Fine-Tuning Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die große Sprachmodelle anpassen, domänenspezifische Ausgaben verbessern und Prompts, Datensätze sowie Evaluierungsabläufe für den echten Produktionseinsatz abstimmen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern in München.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Fine-Tuning eingesetzt haben
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
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.
Konstantinos Metaxas
Letzte Position:
IT-Fly Specialist – Global Rollout bei Lufthansa Group
Planen & Vorbereiten (Standort-Design & Readiness): Inventar & Design: Dell PowerEdge R-Series, Aruba Switches (L2/L3), Notebooks/Peripherie; Serien-/Asset-Tags, IPv4/IPv6-Adressierung, VLAN-/DHCP-/DNS-Plan
Runbooks/MOPs: Standort-Rollout-Runbook, Backout-Strategie (<15–30 Min.), Risiko-Register, Kommunikationsmatrix; Freigaben via CAB/Change
Images/Packages: Golden Image (Win10/11), Driver Packs, BIOS/UEFI-Baseline; O365/Teams/OneDrive-KFM; BitLocker-Policies; MECM/SCCM, Intune/Autopilot, MDT/WinPE
Logistik: Versand/Verzollung, RMA/DOA, Vor-Ort-Spares; Tools (Barcode-Scanner, Label-Drucker), "Go-Bag" (Kabel, SFPs, Konsolenkabel)
Umsetzung (Vor-Ort): Endgeräte: Swap & Migration (USMT/OneDrive KFM), Peripherie (ATB/BT-Drucker, Scanner, Boarding-Gate-HW); Domain-Join, Compliance-Checks, O365-Aktivierung, Drucker/Queues, Netzlaufwerke
Abnahme: Funktionstests für DCS/CUTE/CUPPS/CUSS-Stationen, Ticketing-/Check-in-Workflows, Boarding-Gates
Server (R-Series): Rack & Stack, Verkabelung (PDU-Redundanz, LWL/Cu), Etikettierung/Nomenklatur; Firmware/RAID (PERC), Lifecycle Controller, iDRAC-Netz; Windows Server 2022/2025 + CIS-/BSI-Härtung; Agenten (Backup/AV/EDR/Monitoring), Zeitdienst/NTP-Auth, Syslog/SNMPv3
Netzwerk (Aruba): VLANs, LACP-Trunks, MSTP-Root; Portfast + BPDU-Guard an Edge; QoS (EF/AF); Dual-Stack (v4/v6), DHCP-Relay. NAC/802.1X mit ClearPass/Radius/TACACS+, Rollen + MAB-Fallback; Gast-Isolierung, ACLs (Gast→Mgmt deny). Telemetrie: sFlow, SNMPv3, Syslog→SIEM; LLDP→Inventar/CMDB
Airport-Spezifika: CUTE/CUPPS/CUSS-Terminals; DCS/Amadeus/SITA-Konnektivität; FIDS (read-only); Bag-Tag-/Boarding-Pass-Druck; Changes in Off-Peak-/Nachtfenstern
Stabilisieren (Hypercare): First-Day-Support, KPI-Tracking (Login-Zeiten, Ticket-Volumen, Fehlerklassen), QoS-Feintuning
Troubleshooting: Wireshark/iperf, Eventlogs, Switch-Counter, sFlow-Flows; schnelle Incident-Bearbeitung als SPOC
Wissensübergabe: Kurzschulungen für Stationsteams, Mini-Runbooks (Störung/Recovery)
Abschließen (Doku & Handover): Doku & CMDB: Final-Configs (Switch/Server), Topologie-/Patchpläne, IP-Tabellen, Serien-/Asset-Listen, Vorher/Nachher-Fotos
Abnahme & Sign-off: UAT-Protokolle, Funktionsnachweise (Use Cases), Rückgabe/Weiterverwendung der Althardware
Lessons Learned: Risiken, Standardpakete, Treiber-Freeze, "Known Issues"
Schnittstellen/Kommunikation: Station IT, Airport IT, SOC/NOC, Ground Ops/Ramp/Check-in, Provider (SITA/Amadeus). ITSM: ServiceNow (Inc/Req/Change/KB), Übergabe an BAU
Markus Oberhammer
Letzte Position:
Leitender E-Lösungsarchitekt & Senior Anforderungsingenieur bei Zasterbot-Oracle
- Klärung von Projektzielen, Umfang und fachlichem Zielbild für den Aufbau der KI-basierten Wissensdatenbank.
