Kubeflow Experten in München
aufbauen, die in wenigen Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Kubeflow Pipelines erstellen, Modelle mit KServe bereitstellen und Trainings-Workloads auf Kubernetes verwalten. Erhalten Sie schnell präzisen Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
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:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von 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 für die Umsetzung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
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.
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 kontext-relevanter 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 zur Datenübernahme
- Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
- Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI
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 19 Sep 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 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 19 Sep 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 zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung von Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes. Sie vereint Notebooks, Experiment-Tracking, Pipeline-Orchestrierung und Model Serving in einer containerbasierten Umgebung. Teams nutzen sie, um wiederholbare Data-Science-Arbeit in verwaltete Produktionsprozesse zu überführen.
Zentrale Komponenten
Kubeflow umfasst Tools wie Kubeflow Pipelines, Katib zur Hyperparameter-Optimierung, Jupyter-Notebooks und KServe für Inferenz. Die Komponenten verbinden sich mit Kubernetes-Ressourcen, Container-Registries, Objektspeichern und Identitätssystemen. Gute Spezialisten verstehen, wie diese Teile zusammenspielen, anstatt Kubeflow als eigenständige Anwendung zu behandeln.
Typische Projekte
- Reproduzierbare Pipelines für Datenaufbereitung, Training, Validierung und Bereitstellung erstellen
- Verteiltes Training mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder XGBoost durchführen
- Modelle über skalierbare, versionierte Inferenz-Endpunkte bereitstellen
- Experiment-Tracking, Freigabeschritte und Rollback-Prozesse etablieren
- Machine-Learning-Workloads über Cloud- oder private Kubernetes-Cluster betreiben
Kubeflow unterstützt Anwendungsfälle von Computer Vision und Natural Language Processing bis hin zu Prognosen, Empfehlungen und industrieller Analyse.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich in der Regel freiberufliche Kubeflow-Expertise ins Haus, wenn Machine-Learning-Arbeit aus Notebooks in zuverlässige Betriebsabläufe überführt werden muss. Typische Anzeichen sind fehleranfällige manuelle Übergaben, langsames Retraining, eine unklare Modellherkunft oder Kubernetes-Cluster, die nicht für datenintensive Workloads vorbereitet sind. In München können Spezialisten lokale Teams vor Ort unterstützen oder remote mit verteilten Produkt- und Datenteams zusammenarbeiten.
Fähigkeiten rund um Kubeflow
Effektive Arbeit mit Kubeflow erfordert mehr als Kenntnisse der Benutzeroberfläche. Fachkräfte sollten mit Kubernetes, Docker, Python, Linux, Cloud-Infrastruktur und CI/CD-Praktiken vertraut sein. Sie arbeiten möglicherweise auch mit MLflow, Airflow, Spark, Argo, Prometheus, Grafana und Cloud-Diensten für Speicherung, Identität und Rechenleistung. Kenntnisse in Data Governance und sicherem Zugriff sind wertvoll, wenn Modelle sensible Geschäftsdaten verarbeiten.
Was starke Spezialisten liefern
Starke Fachkräfte entwickeln Pipelines, die modular, transparent und leicht reproduzierbar sind. Sie definieren Ressourcenlimits, Secret-Management, Artefaktspeicherung und Freigaberegeln, anstatt operative Details implizit zu lassen. Außerdem testen sie die Fehlerbehandlung, dokumentieren Bereitstellungsentscheidungen und machen Workflows für Data-Science- und Plattformteams verständlich. Die beste Besetzung kann die Vor- und Nachteile verwalteter Dienste und eines selbst betriebenen Kubeflow erklären und die Lösung gleichzeitig an die bestehende Kubernetes-Umgebung des Unternehmens anpassen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Kubeflow? Hier findest du die passenden Antworten.
Kubeflow wird verwendet, um Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes zu erstellen, auszuführen und zu verwalten. Unternehmen nutzen es für wiederholbare Trainingspipelines, Experimentmanagement, verteilte Workloads und das Bereitstellen von Modellen in der Produktion.
Kubeflow bietet Portabilität und Kontrolle, da Teams seine Komponenten auf ihrer eigenen Kubernetes-Infrastruktur oder über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg betreiben können. Verwaltete Dienste können den Betriebsaufwand reduzieren, bieten aber möglicherweise weniger Kontrolle über Bereitstellungsmuster, Integrationen und Infrastrukturentscheidungen.
Ein guter Kubeflow-Spezialist sollte Kubernetes, Container, Python und Cloud-Infrastruktur verstehen. Erfahrung mit CI/CD, Observability, Datenpipelines, Modellregistern und Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow ist ebenfalls hilfreich.
Die passende Kubeflow-Erfahrung hängt vom Umfang ab. Ein Pipeline-Prototyp kann konzentrierte Kenntnisse in Workflows und Containern erfordern, während eine Produktionsplattform Expertise in Kubernetes-Betrieb, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Model Serving und Enablement von Teams voraussetzt.
Ja, Kubeflow-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Infrastruktur, Pipelin Definitionen und Bereitstellungs-Workflows online überprüft werden können. Vor-Ort-Arbeit in München kann dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten sich eng mit Plattform-, Daten- und Compliance-Teams abstimmen müssen.
Bitten Sie einen Kubeflow-Spezialisten, einen vollständigen Workflow von der Datenaufbereitung über die Bereitstellung bis zur Überwachung zu erklären. Achten Sie auf klare Entscheidungen zu Reproduzierbarkeit, Ressourcenverwaltung, Sicherheit, Fehlerbehebung und dazu, wie das Design in die bestehende Kubernetes-Umgebung passt.
Kubeflow überschneidet sich in einigen Bereichen mit Airflow und MLflow, dient aber einem anderen Zweck. Kubeflow Pipelines konzentriert sich auf die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows, während Airflow ein allgemeines Tool für Daten-Workflows ist und MLflow häufig Experiment-Tracking, Modellpaketierung und Registerfunktionen unterstützt.
Vor dem Einstieg in ein Kubeflow-Projekt sollten Freelancer die Kubernetes-Distribution, das Cloud- oder On-Premises-Setup, die Pipeline-Engine, den Ansatz für Model Serving und die Zuständigkeit für den Betrieb klären. Außerdem sollten sie Erwartungen an Dokumentation, Bereitschaftsdienst, Sicherheitsprüfungen und die Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams bestätigen.
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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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
