Deep Learning Experten in München
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Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
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.
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
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
Krithika Chand
Letzte Position:
Berufliche Neuorientierung bei Von Rundstedt
- Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Francisco Aguerri
Letzte Position:
Senior Manager für Digitale Transformation & KI-Strategie und Produkt-/Change-Berater bei Francisco Asensio Aguerri Consulting
- Spezialist für Digitalisierung und PLM-Strategien: Umfassende Erfahrung in der Leitung komplexer Initiativen zur digitalen Transformation und der Implementierung von Product Lifecycle Management (PLM)-Plattformen zur Steigerung der Effizienz und Optimierung von Prozessen. Schwerpunkt auf der Entwicklung zukunftsfähiger Datenmodelle und Schnittstellen, um eine erfolgreiche Umsetzung und kontinuierliche Geschäftsverbesserung zu gewährleisten.
- Experte für Change-, Qualitäts- und Release-Management: Konzeption und Implementierung von End-to-End-Prozessen im Release- und Change-Management für die Automobilindustrie, mit starkem Fokus auf funktionsübergreifende Zusammenarbeit und den Einsatz cloudbasierter Tools wie 3DEXPERIENCE (3DX).
- Beratung zu KI-gesteuerten Strategien: Tiefgehendes Wissen in künstlicher Intelligenz, untermauert durch Zertifizierungen und praktische Erfahrung in der Implementierung von KI-Technologien zur Förderung von Innovation und Geschäftsoptimierung.
- Projektleitung im Automobilsektor: Erfolgreiche Führung und Koordination von Projekten zu Fahrdynamik und Qualität für Premiumfahrzeuge. Umfassende Expertise im Budget- und Qualitätsmanagement sowie in der Überwachung technischer Änderungen während des gesamten Entwicklungsprozesses.
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.
Clarissa Heinemann
Letzte Position:
KI-Trainerin bei Komdis GmbH
- Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
- Tech-Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt-Engineering, Tools zur Prozessmodellierung.
Alyosh Agarwal
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Tobias Bauernfeind
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.
Christian Musewald
Letzte Position:
Selbstständiger Unternehmensberater bei CuriousMinds Unternehmensberatung
- Strategieberatung, technisches Consulting, Interim Management und Training
- Managementberatung und Ausarbeitung von Applikationslösungen durch interdisziplinäre Lösungsansätze
- Mitarbeiter- und Teamentwicklung sowie Innovations- und Kommunikationsmanagement
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Roumaissa Troudi
Letzte Position:
Masterarbeit: KI-basierte Analyse von 2D- und Explosionsansichten bei Technische Universität München
- Entwicklung einer durchgängigen KI-Pipeline zur Analyse von 2D-Explosionszeichnungen mithilfe von Computer Vision und Deep-Learning-Modellen.
- Integration einer YOLO-basierten Objekterkennung (Bounding Boxes, Nachbearbeitung, Überlappungsbehandlung) für präzise Erkennung von Bauteilen und Beschriftungen.
- Anwendung des Segment Anything Model (SAM) für eine feinkörnige Segmentierung und Trennung einzelner Komponenten.
- Implementierung von OCR- und Feature-Extraction-Modulen sowie Vergleich von Vision-Language-Modellen (VLM) und traditionellen Computer-Vision-Ansätzen hinsichtlich Genauigkeit, Laufzeit und Skalierbarkeit.
Vibhuti Ranjan Singh
Letzte Position:
Globaler Produktleiter | Geschäftsleiter bei NavVis
Etablierte strategische Geschäftseinheiten, implementierte Objectives and Key Results (ORKs), Metriken und Managementsysteme und definierte Karrierestufen. Führte Teams in den Bereichen Produkt, Programm, Design und Research, um organisatorische Effizienz und Innovation zu optimieren.
Leitete den erfolgreichen Markteintritt für anspruchsvolle Digital-Twin-Lösungen, verantwortete ein Portfolio von DeepTech- und SaaS-Produkten und managte den nahtlosen Übergang zu einem SaaS-Geschäftsmodell. Initiierte die Wettbewerbspositionierung, Vertriebs- und Distributionsstrategie in einem komplexen Umfeld. Übernahm die Geschäftsführung im Kerngeschäft und trieb eine umfassende unternehmensweite Umstrukturierung zur Stärkung des Wachstums voran.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Deep Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
97% (Deutschland: 88%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Core use cases
Deep Learning wird eingesetzt, wenn regelbasierte Logik nicht ausreicht. Es steckt hinter Bilderkennung, Spracherkennung, Textverständnis, Prognosen und Empfehlungen. In München holen Unternehmen oft Spezialisten für industrielle Inspektion, Mobilität, Medien und Produktanalysen an Bord.
