Julia Experten in München
für High-Performance Computing, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die wissenschaftliche Modelle entwickeln, numerische Workloads optimieren und Julia-Systeme mit Produktionsdatenplattformen verbinden. Erhalten Sie schnelle, präzise Vermittlungen mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Projekte in München und darüber hinaus.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Julia eingesetzt haben
Valery K.
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung einer leistungsstarken Anzeigenbereitstellung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (Multi-Campaign & Multi-Channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP Solvers, Pytorch, Pandas, Docker
Narges D.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Hochschule München
Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.
Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.
Julia K.
Letzte Position:
Startup-Mentor bei Freelancer / Startup-Mentor
- Teil des Expertenteams des Startup-Accelerator-Programms der FOUNDERS LEAGUE
- Durchführung von Live-Workshops zu Markenentwicklung, Marktpositionierung, strategischer Kommunikation und E-Commerce-Growth-Hacking
- Unterstützung von über 30 Startups bei der Kundengewinnung und Umsatzsteigerung
Caner K.
Letzte Position:
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym) bei MedTank
- Synthetische Datensätze für die Erkennung von CXR, Mammografien und distalen Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusionsmodellen generiert und dabei >50k synthetische Bilder für Benchmarking erstellt.
- DSGVO-konforme Prozesse und Reproduzierbarkeit sichergestellt, wodurch die Nutzung des Datensatzes für interne Validierungen und akademische Zusammenarbeit ermöglicht wurde.
- Das Projekt wurde in der internen R&D-Präsentation von MedTank als wegweisende Initiative für synthetische Daten vorgestellt.
Stephan S.
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Jana J.
Letzte Position:
Masterand, Abteilung für Funktionale Sicherheit in der Stromversorgung bei BMW Group
- Simulierte das elektrische Servolenkungssystem (EPS) in Dymola
- Entwickelte eine simulationsbasierte, systemabhängige Methodik unter Einsatz von Cauer-Thermnetzmodellierung zur Charakterisierung des transienten Kurzschluss-Ausfallverhaltens leistungselektronischer Bauteile
- Bewertete die Ausfallkritikalität basierend auf der Systemzustandsüberwachung im Vergleich zu den zulässigen Betriebsgrenzen nach ISO 26262
- Validierte die Simulationsergebnisse experimentell durch kontrollierte Kurzschluss-Fehlereinleitungstests an der EPS-Hardware und reduzierte so die geschätzte Failure-In-Time-(FIT)-Rate des EPS-Systems um bis zu 80%
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Julia einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Automotive
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Julia 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Julia Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (67%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Automotive (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Fertigung (33%)
- Einzelhandel (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Julia für technische Berechnungen
Julia ist eine höhere Programmiersprache für numerische und wissenschaftliche Berechnungen. Sie verbindet eine ausdrucksstarke Syntax mit einer Leistung, die für Simulationen, Optimierung, Statistik und die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet ist. Unternehmen setzen sie ein, wenn Python- oder R-Workflows eine schnellere Ausführung benötigen, ohne auf eine interaktive Entwicklungsumgebung zu verzichten.
Modelle und Workloads
Julia-Experten erstellen Rechensysteme, die komplexe Regeln, Gleichungen und Daten in nutzbare Ergebnisse umwandeln. Häufige Ergebnisse sind:
- Numerische Simulationen für Engineering, Energie und Forschung
- Optimierungsmodelle für Planung, Logistik und Ressourcenverteilung
- Pipelines für statistische Analysen und Prognosen
- Machine-Learning-Workflows mit Flux oder MLJ
- Hochleistungsdienste und wissenschaftliche Anwendungen
Ökosystem und Tools
Das Julia-Ökosystem umfasst den Paketmanager, Multiple Dispatch, DataFrames.jl, Plots.jl, Makie, Flux, MLJ und JuMP. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit DifferentialEquations.jl, Distributions.jl, CUDA.jl und Tools für verteiltes Rechnen. Sie nutzen Tests, Profiling, Dokumentation und reproduzierbare Umgebungen, damit Pakete und Forschungs-Workflows wartbar bleiben.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Freiberufliche Julia-Expertise hilft, wenn ein Team einen Forschungsprototyp in eine zuverlässige Anwendung überführen oder einen langsamen numerischen Workflow verbessern muss. Sie ist auch bei der Migration von Modellen, der Auswahl von Paketen, der Leistungsoptimierung und der Integration in bestehende Python-, R-, C- oder Cloud-Systeme hilfreich. In München kann die Zusammenarbeit aus der Ferne lokale Vorhaben in Forschung, Fertigung, Mobilität und Finanzwesen unterstützen und gleichzeitig eine flexible Umsetzung ermöglichen.
