Edge Computing Experten in München
.Beauftragen Sie Experten, die Edge-Systeme mit geringer Latenz entwickeln, Workloads auf Gateways und Industriegeräten bereitstellen und sie mit sicheren Datenflüssen an Cloud-Dienste anbinden. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Edge Computing eingesetzt haben
Ananthraj N.
Letzte Position:
Founder bei sprhava
Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.
- Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
- Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
- Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
- Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
- Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
- Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
- Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.
Erfolge:
- Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
- WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
- Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
- Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
- Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
- Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
- InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Thomas L.
Letzte Position:
Consultant für KI-gestützte Prozessautomatisierung bei Lumiz
KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.
Max R.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur und technischer Berater (Freelancer) bei dialpad
Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.
Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.
Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Adithya B.
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Edge Computing einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Strategie und Planung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 in München, die Edge Computing 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Edge Computing 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%)
- Automotive (83%)
- Fertigung (67%)
- Telekommunikation (67%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Biotechnologie (33%)
- Pharmazeutika (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Edge nah an der Quelle
Edge Computing verlagert Verarbeitung, Speicherung und Entscheidungsfindung näher an Maschinen, Sensoren und Nutzer. Es kommt zum Einsatz, wenn reine Cloud-Setups zu viel Verzögerung, Bandbreitenkosten oder Abhängigkeit von einem zentralen Rechenzentrum verursachen. Häufige Suchbegriffe sind auch Edge und in einigen Kontexten Fog Computing.
Was es ermöglicht
- Steuerung von Geräten, Maschinen und lokalen Apps mit geringer Latenz
- Vorverarbeitung von Sensordatenströmen, Video und Telemetrie
- Offline-First-Logik bei instabiler Verbindung
- Sichere Synchronisierung lokaler Ergebnisse mit Cloud-Systemen
Typischer Stack
Starke Fachkräfte arbeiten in der Regel mit Container-Tools, Gerätemanagement, Message Brokern und Cloud-IoT-Diensten. Sie kennen sich außerdem mit Linux, Netzwerken, Observability und automatisierter Bereitstellung aus. Für Edge AI kommen Modellverpackung, Inference-Runtimes und hardwarebewusstes Tuning hinzu.
Wo es zum Einsatz kommt
Edge Computing findet sich in Fabriken, Einzelhandelsstandorten, Logistikzentren, Gesundheitseinrichtungen, vernetzten Fahrzeugen und smarten Gebäuden. In München unterstützt es häufig industrielle Systeme, Mobilitätsanwendungen und verteilte Abläufe, die eine lokale Reaktion mit zentraler Überwachung benötigen. Diese Mischung erfordert eine sorgfältige Architektur und saubere Übergaben.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Spezialisten ins Boot, wenn eine Edge-Einführung die Grenzen von Cloud, Netzwerk und Geräten überschreitet. Typische Anzeichen sind unklare Bereitstellungsmuster, fehleranfällige Remote-Updates, unzureichendes Monitoring oder Schwierigkeiten beim Zusammenspiel lokaler und zentraler Systeme. Kurze Projekte konzentrieren sich oft auf Architekturprüfungen, Pilotprojekte oder die Absicherung für den Produktivbetrieb.
Was starke Experten leisten
Gute Fachkräfte denken über den Code hinaus. Sie entwickeln Lösungen für Ausfallsicherheit, sichere Geräteidentitäten, Remote-Updates, begrenzte Bandbreite und Rollback-Möglichkeiten. Außerdem dokumentieren sie den gesamten Edge-Stack, damit Betriebsteams ihn nach der Übergabe betreiben können – das ist genauso wichtig wie die ursprüngliche Entwicklung.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Edge Computing am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Edge Computing wird eingesetzt, um Daten in der Nähe ihrer Quelle zu verarbeiten, anstatt alles an eine entfernte Cloud zu senden. Das ermöglicht lokale Steuerung, schnellere Reaktionen, weniger Netzwerkverkehr und Ausfallsicherheit bei Verbindungsabbrüchen. Es eignet sich gut für sensorintensive Systeme, Videostreams und Geräte, die vor Ort weiterarbeiten müssen.
Edge Computing und Fog Computing überschneiden sich stark, werden aber nicht immer genau gleich verwendet. Edge bezeichnet normalerweise Verarbeitung auf oder sehr nahe am Gerät, während Fog eine zusätzliche Ebene zwischen Geräten und Cloud beschreiben kann. In realen Projekten werden die Begriffe oft ungenau verwendet, daher ist die Architektur wichtiger als die Bezeichnung.
Ein starker Freelancer für Edge Computing kennt sich normalerweise mit Linux, Netzwerken, sicherem Gerätemanagement und automatisierter Bereitstellung aus. Für viele Projekte braucht er außerdem Cloud-IoT-Dienste, Container-Tools, Monitoring und Nachrichtenprotokolle wie MQTT. Wenn das System Analysen oder Inference lokal ausführt, werden auch Edge AI und Modellverpackung wichtig.
Ein Edge Computing-Projekt kann mit einem Spezialisten starten, wenn der Umfang begrenzt und die Plattform bereits ausgewählt ist. Komplexere Aufgaben erfordern jemanden, der Geräte, lokale Software, Cloud-Dienste und Betrieb miteinander verbindet, ohne fehleranfällige Übergaben zu schaffen. Wenn Sie Design, Bereitstellung und Support benötigen, suchen Sie jemanden, der bereits durchgängig Produktivsysteme umgesetzt hat.
Die wichtigste Alternative zu Edge Computing ist ein Cloud-First-Setup, bei dem der Großteil der Verarbeitung in zentralen Diensten stattfindet. Das funktioniert gut, wenn Latenz, Bandbreite und lokale Verfügbarkeit nicht entscheidend sind. Wenn das System dagegen sofort reagieren oder offline weiterlaufen muss, ist Edge meistens die bessere Wahl.
Viele Edge Computing-Aufgaben können remote erledigt werden, insbesondere Architektur, Code-Reviews, die Einrichtung von Monitoring und die Cloud-Integration. Vor-Ort-Zeit ist oft für den Gerätezugriff, Netzwerkprüfungen, Pilot-Rollouts oder Umgebungen in Fabriken und Gebäuden sinnvoll. In München ist hybride Zusammenarbeit üblich, wenn lokale Hardware oder industrielle Systeme beteiligt sind.
Holen Sie sich Unterstützung für Edge Computing, wenn die Latenz zu hoch, die Uploads zu umfangreich sind oder lokale Standorte nicht auf eine ständige Verbindung vertrauen können. Weitere Anzeichen sind schlechte Observability, schwer zu verwaltende Updates und unklare Sicherheit für Geräte im Einsatz. Dabei handelt es sich meist um Architekturprobleme und nicht nur um Programmierprobleme.
Beurteilen Sie Edge Computing-Fachkräfte danach, wie sie Zielkonflikte erklären, nicht nur anhand von Tool-Namen. Starke Experten können Ausfallszenarien, Update-Strategie, Datenfluss, Sicherheitsgrenzen und das Verhalten des Systems bei langsamer oder ausgefallener Verbindung beschreiben. Gute Dokumentation und ein klarer Einführungsplan sind starke Qualitätsmerkmale.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 112 €, was einem Tagessatz von etwa 894 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (83%) und Fertigung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (100%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Edge Computing eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