Typischer Stack
- TensorFlow, PyTorch und Keras für den Modellaufbau
- GPU-Training, CUDA-fähiges Setup und Experiment-Tracking
- Python, NumPy, pandas und Notebook-Workflows
- Model Serving mit APIs, Containern und Cloud-Deployment
Starke Expertise
Ein starker Deep-Learning-Profi kennt Datenaufbereitung, die Wahl der Architektur, stabile Trainingsläufe und die Bewertung der Ergebnisse. Er versteht Overfitting, Klassenungleichgewicht, Transfer Learning und wie man Modelle optimiert, ohne Rechenleistung zu verschwenden. Außerdem dokumentiert er Abwägungen klar für technische und nicht-technische Teams.
Wann man jemanden beauftragt
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Hilfe, wenn ein Modell vom Prototyp in die Produktion gebracht werden soll oder wenn ein internes Team für ein eng umrissenes Problem zusätzliche Unterstützung braucht. Dazu können neue Datenpipelines, Retraining-Workflows, Optimierung der Inferenz oder der Austausch eines schwachen Baseline-Modells gegen ein besseres Modell gehören.
So sehen die Ergebnisse aus
- Trainierte Modelle und wiederholbarer Trainingscode
- Bewertungsberichte mit klaren Metriken und Fehlerfällen
- Inferenz-Services für Batch- oder Echtzeitnutzung
- Datenvorverarbeitung und Feature-Pipelines
- Hinweise zum Deployment, Übergabedokumente und Monitoring-Checks
Zusammenarbeit in München
Teams in München arbeiten oft auf Englisch über Produkt-, Daten- und Engineering-Teams hinweg, während Vor-Ort-Zeit beim Zugriff auf sensible Daten oder Hardware helfen kann. Freiberufliche Spezialisten sollten sich mit lokalen Ansprechpartnern, strukturierten Reviews und praktischer Kommunikation zu den Modellergebnissen wohlfühlen, nicht nur mit Experimenten.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Deep Learning? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Deep Learning wird für Bildklassifizierung, Sprachtranskription, Sprachverständnis, Empfehlungen, Prognosen und Anomalieerkennung eingesetzt. Es passt zu Problemen, bei denen das System Muster aus großen, unübersichtlichen Daten lernen muss, statt festen Regeln zu folgen. Gute Spezialisten können es auch für domänenspezifische Aufgaben wie industrielle Qualitätsprüfungen oder Such-Rankings anpassen.
Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning, der geschichtete neuronale Netze nutzt. Es braucht meist mehr Daten und Rechenleistung, kann aber unstrukturierte Eingaben wie Bilder, Audio und Text oft besser verarbeiten als viele klassische Methoden. Für einfachere tabellarische Probleme lassen sich baumbasierte Modelle oft leichter trainieren und erklären.
Ein starker Deep-Learning-Freelancer arbeitet meist mit PyTorch oder TensorFlow sowie mit Python, NumPy und Daten-Tools wie pandas. Für produktive Projekte sollte er auch GPU-Training, Experiment-Tracking, containerisiertes Deployment und grundlegende MLOps-Praktiken verstehen. Der genaue Stack hängt davon ab, ob es um Forschung, Prototyping oder Live-Inferenz geht.
Ein gutes Deep-Learning-Projekt kann mit einer Problemstellung, Beispieldaten und einem klaren Ziel beginnen. Je mehr das Team über Datenqualität, Latenzanforderungen und Deployment-Einschränkungen weiß, desto schneller geht die Arbeit voran. Wenn diese Details unklar sind, sollte ein Spezialist zuerst dabei helfen, das Modellziel und den Bewertungsplan zu definieren.
Deep Learning kann mit kleineren Datensätzen funktionieren, wenn Transfer Learning, Data Augmentation oder vortrainierte Modelle passen. In anderen Fällen sind einfachere Modelle möglicherweise zuverlässiger und leichter zu pflegen. Ein guter Spezialist vergleicht die Optionen, statt ein neuronales Netz zu erzwingen, wo es nicht hingehört.
Deep-Learning-Arbeit eignet sich oft gut für die Remote-Umsetzung, weil Daten, Notebooks und Modellcode digital geteilt werden können. In München bevorzugen manche Teams trotzdem Vor-Ort-Sessions für den Datenzugang, Stakeholder-Reviews oder die Abstimmung mit internen IT-Regeln. Das beste Setup ist meist hybrid, mit klaren Meilensteinen und schnellem Feedback.
Achten Sie auf jemanden, der Modellentscheidungen, Datenannahmen und Fehlerbilder in klarer Sprache erklären kann. Ein starker Deep-Learning-Spezialist trainiert nicht nur ein Modell; er zeigt auch, wie es validiert wurde, wie es überwacht wird und was passiert, wenn sich Daten ändern. Sauberer Code, reproduzierbare Experimente und ehrliche Abwägungen sind wichtiger als glänzende Behauptungen.
Deep-Learning-Projekte brauchen oft solides Python, Grundlagen in Data Engineering, Cloud-Deployment und etwas MLOps-Wissen. Bei Sprach- oder Bildprojekten sind Erfahrungen mit NLP-Tools, Computer-Vision-Methoden und Annotation-Workflows üblich. Auch Branchenwissen ist wichtig, besonders in regulierten oder operativen Umgebungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 831 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 97% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (97%) und Spanisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Automotive (63%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (93%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
