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MATLAB Experten

für Simulationen, Datenanalyse und Engineering-Arbeiten mit geprüften, verfügbaren Freelancern

Beauftragen Sie Experten, die numerische Modelle erstellen, komplexe Daten verarbeiten und Simulink-Simulationen für anspruchsvolle Engineering-Projekte entwickeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich MATLAB eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Michael S.

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Datenwissenschaftler

Hanover
Michael S.

Letzte Position:

Datenanalyst, Datenwissenschaftler bei CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH

Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen und Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.

Medizin-IT, Pharmaindustrie

Aufgaben, Verantwortlichkeiten:

  • Aufnahme der Kundenanforderungen
  • Planung des Teilprojekts
  • Konzeption und Definition von KPI's
  • Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
  • Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
  • Ableitung von Handlungsempfehlungen

Methoden, Technologien:

  • Simulation
  • Künstliche Intelligenz
  • Python
  • R
  • SQL
  • Microsoft Power BI
  • Amazon Web Services
  • Elasticsearch
  • PostgreSQL
  • Databricks
  • Multivariate Statistik
Verifizierter Experte

Gregor P.

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Projektleiter für Engineering-Datenmanagement

Frankfurt am Main
Gregor P.

Letzte Position:

Projektleiter für Engineering-Datenmanagement

Technische und kaufmännische Risikobewertung für ein Investitionsvorhaben im Hardware-Sektor (Skalierungspotenzial, Haftungsrisiken, operative Prozesse) Prozessberatung für zwei KMUs im Engineering-Umfeld, Fokus Workflow-Digitalisierung, PLM

Verifizierter Experte

Vili D.

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Senior Data Engineer, Data Architect, Softwareentwickler

Neuenhagen
Vili D.

Letzte Position:

Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting

  • Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

  • Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

  • Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

  • Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

  • Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

  • Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

  • Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

  • Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural

Verifizierter Experte

Henok M.

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M.Sc. Industrial Engineer | Technische Trainings & Enablement | Interim-Projekt- & Produktmanager

Frankfurt am Main
Henok M.

Letzte Position:

Electrician Specialist for Predefined Work (Dt: EFfT) bei WBS Trainings

  • Grundlagen der Elektronikmessung, elektropneumatischer Schaltungen und Schutzmaßnahmen nach DIN-VDE
  • Installation, Verdrahtung und Inbetriebnahme SPS-gesteuerter Systeme
Verifizierter Experte

Peter S.

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Senior-Experte für KI, Daten & Computer Vision

Mannheim
Peter S.

Letzte Position:

Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

  • Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
  • Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
  • Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

Verifizierter Experte

Muhammad Tanveer B.

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Eingebettete Systeme | ADAS | HF-Systeme | Quantenoptik | F&E sowie Validierung & Integration

Siegen
Muhammad Tanveer B.

Letzte Position:

Berater eingebettete Systeme/Architekt | Integration und Validierung Ingenieur/Manager bei Ingenieurbüro Baig

  • Leitung der Hardware-Entwicklung und Validierung eines sicherheitskritischen 400-V-Batteriemanagementsystems (BMS) für das TOGG SUV-Programm; Durchführung von Systemarchitektur-Reviews, Schaltplanvalidierungen, EMV- und Zuverlässigkeitstests sowie Ursachenanalysen (Root-Cause Analysis) unter Einhaltung relevanter Automobilstandards (ECE-R10, CISPR25, ISO-26262). Koordination länderübergreifender EU-Engineering-Teams, Kunden-Reviews und technischer Dokumentationen zur Bereitstellung eines serienreifen, validierten Systems.

  • Architektur und Integration von 22 hochmodernen ADAS-Validierungsfahrzeugen für BMW ADCAM- und LIDAR-Programme bei Magna Electronics; Synchronisation von bis zu 26 heterogenen Sensoren (LIDAR, RADAR, Kameras, GNSS/INS) mittels PTP-basierter Timing-Architekturen. Definition der Systemarchitektur, HW/SW-Schnittstellen für Wiederaufbereitung Hardware-in-the-Loop (HIL), Sensorintegrationsstrategien und Datenerfassungs-Frameworks. Dies ermöglichte eine skalierbare Validierung auf Fahrzeugebene, verbesserte die Validierungseffizienz um 25 % und reduzierte die Projektkosten um 1,45 Mio. €.

