CUDA Experten in Deutschland
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Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich CUDA eingesetzt haben
Kyra Cole
Letzte Position:
Gründer bei C/C++ Beratung für Pharma- und klinische Softwareentwicklung sowie Unterstützung bei der Digitalisierung
- Entwickelte ein offenes klinisches Framework für die Digitalisierung in der Pharma- und klinischen Softwareentwicklung.
- Entwickelte ein Minimum Viable Product (MVP) für das Framework und setzte dabei agile Methoden und Best Practices für schnelles Prototyping ein, unter Einhaltung von GxP-Validierung und HIPAA-Compliance.
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.
Kiriakos Krastillis
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
- Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, react, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.
Laurin Hagemann
Letzte Position:
Software Architect (Freelance) bei Care4Sure
- MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
- Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.
Nenad Biresev
Letzte Position:
Projekt zur Sicherheits-Videoanalyse bei Airbus bei Airbus
- Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
- DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
- Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Afaq Afaq Saeed
Letzte Position:
Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung bei Volkswagen AG
- Entwickelte ein Bewertungsframework für KI-generierte Multiview-Fahrvideos, das für Wahrnehmungs- und Embodied-AI/VLA-bezogene Trainingsworkflows gedacht ist.
- Entwarf automatisierte Prüfungen für zeitliche Kohärenz, Kamerakonsistenz, semantische Korrektheit und geometrische Multiview-Qualität und deckte dabei Ausfallmodi auf, die für autonome Systeme relevant sind.
- Kombinierte klassische Computer Vision, gelernte visuelle Repräsentationen und Vision-Language-Modelle, um komplexe Videoartefakte in messbare technische Signale zu überführen.
- Aufbau wiederholbarer Benchmarking- und Fehleranalyse-Workflows zur Unterstützung von Modellvergleichen, Datenqualitätsentscheidungen und Systemverbesserungs-Diskussionen.
Hamza Salaar
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - KI & autonome Systeme bei Hochschule Coburg
- KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
- Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
- Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
- LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
- Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
- End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
- HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
- GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
- Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
- Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt
Omar Tag
Letzte Position:
Founder & Technical Solutions Consultant bei TAG Pro
- Von MILLA Group (Hersteller autonomer Shuttles) beauftragt, einen sicherheitskritischen AD-Stack für die Produktion zu integrieren und abzusichern: Architektur über Perception, HD-Karten und Positionierung geprüft und eine Gap-Analyse mit Maßnahmenplan geliefert.
- Root-Cause-Analyse von Sensorfehlern in einer ausgerollten Shuttle-Flotte geleitet; die Behebung in einem versionierten AD-Release umgesetzt und die Fahrzeugvalidierung vor Ort an mehreren Einsatzstandorten vorangetrieben.
- Schnittstellen zwischen Perception, Lokalisierung und Fahrzeugsystemen in C++ entworfen und implementiert; Integrationsrisiken identifiziert und die Lösung subsystemübergreifender technischer Themen im AD-Stack vorangetrieben.
- Den Software-Entwicklungszyklus des Kunden durch Agile-Workflows und CI/CD-Pipelines standardisiert und so Integrations- und Validierungszyklen verkürzt.
Amr Amer
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)
- Entwicklung von durchgängig reproduzierbaren ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD über alle Trainings-Workflows.
- Skalierung von Vision Transformer- und CNN-Trainings auf NVIDIA A100 GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Durchführung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps) zur Reduzierung des Trainingsaufwands und zur Identifizierung optimaler Konfigurationen.
- Entwicklung eines Echtzeit-3D-Systems zur Generierung menschlicher Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für persönlichkeitsabhängige Avatar-Synthese; Erreichen von Spitzenwerten mit FID = 6,15 und P-FID = 10,31 im UDIVA-Benchmark.
- Validierung der Modell-Ausdruckskraft durch strukturierte Nutzerstudien und Erreichen einer 86%-Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen extrovertierten und introvertierten Avatar-Verhalten.
- Optimierung von Inferenz-Pipelines durch Deployment von PyTorch-Modellen mittels TensorRT und ONNX Runtime in nativen C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.
