Keras Experten in Berlin
entwickeln, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Deep-Learning-Modelle mit Keras, TensorFlow und modernen Multi-Backend-Workflows entwickeln, trainieren und bereitstellen. Erhalten Sie präzise Empfehlungen mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und produktive Machine-Learning-Projekte.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Keras eingesetzt haben
Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
Raphael M.
Letzte Position:
Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, Onchain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitekturen für die Bereitstellung von Liquidität
Mark W.
Letzte Position:
Unabhängiger IT-/KI-Berater bei Freelance
- IT-Beratung, Coaching und Umsetzung mit Schwerpunkt auf KI
Julien L.
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
Tobias J.
Letzte Position:
Konzeption eines AI-Agenten basierten ERP-Systems
- Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
- Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
- Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
- Planung der Agentenorchestrierung
- Prototypenentwicklung- und Demonstration
Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierung einer Kommandozeilenschnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierung und Vereinfachung der Interaktion mit Services über die CLI
- Implementierung eines REST-Microservices für benutzerdefinierte Datenschemata auf Basis eines API-first-Ansatzes
- Entwicklung einer ereignisgesteuerten Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Bereitstellung von Services mit Docker und Kubernetes sowie Erweiterung der CLI
- Bewältigung von Komplexität und Datenvolumen durch den Microservice
Diogo S.
Letzte Position:
Backend-Engineer und AI-Orchestrator bei Stealth Startup
- Biete freiberufliche Softwareentwicklungs- und AI-Orchestrierungsdienste für ein Startup in der Frühphase an.
- Entwickle und koordiniere autonome KI-Systeme, die komplexe, mehrstufige Workflows ausführen können.
- Entwickle Piloten und Proof-of-Concept-Lösungen mit Kundenkontakt.
- Nehme an Meetings mit Kunden und Investoren teil, um die Produktentwicklung und Geschäftsgespräche zu unterstützen.
Robin S.
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Philipp G.
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Kashaf K.
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Sanket T.
Letzte Position:
Master of Engineering: Informations- und Elektrotechnik bei Hochschule Wismar
Manasa N.
Letzte Position:
Fundraising-Manager bei Talk2Move
- Vertretung von NGOs
- Überzeugende Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
- Verbesserung der Zusammenarbeit, Kommunikation und Entscheidungsfähigkeiten
Gönenç O.
Letzte Position:
Freiberuflicher Datenanalyst bei D4C-Ai
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Keras einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
82% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
36% (Deutschland: 21%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Keras 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 Keras Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (85%)
- Bildung (77%)
- Professionelle Dienstleistungen (54%)
- Gesundheitswesen (46%)
- Bank- und Finanzwesen (31%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (31%)
- Energie (23%)
- Fertigung (23%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Keras leistet
Keras ist eine High-Level-Deep-Learning-API zum Erstellen, Trainieren und Bewerten neuronaler Netze. Sie bietet eine übersichtliche Python-Schnittstelle für gängige Machine-Learning-Workflows und unterstützt mit dem modernen Keras 3 die Backends TensorFlow, JAX und PyTorch. Teams nutzen sie, um Forschungsideen in wartbare Modelle und produktive Services zu überführen.
Modelle und Anwendungsfälle
Keras unterstützt Workloads mit Bild-, Text-, Audio- und strukturierten Daten. Fachleute setzen es für Klassifikation, Prognosen, Empfehlungen, Anomalieerkennung und generative KI-Systeme ein.
- Bildklassifikation und Objekterkennung
- Textklassifikation und Sequenzmodellierung
- Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung
- Transfer Learning mit vortrainierten Netzwerken
Ökosystem und Tools
Umfangreiche Keras-Projekte umfassen je nach Bereitstellungsziel und Forschungsanforderungen oft TensorFlow, JAX oder PyTorch. Relevante Tools sind unter anderem NumPy, pandas, scikit-learn, TensorBoard, KerasTuner und Komponenten zur Modellbereitstellung wie TensorFlow Serving oder ONNX-Workflows. Spezialisten arbeiten außerdem mit GPUs, Containern, Datenpipelines und Experiment-Tracking.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Keras-Expertise ins Haus, wenn aus einem Proof of Concept ein getestetes Produkt werden muss, die Modellqualität stagniert oder ein internes Team gezielte Unterstützung für einen neuen Anwendungsfall braucht. In Berlin ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während Workshops und Übergaben von lokaler Verfügbarkeit und klarer Kommunikation auf Englisch oder Deutsch profitieren können.
