Keras Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stelle Spezialisten ein, die neuronale Netzmodelle bauen und anpassen, Keras- und tf.keras-Code weiterentwickeln und Trainings-Workflows mit TensorFlow verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Keras eingesetzt haben
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.
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
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
Tobias Nawa
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Raghu Ram Vadali
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Vibhu Kumar
Letzte Position:
Senior-Produktmanager bei MediaMarktSaturn
- Führte die Entwicklung und Verwaltung fortschrittlicher Datenprodukte und Reporting-Lösungen und erzielte 11 Mio. € Umsatz im Jahr 2023. Heuerte einen Produktmanager an und förderte ihn, um die Produktfunktionen zu erweitern und Marken Einblicke in geschlossene Messprozesse zu ermöglichen.
- Definierte die Produktvision und -strategie für den Offsite-Produktbereich weltweit, damit Marken ihre wertvollsten Kunden entlang der Omnichannel-Kundenreise ansprechen können.
- Initiierte und leitete datengetriebene Martech- und Adtech-Innovationen und schuf die Basis für KI-gestützte Personalisierung und zielgerichtetes Marketing in 12 Ländern.
Stephan Sahm
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)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Narges Dastanpour Hosseinabadi
Letzte Position:
Forschungsassistent bei Hochschule München
Integrierten Ansatz zur Erkennung von Strukturschäden in Beton, Stahl und Glas eingeführt, basierend auf Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Wechselwirkungen zwischen Materialien hervorgehoben, um Diagnosen zu verbessern und Predictive Maintenance zu ermöglichen.
NLP-basierten Medical Note Simplifier entwickelt, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches, kindgerechtes Englisch umwandelt. Dabei Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen angewendet, um patientenrelevante Maßnahmen zu extrahieren und als klare To-Do-Punkte umzuformulieren. Zwei Backends mit Flask und Tornado aufgebaut und eine druckbare Weboberfläche erstellt.
Oussama El Allam
Letzte Position:
Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH
- Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
- Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
- Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
- Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung
Eyasu Habte
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Deutsche Bundesbank
- Skripte für Web-Scraping entwickelt, um über 5000 Produktdaten von der Zalando-Website zu extrahieren und zu parsen.
- ETL-Prozesse mit Apache Spark in CDSW durchgeführt, die Daten in das Hadoop-Ökosystem (HDFS) geladen und mit Hive sowie Impala verwaltet.
- Machine-Learning-Algorithmen implementiert und eine Genauigkeit von 85–90 % bei der mehrklassigen Produktklassifikation erzielt.
- Produkt- und Preisdaten von Zalando in Dashboards mit Otto und Takko integriert, um interaktive Visualisierungen zu erstellen.
Daniel Carton
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Marius Huianu
Letzte Position:
Senior Projektmanager / SAFe Solution- und Release Train Engineer (Leitender Scrum Master) bei Telefonica O2
- Leitung des größten agilen Projekts bei Telefonica O2 (21+ Mio. EUR, 11 Scrum- und System-Teams in Deutschland und Indien, 80+ Entwickler, 3 Lieferanten) mit SAFe, Scrum und Kanban. Vorzeigeprojekt für agile Skalierung bei Telefonica.
- Skalierung der agilen Prozesse für ein Großprojekt mit SAFe.
- Projekt mit halb so hohen Kosten und in der halben Zeit im Vergleich zu ähnlichen Projekten geliefert.
- Testmanagement und Koordinierung der Systemtests.
- Coaching der Teams (SAFe & Scrum).
- Rollout-Planung und -Management.
Tobias Reinerth
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Lyft
- Verbesserte die Fehlerrate bei Geschwindigkeitsbegrenzungs-Elementen von 24% auf 8%, indem ich eine LLM-Pipeline auf erkannte Objekte angewendet habe (mit einer natürlichen Untergrenze von 6%, da die Bildabdeckung nur 94% beträgt).
- Umfangreiches ML-Modellieren der Routing-Kostenfunktion (Zielfunktion, Merkmale, Hyperparameter, Trainingsdatengenerierung), was die Grundlage für den Neuaufbau einer flexibleren Lösung legte.
- Initiierte das erste Priorisierungs-Framework für Data Curation Ops (jährliche Organisationskosten von 2 Mio. USD), das von täglichen Vorgaben weggeht und nun auf 'erwarteten Geschäftswert pro Zeiteinheit' optimiert, was eine Effizienzsteigerung von etwa 5-7% bewirkt.
- Enge Zusammenarbeit mit Software Engineering & Data Engineering sowie Product & Operations.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Keras einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, 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-API zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netzwerke. Es wird häufig zusammen mit TensorFlow als tf.keras für schnelles Prototyping und Modellarbeit in der Produktion verwendet. Teams nutzen es, um Modelle klar zu definieren, Ideen schnell zu testen und von Notebooks zu wiederholbaren Trainingsläufen zu wechseln.