  • End-to-End-Validierung und Integration von Automotive-Radarplattformen für ein Daimler-Projekt bei Continental. Entwicklung automatisierter Open-Loop Hardware-in-the-Loop (HIL)-Umgebungen zur präzisen Prüfung von Zielverfolgungs-KPIs, Sichtfeldgrenzen (Field of View) sowie thermischen und spannungsbezogenen ECU-Zustandsautomaten. Versierter Einsatz einer hochkomplexen Toolchain bestehend aus CANoe, Lauterbach Trace32, RADAR-Zielsimulatoren und EMV-Abschirmkabinen zur HF- und Systemvalidierung. Synchronisation globaler, interdisziplinärer Teams zur Beschleunigung der Fehlerbehebung und Schließung kritischer technischer Lücken.

  • Rekonstruktion und Validierung der Produktarchitektur eines elektromechanischen E-Bikes durch Integration und Fehlersuche in kritischen Subsystemen (BMS, Motorsteuerung, Sensorik, HMI, elektronische Schließsysteme). Aufbau eines umfassenden Teststands auf Systemebene für Funktionsprüfungen, Fehlerreproduktion und Leistungsanalysen; Koordination von Lieferanten und Umsetzung von Korrekturmaßnahmen zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit.

  • Definition der Systemarchitektur und Validierungsstrategie für eine in Kooperation mit Elmos Semiconductor entwickelte LIDAR-Plattform; Evaluierung optischer Messkonzepte, SPAD-Detektorintegration und Systemanforderungen sowie Erstellung technischer Empfehlungen für Produktentwicklung und Verifikation.

  • Entwicklung LabVIEW-basierter Automatisierungs- und Verifikationssoftware für ein hochpräzises hydraulisches und elektromechanisches Prüfsystem für FTE Automotive; Integration von NI DAQ-Hardware zur hochfrequenten Echtzeiterfassung physikalischer Messgrößen. Entwicklung automatisierter Testabläufe, programmierbarer Dauertests, Fehlersuchroutinen, Datenprotokollierungs- und Analyse-Tools zur Steigerung der Testeffizienz und Rückverfolgbarkeit.

  • Erfolgreiche Abwicklung kompletter Engineering-Lebenszyklen für namhafte Industriekunden (Magna, Continental, Farasis, FTE Automotive, BMW, Daimler, TOGG) – von Requirements Engineering und Proof-of-Concept über Systemintegration und Validierung bis hin zu technischer Dokumentation, Lieferantenkoordination und Anwenderschulungen.

Verifizierter Experte

Yusuf D.

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Senior Projektleiter

Bonn
Yusuf D.

Letzte Position:

Senior Projektleitung Transformation & Daten bei BG-PREVENT

Deutschlandweit tätiger Dienstleister für Arbeitsmedizin, Arbeitssicherheit und Gesundheitsmanagement mit Fokus auf Prävention, Gesundheit und digitale Transformation.

  • Rolle: Verantwortlich für den Aufbau und die Weiterentwicklung eines professionellen Projektportfoliomanagements im Bereich Digitale Transformation & Daten. Steuerung und Begleitung strategischer IT- und Transformationsprojekte sowie Unterstützung bei der Einführung und Etablierung von Projektmanagement-Standards, Methoden und Governance-Strukturen.

Schwerpunkte:

  • Aufbau und Weiterentwicklung des IT-Projektportfoliomanagements
  • Analyse und Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen
  • Steuerung und Koordination bereichsübergreifender IT-Initiativen
  • Stakeholder-Management auf Fachbereichs-, Management- und Dienstleisterebene
  • Einführung und Weiterentwicklung von Projektmanagement-Methoden und Werkzeugen (u. a. Jira, Confluence, MS Planner)
  • Vorbereitung von Entscheidungsgrundlagen, Zielbildern und Umsetzungskonzepten im Kontext der digitalen Transformation
  • Steuerung und Koordination von Transformations-, Digitalisierungs- und Organisationsprojekten
  • Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Managementunterlagen für Führungsgremien
  • Durchführung von Workshops und Stakeholder-Management mit Fachbereichen und IT-Teams
  • Definition von Anforderungen für Dashboards, Reporting und KPI-Steuerung
  • Mitarbeit im Projekt Wissenskompass (Anforderungsanalyse und MVP-Konzeption)
  • Analyse und Bewertung von AI-Unterstützungsmöglichkeiten im Knowledge Management
  • Untersuchung von AI-Use-Cases zur Verbesserung von Wissensbereitstellung und -nutzung
  • Berücksichtigung von AI-Anforderungen im Rahmen der Konzeption des Wissenskompasses
  • Abstimmung mit strategischen Fachbereichen zur Weiterentwicklung von Projektmanagement-Standards
  • Einführung, Konfiguration und Schulung von Microsoft Planner zur Unterstützung des Projekt- und Aufgabenmanagements
  • Durchführung von Anwenderschulungen und Begleitung von Mitarbeitenden bei der Einführung neuer Arbeitsweisen und Tools
Verifizierter Experte