- Ableitung der initialen Architektur- und Umsetzungsstrategie für den Zasterbot-Chatbot inklusive Abgrenzung von minimal funktionsfähigem Produkt (MVP) und Ausbaustufen.
- Erarbeitung eines fachlichen Zielbilds für den Aufbau einer strukturierten Wissensdatenbank und die Integration eines zukünftigen Chatbots.
- Ableitung und Priorisierung von Anwendungsfällen für die Informationsbeschaffung und -bereitstellung durch den Chatbot.
- Modellierung von Datenstrukturen und -flüssen zur effektiven Organisation der Wissensdatenbank auf der Base44-Plattform.
- Konzeption und Implementierung der Datenmodelle zur Speicherung und Verknüpfung relevanter Informationen.
- Entwicklung von Prozessen zur Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Rohdaten für die Wissensdatenbank.
- Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität als Grundlage für den zukünftigen Chatbot.
- Planung der Integration großer Sprachmodelle (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzise und kontextbezogene Antworten.
- Implementierung von Funktionen zur Analyse und Darstellung von Daten aus der Wissensdatenbank.
- Nutzung der Base44-Plattform mit JSON-Schema-basierten Entitäten und flexiblem Berechtigungskonzept.
- Implementierung von Deno-Funktionen für Backend-Logik, Eventverarbeitung und Anbindung externer APIs.
- Integration von OpenAI-Services für die initiale Datenanalyse.
Wolfgang Horlacher
Letzte Position:
Leiter Finanzen und Controlling (Interim) bei Kunert Fashion Group
- Finanzbuchhaltung: tägliche Buchungen im Hauptbuch und Monatsabschluss
- Erstellung des Konzernabschlusses für Geschäftsjahr 2024 (Einheiten KF, KNL, KAU, KCH)
- Durchführung der Inventur bei KF mit Inventuranweisungen für die Logistik
- Weiterentwicklung der ERP-Finanzprozesse und Integration mit MS Dynamics BC 14
- Einführung der elektronischen Rechnungsprüfung und der Multi-Cash-Banking-Software
- Ausbau der Controlling-Tools und -Prozesse für Vertrieb und E-Commerce
- Erstellung der Budgets für 2026, 2027, 2028 inkl. Investitionsplan und Kostenrechnung
- Erstellung und Kommentierung der Monatsberichte für Teilbereiche und Gruppe
- Erstellung von wöchentlichen Finanzplänen sowie Cashflow- und Liquiditätsplänen
- Weiterentwicklung des Vertriebscontrollings mit Fokus auf Margen und Produktprofitabilität
- Erstellung und Integration von Buchhaltungs-Workflows für MS Dynamics
- Führungsfokus: Stabilisierung des Finanzteams und klare Verantwortungsbereiche
- Kommunikation mit Banken, Prüfungsstellen, Steuerberatern und Finanzbehörden
- Vollständiges und präzises Monatsreporting für jede Geschäftseinheit und die KF-Gruppe
- Aufstellung des Jahresabschlusses 2024 für KF Deutschland, KNL, KAU und KCH mit Bestätigungsvermerk
- Detaillierte Aufstellung und Vorbereitung des KF-Budgets 2026 für Geschäftsführung und Gesellschafter
- Wöchentliche Cashflow-Planung in Abstimmung mit Geschäftsführung und Gesellschaftern
- Turnaround bei Umsatz und EBIT ab September 2025 – stabiles Wachstum
- Führung & Change durch konsequente, datenbasierte KPIs
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.
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
David Thompson-Ajayi
Letzte Position:
KI-Trainer (NLP & LLM-Auswertung) bei Freelance
- Entwarf und bewertete hochwertige Prompts und Ausgaben für Große Sprachmodelle (LLMs) mit Fokus auf höhere Antwortgenauigkeit, Befolgung von Anweisungen und sachliche Konsistenz.
- Annotierte und bewertete LLM-generierte Ausgaben hinsichtlich Grammatik, Kohärenz, Relevanz und Wahrheitsgehalt.
- Erstellte Präferenzdaten im RLHF-Stil, indem Modellantworten gerankt wurden, um Reinforcement-Learning-Feintuningzyklen zu unterstützen.
- Beteiligte mich an Prompt-Engineering-Experimenten, um die Auswirkungen von Anweisungsformat, Ausführlichkeit und Formulierung auf das Modellverhalten zu bewerten.
- Führte Fehleranalysen und Qualitätssicherung an groß angelegten NLP-Datensätzen durch und identifizierte Randfälle sowie sprachliche Mehrdeutigkeiten, die die Leistung von LLMs beeinflussen.
