Edge Computing Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Edge-Setups mit geringer Latenz entwerfen, Geräte und Gateways verbinden und Workloads nah an der Datenquelle betreiben. Erhalten Sie schnell passende, geprüfte Freelancer mit Verfügbarkeit für Industrie-, Handels- und vernetzte Systeme in München.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Edge Computing eingesetzt haben
Ananthraj Narasappa
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.
Thomas Langer
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.
Oussama El Allam
Letzte Position:
Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH
- Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
- Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
- Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
- Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung
Daniel Carton
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)
Janusz Mazurek
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 Balaji
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
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Edge Computing verlagert die Verarbeitung näher dorthin, wo Daten entstehen. Es wird für Sensordaten, Maschinensteuerung, Videoanalyse und andere Workloads genutzt, die nicht auf einen entfernten Cloud-Roundtrip warten können. Teams setzen Edge auch ein, damit lokale Abläufe weiterlaufen, wenn Verbindungen instabil sind.
Typische Projekte
- Edge-Gateways für Fabriken, Geschäfte oder Fahrzeuge
- Lokale Inferenz für Kameras, Sensoren und smarte Geräte
- Datenfilterung vor der Cloud-Synchronisation
- Rollout für Flotten und Remote-Updates von Geräten
Tools und Stack
Starke Spezialisten arbeiten mit Embedded Systems, Linux, Containern, Message Brokern und Cloud-Diensten. Oft nutzen sie AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge, Kubernetes am Edge, MQTT und Tools für das Gerätemanagement. Der genaue Stack hängt von den Latenzanforderungen, den Hardwaregrenzen und davon ab, wie viel Logik lokal bleibt.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen suchen freiberufliche Edge-Expertise, wenn aus einem Pilotprojekt ein produktiver Rollout werden soll oder wenn ein System mit Werken, Filialen oder verteilten Standorten integriert werden muss. Es hilft auch, wenn Teams kurzfristige Unterstützung für Architektur, Sicherheits-Härtung oder den Einsatz vor Ort brauchen. In München passt das oft gut zu Industrie-, Automobil-, Logistik- und Medienumgebungen.
Was starke Experten tun
Starke Fachleute denken über den gesamten Weg vom Gerät bis zur Cloud nach. Sie planen für Offline-Verhalten, sichere Updates, Beobachtbarkeit und die Steuerung des Datenflusses. Außerdem halten sie die lokale Laufzeit einfach genug, damit sie vor Ort oder aus der Ferne gut zu warten ist.
Wie Teams mit ihnen arbeiten
Edge-Arbeit beginnt meist mit einem klaren Standort-Setup, einem Geräteinventar und einer Liste von Aktionen, die lokal passieren müssen. Gute Spezialisten dokumentieren Rollout-Schritte, Wiederherstellungspläne und Monitoring-Prüfungen, damit Betriebsteams das System nach dem Start unterstützen können. Für Unternehmen in München ist die Zusammenarbeit aus der Ferne oft üblich, mit Besuchen vor Ort nur dann, wenn Hardware oder der Zugang zur Anlage nötig sind.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Edge Computing am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Edge Computing wird genutzt, wenn Daten in der Nähe der Quelle verarbeitet werden müssen, statt alles an eine zentrale Cloud zu senden. Das ist wichtig für Videoanalyse, industrielle Steuerung, Sensorsysteme im Handel, vernetzte Fahrzeuge und andere Systeme, die schnelle lokale Reaktionen brauchen. Es ist auch nützlich, wenn die Bandbreite begrenzt ist oder der Standort bei Netzwerkproblemen weiterlaufen muss.
Edge Computing hält einen Teil der Workloads lokal, während reine Cloud-Setups die meiste Verarbeitung an ein entferntes Rechenzentrum senden. Der Edge-Ansatz ist besser für geringe Latenz, lokale Ausfallsicherheit und Datenreduktion vor der Synchronisation. Reine Cloud-Lösungen passen trotzdem gut für Berichte, Langzeitspeicherung und zentrale Analysen, daher nutzen viele Systeme beides.
Edge Computing ist der weiter gefasste Begriff, und MEC, also Multi-access Edge Computing, ist ein verwandter Ansatz, der oft mit Telekommunikationsnetzen verbunden ist. MEC platziert Dienste meist nahe bei mobilen Nutzern oder Netzwerkzugängen, während Edge auch Fabriken, Handelsstandorte, Fahrzeuge oder private Umgebungen meinen kann. Viele suchen mit beiden Begriffen, wenn sie lokale Verarbeitung nahe bei Nutzern oder Geräten brauchen.
Ein starker Edge-Computing-Spezialist versteht meist Embedded Systems, Linux, Netzwerke, Container-Runtimes und Gerätesicherheit. Auch die Cloud-Integration ist wichtig, besonders für Messaging, Updates, Identität und Beobachtbarkeit. Wenn das Projekt Kameras oder Sensoren umfasst, sind Erfahrung mit Datenpipelines und Protokollen wie MQTT wichtig.
Ein einfaches Edge-Computing-Pilotprojekt braucht vielleicht nur einen starken Spezialisten, der die lokale Laufzeit einrichtet, Geräte verbindet und den Datenfluss nachweist. Ein Produktions-Rollout braucht breitere Erfahrung mit Sicherheit, Remote-Updates, Rollback-Planung und Flottenbetrieb. Je mehr Standorte und Hardwaretypen beteiligt sind, desto wertvoller wird nachgewiesene Deployment-Erfahrung.
Bei Edge Computing sollten Sie fragen, was lokal laufen muss, was in der Cloud bleiben kann und wie sich das System verhält, wenn das Netzwerk ausfällt. Fragen Sie auch, welche Hardware, Protokolle und welchen Update-Prozess die Person schon betreut hat. Klare Antworten zeigen meist, ob der Spezialist für den echten Betrieb und nicht nur für eine Demo planen kann.
Viele Aufgaben im Edge Computing lassen sich remote erledigen, vor allem Architektur, Software-Integration und Monitoring-Design. Zeit vor Ort ist hilfreich für Hardware-Inbetriebnahme, Zugang zur Anlage, Netzwerkprüfungen und die Validierung des Rollouts. Für Teams in München ist ein hybrides Setup üblich, weil ein Teil der Arbeit physischen Zugriff braucht, während der Großteil der Nacharbeit online passieren kann.
Achten Sie auf einen Edge-Computing-Spezialisten, der Fehlerfälle, Update-Strategien und Sicherheitsabwägungen klar erklären kann. Gute Zeichen sind eine saubere Dokumentation, praktische Rollout-Pläne und Beispiele für Systeme, die trotz eingeschränkter Konnektivität weiterliefen. Fragen Sie, wie die Person Beobachtbarkeit und Wiederherstellung angeht, denn genau dort gelingen oder scheitern viele Edge-Projekte.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 855 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% 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 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Edge Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Automotive (67%) 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
