Graph Neural Network Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die Graphdaten in nutzbare Modelle für Link Prediction, Node Classification, Empfehlungssysteme und Betrugserkennung verwandeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Graph Neural Network eingesetzt haben
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Utsav Rabadiya
Letzte Position:
Werkstudent Junior Data Scientist (Performance Team GT Fleet) bei Uniper SE
- Analyse großer Kraftwerksdaten zur Entwicklung und Optimierung von wichtigen Leistungskennzahlen (KPIs) zur Überwachung der Flottenleistung.
- Entwurf und Entwicklung interaktiver Power BI-Dashboards zur Echtzeiteinsicht in zentrale Geschäftskennzahlen, was die Entscheidungsprozesse in den Abteilungen verbessert.
- Zusammenarbeit mit Vor-Ort-Ingenieuren und dem Asset Management, um Leistungskennzahlen über mehrere Länder hinweg zu harmonisieren.
- Unterstützung von Digitalisierungsinitiativen durch Umsetzung datenbasierter Anwendungsfälle mit agilen Projektmanagementmethoden.
- Nutzung von OSIsoft PI-Systemen für Zeitreihenanalyse und Visualisierung zur Verbesserung der betrieblichen Einblicke.
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
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
Kurt Stoll
Letzte Position:
Lead-KI-Architekt Solarindustrie LLM-Orchestrierung & Agenten bei Greencells Development Group
- Konzipierte und implementierte ein agentenbasiertes KI-System für den automatisierten B2B-Solarvertrieb mit mehrstufigen Workflows, einschließlich Planung, Memory und Leitplanken
- Führte ein funktionsübergreifendes Team, um ein Produktivsystem termingerecht und regelkonform einzuführen
- Setzte Wissensgraphen und SQL ein
- Tech: LangChain, Pydantic AI, OpenAI-/Anthropic-APIs, FastAPI, Neo4j, GNNs, strukturiertes Reasoning, relationale Daten, SQL, Pandas, NumPy
Chaima Dahri
Letzte Position:
Data Scientist Praktikant bei Marelli Automotive Lighting
- Entwickelte und implementierte ein Deep-Learning-Modell zur automatischen Erkennung von Schlüsselpunkten in Scheinwerfer-Lichtverteilungen.
- Bereitete Datensätze auf und verarbeitete sie und wählte nach dem Benchmarking verschiedener CNN-Architekturen VGG16 für das beste Genauigkeits-Effizienz-Verhältnis aus.
- Stellte eine Flask-REST-API bereit, containerisierte sie mit Docker und integrierte die Lösung in ein bestehendes internes System, was eine automatisierte und effiziente Bewertung von Scheinwerferdesigns ermöglicht.
Hema Kumar
Letzte Position:
Data Analyst (Working Student) bei Institüt Für Sport, Universität Mannheim
- Führe Analysen auf operativen Datensätzen mit Python und Excel durch, um Performance-Einblicke zu unterstützen.
- Wende statistische Analysen an, um Muster zu erkennen und interne Prozesse zu optimieren.
Sabrine Krichen
Letzte Position:
Teamleiter bei InstaDeep
- Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.
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)
Maria Daniela Leite De Souza
Letzte Position:
Forschungswissenschaftler bei Intel Labs
- Entwarf und implementierte KI-gesteuerte Orchestrierungsmodelle für umfangreiche verteilte Systeme.
- Entwickelte Optimierungspipelines in Python und Go, um die Platzierung von Diensten in Kubernetes-Clustern zu automatisieren.
- Arbeitete an skalierbaren Datenpipelines und an der Integration produktionsreifer Modelle in serverlose Frameworks (intentgesteuerte K8s-Operatoren).
- Beteiligte mich am Horizon Europe VERGE-Projekt.
