Keras Experten in Berlin
, in Minuten per KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die neuronale Netzwerkmodelle, Computer-Vision-Pipelines und produktive, auf TensorFlow basierende Workflows mit Keras liefern. FRATCH verbindet Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
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.
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.
Raphael M.
Letzte Position:
Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung
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
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.
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierte eine Kommandozeilen-Schnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierte und vereinfachte die Interaktion mit den Services über die CLI
- Implementierte einen REST-Microservice für benutzerdefinierte Datenschemata basierend auf einem API-first-Ansatz
- Entwickelte ereignisgesteuerte Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Setzte Services mit Docker und Kubernetes ein und erweiterte die CLI
- Bewältigte Komplexität und Datenvolumen über den Microservice
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: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 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 19 Sep 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-API für Deep Learning zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung neuronaler Netzwerke. Sie bietet eine klare Python-Schnittstelle für TensorFlow-Workflows und unterstützt gängige Aufgaben wie Bildklassifikation, Textverarbeitung, Prognosen und Empfehlungen. Der modulare Ansatz hilft Teams, von Experimenten zu wartbaren Machine-Learning-Systemen zu gelangen.
Zentrale Fähigkeiten
Keras-Experten arbeiten über den gesamten Lebenszyklus eines Modells hinweg:
- Sequenzielle, funktionale und durch Subclassing erstellte neuronale Netzwerkarchitekturen definieren
- Datenpipelines, Augmentierung und Feature-Transformationen vorbereiten
- Modelle mit Callbacks, Checkpoints und verteilten Workflows trainieren
- Ergebnisse bewerten, Hyperparameter optimieren und Experimente verfolgen
- Modelle für Serving, mobile oder eingebettete Inferenz exportieren
Sie wählen außerdem passende Verlustfunktionen, Optimierer und Metriken aus und dokumentieren Annahmen, damit Ergebnisse reproduziert und überprüft werden können.
Ökosystem und Tools
Keras wird häufig mit TensorFlow eingesetzt, aktuelle Keras-Workflows können jedoch auch auf andere Backends ausgerichtet werden, wenn das Projekt dies erfordert. Relevante Tools sind NumPy, pandas, scikit-learn, TensorBoard, Jupyter und Systeme zur Datenversionierung. Gute Spezialisten verstehen GPU-Umgebungen, containerisierte Services, die Serialisierung von Modellen und APIs, die Vorhersagen für Geschäftsanwendungen bereitstellen.
Wo Unternehmen Keras einsetzen
Keras kommt in Produkten zum Einsatz, die erlernte Vorhersagen statt fester Regeln benötigen:
- Visuelle Inspektion, Bildsuche und Dokumentklassifikation
- Klassifikation natürlicher Sprache, Embeddings und Sequenzmodelle
- Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung und Risikoanalyse
- Personalisierungs- und Empfehlungsfunktionen
In Berlin können Teams aus Technologie, Forschung, Fertigung, Mobilität und digitalen Dienstleistungen Keras als Teil eines umfassenderen TensorFlow- oder Cloud-Machine-Learning-Stacks einsetzen.
Wann ein Spezialist hinzugezogen werden sollte
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Service werden soll, Trainingsdaten sorgfältig vorbereitet werden müssen oder ein Modell im Notebook gute Ergebnisse erzielt, aber in der Produktion versagt. Sie kann auch bei der GPU-Auslastung, dem Experimentdesign, Monitoring, Retraining und der Integration in bestehende Datensysteme unterstützen. Die Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Repositories, Datensätze und Abnahmekriterien organisiert sind; Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn das Modell von spezieller Ausrüstung oder enger Abstimmung mit lokalen Teams abhängt.
Was gute Fachleute liefern
Suchen Sie einen Spezialisten, der Modellentscheidungen in geschäftlichen Begriffen erklären und zeigen kann, wie die Validierung die tatsächliche Nutzung abbildet. Zu guter Arbeit gehören ein sauberer Umgang mit Daten, sinnvolle Baselines, reproduzierbares Training, aussagekräftige Fehleranalysen und ein klarer Weg zur Bereitstellung. Ein guter Keras-Experte weiß, wann ein einfacheres Modell ausreicht, wann Transfer Learning sinnvoll ist und wie sich Genauigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit ausbalancieren lassen. Außerdem sollte er klar in der Sprache und im Arbeitsstil kommunizieren, die Ihr Berliner Team benötigt.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Keras, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Keras wird verwendet, um neuronale Netzwerke für Aufgaben wie Bilderkennung, Textklassifikation, Prognosen und Empfehlungen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es hilft Teams, Machine-Learning-Arbeit in lesbarem Python zu strukturieren und Modelle mit Datenpipelines und produktiven Services zu verbinden.
Keras bietet eine kompakte High-Level-API, die gängige Modell-Workflows leichter lesbar und wartbar machen kann. PyTorch gibt Spezialisten mehr direkte Kontrolle über das Trainingsverhalten und wird häufig für forschungsintensive oder stark angepasste Aufgaben bevorzugt. Die Wahl hängt daher vom Stack des Teams, den Anforderungen an das Modell und dem Bereitstellungspfad ab.
Keras ist die eigenständige Deep-Learning-API, während sich TensorFlow Keras auf die Integration in das TensorFlow-Ökosystem bezieht. Beide Ansätze teilen vertraute Konzepte, aber Projektanforderungen und installierte Versionen sollten vor der Auswahl von APIs, dem Speichern von Modellen oder der Planung der Bereitstellung geprüft werden.
Keras-Arbeit profitiert in der Regel von Kenntnissen in Python, NumPy, pandas, scikit-learn und TensorFlow. Für Produktionsprojekte sollten Unternehmen außerdem auf Erfahrung mit dem Design von Datenpipelines, Experiment-Tracking, Containerisierung, Cloud- oder GPU-Betrieb, Model Serving und Monitoring achten.
Keras-Projekte erfordern nicht alle die gleiche fachliche Tiefe. Ein klarer Prototyp braucht möglicherweise einen Spezialisten, der Daten vorbereiten und eine Baseline erstellen kann, während ein reguliertes oder umfangreiches System nachweisbare Fähigkeiten in Validierung, Reproduzierbarkeit, Bereitstellung, Monitoring und Retraining erfordert.
Keras-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Experimente und Dokumentation über gängige Entwicklungstools geteilt werden können. Die Abstimmung vor Ort kann dennoch wertvoll sein, wenn Daten von physischer Ausrüstung oder aus eingeschränkten Umgebungen stammen oder Teams regelmäßige Workshops auf Deutsch oder Englisch benötigen.
Die Qualität von Keras sollte nicht nur anhand der ausgewiesenen Modellgenauigkeit bewertet werden. Fragen Sie nach einer klaren Validierungsstrategie, Vergleichen mit Baselines, Fehleranalysen, reproduzierbaren Trainingsschritten, dokumentierten Datenannahmen und einer Erklärung, wie sich das Modell nach der Bereitstellung verhalten wird.
Keras kann unnötig sein, wenn ein regelbasierter Ansatz oder ein herkömmliches statistisches Modell das Problem transparenter löst. Es kann außerdem ungeeignet sein, wenn die verfügbaren Daten zu begrenzt, die Labels unzuverlässig sind oder es keinen praktikablen Weg gibt, ein trainiertes Modell zu warten und zu überwachen.
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 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