Dennis Dickmann
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Alexander Döhrmann
Letzte Position:
Systemingenieur bei infoteam AG
- Weiterentwicklung und Wartung von Datenmanagement-Software im Kernenergiesektor
- Bearbeitung und Lösung von Problemmeldungen
- Behebung von Fehlern und Mängeln
- Leistungsoptimierung von Legacy-Code
- Analyse und Behebung von Sicherheitslücken
- Spezifikation und konzeptionelles Design neuer Funktionen
- Modernisierung der Legacy-Codebasis auf C++17
- Technologien & Tools: C++, ClearCase, SQL, HTML, CSS, JavaScript, Git, Linux, Solaris, Shell-Skript, VisualStudio
- Frontend – Smart Sensor Dashboard: Entwicklung eines browserbasierten Dashboards zur Echtzeitvisualisierung von Smart-Sensor-Daten
- Technologien & Tools: TypeScript, Angular, HTML, CSS, JavaScript, MQTT, VisualStudio
- Implementierung von eingebetteter Safety-Software für ein Magnetschwebeaufzugsystem
- Requirements Engineering
- Dokumentation und Implementierung der Safety-Software für das Steuerungssystem des Magnetschwebeaufzugs und das zentrale Managementsystem
- Erstellung und Durchführung von Unit-Tests für alle implementierten Module
- Technologien & Tools: C/C++, Jira, Bitbucket, Confluence, VectorCAST, MISRA-C, Lint, Doxygen, Git
Ghaith Ale
Letzte Position:
Leitender Wahrnehmungsingenieur bei Driving Examiner AI Platform
- Automatisierte Fahreranalyse durch Programmierung zeitlicher Regel-Engines zur Bewertung der Sicherheit beim Spurwechsel, Kopfhaltungskontrollen im Rückspiegel, Blinkerzyklen und Einhaltung von Ampeln und Verkehrszeichen
- Echtzeit-Verkehrszeichenerkennung und mehrstufige Ampelklassifikation synchronisiert mit zeitreihengenauer CAN-Bus-Telemetrie und HD-Karten-Raumprioren zur Bewertung der Verkehrsregelkonformität
- Trainierte und bereitgestellte separate Deep-Learning-Modelle, optimiert für die Innenraumüberwachung und die Außenbereichswahrnehmung
- Verknüpfte Wahrnehmungsausgaben mit kameraintrinsischen Parametern und Horizont-Stabilitätschecks, um unter Annahme einer ebenen Geometrie die 3D-Entfernung von Objekten auf der Bodenebene zu schätzen
- Bereitstellung eines Split-Compute-Edge-Netzwerks über VPN für eine Flotte von 10 Fahrzeugen und Implementierung einer Zero-Allocation-Host-Memory-Pipeline zur Eliminierung der Frame-Akkumulationslatenz (6×21 FPS pro Fahrzeug)
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
Kai Wolf
Letzte Position:
Schwarz IT KG
- Migration des SW-Entwicklungsprozesses einer medizintechnischen Software auf C/C++ Package Manager Conan und Entwicklung macOS-spezifischer Systemkomponenten
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die CUDA einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
94%
Master-Abschluss oder höher
76%
Doktortitel
15%
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 Deutschland 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 Deutschland, die CUDA 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
CUDA-Arbeit
CUDA ist NVIDIAs Modell für paralleles Rechnen, um allgemeine Workloads auf GPUs auszuführen. Unternehmen nutzen es, um Simulation, Rendering, Computer Vision, Signalverarbeitung und wissenschaftliches Rechnen zu beschleunigen. Gute Experten wissen, wann ein Workload auf die GPU verlagert werden sollte und wann die CPU noch besser passt.
Kern-Stack
- CUDA C und CUDA C++ für Kernel-Arbeit und Host-Code
- cuBLAS, cuFFT, cuSPARSE und andere NVIDIA-Bibliotheken
- Nsight-Tools für Profiling und Debugging
- GPU-Speicherverwaltung, Streams und Synchronisierung
Diese Tools sind Teil eines größeren NVIDIA-Ökosystems. Gute Fachleute verbinden Low-Level-Performance-Arbeit mit sauberer Integration in die umgebende Anwendung.
Typische Projekte
Freie CUDA-Spezialisten werden oft für neue GPU-Funktionen, die Portierung von Legacy-Code und Performance-Tuning geholt. Sie helfen auch bei Datenpipelines, die schnellere Inferenz brauchen, bei Physik-Solvern, Bildverarbeitung oder Batch-Workloads, die nah an der Hardware laufen müssen. In Deutschland kommt das oft in Industrie-Software, Forschungsteams, Automotive und Mediensystemen vor.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Externe Expertise braucht man meist dann, wenn ein Team GPU-Hardware hat, aber schwache Ergebnisse, instabile Kernels oder Code, der schwer zu warten ist. Ein guter Spezialist kann Speicherzugriffsmuster prüfen, Transfer-Overhead reduzieren und Engpässe im bestehenden CUDA-Code finden. Sie sind auch nützlich, wenn ein Projekt mit bestimmten NVIDIA-GPUs oder Treiber- und Toolkit-Versionen funktionieren muss.
