Graph Neural Network Experten in Deutschland
für Lösungen mit vernetzten Daten, in wenigen Minuten mit geprüften Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die graphbasierte Machine-Learning-Modelle entwerfen, PyTorch-Geometric-Pipelines entwickeln und Knoten-, Kanten- und Graphklassifikation auf reale Geschäftsdaten anwenden. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Graph Neural Network eingesetzt haben
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Marco P.
Letzte Position:
Mitgründer bei Startup für KI-gestütztes Sprachenlernen
Mitgründung eines KI-nativen Startups für Sprachenlernen sowie Definition der Produktvision, KI-Architektur und technischen Roadmap. Entwicklung und Aufbau des KI- und Backend-Stacks einschließlich Pipelines zur Feinabstimmung von LLMs, individueller agentischer Workflows und skalierbarer Inferenzinfrastruktur. Das erste Produkt befindet sich derzeit in einer privaten Betaphase.
Utsav R.
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 S.
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.
Kurt S.
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 D.
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.
Muhammad U.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft bei Universität des Saarlandes
- Einsatz KI-getriebener CADD-Methoden zur Optimierung biosynthetischer Wege und Molekülscreenings.
- Integration synthetischer Biologie und rechnergestützter Chemie-Workflows für schnelle In-silico-Experimente.
- Automatisierte ML-Pipelines mit Python, PyTorch und Scikit-learn unter Linux, was zu verbesserten Modelltests und höherer Reproduzierbarkeit führte.
Hema K.
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 K.
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 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)
Maria Daniela L.
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 T.
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 S.
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 N.
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
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
79%
Doktortitel
36%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Graph Neural Network Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (79%)
- Bildung (57%)
- Automotive (36%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (29%)
- Professionelle Dienstleistungen (29%)
- Energie (21%)
- Bank- und Finanzwesen (21%)
- Gesundheitswesen (21%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es ist
Ein Graph Neural Network (GNN) ist ein Machine-Learning-Modell für Daten, bei denen Entitäten und Beziehungen gemeinsam relevant sind. Es stellt Elemente als Knoten und Verbindungen als Kanten dar und überträgt Informationen über den Graphen, um nützliche Muster zu lernen. Dadurch eignen sich GNNs besonders für Empfehlungen, Betrugserkennung, Wissensgraphen und molekulare Analysen.
Zentrale Fähigkeiten
GNN-Spezialisten wählen Architekturen und Trainingsmethoden, die zur Graphstruktur und zum Geschäftsziel passen. Ihre Arbeit kann Graphkonvolution, Graphaufmerksamkeit, Message Passing, Embeddings, Link Prediction sowie Knoten- oder Graphklassifikation umfassen. Sie kümmern sich außerdem um Sampling, Feature-Entwicklung und Evaluierung für dünn besetzte oder sich schnell verändernde Graphen.
Ökosystem und Tools
Das Ökosystem kombiniert häufig Python mit PyTorch oder TensorFlow sowie graphorientierten Bibliotheken wie PyTorch Geometric, Deep Graph Library und NetworkX. Fachkräfte können diese Modelle mit Neo4j, Graphdaten-Pipelines, Vektorsuche und Cloud-Machine-Learning-Diensten verbinden. Für eine zuverlässige Bereitstellung nutzen sie außerdem Experiment-Tracking, Datenvalidierung und Modellüberwachung.
Wo Unternehmen es einsetzen
GNN-Projekte kommen überall dort zum Einsatz, wo vernetzte Datensätze Signale enthalten, die Standardmodelle für Tabellendaten übersehen:
- Empfehlungen für Produkte, Inhalte und Nutzer
- Transaktionsnetzwerke und Betrugsuntersuchungen
- Suche in Wissensgraphen und Entitätsauflösung
- Arzneimittelentwicklung, Materialforschung und Lieferkettenanalyse
- Optimierung von Verkehr, Logistik und Infrastruktur
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Unternehmen suchen häufig freiberufliche GNN-Expertise, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Dienst werden soll, wenn Graphdaten schwer zu modellieren sind oder wenn bestehende Vorhersagen Beziehungen zwischen Datensätzen ignorieren. In Deutschland können Spezialisten Industrie-, Automobil-, Finanz- und Forschungsteams remote oder gemeinsam mit lokalen Datenteams unterstützen. Klare Dokumentation und eine praxisnahe Kommunikation auf Deutsch oder Englisch helfen verteilten Teams, effizient voranzukommen.