Ljubomir O.

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Senior Testautomatisierungsingenieur | QA-Ingenieur

München
Ljubomir O.

Letzte Position:

Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH

Arbeitnehmerüberlassung

  • System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
  • Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
  • Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
  • Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
  • Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
  • Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
  • Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
  • CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
  • Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
  • Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
  • Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
  • Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
  • Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
  • Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen
Verifizierter Experte

Ersin V.

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Interimsmanager | Technologie & Betrieb

Nuremberg
Ersin V.

Letzte Position:

Geschäftsführer bei Blueprint Works GmbH

Blueprint Works bietet Interim-Management auf Führungsebene für Technologieunternehmen und Industrieorganisationen in kritischen Wachstums-, Transformations- und Industrialisierungsphasen.

Verantwortungsbereiche:

  • Produkt und Technologie
  • Programm- und Projektleitung
  • Organisation und Skalierung
  • Industrialisierung und Betrieb

Schwerpunktbranchen:

  • Fortschrittliche Fertigung
  • Batterie- und Energietechnologie
  • Elektrifizierung
  • Robotik und Automatisierung
  • Industrietechnologie
  • Deep Tech
Verifizierter Experte

Saurabh H.

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Mechatronikingenieur

Ingolstadt
Saurabh H.

Letzte Position:

Masterarbeit, Simulation bei AVL in Germany

  • Entwicklung und Validierung eines vollständigen Thermomanagementsystems für ein Fahrzeug in einer MiL-Simulation. Dabei wurde eine Übereinstimmung von 95% mit Messungen an realen Fahrzeugen erreicht. Dies unterstützte direkt die virtuelle Kalibrierung und verringerte die Abhängigkeit von physischen Prüfständen.
  • Leitung der durchgängigen Entwicklung einer Model-in-the-Loop (MiL)-Simulation mit AVL CruiseM und MATLAB/Simulink, einschließlich Systemarchitektur, Parametrierung und Validierung.
  • Erfassung und Analyse von Fahrzeug-Sensormessungen (Temperatur, Volumenstrom) mit dSpace MicroAutoBox (HiL) und IPEmotion sowie Umwandlung der Rohdaten in konkrete Erkenntnisse für die Kalibrierung.
  • Kalibrierung und Optimierung wichtiger Aktuatoren und Thermalkomponenten – Pumpen, Ventile, elektrische Heizungen, Wärmetauscher und Kältemittelkreisläufe. Außerdem wurden zuvor fehlende physikalische Verhaltensweisen identifiziert und integriert, um die Abweichung zwischen simuliertem und realem Fahrzeugverhalten zu verringern.
  • Entwicklung und Abstimmung einer integrierten Aktuatorsteuerung mit präzise kalibrierten Parametern. Das Ergebnis war ein hochpräzises virtuelles Modell, das für nachgelagerte Entwicklungsarbeiten übernommen wurde.
Verifizierter Experte

Mirza K.

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Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt

München
Mirza K.

Letzte Position:

Agentische Automatisierung und ein RAG-System

  • In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Verifizierter Experte

Josef E.

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Josef Ezechias

Herrenberg
Josef E.

