High-Performance Computing Experten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die HPC-Cluster entwerfen, MPI- und OpenMP-Workloads optimieren und Slurm oder andere Scheduler auch unter hoher Last stabil halten. Erhalte ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich High-Performance Computing eingesetzt haben
Afaq Afaq Saeed
Letzte Position:
Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung bei Volkswagen AG
- Entwickelte ein Bewertungsframework für KI-generierte Multiview-Fahrvideos, das für Wahrnehmungs- und Embodied-AI/VLA-bezogene Trainingsworkflows gedacht ist.
- Entwarf automatisierte Prüfungen für zeitliche Kohärenz, Kamerakonsistenz, semantische Korrektheit und geometrische Multiview-Qualität und deckte dabei Ausfallmodi auf, die für autonome Systeme relevant sind.
- Kombinierte klassische Computer Vision, gelernte visuelle Repräsentationen und Vision-Language-Modelle, um komplexe Videoartefakte in messbare technische Signale zu überführen.
- Aufbau wiederholbarer Benchmarking- und Fehleranalyse-Workflows zur Unterstützung von Modellvergleichen, Datenqualitätsentscheidungen und Systemverbesserungs-Diskussionen.
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.
Heena Patel
Letzte Position:
Retirement Spend & Tax Optimizer Agentic AI App (Vibe Coding) bei Persönliches Projekt
Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung
- Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
- Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender
Chenchen Chu
Letzte Position:
Patentreferent (Kandidat für die Zulassung als europäischer Patentvertreter) bei Vossius & Partner
- Patentanmeldung: Ausarbeitung und Bearbeitung europäischer Patentanmeldungen
- LLM-Anwendung: Entwicklung von LLM-basierten Tools für die automatisierte Recherche von Patentdaten und Einsatz von Python-Skripten zur Beschleunigung technischer Prüfungen.
Dennis Dickmann
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
Oliver Ohly
Letzte Position:
Embedded Software Architect bei Automobilzulieferer
Stellar SR6 G7 Line, 32-bit Arm® Cortex®-R52+ MCU.
- MISRA-C, C99, Greenhills ARM-Compiler
- Dassault AUTOSAR Builder
- EB Tresos
- Sparx Enterprise Architect 16.1
- VS Code
- Python xml, lxml, NumPy und Pandas
ISO 26262, ISO 21434, Hypervisor, Key Management, HSM. Tooling & Automation. LieberLieber LemonTree + Sparx EA. Jira, Confluence, Sharepoint. Git/Github. DevOps über Jenkins & Conan.
Shiqing Fan
Letzte Position:
Technischer Direktor bei EmotionPool GmbH
- Leitete die EU-Markteintrittsstrategie für L3/L4-autonome Logistikfahrzeuge und trieb die technologische Lokalisierung sowie den Einsatz des Smart-Robotics-Portfolios der Muttergesellschaft voran.
- Stimmte die Technik führender Anbieter autonomer Fahrtechnologien in China und Europa ab und übersetzte komplexe Kundenanforderungen in präzise Ingenieursvorgaben gemäß EU-Normen.
- Initiierte strategische gemeinsame F&E-Projekte mit führenden europäischen Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen, um den Übergang neuester Robotikkonzepte in kommerzielle Produkte zu beschleunigen.
- Entwarf die End-to-End-Architektur intelligenter Lagerlösungen und führte funktionsübergreifende Teams bei der Optimierung der Hardwareintegration für autonome Fahrzeuge und Roboter sowie der Gesamtssystemleistung.
- Leitete die F&E für hochauflösende Simulationen und KI-Algorithmen mit NVIDIA Isaac Sim & Lab und etablierte robuste "Sim-to-Real"-Pipelines, um dynamische Pfadplanungsoptimierung, intelligente Hindernisvermeidung und komplexe Navigationssysteme vor der physischen Implementierung zu trainieren und zu validieren.
- Beibehielt praktische Kontrolle über die Kernsystemarchitektur mit Fokus auf Performance-Tuning auf niedrigster Ebene, Beschleunigung der KI-Modellinferenz mit TensorRT/ONNX Runtime und Sensorintegration.
Alexander Schulze
Letzte Position:
AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG
- Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
- On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
- Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
- Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
- Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
André Beran
Letzte Position:
Externe Angriffsflächenbewertung & Cybersecurity-Bereitschaftsprüfungen bei Graydaxe Cybersecurity GmbH
- Durchführung von Cybersecurity-Bereitschaftsprüfungen auf Basis einer eigenen Prüfungsmethodik
- Analyse der externen Angriffsfläche mittels Graydaxe EASM-Plattform
- Reifegradbewertung und Ableitung priorisierter Handlungsempfehlungen
Muhammed Alp
Letzte Position:
KI-System- & Produkt-Lead bei awRAG.io & Laiers.ai
Konzeption, Planung und Produktionseinführung von zwei KI-Plattformen für industrielle Forschungs- und Engineering-Workflows, von der Use-Case-Identifikation und Anforderungsanalyse über Architekturentscheidungen und Build-vs-Buy-Abwägungen bis zum Go-Live.