Marco Pennacchiotti
Letzte Position:
Leiter Data Science und Data Engineering bei Entrix
- Etablierung und Leitung eines mehrjährigen Forschungsfahrplans
- Entwicklung und Umsetzung eines Einstellungsplans für Wissenschaft und Daten
- Führend bei Data-Engineering-Initiativen im Unternehmen
- Leitung des Teams zur Einführung eines neuen Trading-Algorithmus, wodurch der Umsatz der Assets um 18 % gesteigert wurde
Sebastian Lingenfelter
Letzte Position:
Spezialist für LLM-Antwortbewertung bei Translated.com
- Erstellte und verfeinerte technische und compliance-orientierte Datensätze für KI und stellte eine hochwertige, strukturierte Dokumentation sicher.
- Führte Supervised Fine-Tuning (SFT) und RLHF-Aufgaben durch und hielt strikte Vorgaben aus Industrie- und Sicherheitsrichtlinien ein.
- Erstellte detaillierte technische Berichte und Feedback für Audit- und QA-Teams.
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams an Dokumentationsstrategien für großangelegte KI-Bereitstellungen zusammen.
Vasco Almeida
Letzte Position:
KI-Forschungspraktikant – Generative KI bei BMW AG
- Entwarf und implementierte multimodale Unterhaltungstoolchains, die Passagierinput, Fahrzeugkontext, Large-Language-Modelle (Text-zu-Text und Sprache-zu-Sprache) sowie Bildgenerierungsmodelle kombinieren, um interaktivere und immersivere In-Car-Erlebnisse zu bieten.
- Entwickelte und orchestrierte Tools für LLM-basierte Agenten, inklusive Sitzungsverwaltung, Hintergrundaufgaben, dynamischer Nutzerinteraktionen und persistentem Anwendungszustand.
- Untersuchte Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks für In-Car-Umgebungen, bewertete Kommunikationsprotokolle und Architekturstrategien für koordinierte und zuverlässige Agentenverhalten.
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc.
- Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
- Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
- Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
- High-Throughput-Serving mit vLLM
- Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
- Erkennen von Halluzinationen
- Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Harald Bontjer
Letzte Position:
Dozent KI Manager in Versicherungen bei Deutsche Versicherungsakademie DVA
- Dozent für den Zertifizierungslehrgang KI Manager in Versicherungen
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Fine-Tuning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
44% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
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 Fine-Tuning 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 macht
Fine-Tuning passt ein Basismodell an, damit es eine bestimmte Aufgabe, Domäne oder einen bestimmten Stil besser ausführt. Es wird eingesetzt, wenn ein allgemeines Modell schon nah dran ist, aber für die echte Arbeit noch nicht genau genug. Teams nutzen es, um Ausgaben für Support, Suche, Klassifizierung, Extraktion und markengerechte Sprache zu formen.
Häufige Setups
- Überwachtes Fine-Tuning für aufgabenspezifisches Verhalten
- Instruction Tuning für besseres Folgen von Anweisungen
- Parameter-effiziente Methoden wie LoRA und QLoRA
- Evaluierungssets für Qualitäts- und Regressionstests
Diese Projekte laufen oft neben OpenAI fine-tuning, Hugging Face Workflows oder selbst gehosteten Modell-Stacks. In München werden Spezialisten häufig für Unternehmenssysteme eingesetzt, die deutsche Sprachverarbeitung, strenge Terminologie oder eine sorgfältige Prüfung vor dem Release brauchen.
Wann Unternehmen beauftragen
Unternehmen holen freies Expertenwissen dazu, wenn ein Basismodell uneinheitlich, teuer im Prompting oder schwach bei interner Terminologie ist. Sie brauchen auch Hilfe, wenn sie von Experimenten zu einem stabilen Workflow mit wiederholbaren Ergebnissen wechseln wollen. Ein starker Spezialist kann sagen, ob Fine-Tuning der richtige Schritt ist oder ob Retrieval, Prompt-Design oder bessere Daten ausreichen.
Daten und Evaluation
Gute Fine-Tuning-Arbeit beginnt mit sauberen, repräsentativen Daten. Der Spezialist prüft Labels, entfernt Störrauschen und schaut, ob das gewünschte Verhalten aus den vorhandenen Beispielen wirklich gelernt werden kann. Außerdem definiert er Evaluierungs-Prompts, Testsets und Review-Schleifen, damit die Qualität nicht von ein paar glücklichen Beispielen abhängt.