Was Spezialisten liefern
- Klassifikations- und Regressionsmodelle
- CNNs für Bildaufgaben
- RNNs, LSTMs und Sequenzmodelle
- Eigene Layer, Losses und Metriken
- Workflows für Training, Auswertung und Export
Ökosystem und Tools
Gute Keras-Arbeit ist selten isoliert. Experten verbinden Keras oft mit TensorFlow, NumPy, pandas, scikit-learn, Jupyter, GPU-Setup und Tools für das Modell-Serving. Sie wissen auch, wann die Sequential API passt und wann die Functional API die bessere Wahl für Designs mit mehreren Ein- oder Ausgaben ist.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Freie Keras-Spezialisten sind nützlich, wenn ein Team schnell ein Modell braucht, ein altes Trainingsskript aufgeräumt werden soll oder ein Experiment in wartbaren Code überführt werden muss. In München passt das oft zu Unternehmen mit Nähe zu Industrie-Analytics, Mobilität, Handel oder angewandter Forschung, wo interne Teams für eine kurze Phase externe Tiefe brauchen.
Wie gute Arbeit aussieht
Starke Profis schreiben gut lesbaren Modellcode, machen den Datenfluss klar und vermeiden anfällige Trainings-Setups. Sie prüfen den Umgang mit Shapes, das Risiko von Overfitting und die Reproduzierbarkeit. Außerdem dokumentieren sie, wie das Modell neu trainiert, validiert und paketiert wird, damit der nächste Spezialist ohne Rätselraten weitermachen kann.
Zusammenarbeit und Umfang
Keras-Projekte können komplett remote oder teilweise vor Ort laufen, je nach Datenzugang und Arbeitsweise des Teams. Für Arbeit mit Sitz in München reicht klare Kommunikation auf Englisch oft aus, aber die lokale Zusammenarbeit kann helfen, wenn Modelle von sensiblen internen Datensätzen oder enger Abstimmung mit Produkt- und Forschungsteams abhängen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Keras.
Keras wird verwendet, um neuronale Netzmodelle für Aufgaben wie Bildklassifikation, Textverarbeitung, Prognosen und Anomalieerkennung zu bauen und zu trainieren. Es gibt Teams eine klare Möglichkeit, Modellstruktur, Trainingsschleifen und Auswertungsschritte ohne viel Boilerplate zu definieren. Das macht es zu einer praktischen Wahl, wenn Geschwindigkeit und Lesbarkeit wichtig sind.
Keras ist oft die Oberfläche, die Teams wählen, wenn sie eine einfache Modelldefinition und einen sauberen Trainings-Workflow wollen, vor allem auf Basis von TensorFlow als tf.keras. Im Vergleich zu PyTorch wirkt es meist deklarativer und ist für Standardarchitekturen schneller einzusetzen. Die richtige Wahl hängt vom bestehenden Stack, dem Deployment-Weg und davon ab, wie viel Flexibilität das Team braucht.
Ein starker Keras Spezialist arbeitet meist sicher mit TensorFlow, NumPy, pandas und scikit-learn. Datenaufbereitung, Feature-Handling, Modellvalidierung und Grundwissen zu Deployment sind ebenfalls wichtig. Für Bild- oder Sequenzprojekte hilft Erfahrung mit GPU-Setup und Datenpipelines sehr.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur jemanden, der Keras gut genug kennt, um ein Modell zu formen und das Training sauber auszuführen. Produktionsarbeit braucht tiefere Fähigkeiten: Loss-Design, Regularisierung, Callbacks, Reproduzierbarkeit und sorgfältige Auswertung. Wenn das Projekt sensible Daten oder geschäftskritische Vorhersagen betrifft, sollte früh ein Spezialist dazukommen.
Ja, die meiste Keras-Arbeit kann remote gemacht werden, weil die Kernaufgaben Modelldesign, Training und die Prüfung von Code und Ergebnissen sind. Vor Ort kann trotzdem helfen, wenn der Datenzugang eingeschränkt ist oder das Team enge Workshops zu Modellzielen möchte. Für Unternehmen in München ist ein hybrides Setup oft üblich, wenn interne Stakeholder häufiges Feedback brauchen.
Keras ist die High-Level-API, während tf.keras die in TensorFlow integrierte Version ist, die die meisten Teams heute nutzen. In der Praxis werden beide oft fast synonym verwendet, aber tf.keras ist direkt mit den TensorFlow-Tools und der Laufzeit verbunden. Ein guter Spezialist kennt den modernen TensorFlow-Stack und den Migrationsweg von älterem Keras-Code.
Ein guter Keras Profi erklärt Modellentscheidungen klar, nicht nur die Endgenauigkeit. Achte auf sauberen Datenumgang, sinnvolle Validierung, Aufmerksamkeit für Overfitting und Code, den jemand anderes erneut trainieren kann. Gute Arbeit umfasst auch eine klare Dokumentation von Eingaben, Ausgaben und Annahmen.
Keras taucht oft in angewandter Machine-Learning-Arbeit rund um Computer Vision, Prognosen, Qualitätsprüfungen und Textklassifikation auf. Teams in München brauchen vielleicht Unterstützung für interne Forschung, den Übergang vom Prototyp zur Produktion oder die Bereinigung von Modellen in einem größeren TensorFlow-Stack. Die besten Spezialisten passen sich an die bestehende Codebasis an, statt sie blind zu ersetzen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 800 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (28%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Automotive (61%) und Bank- und Finanzwesen (61%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Keras in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (94%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (72%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Keras eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
