Annotationen, die Zielumgebung und die geschäftlichen Kosten von Fehlern. Der Zugriff auf repräsentative Daten und ein klarer Abnahmetest helfen einem Spezialisten, die Machbarkeit einzuschätzen und eine Optimierung auf einen unrealistischen Benchmark zu vermeiden.
Eine zuverlässige Convolutional Neural Network-Lösung wird anhand repräsentativer, unbekannter Daten bewertet und nicht allein anhand der Trainingsergebnisse. Prüfen Sie klassenbezogene Fehler, Robustheit gegenüber Änderungen bei Beleuchtung und Kameras, Inferenzlatenz, Ressourcenverbrauch und die Leistung nach der Bereitstellung. Reproduzierbare Experimente und klare Dokumentation sind ebenfalls entscheidend.
Ein CNN, das auf einem breiten Bilddatensatz vortrainiert wurde, ist oft ein praktischer Ausgangspunkt, wenn nur wenige gelabelte Projektdaten vorhanden sind. Fine-Tuning kann die gelernten Merkmale an spezialisierte Bilder anpassen. Der Datensatz muss jedoch weiterhin sorgfältig auf Domänenverschiebung, unausgeglichene Klassen, Datenlecks und Lizenzanforderungen geprüft werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 754 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 30% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Automotive (64%) und Bildung (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (100%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Experten für Convolutional Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
