Keras Experten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die Keras-Modelle für Bild-, Text- und Tabellendaten bauen und feinabstimmen, sie mit TensorFlow-Workflows verbinden und Notebooks in zuverlässige Trainings- und Inferenz-Pipelines verwandeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Keras eingesetzt haben
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Kiriakos Krastillis
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
- Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, react, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Danny-Michael Busch
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Shanna Tellaev
Letzte Position:
Problem-Resolution-Manager bei CARIAD SE (VW AG), ehemals CARMEQ GmbH (VW AG)
- Automotive SPICE®: alle Assessments vollständig erreicht
- Agile Transformation: V-Modell → SAFe erfolgreich
- Serienfreigabe: pünktliche und qualitätsgesicherte Softwarelieferung für Schlüsselmodelle des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation)
- Stakeholder-Management: intern & extern
- Prozessoptimierung: Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) mit Tracking-System implementiert
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.
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Cris Lovell-Smith
Letzte Position:
Leiter KI bei Harvest Hub
- Leitung der KI-Entwicklung bei einem Aquakultur-Startup, Optimierung visueller Bewertungen von Schalentieren mit Machine Learning und Computer Vision.
- Entwicklung und systematische Bewertung von ML/CV-Algorithmen für den Zustand und die Morphometrie von Schalentieren, mit Python, Pytorch und MLFlow.
- Analyse der Modellleistung, einschließlich Identifizierung von Fehlermodi und Randfällen in Produktionsumgebungen.
- Entwurf von Annotationstrategien und Verfeinerung beschrifteter Datensätze für Computer-Vision-Aufgaben.
- Detaillierte Analyse der Systemleistung und Kommunikation der Ergebnisse in hochwertiger technischer Berichterstattung an Investoren und Kollegen in der Forschung und Entwicklung.
- Verantwortung für die Einhaltung und Umsetzung des technischen Fahrplans.
Marco Lindner
Letzte Position:
Senior IT-Berater | Cloud-Dateningenieur | Infrastruktur-Architekt bei Hannover Rück SE
Aufbau einer Enterprise-Daten-Lakehouse-Plattform auf Azure Databricks
Entwicklung produktiver Daten-Pipelines und Governance-Strukturen
Implementierung privatisierter Cloud-Infrastrukturen mit Terraform
Einführung moderner CI/CD-Standards in Azure DevOps
Umsetzung sicherer IAM- und Governance-Konzepte
Entwicklung skalierbarer PySpark- und Delta-Lake-Frameworks
Unterstützung von Self-Service-Analytics und Ansätzen für Datenprodukte
Architektur- und Plattformberatung für Enterprise-Data-Initiativen
Aufbau einer zentralen DataHub-Architektur für Versicherungsdaten
Integration mehrerer Subsysteme in eine Lakehouse-Plattform
Einführung von Daten-Governance und Datenherkunft
Unterstützung moderner Analytics- und Reporting-Standards
Optimierung der Datenbereitstellung für Business- und Analytics-Teams
Sergei Minkov
Letzte Position:
Programmmanager / Programmleiter (Contractor) bei Telefonica
Programmmanager für ein radikales Architektur- und IT-Transformationsprogramm (RAITT), das die Anwendungslandschaft (d. h. Cloud-Transformation) und das Betriebsmodell in eine agile Organisation überführt.
- E2E-Bereitschaft für den Mass-Market-Bereich über die Phasen Demand, Delivery, Test und Rollout hinweg
- Steuerung der internen Teams von Telefonica und externer Systemintegratoren, um die termingerechte und qualitativ einwandfreie Lieferung gemäß den definierten Prozessen sicherzustellen
- Management von Risiken, Issues und Abhängigkeiten auf Programmebene
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
Asad Karim
Letzte Position:
Senior KI-Entwickler bei Neuland.ai AG
- Entwarf und implementierte ein produktionsreifes GraphRAG-System mit Neo4j, Embeddings und Multi-Hop-Reasoning für über 120 Mio. Knoten, steigerte die Antwortgenauigkeit um 32 %, verringerte Halluzinationen um 41 % und senkte die Abruflatenz um 38 %.
- Entwickelte und implementierte ein Enterprise-Agenten-Ökosystem mit Model Context Protocol (MCP), das interne APIs, Datenbanken und Services als sichere aufrufbare Tools für autonome Workflows und Systemintegration bereitstellt.
- Konzipierte und setzte einen produktionsreifen E-Mail-Routing-Agenten auf LLM-Basis mit Microsoft Graph API, MCP und Azure OpenAI ein, erreichte 96 % Routing-Genauigkeit, senkte den manuellen Triage-Aufwand um 65 % und verkürzte die Reaktionszeiten von 18 Stunden auf unter 4 Stunden.
- Implementierte Selbstkorrektur-Pipelines für autonome Agenten mittels iterativer Feedback-Schleifen (Ralph Wiggum), was eine zuverlässige Fehlererkennung, automatisierte Behebung und produktionssichere Ausführung ermöglicht.
