Deep Learning Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die fortschrittliche neuronale Netze entwerfen, Computer-Vision-Pipelines umsetzen und große Sprachmodelle trainieren – schnell passend mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Puranjan Bandyopadhyaya
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Musaib Parray
Letzte Position:
Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg
- Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
- Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.
Ashmi Jha
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Deep Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
7 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,3 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
5 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 88%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bengalisch
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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
Fortgeschrittene Entwicklung neuronaler Netze
Deep Learning treibt heute die ehrgeizigsten Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz an. Experten auf diesem Gebiet bauen Systeme, die komplexe Datenmuster sehen, hören und verstehen können. Von Algorithmen für autonomes Fahren bis hin zu generativen KI-Systemen verwandeln diese Fachleute rohe, unstrukturierte Daten in konkreten geschäftlichen Nutzen.
Zentrales Ökosystem und Frameworks
Um robuste tiefe neuronale Netze zu bauen, nutzen Spezialisten ein ausgereiftes Ökosystem aus Open-Source-Tools. Sie schreiben hoch optimierten Code, um Modelle über verteilte Systeme hinweg zu trainieren. Zu den wichtigsten Technologien gehören TensorFlow, PyTorch, Keras sowie spezialisierte Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision.
Typische Deep-Learning-Leistungen
- Kundenspezifische Faltungsneuronale Netze für automatisierte visuelle Prüfung
- Fein abgestimmte Transformer-Modelle für spezialisierte Textanalyse
- Reinforcement-Learning-Pipelines für industrielle Robotik
- Modellkomprimierung und Optimierung für Edge-Geräte
Typische Branchenanwendungen in Nürnberg
In der Metropolregion Nürnberg setzen Unternehmen aus der Industrieautomation, der Medizintechnik und dem Automobilsektor auf künstliche neuronale Netze. Lokale Experten entwerfen intelligente Systeme für die Qualitätskontrolle in der Produktion und für die medizinische Bilddiagnostik, abgestimmt auf regionale Engineering-Standards.
Wann externe Spezialisten hinzugezogen werden sollten
Das Training tiefer neuronaler Netze erfordert hoch spezialisiertes mathematisches Wissen und Erfahrung mit Infrastruktur. Unternehmen holen sich freiberufliche Experten dazu, um das Modelltraining zu beschleunigen, Konvergenzprobleme zu beheben oder sichere MLOps-Pipelines aufzusetzen, ohne den Aufwand einer langfristigen Forschungsanstellung.
Wichtige Qualifikationen von Top-Profis
Herausragende Spezialisten verbinden tiefes mathematisches Wissen mit soliden Prinzipien der Softwareentwicklung. Sie wissen, wie man große Datensätze verwaltet, GPU-Cluster für das Training konfiguriert und sauberen, reproduzierbaren Code schreibt. Außerdem schlagen sie die Brücke zwischen akademischer Forschung und kommerziellem Einsatz.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Deep Learning anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein Deep-Learning-Spezialist konzentriert sich auf das Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen mehrschichtiger künstlicher neuronaler Netze. Er arbeitet mit komplexen, unstrukturierten Daten wie Bildern, Audio und Text, um Probleme zu lösen, die traditionelle Machine-Learning-Algorithmen nicht effizient bewältigen können.
Die meisten Deep-Learning-Profis setzen vor allem auf PyTorch oder TensorFlow. Außerdem nutzen sie High-Level-APIs wie Keras sowie Python-basierte Data-Science-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn, um Trainingsdatensätze vorzubereiten.
Traditionelles Machine Learning erfordert oft manuelles Feature Engineering, um Muster aus Daten zu extrahieren. Im Gegensatz dazu lernen Deep-Learning-Modelle Repräsentationen automatisch aus Rohdaten über mehrere versteckte Schichten hinweg und benötigen dafür deutlich mehr Rechenleistung und Daten, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen.
Nürnberg ist ein wichtiger Standort für Industrieautomation, Logistik und Medizintechnik. Lokale Projekte für Deep-Learning-Experten umfassen oft automatische optische Prüfung in der Fertigung, vorausschauende Wartung für Maschinen und KI-gestützte Diagnostik in der medizinischen Bildgebung.
Ja, die meisten Softwareentwicklungs- und Trainingsaufgaben für Deep Learning können remote erledigt werden. Bei hardwareintegrierten Projekten im Nürnberger Fertigungssektor können gelegentliche Vor-Ort-Termine jedoch sehr hilfreich sein, um Modelle mit physischen Maschinen oder lokalen GPU-Clustern zu verbinden.
Auch wenn Englisch die Standardsprache für KI-Forschung und Code ist, wird die lokale Abstimmung auf Deutsch von Engineering-Teams in Nürnberg oft bevorzugt. Die meisten Deep-Learning-Spezialisten in der Region sprechen fließend Englisch, und viele bieten auch muttersprachliche oder professionelle Deutschkenntnisse an.
Die Qualität wird an Modellgenauigkeit, Generalisierung auf unbekannten Daten und Ausführungsgeschwindigkeit gemessen. Ein erfahrener Deep-Learning-Profi liefert reproduzierbare Trainingspipelines, gut dokumentierten Code und optimierte Inferenz-Setups, die keine teuren Cloud-Ressourcen verschwenden.
Skalierbares Deep Learning erfordert umfangreiche Kenntnisse von Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure. Spezialisten müssen wissen, wie man GPU-Instanzen startet, große Cloud-Speicher verwaltet und containerisierte Deployments mit Docker und Kubernetes konfiguriert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 43 €, was einem Tagessatz von etwa 341 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 7 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Bengalisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (75%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Forschung und Entwicklung (F&E) (88%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
