Convolutional Neural Network Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die CNN-Bildpipelines bauen, Modellarchitekturen abstimmen und Computer-Vision-Systeme für den Produktionseinsatz bereitstellen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Convolutional Neural Network eingesetzt haben
René Welland
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 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.
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc.
- Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
- Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
- Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
- High-Throughput-Serving mit vLLM
- Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
- Erkennen von Halluzinationen
- Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Oussama El Allam
Letzte Position:
Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH
- Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
- Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
- Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
- Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung
Daniel Carton
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)
Anton Klonov
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 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, 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), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Suzan Kanigür
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.
Robert Darius
Letzte Position:
Leiter Geschäftsentwicklung im Datenbereich bei Hubert Burda Media
- Aufbau und Leitung eines Teams mit Budgetverantwortung, Berichtslinie an C-Level
- Entwicklung einer neuen Umsatzquelle im zweistelligen Millionenbereich (Retail Media) für Tochtergesellschaften
- Leitung der konzernweiten Einführung generativer KI
Marwa Hamrouni
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 Balaji
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: 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
90% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 87%)
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 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
CNN-Grundlagen
Ein Convolutional Neural Network, oft CNN oder ConvNet genannt, ist für Daten mit Gitterstruktur gebaut, besonders für Bilder und Videoframes. Es lernt zuerst lokale Muster und setzt sie dann zu höherwertigen Merkmalen zusammen. Unternehmen nutzen es für Inspektion, Klassifikation, Erkennung und Identifikationsaufgaben.
Wofür es geeignet ist
- Bildklassifikation für Produkt-, Medizin- oder Dokumentendaten
- Objekterkennung und Segmentierung in Kamerastreams
- Visuelle Qualitätskontrolle an Fertigungslinien
- OCR-Unterstützung und Dokumentenverständnis
- Videoanalyse für Tracking und Ereigniserkennung
Tools und Stack
Starke Fachleute, die mit CNNs arbeiten, nutzen meist Python, PyTorch, TensorFlow, Keras und OpenCV. Sie wissen auch, wie man Trainingsdaten, Augmentation, GPU-Workloads und Experiment-Tracking handhabt. In München passt das oft zu Teams in Automotive, Robotik, industrieller Bildverarbeitung, Medizintechnik und anderer visionlastiger Arbeit.
Wann freie Hilfe passt
Freie Expertise ist hilfreich, wenn ein Team schnell ein Modell bauen, reparieren oder in die Produktion bringen muss. Sie hilft auch, wenn interne Spezialisten die Domäne kennen, aber Unterstützung bei Architekturentscheidungen, Labelqualität oder Deployment brauchen. Kurze Einsätze eignen sich gut für Audits, Proofs of Concept und hartnäckiges Debugging.
Was gute Experten tun
Ein starker CNN-Spezialist macht mehr als nur Schichten abstimmen. Er definiert das richtige Ziel, prüft die Datenbalance, erkennt Leakage und misst Fehlerfälle klar. Er kann erklären, warum ein Modell funktioniert, wo es scheitert und was zu ändern ist, wenn neue Daten dazukommen.
Ergebnisse der Lieferung
Gute Arbeit mit CNNs sollte nutzbare Artefakte hinterlassen, nicht nur ein Notebook. Das bedeutet meist trainierte Modelle, Preprocessing-Code, Evaluationsberichte und einen klaren Weg für Inference im Batch-, API- oder Edge-Umfeld. Eine saubere Übergabe ist wichtig, damit Teams das System nach Projektende weiter verbessern können.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Convolutional Neural Network? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Convolutional Neural Network wird für visuelle Musteraufgaben verwendet, bei denen Form und Position von Merkmalen wichtig sind. Typische Anwendungen sind Bildklassifikation, Fehlererkennung, Gesichts- oder Objekterkennung und die Analyse von Dokumentenbildern. Es ist auch nützlich für Videoframes, wenn ein System Muster über die Zeit erkennen soll.
Ja, CNN und ConvNet bezeichnen meist dieselbe Modellfamilie. Suchende nutzen oft beide Namen, daher sollte ein Freelancer mit beiden Begriffen vertraut sein. Im Gespräch sagen viele Teams weiterhin CNN, auch wenn ihr Code TensorFlow oder PyTorch verwendet.
Ein Convolutional Neural Network ist bei Bildaufgaben mit klarer lokaler Struktur oft einfacher und leichter zu begründen. Transformer können ebenfalls sehr gut funktionieren, besonders bei größeren oder komplexeren Vision-Problemen, brauchen aber oft mehr Daten und Tuning. Die beste Wahl hängt von den Daten, den Latenzanforderungen und dem Zielsystem ab.
Ein starker Convolutional Neural Network-Spezialist kennt meist Python, Datenvorverarbeitung und ein wichtiges Framework wie PyTorch oder TensorFlow. Auch OpenCV, Bildaugmentation, Labeling-Workflows und Modellauswertung sind wichtig. Für Produktionsarbeit helfen Deployment-Kenntnisse und grundlegende MLOps-Fähigkeiten sehr.
Ein Convolutional Neural Network-Projekt läuft am besten, wenn der Experte eine klare Aufgabenbeschreibung, Beispieldaten und ein Gefühl für die Zielumgebung hat. Er muss nicht am ersten Tag jedes Detail kennen, aber er muss wissen, was als korrektes Ergebnis zählt. Eine gute Vorbereitung spart später Zeit, besonders wenn das Modell in einem echten System laufen soll.
Die meiste Convolutional Neural Network-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Datenzugriff und der Review-Prozess gut eingerichtet sind. Zeit vor Ort in München kann helfen, wenn das Projekt von Laborgeräten, Industriekameras oder enger Arbeit mit Fachexperten abhängt. Viele Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Achten Sie auf klare Beispiele für Problemdefinition, Datenhandling und Fehleranalyse, nicht nur auf Modellnamen. Ein starker Convolutional Neural Network-Experte kann Kompromisse erklären, zeigen, wie er auf Overfitting getestet hat, und beschreiben, was er bei schlechten Ergebnissen geändert hat. Fragen Sie, wie er Labelrauschen, Klassenungleichgewicht und Deployment-Einschränkungen gehandhabt hat.
Vor dem Start sollte ein Convolutional Neural Network-Freelancer nach der Datenquelle, den Klassendefinitionen und der echten Entscheidung fragen, die das Modell unterstützen soll. Er sollte außerdem klären, wie die Ergebnisse gemessen werden und wo das Modell laufen wird. Wenn der Auftrag Münchner Teams betrifft, sollte er fragen, ob Review-Meetings und Übergaben vor Ort oder remote erwartet 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 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% 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 (45%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Convolutional Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Automotive (55%) und Bildung (55%).
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