Letzte Position:

Geschäftsführer bei CAE Consulting & Engineering GmbH

Ich als Geschäftsführer – Organisation und aktiver mitarbeitender Entwicklungsingenieur

Aktuell wurde abgeschlossen bzw. in Arbeit vorm Abschluss (2023, 2024):

  • Projekte im Umfeld der Wafer Fertigung bei Hittec Prontor GmbH (Blenden für ZEISS SMT GmbH)
  • Mikromanipulator-Konzepte mit Festkörpergelenken für ZEISS SMT vermittelt über HAYS AG)
  • EVE Innovativ GmbH (Blockheizkraftwerke)
  • Kraftblock GmbH, (regenerative Energie Speicher)
  • CAE Consulting Eng. GmbH, europäisches Patent Hybridroboter, Markterschließung
  • TQ Systems GmbH (Getriebetechnik)

CE ist Lieferant von Entwicklungsleistungen im breiten Maschinenbauumfeld. 30 abgewickelte Projekte im Raum D-A-CH. Entwicklungs- und Patentverwertungsgesellschaft F&E, Produkte, Schneid-, Schweißroboter, Fördertechnik ... etc.

Meine wichtigsten Resultate:

  • Kleine Auswahl - Ergebnisse der Forschung- und Entwicklungstätigkeit führten zur Internationalen Patentanmeldung für die Schneid-, Schweißroboter und zur deutschen Patentanmeldung für das Dreh -Hub Gehänge sowie das Raumgelenk für die Zusammenführung von 3 Stäben zu einem Punkt für den Parallelkinematik Roboter, Schubkette, eigenes europäisches Patent Hybridroboter, Verbrennungsmotoren
Verifizierter Experte

Olfa A.

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Embedded-Software-Ingenieur | Modellbasierter Softwareentwurf | HIL/SIL/MIL-Validierung

Hanover
Olfa A.

Letzte Position:

Senior Embedded-Software-Ingenieur / Funktionsentwickler bei Enginius GmbH (FAUN GROUP)

  • Entwicklung modellbasierter Software für Wasserstofftank-Steuergeräte mit MATLAB/Simulink gemäß den Anforderungen der funktionalen Sicherheit nach ISO 26262
  • Durchführung der Systemintegration und Softwareverifikation in MIL- und HIL-Umgebungen mit dSPACE- und Vector-Tools
  • Definition der Softwarearchitektur (SADS) mit Schnittstellenspezifikationen für CAN-, analoge und digitale Kommunikationsprotokolle
  • Generierung produktionsreifer Embedded-C-Codes mit Simulink Embedded Coder; Erstellung und Pflege von A2L-Kalibrierungsdateien mit CANape
  • Entwicklung und Durchführung von MIL/HIL-Testfällen zur vollständigen Abdeckung funktionaler und sicherheitsrelevanter Anforderungen
  • Implementierung von CODESYS-SPS-Anwendungen auf dem IFM ecomatController; Einsatz der Kommunikationsprotokolle CAN und Modbus TCP/IP
  • Mitwirkung an der HMI/UI-Entwicklung mit Qt/C++ unter Linux (Qt Creator)
  • Anwendung eines agilen Kanban-Workflows mit Git-basierter Versionsverwaltung (Bitbucket)

Tools: MATLAB, Simulink, CANape, CANalyzer, PCAN-View, Embedded Coder, CODESYS, TTC2038/PXROS, Codebeamer, Jira, Git

Verifizierter Experte

Markus G.

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Leitender Full-Stack-Softwareentwickler

Oberschneiding
Markus G.

Letzte Position:

Open-Source-Softwareentwickler & Maintainer bei Stealth Startup

Unabhängige Open-Source-Entwicklung in Teilzeit mit Schwerpunkt auf Build-Time-Tools für Next.js-, React-, MDX- und JavaScript/TypeScript-Compiler-Pipelines.

  • next-slug-splitter entwickelt, um inhaltsbasierte Next.js-Anwendungen zu optimieren. Analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Verwendung von Komponenten auf und generiert routenspezifische Handler, sodass Seiten nicht das vollständige Catch-all-Komponenten-Bundle gemeinsam verwenden müssen.

  • Unterstützende Plugins und Hilfsprogramme für bereichsbezogene MDX-Transformationen, die Auflösung verschachtelter Komponentenabhängigkeiten, Compile-Time-Verfeinerung, sichere ESTree-Auswertung und den Vergleich von Objektgraphen erstellt.

  • Verantwortlich für Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Veröffentlichungen, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking.