- Einen reproduzierbaren Trainings- und Bewertungsprozess etablieren
- Datenaufbereitung, Validierung und Modellleistung verbessern
- Vortrainierte Modelle an domänenspezifische Daten anpassen
- Inferenz-Services für die Bereitstellung in der Cloud oder am Edge vorbereiten
Was gute Fachleute liefern
Erfahrene Keras-Fachleute verbinden das Modelldesign mit geschäftlichen und betrieblichen Anforderungen. Sie wählen passende Architekturen aus, definieren aussagekräftige Validierungsmethoden und verhindern Datenlecks. Außerdem dokumentieren sie die Vorverarbeitung, verwalten Modellversionen und erklären Abwägungen, damit ein anderes Team das System erneut trainieren, überwachen und warten kann.
Die passende Wahl treffen
Achten Sie auf Nachweise vollständiger Keras-Projekte statt auf einzelne Notebooks. Ein starker Spezialist kann über Datenqualität, Basismodelle, Fehleranalyse, Hardwareeinschränkungen und Produktionsüberwachung sprechen. Fragen Sie, wie Reproduzierbarkeit, Erklärbarkeit, Latenz und erneutes Training umgesetzt wurden, und gleichen Sie die Antworten anschließend mit Ihren Branchendaten, Ihrer Bereitstellungsumgebung und Ihrem Kollaborationsmodell ab.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Keras, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Keras wird zum Erstellen, Trainieren und Bewerten von Deep-Learning-Modellen für Bilder, Text, Audio, Zeitreihen und strukturierte Daten verwendet. Unternehmen setzen es für Aufgaben wie Klassifikation, Prognosen, Empfehlungen, Anomalieerkennung und generative Anwendungen ein.
Keras bietet eine kompakte High-Level-API, die in Keras 3 mit TensorFlow-, JAX- oder PyTorch-Backends ausgeführt werden kann. PyTorch ermöglicht möglicherweise eine direktere Kontrolle für Forschungs-Workflows, während TensorFlow ein umfangreiches Produktionsökosystem bietet. Die richtige Wahl hängt vom Team, dem Bereitstellungsziel und den vorhandenen Systemen ab.
Ein guter Keras-Spezialist beherrscht neben Deep Learning meist auch Python, NumPy, pandas und scikit-learn. Erfahrung mit Datenpipelines, GPU-Umgebungen, Experiment-Tracking, Docker, Cloud-Services und Modellbereitstellung ist ebenfalls wertvoll, wenn das Modell produktiv eingesetzt werden soll.
Der Bedarf an Keras-Erfahrung hängt vom Risiko und Umfang des Systems ab, nicht nur vom Modelltyp. Ein Prototyp benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung, während produktive Projekte von Anfang an Fachwissen zu Datenqualität, Bewertung, Reproduzierbarkeit, Bereitstellung und Überwachung erfordern.
Keras-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Datensätze, Experimente und Cloud-Umgebungen digital geteilt werden können. Teams in Berlin sollten Zugriffsrechte, Besprechungsroutinen, Dokumentationsstandards und den Bedarf an gelegentlichen Workshops vor Ort oder Kommunikation auf Deutsch festlegen.
Keras ist eine gute Wahl, wenn ein Team gut lesbaren Modellcode, schnelles Experimentieren und Zugriff auf etablierte Architekturen für Bildaufgaben benötigt. Ein Spezialist sollte dennoch Datensatzgröße, Qualität der Annotationen, Inferenzanforderungen sowie die Eignung des gewählten Backends und Bereitstellungs-Stacks prüfen.
Prüfen Sie, ob die Keras-Arbeit eine klare Baseline, getrennte Validierungsdaten, reproduzierbares Training und eine aussagekräftige Fehleranalyse umfasst. Qualität zeigt sich außerdem in dokumentierter Vorverarbeitung, versionierten Modellen, Tests für die Inferenz und Plänen zur Überwachung von Daten- oder Modellabweichungen.
Keras umfasst inzwischen durch Keras 3 Multi-Backend-Workflows. Fachleute sollten daher verstehen, wie sich Code mit TensorFlow, JAX und PyTorch verhält. Sie sollten außerdem bereit sein, backend-spezifische Einschränkungen, Überlegungen zur Migration und die Auswirkungen des gewählten Stacks auf Training, Bereitstellung und Wartung zu erklären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 736 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 36% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Französisch (15%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Bildung (77%) und Professionelle Dienstleistungen (54%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Forschung und Entwicklung (F&E) (92%) und Produktentwicklung (85%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Keras eingesetzt haben
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Berlin 
Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
