Deep Learning Experten
, die komplexe Daten mit schnellem, präzisem Matching in zuverlässige KI verwandelnBeauftragen Sie Experten, die Bilderkennung, Sprachmodelle, Empfehlungssysteme und Prognose-Pipelines mit Python, PyTorch oder TensorFlow entwickeln und optimieren. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
Gabin Maxime N.
Letzte Position:
Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt
Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit
3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.
Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (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 S.
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 S.
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 N.
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.
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Karin A.
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 W.
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
Felix S.
Letzte Position:
App-Entwickler bei XIXUM-Modeler
- Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
- Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
- Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
- Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
- Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.
Shanna T.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist & AI Developer bei tellaev.de
- Portfolioaufbau & Kundenakquise
- Portfolioaufbau (RAG, NLP-Fine-Tuning, Prozessautomatisierung mit n8n) und aktive Kundenakquise
- Positionierung: DSGVO-konforme, lokal gehostete KI-Lösungen für den Mittelstand
Philipp G.
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
Bora D.
Letzte Position:
Softwarearchitekt bei DZ HYP AG
- Leitender Architekt für ein unternehmensweites Programm zur Digitalisierung von Krediten; Koordination von 12 Entwicklern in fünf Arbeitsströmen und letzte technische Entscheidungsinstanz für das Systemdesign.
- Kritische Antwortzeiten der Anwendung durch gezieltes Caching, Optimierung von OData-Abfragen und Refactoring des Lazy Loadings um 68% reduziert (Anzeige 17.3s → 5.6s; Änderung 11.8s → 5.0s); weitere Optimierungen laufen.
- Verantwortung für Triage, Priorisierung und Behebung von Produktionsfehlern in einem Portfolio mehrerer Anwendungen zur Unterstützung des laufenden Kreditgeschäfts.
- Entwicklung und Umsetzung von SAP-Fiori-Anwendungen mit SAP UI5, TypeScript und RAP; Verantwortung für die Lieferung von der Architektur und dem Code bis zum Rollout und Produktionssupport.
- C4-Architekturdokumentation und Entscheidungsprotokolle für das gesamte Programm etabliert, wodurch eine schnellere Einarbeitung und eine einheitliche Design-Governance über alle Arbeitsströme hinweg ermöglicht wurden.
- S/4HANA-Release-Zyklus zusätzlich zu den Hauptaufgaben mitgesteuert und direkt mit dem SAP-Support koordiniert, um kritische Systemprobleme im gesamten Portfolio zu lösen.
Samuel K.
Letzte Position:
Gründer & Agentic-AI-Ingenieur bei Agentakt LLC
Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.
Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions
Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.
Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.
Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.
Anjaneya M.
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 B.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
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
87%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
99%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, 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 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Deep Learning Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (84%)
- Bildung (56%)
- Automotive (42%)
- Fertigung (40%)
- Gesundheitswesen (35%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (32%)
- Einzelhandel (21%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Deep Learning nutzt mehrschichtige neuronale Netze, um Muster in großen und komplexen Datensätzen zu lernen. Es treibt Systeme an, die Bilder, Text, Audio, Video und Sensorsignale interpretieren. Im Gegensatz zu regelbasierter Software können tiefe neuronale Netze während des Trainings nützliche Repräsentationen entdecken und auf neue Daten anwenden.
Häufige Anwendungen
Unternehmen nutzen diese Technologie, wenn herkömmliches maschinelles Lernen die Struktur ihrer Daten nicht erfassen kann.
- Bildklassifizierung, Objekterkennung und visuelle Prüfung
- Verarbeitung natürlicher Sprache, Suche und Dialogsysteme
- Spracherkennung, Transkription und Audioanalyse
- Empfehlungen, Anomalieerkennung und Nachfrageprognosen
Zentrales Ökosystem
Python ist die wichtigste Arbeitssprache, unterstützt durch Bibliotheken wie NumPy, pandas und scikit-learn. PyTorch und TensorFlow bieten Funktionen für die Modellerstellung und das Training, während Hugging Face moderne Sprach- und Bildmodelle unterstützt. Spezialisten arbeiten außerdem mit CUDA, GPUs, MLflow, Docker und Cloud-Infrastruktur für reproduzierbare Experimente und Deployments.
Projektdurchführung
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen von einem vielversprechenden Prototyp zu einem zuverlässigen Produktivsystem gelangen muss. Fachleute bereiten Daten auf und kennzeichnen sie, wählen Modellarchitekturen aus, entwickeln Trainings-Pipelines und stellen Modelle über APIs bereit. Außerdem sorgen sie für reproduzierbare Experimente, überwachen die Qualität und planen erneutes Training, wenn sich die Daten verändern.