Talha Tariq
Letzte Position:
API-Entwicklung für fortgeschrittene CDS-Analysen bei Akademisches Projekt
- Entwicklung von APIs für fortgeschrittene Credit-Default-Swap-Analysen, die sowohl MongoDB- als auch dateibasierte Workflows unterstützen
Raksha Shet
Letzte Position:
Werkstudent – Industrial Foundation Model bei Siemens AG
- Entwerfen und Implementieren einer durchgängigen Pipeline auf Basis von Siemens NX, um OBJ-CAD-Modelle in Graphdarstellungen zu konvertieren, durch KI-gesteuerte Gruppierung von Netzflächen zu Knoten und Flächenbenachbarungen als Kanten, um die GNN-Integration zu optimieren
- Erzeugen eines groß angelegten synthetischen 3D-CAD-Datensatzes, Annotieren von Bauteilen mit einigen MFCAD-ähnlichen Merkmalen, um ausgewogene, vielfältige Trainingsdaten für GNN-Workflows zu gewährleisten
- Unterstützung beim Entwurf, Training und der Evaluierung von Graph-Neural-Network-Architekturen für KI-gestützte Erkennung und Klassifizierung geometrischer Merkmale in 3D-CAD-Formen, um Feature-Erkennungs-Workflows zu beschleunigen
Adithya Naik
Letzte Position:
Vehicle Classification and Detection using Neural Networks
Erkennung und Klassifizierung von Fahrzeugen in Bildern und Videos für die Verkehrsüberwachung
- Ein YOLO- + Faster-R-CNN-Modell für reale Verkehrs- und autonome Fahrszenarien. Ausgezeichnet mit dem Best Paper Award am St Joseph Engineering College, März 2025.
Was es macht
- Das Modell nimmt Bilder oder Videoframes und lokalisiert und klassifiziert Fahrzeuge nach Typ, sodass es für Folgeanwendungen wie Verkehrsflussüberwachung oder Wahrnehmung in autonomen Fahrzeugsystemen nutzbar ist.
Was ich gemacht habe
- YOLO (für schnelle Erkennung) mit Faster R-CNN (für genauere Klassifizierung) kombiniert, statt mich auf nur eine Architektur zu verlassen, um Geschwindigkeit und Genauigkeit dort abzuwägen, wo sie am wichtigsten waren.
- 90 % mean Average Precision (mAP) erreicht, bewertet mit IoU-basierten Metriken statt nur mit roher Genauigkeit, damit die Lokalisierungsqualität korrekt abgebildet wird.
- Die komplette Datenverarbeitung und Bewertungspipeline in Python mit TensorFlow und OpenCV umgesetzt.
- Das begleitende Paper wurde vom Best Paper Award der CSE-Abteilung am St Joseph Engineering College ausgezeichnet.
Tech-Stack: Python, TensorFlow, OpenCV, YOLO, Faster R-CNN
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Graph Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
9 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
77%
Doktortitel
38%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
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 Deutschland 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 Deutschland, die Graph Neural Network 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
Graph-Grundlagen
Graph Neural Networks, oft GNNs genannt, sind für Daten gebaut, bei denen Beziehungen genauso wichtig sind wie einzelne Datensätze. Sie lernen aus Knoten, Kanten und deren Merkmalen, um Strukturen zu erkennen, die Standardmodelle übersehen. Unternehmen nutzen sie für Empfehlungen, Entity Matching, Betrugssignale und Netzwerkanalysen.
Wo sie passen
- Link Prediction und Ähnlichkeitssuche
- Node- und Graph-Klassifikation
- Empfehlungs- und Ranking-Systeme
- Anomalieerkennung in verbundenen Daten
- Molekulare, soziale und Wissensgraphen
Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten mit PyTorch Geometric, DGL, PyTorch, TensorFlow und gängigen Graph-Datenbanken wie Neo4j oder TigerGraph, wenn das Projekt sie braucht. Sie wissen auch, wie man Graph-Schemata, Sampling-Pipelines und Evaluations-Setups für große verbundene Datensätze vorbereitet. Gute Arbeit umfasst saubere Trainingsschleifen und ein klares Modellverhalten.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Expertise dazu, wenn Graphdaten unübersichtlich sind, die Modellqualität unklar ist oder ein bestehendes ML-Team Unterstützung beim Wechsel von tabellarischen Modellen zu graphbasierten Ansätzen braucht. Das ist häufig bei Betrug, Suche, Logistik, Telekommunikation und Produktempfehlungen der Fall. In Deutschland reicht oft die Zusammenarbeit aus der Ferne, aber Vor-Ort-Termine können helfen, wenn der Datenzugriff oder Abstimmungen mit Stakeholdern sensibel sind.
