Deep Learning Experten in Nürnberg
für intelligente Produkte, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die neuronale Netze trainieren, Computer Vision und Lösungen für natürliche Sprache entwickeln und Machine-Learning-Modelle produktiv einsetzen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
David O.
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 S.
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 B.
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 S.
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 B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Musaib P.
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 J.
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 K.
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 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: 87%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bengalisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 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) (100%)
- Bildung (75%)
- Fertigung (50%)
- Automotive (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Einzelhandel (25%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (13%)
- Kunst und Handwerk (13%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Deep Learning umfasst
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der geschichtete neuronale Netze nutzt, um Muster aus großen und komplexen Datensätzen zu lernen. Es ermöglicht Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Prognosen und generative KI. Je nach Problem und verfügbaren Daten können Projekte überwachtes, unüberwachtes oder bestärkendes Lernen einsetzen.
Modelle und Frameworks
Bei Deep-Learning-Projekten kommen häufig Python, PyTorch, TensorFlow, Keras und Jupyter zum Einsatz. Gute Spezialisten wählen und trainieren Architekturen wie Convolutional-, rekurrente, Transformer- und Diffusionsmodelle. Sie kümmern sich außerdem um Datenpipelines, das Nachverfolgen von Experimenten, GPU-Workloads, die Modellbewertung und reproduzierbare Trainingsumgebungen.
Typische Ergebnisse
Unternehmen holen sich Deep-Learning-Expertise für fokussierte Produkte und anspruchsvolle Projekte, die von der Forschung bis in die Produktion reichen:
- Bildklassifizierung, Objekterkennung und visuelle Prüfung
- Spracherkennung, Textanalyse und dialogorientierte Systeme
- Prognosen, Anomalieerkennung und Empfehlungsmodelle
- Generative Systeme für Texte, Bilder, Audio oder synthetische Daten
- Modell-APIs, Inferenzdienste und Monitoring-Workflows
Wann Sie einen Spezialisten einbeziehen sollten
Freiberufliche Expertise ist wertvoll, wenn interne Teams zwar über Daten verfügen, aber keinen verlässlichen Weg zur Modellierung haben, oder wenn ein bestehender Prototyp zu einem stabilen Produkt werden muss. Häufige Anzeichen sind unklare Bewertungskriterien, langsames Training, schwache Modellleistung, steigende Infrastrukturkosten oder der Bedarf, von Notebooks in die Produktion zu wechseln. In Nürnberg können Spezialisten Projekte in der Fertigung, Logistik, Gesundheitsversorgung und Industrietechnik remote oder vor Ort unterstützen.
Produktion und Integration
Ein nützliches Modell muss in das übergeordnete System passen. Fachleute verbinden Trainings-Workflows mit Data Warehouses, Feature Stores, REST- oder ereignisbasierten Services sowie Cloud- oder On-Premises-Infrastruktur. Sie kümmern sich um Versionierung, Zugriffskontrolle, Latenz, Skalierbarkeit, Drift-Erkennung und erneutes Training, damit die Ergebnisse auch nach dem Start zuverlässig bleiben.
Was gute Experten liefern
Gute Deep-Learning-Fachleute erklären Abwägungen, statt ein Modell als Blackbox darzustellen. Sie prüfen die Datenqualität, verhindern Data Leakage, wählen aussagekräftige Baselines und berichten Precision, Recall oder aufgabenspezifische Kennzahlen im richtigen Kontext. Sie können außerdem klar mit Produkt-, Daten- und Fachteams kommunizieren, Entscheidungen dokumentieren und wartbare Pipelines hinterlassen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Deep Learning anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Deep Learning wird eingesetzt, um Muster in Bildern, Texten, Sprache, Sensordatenströmen und anderen komplexen Daten zu erkennen. Unternehmen nutzen es für Qualitätsprüfung, Dokumentenverarbeitung, Empfehlungen, Prognosen, Betrugserkennung, Suche und generative Funktionen.
Deep Learning kann nützliche Repräsentationen direkt aus großen, unstrukturierten Datensätzen lernen, während traditionelles Machine Learning häufiger auf manuell entwickelten Merkmalen basiert. Bei Bildverarbeitung, Sprache und Sprachdaten kann es bessere Ergebnisse liefern, benötigt aber normalerweise mehr Daten, Rechenkapazität und sorgfältige operative Betreuung.
Ein guter Deep-Learning-Spezialist arbeitet neben neuronalen Netzen häufig mit Python, Statistik, Data Engineering und Softwareentwicklung. Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow, Cloud- oder GPU-Infrastruktur, MLOps, APIs und verantwortungsvollem Umgang mit Daten ist ebenfalls wertvoll.
Beginnen Sie mit der Geschäftsentscheidung, die das Modell verbessern soll, den verfügbaren Daten und einem messbaren Abnahmekriterium. Ein Deep-Learning-Fachmann sollte die Machbarkeit prüfen, eine einfache Baseline erstellen und den Weg vom Proof of Concept bis zum überwachten produktiven Einsatz definieren.
Das passende Niveau hängt eher vom Risiko, der Datenkomplexität und der Produktionsumgebung ab als von einer festen Anzahl an Berufsjahren. Für einen Forschungsprototyp können gute Modellierungskenntnisse ausreichen; regulierte, kundenorientierte oder stark ausgelastete Systeme benötigen zusätzlich Erfahrung mit Validierung, Deployment und Monitoring. Ein Deep-Learning-Spezialist sollte vergleichbare Ergebnisse zeigen und seine Entscheidungen erklären können.
Ja. Deep-Learning-Arbeit eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenprüfungen, Experimente, Code und Modellergebnisse über kontrollierte Umgebungen geteilt werden können. Termine vor Ort in Nürnberg können dennoch bei der Erkundung des Fachbereichs, beim Hardwarezugriff oder bei der Zusammenarbeit mit Fertigungs- und Industrieteams helfen.
Fragen Sie, wie der Fachmann das Ziel definiert, die Daten aufbereitet, eine Baseline ausgewählt und die Leistung an unbekannten Fällen getestet hat. Ein fähiger Deep-Learning-Freelancer spricht über Fehlermuster, Reproduzierbarkeit, Latenz, Kosten, Monitoring und die Auswirkungen des Modells auf echte Nutzer, statt sich nur auf eine hervorgehobene Kennzahl zu konzentrieren.
Nein. Deep Learning ist eine starke Option für komplexe unstrukturierte Daten, aber ein einfacheres statistisches Modell, ein regelbasiertes System oder ein klassischer Machine-Learning-Ansatz kann leichter zu erklären und zu betreiben sein. Die richtige Wahl hängt von Datenmenge, erforderlicher Genauigkeit, Antwortzeit, verfügbarer Infrastruktur und den Fehlerkosten ab.
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