Anzeichen für Unterstützungsbedarf
Ziehen Sie einen Spezialisten hinzu, wenn die Modellentwicklung durch Datenqualität, langsames Training oder unklare Bewertungskriterien blockiert wird.
- Bestehende Modelle erzielen im Test gute Ergebnisse, versagen aber bei realen Eingaben
- Trainingskosten, GPU-Nutzung oder die Nachverfolgung von Experimenten lassen sich nur schwer kontrollieren
- Ein Proof of Concept benötigt einen skalierbaren Inferenzdienst
- Anforderungen an Datenschutz, Erklärbarkeit oder Verzerrungen beeinflussen das Modelldesign
Starke Spezialisten
Starke Fachleute verbinden mathematische Grundlagen mit praktischer Softwareentwicklung. Sie verstehen Optimierung, Embeddings, Aufmerksamkeitsmechanismen, konvolutionale und rekurrente Architekturen sowie Transfer Learning. Sie definieren aussagekräftige Validierungsdatensätze, prüfen Datenlecks und Verzerrungen, vergleichen Ergebnisse mit einer einfachen Baseline und erklären Abwägungen gegenüber Produkt- und Engineering-Teams. Qualität bedeutet außerdem klare Dokumentation, wartbaren Code und Überwachung nach der Veröffentlichung.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Deep Learning? Hier findest du die passenden Antworten.
Deep Learning wird für Aufgaben mit komplexen Daten wie Bildern, Sprache, Audio, Video und Sensordaten eingesetzt. Typische Systeme sind visuelle Prüfungen, Dokumentenverarbeitung, Empfehlungen, Prognosen, Suche und dialogorientierte Benutzeroberflächen.
Deep Learning nutzt geschichtete neuronale Netze, die Repräsentationen direkt aus großen Datensätzen lernen können, wodurch der Bedarf an manuell entwickelten Merkmalen oft sinkt. Traditionelles maschinelles Lernen kann effizienter und leichter erklärbar sein, wenn die Daten strukturiert oder begrenzt sind oder klaren Regeln unterliegen.
Ein starker Deep Learning Spezialist verbindet in der Regel Python, Datenaufbereitung, Statistik und Softwareentwicklung mit dem Training von Modellen. Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow, Cloud- oder GPU-Infrastruktur, APIs, Experiment-Tracking und verantwortungsvollen KI-Praktiken ist ebenfalls wertvoll.
Die passende Deep Learning Erfahrung hängt vom Projektumfang, der Reife der Daten und dem betrieblichen Risiko ab. Für einen Prototypen können gute Modellierungs- und Experimentierfähigkeiten ausreichen, während ein Produktivsystem zusätzlich Deployment, Überwachung, Tests, Sicherheit und einen klaren Plan für erneutes Training erfordert.
Deep Learning Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Daten, Code und Experimente in gemeinsamen Umgebungen verwaltet werden können. Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn Spezialisten direkten Zugriff auf proprietäre Geräte, sensible Datensätze oder Teams benötigen, die für physische Prozesse verantwortlich sind.
Bewerten Sie, ob der Deep Learning Freelancer Annahmen zu Daten, Baselines, Validierungsdesign und Fehlerfällen erklären kann, nicht nur die Modellarchitektur. Fragen Sie, wie er Datenlecks, Verzerrungen und Drift erkennen und wie er das resultierende System nach dem Deployment zuverlässig machen würde.
Wählen Sie Deep Learning, wenn das Problem unstrukturierte Daten oder komplexe Muster umfasst, die einfachere Ansätze nicht gut darstellen können. Bei kleinen Datensätzen, strengen Anforderungen an die Interpretierbarkeit oder unkomplizierten Tabellenproblemen kann ein einfacheres Modell schneller zu validieren und leichter zu warten sein.
Deep Learning bezeichnet üblicherweise neuronale Netze mit mehreren Verarbeitungsebenen, die oft als Deep Neural Networks oder DNNs bezeichnet werden. Die Begriffe beschreiben eine breite Methodenfamilie und kein einzelnes Produkt. Die Architektur sollte entsprechend den Daten und dem Geschäftsziel ausgewählt werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 690 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 87% 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 Englisch (99%), Deutsch (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 (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Forschung und Entwicklung (F&E) (86%) und Produktentwicklung (84%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
Hamburg 
München 
Nürnberg In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Wien Graz In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Zürich Genf Basel Bern Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
