Keras Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die Keras-Modelle für Bild-, Text- und Tabellendaten bauen und feinjustieren, über TensorFlow und tf.keras arbeiten und Unterstützung bei Training, Bewertung und Deployment liefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Keras eingesetzt haben
Diogo Soares
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 Mankopf
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
Julien Look
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 Jaeuthe
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 Steinkühler
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 Großer
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Kashaf Khan
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 Fleischer
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 Thakur
Letzte Position:
Master of Engineering: Informations- und Elektrotechnik bei Hochschule Wismar
Manasa Naik
Letzte Position:
Fundraising-Manager bei Talk2Move
- Vertretung von NGOs
- Überzeugende Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
- Verbesserung der Zusammenarbeit, Kommunikation und Entscheidungsfähigkeiten
Mark Wernsdorfer
Letzte Position:
Unabhängiger IT/AI-Berater bei Freiberuflich
- IT-Beratung, Coaching und Implementierung mit Schwerpunkt auf KI
Gönenç Onay
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
2,2 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
30% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Keras für den Modellaufbau
Keras ist eine High-Level-Deep-Learning-API, mit der sich neuronale Netze mit klarem, gut lesbarem Code bauen und trainieren lassen. Es wird oft zusammen mit TensorFlow über tf.keras genutzt, sodass Teams ohne Änderung des Kernablaufs von Prototypen in die Produktion gehen können. Unternehmen holen Keras Spezialisten dazu, wenn sie Modelle brauchen, die sich leicht testen, erklären und pflegen lassen.
Typische Projekte
- Bildklassifizierung und Vision-Pipelines
- Textmodelle für NLP- und Sequenzaufgaben
- Prognose- und Tabellarische Vorhersagemodelle
- Modelltraining, Tuning und Bewertung
- Export- und Deployment-Unterstützung für TensorFlow-Stacks
Ökosystem und Tools
Ein guter Keras Profi kennt nicht nur die API, sondern auch den Stack darum herum. Dazu gehören meist TensorFlow, NumPy, pandas, scikit-learn, Callbacks, Datenpipelines und GPU-gestütztes Training. In Berlin ist diese Fähigkeit oft nützlich für Produktteams, die schnelle Iterationen in Startups, Forschungsgruppen und datenintensiven Softwareprojekten brauchen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist freiberufliche Keras Expertise, wenn ein Modell schnell verbessert werden muss, aus einem Proof of Concept etwas Stabiles werden soll oder ein bestehendes TensorFlow-Projekt Struktur braucht. Spezialisten werden auch geholt, wenn das Training instabil ist, die Validierung schwach ausfällt oder das Team Hilfe bei der Wahl der passenden Netzwerkarchitektur braucht. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine können helfen, wenn Stakeholder eng zusammenarbeiten müssen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Keras Experten schreiben sauberen Modellcode, wählen sinnvolle Architekturen und prüfen die Datenqualität vor dem Tuning. Sie können mit sequenziellen, funktionalen und unterklassenbasierten Modellen arbeiten und wissen, wie man Trainingskurven liest, Overfitting erkennt und Experimente reproduzierbar hält. Gute Spezialisten dokumentieren Entscheidungen auch, damit Teams die Arbeit nach der Übergabe weiterführen können.
Passung und Übergabe
Keras passt gut, wenn das Team eine praktische Deep-Learning-Schicht auf TensorFlow aufsetzen möchte. Es geht dabei weniger um Framework-Debatten und mehr darum, ein Modell mit echten Daten gut zum Laufen zu bringen. Die besten Experten übergeben Code, Notizen und einen klaren Weg für die nächste Iteration, damit das Team nach dem Einsatz weitermachen kann.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Keras, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Keras wird genutzt, um neuronale Netze für Bild-, Text-, Audio-, Sequenz- und tabellarische Probleme zu bauen und zu trainieren. Teams wählen es, wenn sie eine klare API für Experimente wollen, die sich trotzdem mit TensorFlow für den produktiven Einsatz verbinden lässt. Es passt gut für Modellprototypen, die zu wartbarem Code werden sollen.
Keras ist eine High-Level-API und liegt damit näher an der Modellschicht als rohes TensorFlow. In der Praxis nutzen viele Teams tf.keras innerhalb von TensorFlow-Projekten, weil es einfacher zu lesen ist und sich schneller in funktionierende Modelle formen lässt. PyTorch wird oft damit verglichen, aber die richtige Wahl hängt vom Stack, den Gewohnheiten des Teams und dem Deployment-Pfad ab.
Ein Unternehmen sollte Keras Expertise holen, wenn ein Modell gebaut, repariert oder aus der Notebook-Arbeit in einen wiederholbaren Workflow überführt werden muss. Das ist häufig der Fall, wenn das Training instabil ist, die Datenvorbereitung unübersichtlich ist oder das Team Hilfe bei der Wahl der richtigen Architektur braucht. Es hilft auch, wenn interne Spezialisten die Fachdomäne kennen, aber nicht den Deep-Learning-Stack.
Ein starker Keras Profi arbeitet meist sicher mit TensorFlow, Python, NumPy, pandas und scikit-learn. Für fortgeschrittene Aufgaben sind auch Callbacks, GPU-Training, Datenpipelines und Modellbewertung wichtig. Je nach Projekt können auch Kenntnisse in MLOps, Experiment-Tracking und Deployment-Tools wichtig sein.
Das hängt vom Umfang der Arbeit ab. Ein Keras Projekt mit normalem Modelltraining und Tuning braucht vielleicht einen praktischen Spezialisten, während eigene Layer, Multi-Input-Modelle oder Produktionshärtung tiefere Erfahrung verlangen. Wenn die Daten unübersichtlich sind oder der Anwendungsfall geschäftskritisch ist, ist breiteres Machine-Learning-Urteilsvermögen wertvoll.
Ja, Keras Arbeit eignet sich oft gut für remote Zusammenarbeit, weil Modellcode, Notebooks und Reviews leicht geteilt werden können. Berliner Teams kombinieren häufig Remote-Arbeit mit Vor-Ort-Terminen für den Start, Stakeholder-Reviews oder Gespräche zum Datenzugriff. Klare Kommunikation ist wichtiger als der Standort, sobald Daten und Ziele gut definiert sind.
Achten Sie auf sauberen Modellcode, sinnvolle Vorverarbeitung und eine klare Begründung, warum ein bestimmtes Design gewählt wurde. Ein starker Keras Spezialist kann Trainingskurven, Validierungsergebnisse und Kompromisse in einfacher Sprache erklären. Auch eine gute Übergabe ist wichtig: Der Code sollte lesbar, dokumentiert und für Ihr Team leicht erweiterbar sein.
In vielen Projekten meint Keras die API, die über TensorFlow als tf.keras genutzt wird. Deshalb tauchen die beiden Namen in Stellenanzeigen und technischen Gesprächen oft zusammen auf. Wenn ein Freelancer sagt, dass er mit Keras arbeitet, lohnt es sich zu fragen, ob er Standalone-Nutzung, tf.keras oder beides meint.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 738 € 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, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 30% 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 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (83%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
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 (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Keras eingesetzt haben
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Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