Was gute Experten liefern
Suchen Sie Spezialisten, die die mathematischen Annahmen hinter einem Modell ebenso klar erklären können wie den Code. Gute Experten führen vor der Optimierung ein Profiling durch, verwalten die numerische Genauigkeit, testen Grenzfälle und dokumentieren, wie Ergebnisse erzeugt werden. Sie unterscheiden algorithmische Verbesserungen von Änderungen an Hardware oder Parallelisierung und prüfen anschließend die Leistung anhand einer verlässlichen Referenz.
Die richtige Wahl treffen
Ein geeigneter Freelancer sollte relevante Julia-Erfahrung vorweisen können, nicht nur allgemeine Programmiererfahrung. Fragen Sie, wie er mit Paketumgebungen, Reproduzierbarkeit, Deployment und Übergabe umgeht. Für Teams, die über München und internationale Standorte hinweg arbeiten, sollten Sie die Kommunikation auf Englisch oder Deutsch, Arbeitszeiten, den Zugang zu sensiblen Daten und das erwartete Verhältnis von Remote- und Vor-Ort-Arbeit klären.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Julia am häufigsten gestellt werden.
Julia wird für wissenschaftliche Berechnungen, numerische Simulationen, Optimierung, Statistik, Machine Learning und datenintensive Anwendungen eingesetzt. Besonders nützlich ist die Sprache, wenn ein Projekt präzisen Modellierungscode mit hoher Laufzeitleistung verbinden muss.
Julia bietet eine starke Kombination aus interaktiver Syntax und Leistung für numerische Workloads. Python verfügt über ein breiteres allgemeines Ökosystem, während R in der statistischen Analyse weiterhin fest etabliert ist; die richtige Wahl hängt von den vorhandenen Tools, den Fähigkeiten des Teams und den Anforderungen an die Bereitstellung ab.
Ein guter Julia-Spezialist kann auch mit Python, R, SQL, C oder C++ arbeiten und sollte numerische Methoden, Cloud-Deployment und Data Engineering verstehen. Erfahrung mit JuMP, Flux, MLJ, DataFrames.jl oder verteiltem Rechnen kann für bestimmte Projekttypen wertvoll sein.
Die erforderliche Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Eine kleine Analyse benötigt möglicherweise solide Kenntnisse in Paketen und Datenverarbeitung, während Simulationsplattformen, Optimierungs-Engines und Produktionsdienste Expertise in Performance-Profiling, Tests, Deployment und numerischer Validierung erfordern.
Julia-Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Umgebungen und Modellergebnisse über gängige Repositories und Dokumentation geteilt werden können. Münchner Unternehmen sollten Zugriffsrechte, Besprechungszeiten, Kommunikationssprache und den möglichen Bedarf an gelegentlichen Workshops vor Ort festlegen.
Bitten Sie um eine klare Erklärung des Modells, seiner Annahmen und des Validierungsansatzes. Hochwertige Julia-Arbeit umfasst reproduzierbare Umgebungen, aussagekräftige Tests, dokumentierte Leistungsmessungen und Code, den ein anderer Experte warten kann.
Julia kann Produktionsdienste, Batch-Verarbeitung, Optimierungstools und Rechenanwendungen unterstützen, wenn Anforderungen an Deployment und Betrieb frühzeitig berücksichtigt werden. Experten sollten erklären, wie sie Abhängigkeiten paketieren, Schnittstellen bereitstellen, Workloads überwachen und Updates verwalten.
Der wichtigste Vorteil von Julia ist, dass Teams mathematische Ideen direkt ausdrücken und zugleich eine effiziente Ausführung erreichen können. Das Multiple-Dispatch-Modell, numerische Bibliotheken und Tools wie DifferentialEquations.jl und JuMP machen die Sprache für komplexe Modelle geeignet, die über einen Forschungsprototyp hinaus weiterentwickelt werden müssen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Julia in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 775 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Julia in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 83% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die Julia in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Julia in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Julia in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (67%), Informationstechnologie (IT) (67%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Julia in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Julia eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
