Kubeflow Experten in München
entwickeln, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die reproduzierbare Machine-Learning-Pipelines entwickeln, Trainings-Workloads auf Kubernetes betreiben und Kubeflow mit Cloud-Daten- und Modelldiensten verbinden. FRATCH findet durch schnelle, präzise KI-Vermittlung den passenden geprüften und verfügbaren Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Kubeflow eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Philipp G.
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
Thomas H.
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
Martin M.
Letzte Position:
Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up
- Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
- Extraktion kontextrelevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
- Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
- Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
- Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zum Datenimport
- Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
- Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für AirFlow-DAGs, FastAPI
Stephan S.
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)
Himanshu N.
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Kubeflow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, die Kubeflow 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 Kubeflow Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bildung (57%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Fertigung (57%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Automotive (43%)
- Versicherung (43%)
- Transport und Logistik (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Kubeflow leistet
Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform zum Ausführen von Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes. Sie hilft Teams dabei, Experimente zu paketieren, Trainings zu planen, Modellarbeiten nachzuverfolgen und zuverlässige Pipelines in Richtung Produktion zu bringen. Ihre Komponenten unterstützen sowohl Data Science als auch den Plattformbetrieb.
Zentrale Bausteine
Kubeflow kombiniert Notebooks, Trainingsoperatoren, Pipelines und Tools für das Bereitstellen von Modellen. Kubeflow Pipelines definiert wiederholbare Workflows, während Katib die Optimierung von Hyperparametern unterstützt und Metadatendienste Teams dabei helfen, Experimente zu dokumentieren. Leistungsfähige Implementierungen verbinden außerdem Speicher, Identitätsmanagement, Monitoring und CI/CD.
- Reproduzierbare Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln
- Verteilte Workloads mit Kubernetes-Ressourcen ausführen
- Modelle über skalierbare Endpunkte bereitstellen
- Experimente mit Registries und Observability verbinden
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen nutzen Kubeflow für Computer Vision, Sprachmodelle, Empfehlungssysteme, Prognosen und Betrugserkennung. Die Plattform kann Forschungsumgebungen, interne KI-Produkte und regulierte Produktionssysteme in den Bereichen Fertigung, Mobilität, Finanzen, Gesundheitswesen und Medien unterstützen. Teams können sie auf verwaltetem Kubernetes oder in eigenen Clustern betreiben.
Wann Spezialisten helfen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team eine Machine-Learning-Plattform aufbauen muss, ohne die Produktentwicklung zu verlangsamen. Spezialisten können verteilte Notebooks in Pipelines überführen, die Zuverlässigkeit von Trainings verbessern, die Modellbereitstellung einrichten oder schwierige Integrationsprobleme mit Kubernetes und der Cloud lösen.
- Ein Proof of Concept muss zu einem wiederholbaren Workflow werden
- Trainingsjobs verbrauchen unvorhersehbar gemeinsame Cluster-Ressourcen
- Modelle benötigen eine kontrollierte Freigabe und einen Rollback
- Daten-, Infrastruktur- und Machine-Learning-Teams fehlt ein gemeinsamer Prozess
Wichtige Fähigkeiten
Leistungsfähige Kubeflow-Fachleute verstehen Kubernetes, Container, Python und verteiltes Rechnen. Sie sollten außerdem sicher mit Cloud-Speichern, Workflow-Orchestrierung, Secrets, Netzwerkwerken, GPU-Planung und Monitoring arbeiten können. Erfahrung mit MLflow, Spark, Argo oder cloudnativen Registries kann wertvoll sein, wenn diese Tools die Plattform ergänzen.
Den richtigen Experten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Produktionspipelines, nicht nur auf Notebook-Experimente. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Pipeline-Versionierung, Reproduzierbarkeit, Ressourcenisolierung, Modellvalidierung, Sicherheit und der Wiederherstellung nach Vorfällen umgeht. Für Münchner Teams kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Dokumentation und Übergaben solide sind; bei Clustermigrationen oder Workshops kann Arbeit vor Ort hilfreich sein, wobei Deutsch oder Englisch vorher vereinbart werden sollte.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Kubeflow? Hier findest du die passenden Antworten.
Kubeflow wird zur Entwicklung, zum Training, zur Bereitstellung und zur Überwachung von Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes verwendet. Die Plattform bietet Teams wiederverwendbare Pipelines und operative Steuerungsmöglichkeiten, um Modelle von Experimenten in zuverlässige Dienste zu überführen.
Kubeflow ist eine umfassendere, Kubernetes-native Plattform zur Orchestrierung von Machine-Learning-Workloads, während MLflow sich stark auf Experiment-Tracking, Modellpaketierung und Lebenszyklusmanagement konzentriert. Beide können gemeinsam eingesetzt werden, statt als direkte Alternativen betrachtet zu werden.
Kubeflow-Arbeit erfordert in der Regel Kenntnisse in Kubernetes, Docker, Python und Cloud-Infrastruktur. Hilfreiche ergänzende Fähigkeiten sind Argo Workflows, MLflow, Spark, Terraform, GPU-Planung, Observability und sichere Service-Netzwerke.
Kubeflow-Expertise sollte die Umsetzung in der Produktion umfassen, nicht nur die Konfiguration eines Demo-Clusters. Ein kompetenter Freelancer kann wartbare Pipelines entwickeln, Rechenkosten kontrollieren, Zugriffe absichern, Betriebsabläufe dokumentieren und Daten- sowie Plattformteams die jeweiligen Abwägungen erklären.
Kubeflow kann für ein kleines Team geeignet sein, wenn es wiederholbare Workflows, gemeinsame Infrastruktur oder einen klaren Weg in die Produktion benötigt. Der Betriebsaufwand kann für einige einfache Experimente zu hoch sein; in diesem Fall sind verwaltete Dienste oder schlankere Tools möglicherweise praktischer.
Kubeflow-Projekte eignen sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Konfiguration, Pipelines und Infrastruktur online überprüft werden können. Termine vor Ort in München können dennoch bei Architekturworkshops, Zugriffsanforderungen, Clustermigrationen oder Teamschulungen hilfreich sein.
Die Kubeflow-Qualität lässt sich am besten anhand konkreter Beispiele für Pipeline-Design, Bereitstellungsprobleme und Verbesserungen in der Produktion beurteilen. Bitten Sie den Freelancer, Reproduzierbarkeit, Ressourcenmanagement, Modellfreigabe, Observability und Wiederherstellung zu erklären, ohne sich auf vage Aussagen über die Plattform zu stützen.
Kubeflow-Pipelines werden zuverlässig, wenn Schritte versioniert, Eingaben nachverfolgt und Fehler sicher erneut ausgeführt werden können. Zu den bewährten Praktiken gehören außerdem automatisierte Validierung, kontrollierte Artefaktspeicherung, Ressourcenlimits, Zugriffsverwaltung und Monitoring sowohl der Infrastruktur als auch des Modellverhaltens.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Kubeflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 854 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Kubeflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Kubeflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Kubeflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Kubeflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (57%) und Bank- und Finanzwesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Kubeflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Kubeflow eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