Was starke Experten tun
- Effiziente Kernels mit koalesziertem Speicherzugriff schreiben
- Echte Workloads profilen statt zu raten
- Nebenläufigkeit, Streams und Synchronisierung korrekt handhaben
- Host-Code, Device-Code und Build-Setup wartbar halten
Die besten Fachleute jagen nicht nur roher Geschwindigkeit hinterher. Sie balancieren Performance, Korrektheit, Portabilität und langfristigen Support.
Verwandte Fähigkeiten
CUDA-Arbeit geht oft mit Python, C++, OpenMP, OpenCL-Vergleichen und Model-Serving-Tools einher, die über der GPU-Ebene liegen. Manche Projekte brauchen auch Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow Custom Ops, je nachdem, wo der GPU-Code eingebettet ist. Klare Kommunikation ist wichtig, vor allem wenn Remote-Experten in Deutschland mit lokalen Produkt- oder Forschungsteams zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu CUDA.
CUDA wird genutzt, um Workloads auf NVIDIA-GPUs auszuführen, die von paralleler Verarbeitung profitieren. Teams setzen es für Simulation, Rendering, Computer Vision, numerische Methoden, Datenverarbeitung und eigene Inferenzpfade ein. Es passt, wenn die Arbeit rechenintensiv ist und in viele ähnliche Operationen aufgeteilt werden kann.
CUDA ist NVIDIA-spezifisch, während OpenCL darauf ausgelegt ist, herstellerneutraler zu sein. In der Praxis gewinnt CUDA oft dann, wenn ein Team hauptsächlich mit NVIDIA-Hardware arbeitet und das stärkste Tooling- und Bibliotheks-Ökosystem möchte. OpenCL kann bei herstellerübergreifenden Anforderungen wichtig sein, aber viele Performance-Projekte bevorzugen CUDA wegen seines Ökosystems.
Hole einen CUDA-Spezialisten dazu, wenn GPU-Code langsam, instabil oder schwer zu erweitern ist. Sie sind auch nützlich, wenn eine CPU-Implementierung auf die GPU portiert werden muss oder wenn ein Team bestehende Kernels für besseren Durchsatz und geringere Latenz optimieren muss. Wenn das Projekt von NVIDIA-Bibliotheken oder spezifischem GPU-Verhalten abhängt, zahlt sich externe Expertise schnell aus.
Ein starker CUDA-Profi kennt in der Regel auch C++ gut und oft Python für Begleit-Tools oder Integrationsarbeit. Profiling, Speicherverwaltung, parallele Programmierung und NVIDIA-Bibliotheken wie cuBLAS oder cuFFT sind häufige Begleiter. In Machine-Learning-Projekten kann auch die Integration mit PyTorch oder TensorFlow wichtig sein.
CUDA-Arbeit ist meist keine gute Aufgabe für breit aufgestellte Generalisten. Die besten Ergebnisse kommen von Spezialisten, die bereits GPU-Code ausgeliefert, Engpässe profiliert und mit Device-Speichergrenzen oder Kernel-Bugs zu tun hatten. Kleine Fixes brauchen vielleicht weniger Tiefe, aber Performance-Arbeit und Architekturänderungen brauchen echte praktische Erfahrung.
Ja. CUDA-Spezialisten arbeiten oft remote, weil der Großteil der Arbeit in Code, Benchmarks und Profiling-Traces passiert. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn es um Zugriff auf bestimmte Hardware, Labor-Setups oder sensible Umgebungen geht. Für deutsche Teams reicht Englisch oft aus, aber lokale Kommunikation kann in größeren Organisationen helfen.
Achte auf klare Belege für ausgelieferte CUDA-Arbeit und nicht nur auf allgemeines Interesse an GPUs. Gute Zeichen sind saubere Profiling-Gewohnheiten, sorgfältiger Umgang mit Speichertransfers und die Fähigkeit, Abwägungen einfach zu erklären. Frage, wie die Person Engpässe analysiert und wie sie Kernel-Code wartbar hält.
Ein brauchbares CUDA-Briefing sollte die Workload, die Ziel-GPU-Modelle, die erwarteten Performance-Ziele und alle Einschränkungen bei Treibern oder Toolkits beschreiben. Füge den aktuellen Code, Testdaten und den Engpass hinzu, den du bereits siehst. Je klarer die Vorgaben sind, desto schneller kann ein Spezialist entscheiden, ob optimiert, portiert oder der GPU-Pfad neu entworfen werden sollte.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die CUDA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 85 €, was einem Tagessatz von etwa 678 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die CUDA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 76% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die CUDA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die CUDA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (97%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die CUDA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Automotive (66%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die CUDA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (94%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (91%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich CUDA eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