Wichtige Fähigkeiten
- Prompt-Design und Vorbereitung von Datensätzen
- Modellevaluation und Fehleranalyse
- Workflow-Kenntnisse über OpenAI, Hugging Face und APIs hinweg
- Verständnis für Deployment bei Latenz, Kosten und Versionierung
Starke Profis erklären Abwägungen klar und dokumentieren, was sich geändert hat, warum es sich geändert hat und wie man es zurückrollt. Sie arbeiten gut mit Produkt-, Daten- und Engineering-Teams zusammen, besonders wenn das Modell in bestehende Systeme oder Compliance-Regeln passen muss.
München-Projekte
Unternehmen in München brauchen Fine-Tuning oft für interne Assistenten, Dokumenten-Workflows, Kundensupport und branchenspezifische Textgenerierung. Viele Teams bevorzugen eine Mischung aus Remote-Arbeit und kurzen Vor-Ort-Terminen für Kickoff, Review oder Datenworkshops. Die besten Experten halten den Umfang eng und konzentrieren sich auf messbare Ausgabequalität, nicht nur auf die Modellgröße.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Fine-Tuning am häufigsten aufkommen.
Fine-Tuning wird genutzt, um ein Modell so anzupassen, dass es eine bestimmte Aufgabe, einen bestimmten Ton oder eine bestimmte Domäne zuverlässiger verarbeitet. Unternehmen setzen es für Klassifizierung, Extraktion, Support-Antworten, strukturierte Ausgaben und Texte mit viel Fachterminologie ein. Es ist nützlich, wenn Prompting allein keine stabilen Ergebnisse liefert.
Fine-Tuning verändert das Modell selbst, während Prompt Engineering die Anweisungen darum herum verändert. Prompting ist schneller zu testen und leichter zu aktualisieren, kann aber anfällig sein. Fine-Tuning ist besser, wenn dasselbe Verhalten über viele Eingaben hinweg gelten muss und die Daten konsistent genug sind, um es zu lehren.
Ein gutes Fine-Tuning-Projekt löst Verhalten, nicht nur Wissen. Wenn das Modell besseren Stil, Formatierung, Klassifizierung oder domänenspezifische Antworten braucht, kann Fine-Tuning helfen. Wenn das Hauptproblem der Zugriff auf aktuelle oder private Inhalte ist, ist Retrieval Augmented Generation oft der bessere erste Schritt.
Ein starker Fine-Tuning-Spezialist kennt meist Datenaufbereitung, Prompt-Design und Evaluation. Vertrautheit mit Hugging Face, OpenAI fine-tuning und API-basierter Bereitstellung ist üblich. Es hilft auch, wenn die Person grundlegendes Scripting, Versionierung und den Umgang mit Modellausgaben mit nicht-technischen Stakeholdern versteht.
Fine-Tuning funktioniert am besten, wenn das Zielverhalten klar ist und es bereits Beispiele für gute und schlechte Ausgaben gibt. Wenn sich der Anwendungsfall jede Woche noch stark verändert, veralten die Daten schnell und der Aufwand kann verpuffen. Viele Teams stabilisieren zuerst den Workflow und fine-tunen dann, sobald das Muster bewiesen ist.
Ja, Fine-Tuning wird oft remote umgesetzt, vor allem bei Datenprüfung, Evaluation und iterativen Modellchecks. Teams in München wünschen sich aber manchmal trotzdem Vor-Ort-Termine für sensible Daten, Abstimmungen mit Stakeholdern oder Workshop-Arbeit. Ein guter Freelancer kann zwischen beidem wechseln, ohne das Projekt auszubremsen.
Achten Sie auf jemanden, der über Datenqualität, Evaluation und Fehlerfälle spricht, nicht nur über Modellnamen. Ein guter Fine-Tuning-Experte kann erklären, warum sich ein Modell verbessert hat, wo es noch scheitert und wie die nächste Version getestet werden würde. Klare Dokumentation und wiederholbare Experimente sind wichtiger als schicke Demos.
Fine-Tuning ist der allgemeine Ansatz, während OpenAI fine-tuning und LoRA konkrete Wege dafür sind. OpenAI fine-tuning ist verbreitet, wenn Teams dieses Ökosystem bereits nutzen, und LoRA oder QLoRA sind in Open-Source-Workflows beliebt. Die richtige Wahl hängt von Kosten, Kontrolle und dem Einsatzort des Modells ab.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Fine-Tuning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 787 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Fine-Tuning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 44% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Fine-Tuning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Fine-Tuning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (94%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Fine-Tuning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Automotive (56%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Fine-Tuning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Business Intelligence (72%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Fine-Tuning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
