Convolutional Neural Network Experten in München
für präzise Computer Vision, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Bildklassifikations-, Objekterkennungs- und Segmentierungssysteme mit CNN-Architekturen, PyTorch oder TensorFlow entwickeln. Erhalten Sie schnell gezielten Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die Ihr Computer-Vision-Projekt unterstützen können.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich 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)
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.
Marwa H.
Letzte Position:
Computer-Vision-Projekt
- Entwickelte ein auf ConvNet basierendes Modell, das 95 % Genauigkeit bei der Erkennung und Klassifizierung von Verkehrsschildern erreichte.
- Programmiersprache: Python 3.7.
- Bibliotheken: Numpy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image.
- Deep-Learning-Framework: Tensorflow.
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 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: 8)
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: 91%)
Doktortitel
30% (Deutschland: 14%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
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 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der 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
Was CNNs leisten
Ein Convolutional Neural Network, allgemein als CNN oder ConvNet bezeichnet, lernt visuelle Muster aus strukturierten Daten wie Bildern, Videoframes und medizinischen Aufnahmen. Convolutional Layers erkennen Merkmale von Kanten und Texturen bis hin zu Formen und Objekten, während spätere Layers sie für eine aufgabenspezifische Vorhersage kombinieren. Dadurch eignen sich CNNs, wenn Software visuelle Informationen in großem Umfang interpretieren muss.
Typische Anwendungen
CNN-Spezialisten entwickeln Systeme, die rohe visuelle Daten in zuverlässige Geschäftsergebnisse umwandeln:
- Bildklassifikation für Produkte, Dokumente und Industrieteile
- Objekterkennung für Personen, Fahrzeuge, Fehler und Anlagen
- Bildsegmentierung für medizinische Aufnahmen, Geodatenbilder und Inspektionen
- Optische Zeichenerkennung und Dokumentenverständnis
- Videoanalyse für Überwachung, Logistik und Qualitätskontrolle
Ökosystem und Tools
Die praktische Arbeit umfasst Datenaufbereitung, Modelldesign, Training und Bereitstellung. Experten verwenden häufig PyTorch oder TensorFlow mit CUDA-fähiger Hardware, Python-Datenbibliotheken sowie Tools für Annotation, Experiment-Tracking und Model Serving. Transfer Learning mit etablierten Vision-Modellen kann den Trainingsaufwand reduzieren, während ONNX und TensorRT eine effiziente Inferenz in der Produktion unterstützen können.
Wann Spezialisten hinzugezogen werden sollten
Freelance-Expertise hilft, wenn ein Team über wertvolle Bild- oder Videodaten verfügt, aber keinen zuverlässigen Weg vom Prototyp zur Produktion hat. Typische Anzeichen sind uneinheitliche Labels, schlechte Leistung bei realen Bildern, langsame Inferenz oder ein Modell, das in Tests funktioniert, aber bei wechselnden Licht- und Kamerabedingungen versagt. Spezialisten können die Machbarkeit bewerten, Bewertungskriterien festlegen und eine wiederholbare Trainingspipeline etablieren.
Gute Vorgehensweisen bei der Umsetzung
Starke Fachleute verbinden die Modellqualität mit den Bedingungen, unter denen das System eingesetzt wird. Vor der Auswahl einer Architektur prüfen sie Klassenverteilung, Annotationsqualität, Datenlecks und Sonderfälle. Außerdem dokumentieren sie die Vorverarbeitung, überwachen Drift, vergleichen Precision und Recall im jeweiligen Kontext und machen Inferenzkosten, Latenz sowie Hardwareanforderungen für Stakeholder transparent.
Über das Modell hinaus
Ein erfolgreiches CNN-Projekt umfasst mehr als ein trainiertes Netzwerk. Es kann die Kameraintegration, Bildspeicherung, Datenversionierung, API-Entwicklung, Cloud- oder Edge-Bereitstellung und Monitoring erfordern. Münchner Teams aus Fertigung, Mobilität, Gesundheitswesen und Forschung benötigen möglicherweise neben der Remote-Umsetzung Workshops vor Ort. Daher sind klare Kommunikation und praktische Kenntnisse der Einsatzumgebung genauso wichtig wie die Modellarchitektur.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Convolutional Neural Network? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Convolutional Neural Network wird eingesetzt, um visuelle Muster in Bildern und Videos zu erkennen und zu interpretieren. Zu den häufigen Anwendungen gehören Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, Fehlerprüfung, medizinische Bildgebung und optische Zeichenerkennung.
Ein CNN erfasst lokale visuelle Muster effizient durch Convolutional Filters und arbeitet oft gut bei begrenzter Latenz oder auf Edge-Hardware. Vision Transformer können umfassendere Beziehungen innerhalb eines Bildes modellieren, benötigen aber möglicherweise andere Daten, Trainingsmethoden und Infrastrukturen. Die richtige Wahl hängt vom Datensatz, der Aufgabe und den Bereitstellungsanforderungen ab.
Ein guter ConvNet-Spezialist sollte Bildannotation, Data Augmentation, Evaluationsdesign und Transfer Learning verstehen. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen PyTorch oder TensorFlow, Python, GPU-Beschleunigung, Model Serving, MLOps sowie die Integration mit Kameras, Datenbanken oder Business-APIs.
Der erforderliche Hintergrund hängt vom Risiko und Umfang des Auftrags ab. Ein Proof of Concept benötigt möglicherweise fokussierte Erfahrung mit einer ähnlichen visuellen Aufgabe, während Produktionsarbeit nachweisliche Erfahrung im Umgang mit Datenqualität, Fehlerfällen, Monitoring, Bereitstellung und Wartung erfordert. Bitten Sie um konkrete Beispiele mit vergleichbaren Eingaben und Einsatzbedingungen.
Ein Convolutional Neural Network-Projekt kann häufig remote umgesetzt werden, wenn Datenzugriff, Annotationsabläufe und Bereitstellungsumgebungen online verfügbar sind. Vor-Ort-Termine in München können dennoch bei Kamerakalibrierung, Fabrikinspektionen, klinischen Abläufen oder Stakeholder-Workshops hilfreich sein. Klären Sie frühzeitig den Umgang mit Daten, Sprachanforderungen und den Zugang zu physischen Geräten.
Ein CNN ist nicht immer die beste Option. Regelbasierte Methoden oder klassische Techniken wie Kantenerkennung und Feature Descriptors können vorzuziehen sein, wenn die Umgebung streng kontrolliert ist, nur wenige gelabelte Daten vorhanden sind oder die Aufgabe einfach und gut erklärbar ist. Ein Spezialist sollte beide Ansätze anhand von Genauigkeit, Wartungsaufwand und Rechenbedarf vergleichen.
Achten Sie auf eine klare Erklärung von Datensplits, Risiken bei der Labelvergabe, Bewertungsmetriken und dem Unterschied zwischen Laborergebnissen und Produktionsverhalten. Fragen Sie, wie der Fachmann mit False Positives, wechselnden Bedingungen, Model Drift und Reproduzierbarkeit umgeht. Ein kompetenter CNN-Spezialist verbindet technische Entscheidungen mit messbaren betrieblichen Ergebnissen.
Ein typisches Convolutional Neural Network-Projekt kann eine Datenbewertung, eine Strategie für den gelabelten Datensatz, ein Basismodell, eine Trainingspipeline, einen Evaluationsbericht und ein Bereitstellungspaket umfassen. Produktionsaufträge können außerdem API-Integration, Inferenzoptimierung, Monitoring, Dokumentation und Übergabematerialien erfordern.
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 Convolutional Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