- Entwickelte eine multimodale semantische Suchplattform mit multimodalen LLMs und Vektor-Embeddings, ermöglichte semantisches Auffinden von über 250 000 Bild- und Video-Assets und verbesserte die Trefferquote um 48 %.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Keras einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
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 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
Was Keras ist
Keras ist eine Deep-Learning-Bibliothek auf hohem Abstraktionsniveau, mit der man neuronale Netze mit weniger Boilerplate entwerfen, trainieren und bereitstellen kann. Sie wird über TensorFlow, oft als tf.keras, häufig für Computer Vision, NLP, Forecasting und andere modellintensive Systeme genutzt.
Typische Aufgaben
- Sequenzielle und funktionale Modelle bauen und trainieren
- Eigene Layer, Losses und Metriken hinzufügen
- Workflows für Transfer Learning vorbereiten
- Evaluation, Callbacks und Checkpoints einrichten
- Modelle für Serving oder den Einsatz am Edge exportieren
Werkzeuge rundherum
Starke Fachleute, die mit Keras arbeiten, kennen meist TensorFlow, NumPy, Pandas, scikit-learn und Tools für das Modell-Tracking. Sie verstehen auch GPU-Setup, Datenpipelines und wie man von Notebooks zu wiederholbarem Trainingscode kommt, ohne Ergebnisse zu verfälschen.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn ein Modell schon vielversprechend ist, aber eine saubere Umsetzung, schnelleres Training oder bessere Validierung braucht. Das ist in Deutschland oft bei Produktteams, industriellen KI-Projekten und internen Analyseprojekten der Fall, die Remote-Zusammenarbeit auf Englisch oder enge Arbeit mit lokalen Teams brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Ein guter Keras-Spezialist schreibt klaren Modellcode, kümmert sich um die Datenvorbereitung und erkennt Probleme bei Overfitting, Data Leakage und instabilem Training. Er kann Keras bei Bedarf mit PyTorch vergleichen, bleibt aber darauf fokussiert, ein Modell zu liefern, das in der Produktion funktioniert.
Anzeichen, dass Sie Keras-Expertise brauchen
- Ihr Prototyp funktioniert, aber das Training ist fragil
- Sie brauchen eigenes Modellverhalten oder Transfer Learning
- Ihr Team braucht Hilfe bei der tf.keras-Migration
- Deployment oder Inferenz sind noch nicht zuverlässig
- Sie brauchen bessere Metriken, Logs oder Reproduzierbarkeit
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Keras am häufigsten fragen.
Keras wird verwendet, um neuronale Netze für Aufgaben wie Bilderkennung, Textklassifikation, Prognosen und Anomalieerkennung zu bauen und zu trainieren. Es ist eine gängige Wahl, wenn ein Team eine klare API auf TensorFlow aufsetzen und von Experimenten zu wiederverwendbarem Modellcode kommen will.
Keras begann als separate Bibliothek auf hohem Abstraktionsniveau, und viele Teams nutzen es heute über TensorFlow als tf.keras. In der Praxis ist oft derselbe Workflow gemeint, aber ein erfahrener Spezialist sollte wissen, welche API-Version Ihre Codebasis nutzt und wie man sie konsistent hält.
Keras wird meist bevorzugt, wenn Teams eine knappe, strukturierte API und schnellere Modellerstellung für typische Deep-Learning-Aufgaben wollen. PyTorch wird oft für stärker angepassten, forschungsnahen Code gewählt, aber Keras bleibt stark für produktionsorientierte Teams, die Lesbarkeit und TensorFlow-Integration schätzen.
Ein starker Keras-Spezialist sollte auch TensorFlow, Python, NumPy und die Datenaufbereitung mit Pandas oder scikit-learn verstehen. Für Produktionsarbeit ist Erfahrung mit Modellevaluation, Packaging und Serving ebenso wichtig wie das Schreiben des Modells selbst.
Für einen einfachen Proof of Concept kann ein allgemeiner Python- und Machine-Learning-Spezialist ausreichen. Für eigene Layer, Transfer Learning oder Produktions-Trainingspipelines braucht man jemanden, der ernsthafte Keras-Arbeit geliefert hat und die Abwägungen klar erklären kann.
Ja, die meiste Keras-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Review-Prozess und Deployments klar sind. In Deutschland mischen viele Teams Remote-Zusammenarbeit mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen für Planung, Sicherheitsprüfungen oder Übergabemeetings.
Bitten Sie um Beispiele für Modelle, die er trainiert hat, wie die Validierung gelöst wurde und was geändert wurde, als die Ergebnisse instabil waren. Ein starker Keras-Profi kann Architekturentscheidungen, Risiken von Data Leakage und den Grund für Verbesserungen erklären, nicht nur ein Notebook zeigen.
Ein Keras-Freelancer sollte die Zielaufgabe, das Datenformat, die Erfolgsmetrik und den Ort, an dem das Modell laufen wird, klären. Außerdem ist es hilfreich zu wissen, ob es sich um ein neues Projekt, einen Fix für bestehenden Code oder eine Migration von älterem TensorFlow- oder Keras-Code handelt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 721 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Bildung (54%) und Professionelle Dienstleistungen (37%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Produktentwicklung (86%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (76%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Keras eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
