Deep Learning Experten
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Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
Peter Schillen
Letzte Position:
Senior ML Engineer & AI Researcher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen
Umfeld:* Automated Visual Inspection (AVI), Metallurgie & Fertigung
Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Peter Sachs-Witzel
Letzte Position:
Projektmanager für SAP GTS Trade Services, Edition für SAP S/4HANA bei ETENGO AG
- Erstellung detaillierter Konzepte für alle relevanten GTS-Module (Compliance, Preisfindung, Zollabfertigung, Intrastat, Präferenzen)
- Planung und Durchführung von Workshops, einschließlich Terminplanung und Dokumentation
- Entwicklung und Beratung der Organisationsstruktur und ihrer Stammdaten
- Einrichtung und Anpassung von Compliance-Funktionen: Sanktionslistenprüfung, Embargo, Legal Control, US-Re-Export
- Hochladen und Pflege von Sanktions- und Warennummernlisten
- Umsetzung und Validierung von Integrationstests
- Einrichtung und Anpassung der Module: Preisfindung (einschließlich Hochladen von Zolltarifnummern und STAWN-Daten), Zollabfertigung (einschließlich Antrag auf Testbetrieb beim Zoll), Intrastat und Präferenzen (einschließlich Präferenzberechnung und LLEs)
- Entwicklung und Präsentation von Prototypen
- Ableitung von Erkenntnissen für das finale Konzept
Fadi Shoaa
Letzte Position:
Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer
- Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
- Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
- Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
- Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
- Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse
Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung
Michael Nelz
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.
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Sven Wanner
Letzte Position:
Simulation von Photometric-Stereo-Setups bei ID Engineering
- Rolle: Simulation Engineer
- Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
- Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
- Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
- Tech Stack: Python, Blender
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Samuel Kopp
Letzte Position:
Gründer & Agentic AI Engineer bei Agentakt LLC
Unabhängige Engineering-Praxis mit Fokus auf maßgeschneiderte KI-Systeme, produktive Umsetzung und fractionale technische Führung.
Ausgewählter Kundenauftrag: Scalutions
Rolle: Arbeit als fractional CTO und praktischer technischer Leiter, verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem verwalteten B2B-Outbound-Betrieb.
Produkt: OutboundLoop entworfen und aufgebaut, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.
Umfang: Verantwortung über den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten bis hin zu Context Design, Model Routing, Integrationen, Evaluation, Telemetrie, Zuverlässigkeit, Kostenkontrolle und Produktivbetrieb.
Anjaneya Marimireddygari
Letzte Position:
Machine Learning Engineer Intern bei Slash Mark
- CNN- und RNN-Architekturen mit Transfer Learning für reale Klassifikationsaufgaben entwickelt und feinabgestimmt — zentrale Deep-Learning-Fähigkeiten, die auf die multimodale LLM- und GenAI-Fahrzeugfunktionsentwicklung bei BMW übertragbar sind.
- Dropout, Batch Normalization und Early Stopping in verschiedenen Deep-Learning-Experimenten implementiert; streng mit Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrices bewertet für Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.
- Ein KI-gestütztes Anwesenheitsverwaltungssystem mit LBPH-Gesichtserkennung entwickelt, über eine Flask-Weboberfläche bereitgestellt und mit SMS-Benachrichtigungen in Echtzeit ergänzt — ein Beispiel für eine vollständige AI-Produktlieferung für echte Nutzer.
- In funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um skalierbare, dokumentierte ML-Pipelines für Reproduzierbarkeit zu liefern — passend zu BMWs interdisziplinärem Team- und Forschungsumfeld.
- AI-Tools direkt in den Entwicklungsworkflow integriert, vom Design bis zum Testen, und dabei eine hohe Geschwindigkeit ohne Abstriche bei der Korrektheit gehalten.
Danny-Michael Busch
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
Benjamin Matschke
Letzte Position:
Gründer, Systemarchitekt und Hauptentwickler bei Institute for Artificial Study (IAS)
- Von Experten betreute KI-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern, Modellevaluation und Forschungs-Workflows.