awRAG.io: Identifizierung des Anwendungsfalls (fragmentierte Wissensbasis über verteilte KI-Tools), Definition der Datenanforderungen, Architekturentscheidung für eine mandantenfähige RAG-as-a-Service-Plattform mit DSGVO-konformer EU-Infrastruktur und produktionsreifer Retrieval-Pipeline
LAIERS.ai: Use-Case-Definition (Kontextverlust in linearen KI-Workflows), strategische Produktentscheidungen zu UX, Kostenstruktur und Multi-LLM-Orchestrierung, Rollout einer räumlichen KI-Konversationsplattform mit proprietärem Kontextmanagementsystem LAICS
LLMOps-Verantwortung: Qualitätssicherung, Pipelineoptimierung, Sicherheitsarchitektur (OAuth 2.0, SOC 2) und Performance-Monitoring beider Plattformen im Live-Betrieb
Kernthemen: LLM, RAG, Vektor-Datenbanken, LLMOps, KI-Architekturstrategie, Cloud-Infrastruktur, Datensouveränität
Gernot Lang
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Softwerk/Ruhr GmbH
- Architektur und Entwicklung einer SaaS-Plattform zur grafischen Definition und Ausführung von Datenverarbeitungspipelines mit pandas
- Entwicklung von POlyglott, einem Open-Source-Python-CLI-Tool für das Übersetzungsworkflow-Management mit PO-Datei-Parsing, Qualitäts-Linting mit Glossar-Vorgaben und DeepL-API-Integration für maschinelle Übersetzung
- Entwicklung einer Webanwendung für das Material-Compliance-Management (EU REACH) mit Django und modernen Webtechnologien
- Aufbau einer automatisierten Infrastrukturplattform mit Proxmox, Terraform und Ansible — VM-Bereitstellung, Konfigurationsmanagement, internes DNS und flottenweites Sicherheits-Hardening über mehrere Subnetze
Arne Hendricks
Letzte Position:
Embedded Fullstack-Entwickler bei IoT- und Infrastruktur-Automatisierungsbereich
- Analyse einer Legacy-Codebasis und Ermittlung architektureller Probleme, Implementierung von Verbesserungen in Abstimmung mit dem Product Owner.
- Entwicklung von sauberem, effizientem und vollständig dokumentiertem Code nach etablierten Software-Engineering-Praktiken und -Standards.
- Analyse von Erlang-Komponenten in Backend- und Geräteschichten, um Empfehlungen für einen stabilen Systembetrieb zu geben.
- Einrichtung und Optimierung von CI/CD-Pipelines auf Kundeninfrastruktur, einschließlich Test, Debugging und Qualitätssicherung beim Zertifikatmanagement.
- Beteiligung an Planung, Design und Umsetzung von Epics und Stories gemäß den Vorgaben des Product Owners.
- Technische Beratung des Product Owners in Bezug auf Erlang-Codebasis-Management und Best Practices.
- Zusammenarbeit mit Product Owner, Scrum Master und Entwicklungsteam, um eine termingerechte Bereitstellung von Features sicherzustellen.
- Elixir & Phoenix + PostgreSQL
- Erlang
- IoT
- CI/CD
- Git
- Agile/Scrum
- Docker
- Kubernetes
- Frontend (VueJS)
- Embedded-Geräte
Gabin Nguegnang
Letzte Position:
Freiberuflicher Mathematikexperte für das Training von KI-Modellen bei Outlier AI and Mindrift AI
- KI-Modelle trainiert, um spezialisierte reale Probleme zu lösen
- Forschungsorientierte Prompts auf Basis der Angewandten Mathematik entworfen und Bewertungsraster entwickelt, die konsequent das Modellverständnis und die Ausgabequalität verbessern
- Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit fortschrittlicher KI-Modelle bewertet
- Eng mit bereichsübergreifenden Entwicklungsteams zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass KI-Modelle den Industriestandards entsprechen, und um umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die High-Performance Computing einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
97%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
35%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 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 High-Performance 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
HPC-Workloads
High-Performance Computing, oder HPC, wird für Aufgaben genutzt, die viel Rechenleistung, Speicher und schnellen Datentransfer brauchen. Unternehmen holen Experten für Simulationen, Modellierung, Analysen und Batch-Workloads dazu, die unter Last zuverlässig fertig werden müssen. Das ist in Forschung, Fertigung, Energie, Automotive und Finanzwesen üblich.
Kern-Stack
- Cluster-Setup mit Linux, InfiniBand und gemeinsamem Speicher
- Job-Scheduling mit Slurm, PBS Pro oder ähnlichen Tools
- Parallele Programmierung mit MPI, OpenMP und CUDA
- Performance-Tuning über CPU, GPU, Speicher und I/O hinweg
- Monitoring, Queue-Policy und Fehlersuche bei Workloads
Was starke Experten tun
Ein starker HPC-Spezialist betrachtet den gesamten Weg vom Code bis zur Hardware. Er oder sie profiliert Engpässe, verkürzt Wartezeiten, verwaltet Node-Ausfälle und sorgt dafür, dass Software-Stacks reproduzierbar bleiben. Außerdem wissen solche Experten, wann ein Workload auf ein Cluster, auf GPUs oder in ein hybrides Setup gehört.