Was starke Fachkräfte liefern
Starke Spezialisten verstehen sowohl die Graphentheorie als auch die Grenzen der verfügbaren Daten. Sie erstellen aussagekräftige Baselines, prüfen, ob die Graphstruktur das Ergebnis verbessert, und verhindern Leakage zwischen verbundenen Datensätzen. Sie können Embeddings und Vorhersagen für Stakeholder erklären, Annahmen offenlegen, reproduzierbare Trainings-Pipelines entwickeln und die Bereitstellung mit Blick auf Latenz, Drift, Datenschutz und Erklärbarkeit vorbereiten.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Graph Neural Network am häufigsten gestellt werden.
Ein Graph Neural Network lernt aus Entitäten und den Beziehungen zwischen ihnen. Unternehmen nutzen GNNs für Empfehlungen, Betrugserkennung, Schlussfolgerungen in Wissensgraphen, molekulare Vorhersagen, Routenanalysen und andere Aufgaben, bei denen Verbindungen wichtige Informationen enthalten.
Ein Graph Neural Network überträgt Informationen über verbundene Knoten, während ein standardmäßiges neuronales Netzwerk normalerweise unabhängige oder regelmäßig geordnete Eingaben erwartet. Ein GNN kann beziehungsbasierte Signale sichtbar machen, erfordert aber auch eine sorgfältige Graphkonstruktion, Stichprobenbildung und Validierung.
Ein Graph Neural Network ist ein Ansatz für prädiktives Machine Learning und kein Ersatz für eine Graphdatenbank. Graphdatenbanken wie Neo4j speichern und durchsuchen Beziehungen, während ein GNN Repräsentationen oder Vorhersagen aus diesen vernetzten Daten lernt; Projekte nutzen häufig beides.
Ein starker GNN-Spezialist sollte Python, PyTorch oder TensorFlow, Data Engineering und Modellevaluierung verstehen. Erfahrung mit PyTorch Geometric, Deep Graph Library, NetworkX, Neo4j, Embeddings und Produktionsüberwachung ist hilfreich, wenn das Modell in einem echten Dienst betrieben werden muss.
Die passende Graph Neural Network-Erfahrung hängt von der Aufgabe ab. Ein fokussierter Prototyp erfordert möglicherweise starke Modellierungs- und Datenkenntnisse, während Produktionsarbeit zusätzlich die Entwicklung von Graphschemas, skalierbares Training, Bereitstellung, Überwachung und eine klare Validierung anhand von Nicht-Graph-Baselines verlangt.
Ja. Graph Neural Network-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenanalysen, Experimente und Codearbeit online organisiert werden können. Treffen vor Ort können dennoch bei der fachlichen Anforderungsanalyse, beim sicheren Datenzugriff oder bei der Abstimmung mit Industrie- und Forschungsteams in Deutschland hilfreich sein.
Ein hochwertiges GNN-Projekt beginnt mit dem Nachweis, dass die Graphstruktur gegenüber glaubwürdigen Basismodellen einen Mehrwert bietet. Achten Sie auf eine saubere Trennung von Trainings- und Evaluierungsdaten, aussagekräftige Graph-Features, Leakage-Prüfungen, reproduzierbare Experimente, erklärbare Ergebnisse und einen Bereitstellungsplan, der betriebliche Einschränkungen berücksichtigt.
Ein Graph Neural Network-Spezialist sollte vor der Modellierung die Geschäftsentscheidung, die Definition des Graphen, die Aktualität der Daten, die Ziel-Labels und die Erfolgskriterien klären. Außerdem sollte er nach Zugriffskontrollen, der erwarteten Inferenzgeschwindigkeit, sich verändernden Beziehungen und der Frage fragen, ob das Ergebnis für Kunden oder Aufsichtsbehörden erklärbar sein muss.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 744 € 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, 79% mindestens einen Master-Abschluss und 36% 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 1,8 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 (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Bildung (57%) und Automotive (36%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Graph Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (93%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Graph Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