Was starke Spezialisten tun
Ein starker GNN-Spezialist trainiert nicht nur ein Modell. Er wählt die richtige Graphformulierung, kümmert sich um Feature Engineering, optimiert Sampling und Message Passing und erklärt, warum das Modell gut funktioniert oder scheitert. Er weiß auch, wann ein einfacherer Baseline-Ansatz besser ist.
Ergebnisse
- Graphmodellierung und Feature-Design
- Baseline-Vergleich und Modellauswahl
- Training, Validierung und Fehleranalyse
- Unterstützung für die Inference-Pipeline
- Dokumentation für Übergabe und Wartung
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Graph Neural Network am häufigsten gestellt werden.
Ein Graph Neural Network wird eingesetzt, wenn Daten miteinander verbunden sind und diese Verbindungen eine Bedeutung haben. Es hilft bei Empfehlungen, Betrugserkennung, Link Prediction, Entity Matching und Graph-Klassifikation. Es passt besser als reine tabellarische Modelle, wenn Beziehungen zwischen Datensätzen wichtig sind.
Nein. GNN bezeichnet meist eine bestimmte Familie neuronaler Modelle, die aus der Graphstruktur lernen, während Graph Machine Learning der breitere Bereich ist, zu dem auch merkmalsbasierte Methoden, Embeddings und klassische Graphalgorithmen gehören. Teams vergleichen oft beides, bevor sie sich für eine Lösung entscheiden.
Ein Graph Neural Network wird oft mit XGBoost, Random Forests, Graph-Embeddings und regelbasierten Graph-Analysen verglichen. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob das Projekt Deep Learning auf verbundenen Daten braucht oder ein einfacheres Modell, das leichter zu betreiben und zu erklären ist. Starke Spezialisten können diesen Kompromiss klar aufzeigen.
Ein starker GNN-Spezialist kennt in der Regel PyTorch oder TensorFlow, Graphdatenmodellierung, Python und Evaluationsmethoden für unausgewogene Daten. Erfahrung mit Neo4j, DGL oder PyTorch Geometric kann helfen, aber entscheidend ist, zu verstehen, wie man rohe Beziehungen in nutzbare Merkmale und Trainingsdaten verwandelt.
Kleine Proof-of-Concept-Projekte können oft mit einem erfahrenen Graph Neural Network-Spezialisten starten. Für Produktionsarbeit braucht man jemanden, der Datenqualität, Trainingsstabilität, Inferenzdesign und Monitoring beherrscht. Wenn der Graph groß oder geschäftskritisch ist, sollten Sie auf nachgewiesene Erfahrung setzen, nicht nur auf Forschungserfahrung.
Ja, die meiste GNN-Arbeit kann aus Deutschland remote erledigt werden, wenn auf die Daten sicher zugegriffen werden kann. Zeit vor Ort ist vor allem nützlich für die Prüfung sensibler Daten, Workshops mit Stakeholdern oder eine schnelle Abstimmung mit Produkt- und Datenteams. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Achten Sie auf klare Baselines, eine sorgfältige Graphkonstruktion und eine Bewertung, die zur geschäftlichen Aufgabe passt. Ein starker graph neural network-Experte erklärt, warum ein Modell einen einfacheren Ansatz schlägt, wo es scheitert und wie es gewartet wird. Wenn die Antwort nur die Modellarchitektur betrifft, reicht das nicht aus.
Ein guter Graph Neural Network-Freelancer wird nach der Graphquelle, den Knoten- und Kantentypen, den Ziel-Labels, den Latenzanforderungen und der Art der Erfolgsmessung fragen. Er sollte auch fragen, ob das Projekt Forschung, ein Pilot oder ein Produktionssystem ist. Diese Details ändern die Methode und den Lieferplan.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 687 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 77% mindestens einen Master-Abschluss und 38% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 9 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Bildung (54%) und Automotive (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (92%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (92%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Graph Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