Wann Freelancer helfen
Freelance-HPC-Expertise wird oft bei Cluster-Migrationen, einer Neuaufteilung der Queues oder einem Projekt gebraucht, das vor einer Deadline mehr Durchsatz braucht. Sie hilft auch dann, wenn ein internes Team Unterstützung beim Skalieren eines Modells, beim Portieren von Legacy-Code oder beim Stabilisieren von Jobs braucht, die nur in großem Maßstab scheitern. In Deutschland wird diese Arbeit oft mit lokalen Teams abgestimmt, während einige Anpassungen und Support-Maßnahmen remote stattfinden.
Ökosystem und Tools
HPC-Arbeit umfasst oft Slurm, Singularity oder Apptainer, Modul-Systeme, Python, C, C++, Fortran und Hersteller-Toolchains. Speicher, Netzwerk und Scheduler sind dabei ebenso wichtig wie der Anwendungscode. Gute Spezialisten halten die Umgebung sauber, damit Forscher und Produktteams denselben Workload wieder mit demselben Ergebnis ausführen können.
Anzeichen, dass du Hilfe brauchst
- Jobs laufen langsam oder verschwenden Cluster-Kapazität
- Nutzer brauchen Hilfe mit MPI-, GPU- oder Batch-Skripten
- Die Umgebung ist schwer reproduzierbar
- Skalierung funktioniert auf einem Test-Node, scheitert aber in der Produktion
- Das Team braucht kurzfristige Hilfe für eine Migration oder Prüfung
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu High-Performance Computing.
High-Performance Computing wird für Workloads genutzt, die parallele Rechenleistung und schnellen Zugriff auf Daten brauchen. Typische Beispiele sind Simulationen, wissenschaftliche Modellierung, technische Analysen und große Batch-Jobs. Es wird auch eingesetzt, wenn ein Workload auf normalen Servern zu langsam oder instabil ist.
HPC und Supercomputing hängen eng zusammen, sind im Alltag aber nicht identisch. Supercomputing bezeichnet meist die größten Systeme, während HPC auch kleinere Cluster und dedizierte Rechenplattformen umfasst. Unternehmen verwenden die Begriffe oft zusammen, wenn sie über dieselben Leistungsziele sprechen.
Ein starker High-Performance Computing-Spezialist kennt sich in der Regel mit Linux, Scripting und mindestens einer kompilierten Sprache wie C, C++ oder Fortran aus. Kenntnisse in MPI, OpenMP, CUDA, Speichersystemen und Schedulern wie Slurm sind oft ebenfalls wichtig. In vielen Projekten sind Profiling- und Debugging-Fähigkeiten genauso wichtig wie reine Programmierleistung.
Achte auf klare Arbeit an Performance, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit. Ein guter HPC-Experte kann erklären, warum ein Workload langsam ist, wie er ihn messen würde und was er an Code oder Infrastruktur ändern würde. Außerdem sollte er oder sie sicher über Cluster-Grenzen, Scheduler-Verhalten und Datenbewegung sprechen können.
Ein High-Performance Computing-Freelancer ist eine gute Wahl, wenn du gezielte Hilfe für eine Migration, einen Engpass oder ein kurzes Projekt brauchst. Das ist typisch, wenn ein Team zwar das System hat, aber keine Zeit oder keine tiefe Cluster-Erfahrung. Freelancer helfen auch, wenn du vor einem größeren Rollout eine externe Prüfung brauchst.
Viele HPC-Aufgaben können remote erledigt werden, vor allem Software-Tuning, Workload-Analyse und Scheduler-Arbeit. Vor-Ort-Hilfe ist sinnvoll, wenn Hardware-Änderungen, Netzwerkprobleme oder der Zugang zu einem gesicherten Cluster-Raum eine Rolle spielen. In Deutschland ist eine Mischung aus Remote- und Vor-Ort-Zusammenarbeit für diese Projekte häufig.
High-Performance Computing ist auf eng kontrollierte Performance, parallele Workloads und spezialisierte Hardware ausgelegt. Cloud-Compute kann für Flexibilität nützlich sein, während Container-Plattformen beim Packaging und bei der Portabilität helfen. Viele Teams nutzen alle drei zusammen, aber HPC bleibt die bessere Wahl, wenn planbarer Durchsatz und Interconnects mit geringer Latenz wichtig sind.
Bereite einen klaren Überblick über den Workload, das aktuelle Cluster- oder Umgebung-Setup und die größten Probleme vor. Ein starker HPC-Freelancer möchte Logs, Job-Skripte, Systemdetails und eine Beschreibung der Erfolgskriterien sehen. Je besser die Ausgangslage, desto schneller kann er oder sie den echten Engpass finden und sinnvolle Änderungen umsetzen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die High-Performance Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 723 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die High-Performance Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 97% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 35% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die High-Performance Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die High-Performance Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (98%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die High-Performance Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (64%), Informationstechnologie (IT) (57%) und Automotive (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die High-Performance Computing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (93%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Produktentwicklung (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich High-Performance Computing eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