- Entwickelte den IAS Problem Solver, ein orchestriertes System für schwieriges mathematisches Schlussfolgern; es erreichte 84 % in einem eingereichten Antwortsatz auf dem Leipziger Mathematik-Benchmark.
- Entwickelte eine fortsetzbare State-Machine-Pipeline für die Generierung von Benchmarks in der Forschungsmathematik: Quellenauswahl, LLM-Agent-basierte Phänomenfindung, Aufgabensynthese, Gold-Antwort- und Zertifikatsgenerierung sowie Validierung, Probe, Reparatur, menschliches Feedback und Quality Gates, mit Fokus auf Aufgaben, die schwierig, natürlich, verifizierbar und kosteneffizient sind.
- Die aktuelle Arbeit erweitert dies zu budgetbewussten KI-Forschungs-Workflows für reale wissenschaftliche Probleme mit Expertenprüfung.
Tech-Stack: Python, OpenAI/OpenRouter-kompatible APIs, Embeddings, RAG, SQLite.
Lino Giefer
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei VinFast Germany GmbH
- Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
- Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
- Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
- Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
- Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
- Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
- Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
- Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
- Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
- Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
- Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
- Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
- Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
- Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Shanna Tellaev
Letzte Position:
Problem-Resolution-Manager bei CARIAD SE (VW AG), ehemals CARMEQ GmbH (VW AG)
- Automotive SPICE®: alle Assessments vollständig erreicht
- Agile Transformation: V-Modell → SAFe erfolgreich
- Serienfreigabe: pünktliche und qualitätsgesicherte Softwarelieferung für Schlüsselmodelle des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation)
- Stakeholder-Management: intern & extern
- Prozessoptimierung: Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) mit Tracking-System implementiert
Sanchit Bhavsar
Letzte Position:
Freelancer bei S2S Dynamics UG
- Umsetzung branchenübergreifender Anwendungen mit LLMs
- Entwicklung von Cloud-Infrastrukturen für Kunden
- End-to-End-Datenpipelines zur Bereitstellung von Modellen in Echtzeit implementiert
- Die gesamte IT-Systemadministration und den Desktop-Support betreut
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Deep Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
98%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
99%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die Deep Learning 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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Deep Learning wird genutzt, um Systeme zu bauen, die Muster aus Daten lernen und sich bei Aufgaben wie Bilderkennung, Textverständnis, Prognosen und Anomalieerkennung verbessern. Es ist Teil des Machine Learning, stützt sich aber meist auf größere neuronale Netze und mehr Daten. Teams setzen es ein, wenn regelbasierte Logik nicht ausreicht.
Häufige Anwendungsfälle
- Computer Vision für Prüfung, Tagging, Suche und Erkennung
- NLP für Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassungen und Assistenten
- Empfehlung und Ranking für Inhalte, Produkte oder Leads
- Vorhersagemodelle für Risiko, Nachfrage oder Wartung
Kern-Stack
Starke Fachleute arbeiten oft mit TensorFlow, PyTorch, Keras, CUDA und den Tools für das Model-Serving darum herum. Sie kennen auch Daten-Pipelines, Experiment-Tracking, GPU-Training und Bewertungsmethoden, die zeigen, ob ein Modell in der Produktion nützlich ist. Die beste Arbeit verbindet Modelldesign mit Details zur Bereitstellung.
Wann Freelancer helfen
Unternehmen holen oft freiberufliche Experten dazu, wenn sie schnelle Unterstützung für einen Prototypen, eine Modell-Überarbeitung oder ein schwieriges Produktionsproblem brauchen. Dazu kann das Bereinigen von Datensätzen, Transfer Learning, Feintuning, die Suche nach Hyperparametern oder das Einbinden eines Modells in einen bestehenden Dienst gehören. Freelancer sind auch nützlich, wenn dem internen Team eine tiefe Spezialisierung fehlt.
Was starke Experten tun
Starke Deep-Learning-Fachleute trainieren nicht einfach nur einmal ein Modell. Sie können den Datenbedarf erklären, Overfitting reduzieren, Architekturen vergleichen und den passenden Loss, die richtigen Metriken und das richtige Trainings-Setup für das Problem wählen.