Bausteine:

  • remark-scoped-mdx: Kontextabhängige AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Bereichen, typisierten Komponentenregistern und Prop-Inferenz.

  • recma-component-resolver: Analyse von Abhängigkeitsgraphen und selektive Weitergabe von Komponenten über verschachtelte MDX-Includes hinweg.

  • recma-static-refiner: Extraktion, Schema-Validierung, Ableitung und Entfernung von Props zur Build-Zeit.

  • estree-util-to-static-value und object-graph-delta: Sichere statische Auswertung und deterministischer, zyklussicherer struktureller Vergleich.

Technologie-Stack:

  • Frameworks: TypeScript · Next.js · React · MDX

  • Compiler-Tools: Unified · Remark · Recma · MDAST · ESTree · ts-morph · esbuild

  • Kompetenzen: Statische Analyse · AST-Traversierung und -Transformation · Abhängigkeitsgraphen · Codegenerierung · Schema-Validierung · Aufteilung von Routen und Bundles

  • Tools: Vitest · tsup · npm · Performance-Benchmarking

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die MATLAB einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

15 Jahre

MATLAB Experten verfügen im Durchschnitt über 15 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,8 Jahre

MATLAB Experten bleiben im Durchschnitt 2,8 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

9

MATLAB Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 9 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)

MATLAB Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT) gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung

MATLAB Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Fertigung und Bildung am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

MATLAB Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Qualitätssicherung.

Bachelor-Abschluss oder höher

97%

97% der MATLAB Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

84%

84% der MATLAB Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

24%

24% der MATLAB Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

2

MATLAB Experten besitzen im Durchschnitt 2 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

MATLAB Experten sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

99%

99% der MATLAB Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
15 % der MATLAB Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
48 % der MATLAB Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
29 % der MATLAB Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
6 % der MATLAB Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
3 % der MATLAB Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die MATLAB einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 662 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 680 €

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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der MATLAB Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (56%)
  • Fertigung (55%)
  • Bildung (50%)
  • Automotive (49%)
  • Energie (28%)
  • Gesundheitswesen (25%)
  • Professionelle Dienstleistungen (23%)
  • Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (18%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was MATLAB leistet

MATLAB ist eine Programmiersprache und technische Computerumgebung von MathWorks. Sie unterstützt Matrixoperationen, numerische Analysen, Datenvisualisierung, Signalverarbeitung und die Entwicklung von Algorithmen. Unternehmen nutzen sie, um technische Ideen zu untersuchen, Modelle zu validieren und mathematische Methoden in funktionierende Software zu übertragen.

Typische Anwendungen

MATLAB kommt in den Bereichen Engineering, Wissenschaft und industrielle Forschung zum Einsatz. Experten nutzen es für:

  • Modelle für Steuerungssysteme und Robotik
  • Pipelines für Signal- und Bildverarbeitung
  • Prädiktive Modelle und Datenanalyse
  • Numerische Optimierung und Simulation
  • Testautomatisierung für technische Systeme

Ökosystem und Tools

Das MATLAB-Ökosystem umfasst Simulink für blockbasierte Modellierung und Simulation, Stateflow für Logik und Zustandsautomaten sowie Toolboxes für Bereiche wie Kommunikation, Computer Vision, Statistik und maschinelles Lernen. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit MATLAB Coder, Embedded Coder, Parallel Computing Toolbox und Workflows für modellbasiertes Design.

Wann Unternehmen Unterstützung benötigen

Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team ein Modell validieren, alte Skripte modernisieren oder MATLAB-Arbeiten mit Produktivsystemen verbinden muss. Sie hilft auch, wenn sich interne Spezialisten auf Hardware, Forschung oder Liefertermine konzentrieren. Projekte können Anforderungsanalysen, Modellimplementierung, Testdesign, Dokumentation und Wissenstransfer umfassen.

Wichtige Fähigkeiten

Gute Fachkräfte verbinden MATLAB-Syntax mit einem klaren Verständnis des jeweiligen Fachgebiets. Sie können wiederverwendbare Funktionen strukturieren, Datentypen verwalten, langsame Berechnungen analysieren und verständliche Visualisierungen erstellen. Je nach Projekt sind zusätzliche Kenntnisse in Python, C oder C++, SQL, Git, Linux, numerischen Methoden und Softwaretests hilfreich.

So bewerten Sie Spezialisten

Achten Sie eher auf Nachweise vergleichbarer Modelle, Simulationen oder analytischer Workflows als nur auf Codebeispiele. Fragen Sie, wie der Spezialist Annahmen validiert, mit verrauschten oder unvollständigen Daten umgeht und Einschränkungen des Modells dokumentiert. Bei Simulink-Arbeiten sollten Sie Erfahrung mit Solver-Einstellungen, Modellverifizierung, Codegenerierung und der Integration von Sensoren, Hardware oder anderen Engineering-Tools prüfen.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu MATLAB? Hier findest du die passenden Antworten.

MATLAB wird für numerische Berechnungen, Datenanalyse, Visualisierung, Signalverarbeitung, Steuerungsdesign und technische Simulationen eingesetzt. Es ist in Forschung, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Energie, Fertigung und anderen Bereichen verbreitet, in denen Teams mathematische Modelle oder Algorithmen testen müssen.

MATLAB bietet eine integrierte Umgebung mit ausgereiften Engineering-Toolboxes, interaktiven Diagrammen und starker Unterstützung für matrixbasierte Arbeiten. Python verfügt über ein breit gefächertes Open-Source-Ökosystem und passt oft besser in allgemeine Softwaresysteme. Die richtige Wahl hängt daher von den vorhandenen Tools, den Anforderungen an die Bereitstellung und dem Fachgebiet des Projekts ab.

Ein guter MATLAB-Spezialist arbeitet möglicherweise auch mit Simulink, Stateflow, MATLAB Coder, Embedded Coder oder spezialisierten Toolboxes. Je nach Aufgabe können Erfahrungen mit Python, C oder C++, Git, Linux, Regelungstechnik, Statistik oder Hardwareintegration ebenso wichtig sein.

Der erforderliche Erfahrungsstand hängt vom technischen Risiko und Umfang ab. Für eine klar abgegrenzte Datenanalyse reicht möglicherweise ein Spezialist, der selbstständig mit MATLAB arbeiten kann. Sicherheitskritische Regelungsmodelle, Codegenerierung oder Hardware-in-the-Loop-Tests erfordern dagegen tiefere Fachkenntnisse und konsequente Validierungsprozesse.

MATLAB-Projekte lassen sich oft gut remote umsetzen, wenn Anforderungen, Datensätze und Modellversionen klar organisiert sind. Teams sollten den Zugriff auf Repositories, Toolbox-Versionen, Review-Abläufe, Dokumentation und Testumgebungen festlegen. Bei Aufgaben mit Laborgeräten oder physischen Prototypen kann die Arbeit vor Ort dennoch hilfreich sein.

Prüfen Sie, ob der Spezialist verständliche und wartbare Modelle erstellt und nicht nur schnelle Ergebnisse liefert. Bitten Sie um eine klare Erklärung der Annahmen, Validierungsmethoden, Leistungsabwägungen, Testabdeckung und der Frage, wie ein anderes Teammitglied die Ergebnisse reproduzieren kann.

Simulink ist hilfreich, wenn ein Team blockbasierte Modelle, zeitbasierte Simulationen, Steuerungsdesign oder Codegenerierung für eingebettete Systeme benötigt. Reiner MATLAB-Code eignet sich möglicherweise besser für explorative Analysen, individuelle numerische Methoden, Datenaufbereitung und Workflows, die kein grafisches Systemmodell erfordern.

Ein MATLAB-Freelancer kann Skripte, wiederverwendbare Funktionen, Live Scripts, analytische Berichte, Visualisierungen, Simulink-Modelle, Testsuites oder generierten Code liefern. Das genaue Ergebnis sollte Einrichtungsanweisungen, Definitionen von Ein- und Ausgaben, Validierungsnachweise und eine Dokumentation für die spätere Wartung enthalten.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 662 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 97% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 84% mindestens einen Master-Abschluss und 24% einen Doktortitel.

Freelancer, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (98%) und Französisch (24%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (56%), Fertigung (55%) und Bildung (50%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (87%), Forschung und Entwicklung (F&E) (80%) und Informationstechnologie (IT) (70%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MATLAB eingesetzt haben

Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Wien Graz

In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Zürich Genf Basel Bern

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