- Mit unordentlichen, gelabelten oder schwach gelabelten Daten arbeiten
- Genauigkeit mit Latenz, Kosten und Wartbarkeit ausbalancieren
- Abwägungen für Produkt- und technische Teams dokumentieren
Signale, dass Sie Hilfe brauchen
Wenn das Training instabil ist, Ergebnisse sich nicht verallgemeinern lassen oder die Bereitstellung zu langsam ist, braucht das Projekt einen Expertenblick. Das gilt auch, wenn ein Team von klassischem Machine Learning zu Deep Learning wechselt oder wenn aus einem Pilotprojekt ein zuverlässiger Dienst werden soll. Unternehmen in Deutschland fragen oft zuerst nach der Zusammenarbeit aus der Ferne und dann nach Vor-Ort-Arbeit für Workshops oder den Zugriff auf sensible Daten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Deep Learning? Hier findest du die passenden Antworten.
Deep Learning wird für Bildverständnis, Sprachsysteme, Textanalyse, Empfehlungen und andere Aufgaben verwendet, bei denen die Muster komplex sind. Es passt, wenn die Daten groß oder unstrukturiert sind und ein einfacheres Modell nicht ausreicht. Viele Teams nutzen es sowohl für Prototypen als auch für produktive Dienste.
Deep Learning lernt Merkmale meist automatisch mit neuronalen Netzen, während klassisches Machine Learning oft stärker von manuell erstellten Merkmalen und einfacheren Modellen abhängt. Das macht Deep Learning stärker für Aufgaben mit Bild, Audio und Sprache, aber es kann auch schwerer zu trainieren und zu erklären sein. Ein guter Experte wählt die einfachere Option, wenn sie ausreicht.
Ein starker Deep Learning-Spezialist kennt meist PyTorch oder TensorFlow sowie Tools für den Umgang mit Daten, Experiment-Tracking und die Grundlagen des Model-Serving. Für produktive Arbeit sind Kenntnisse in GPUs, Batching, Monitoring und Deployment-Mustern genauso wichtig wie der Modellcode. Keras ist in vielen Stacks ebenfalls üblich.
Deep Learning-Projekte brauchen je nach Umfang unterschiedliche Tiefen. Eine kleine Feintuning-Aufgabe kann jemanden brauchen, der ein bestehendes Modell anpassen kann, während ein neues Produktivsystem einen Spezialisten braucht, der Daten, Training und Deployment versteht. Je unsicherer die Daten und Anforderungen sind, desto erfahrener sollte der Experte sein.
Ja, Deep Learning kann auch mit wenig Daten funktionieren, wenn Transfer Learning, vortrainierte Modelle oder starke Augmentierung verfügbar sind. Trotzdem muss die Modellauswahl zur Datenmenge und zum Problem passen. In manchen Fällen ist ein leichterer Ansatz zuverlässiger.
Die meiste Deep Learning-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheit und Kommunikation klar geregelt sind. Vor-Ort-Zeit kann bei Workshops, Abstimmungen mit Stakeholdern oder sensiblen Umgebungen mit eingeschränktem Datenzugriff helfen. Viele Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Achten Sie auf einen Deep Learning-Experten, der klar über Datenqualität, Baseline-Ergebnisse, Bewertung und Fehlerfälle spricht. Er oder sie sollte erklären können, warum eine Modellauswahl zur Aufgabe passt und wie das Modell in der Produktion getestet wird. Starke Arbeit zeigt Abwägungen, nicht nur allgemeine Behauptungen.
Ein guter Deep Learning-Profi kennt oft auch SQL, Python, Grundlagen der Datenentwicklung und Deployment-Workflows. Bei Sprach- und Bildprojekten können Erfahrung mit Labeling, Feature Stores oder Vektorsuche ebenfalls helfen. Diese Fähigkeiten machen es leichter, das Modell auszuliefern und zu warten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 688 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Bildung (56%) und Automotive (41%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Forschung und Entwicklung (F&E) (86%) und Produktentwicklung (84%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
