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MATLAB Experten

aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.

Stellen Sie Experten ein, die MATLAB-Skripte, Simulink-Modelle, Datenanalyse-Workflows und technische Prototypen mit Sicherheit umsetzen. Lassen Sie sich schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern matchen, die das MathWorks-Ökosystem kennen und direkt mit der Arbeit beginnen können, die wichtig ist.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich MATLAB eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Yusuf Demirci

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Senior Projektleiter

Bonn
Yusuf Demirci

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

Muhammad Tanveer Baig

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

Siegen
Muhammad Tanveer Baig

Letzte Position:

Berater eingebettete Systeme/Architekt | Ingenieur/Manager für Integration und Validierung 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

Goran Popovic

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Testmanager & Analyst

Geisingen
Goran Popovic

Letzte Position:

Test Manager & Analyst bei Festo / Questax GmbH

Projektziel: Durchführung von Systemtests und Validierung industrieller Kommunikations- und Steuerungssysteme einschließlich Anforderungsdefinition und -verifikation.

Verantwortlichkeiten:

  • Testplanung, Testdurchführung
  • Teststrategie, Testfälle und Testspezifikationen
  • Requirements-Analyse
  • Sicherstellung der Traceability zwischen Anforderungen, Testfällen und Defects
  • Durchführung von Regressions- und Integrationstests
  • Defect-Analyse
  • Simulation und Validierung
  • NetSniffer Wireshark
  • Unterstützung der Testautomatisierung (Python, CI/CD)
  • Reporting
  • Stakeholder-Koordination und agile Zusammenarbeit (Scrum / SAFe / Kanban)
  • V-Modell
  • Automatisierung CI/CD mit Python, Groovy und Frameworks (Selenium, PyTest)

Technologien:: CAN, Modbus, Ethernet, PLC, PROFINET, Codebeamer ALM, Scrum, SAFe, MS Teams, Git, CI/CD mit GitLab CI und TeamCity, Windows Batch, FAS, Wireshark, Python, Enterprise Architect (EA), KI-Tools (z.B. ChatGPT, Microsoft Copilot), VS-Code, Tia Portal, SCL, Python (Selenium, PyTest)

Verifizierter Experte

Ljubomir Obrenovic

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Senior Testautomatisierungsingenieur | QA-Ingenieur

München
Ljubomir Obrenovic

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

Philipp Grunert

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
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
Verifizierter Experte

Arash Keshavarzi

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Globaler Digital Product Manager, IoT Services

Frankfurt am Main
Arash Keshavarzi

Letzte Position:

Globaler Digital Product Manager, IoT Services bei Pfeiffer Vacuum GmbH

  • Verantwortung für die Weiterentwicklung digitaler Serviceprodukte mit Fokus auf Kundennutzen, Profitabilität und skalierbares Wachstum
  • Entwicklung und Priorisierung der Service Product Roadmap auf Basis von Kundenfeedback, Marktanalysen, wirtschaftlicher Bewertung und technischer Umsetzbarkeit
  • Identifikation neuer digitaler Service Opportunities sowie Ableitung von Produktanforderungen, Feature Prioritäten und Value Propositions
  • Abstimmung von Produktvision, Roadmap und User Experience mit Product Ownern, Center of Competence, Sales, Service und Marktorganisationen
  • Unterstützung von Go-to-Market-Aktivitäten, Marktvalidierungen und internen Trainings zur erfolgreichen Einführung digitaler Serviceangebote
  • Nutzung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen zur Bewertung von Kundenbedürfnissen, Business-Model-Annahmen und Produktfortschritt
Verifizierter Experte

Kapil Bhayani

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Senior Embedded Systems Engineer

Poing
Kapil Bhayani

Letzte Position:

Senior Embedded Systems Engineer bei BMW group

Tests und Absicherung von Hochvoltsystemen

  • Durchführung von Integrations- und Systemtests für Steuergeräte in PHEV-/EV-Fahrzeugen unter Einsatz von ECU-TEST (TraceTronic), Vector CANoe, CANalyzer, ETAS INCA, Tornado, E-Sys und EDIABAS.
  • Analyse des Zusammenspiels von Hochvolt-Steuergeräten (u. a. CCU, BMU, Inverter, IPB und IPF) sowie Durchführung von Software-Updates und Flash-Prozessen zur Verifikation neuer Softwarestände.
  • Enge Zusammenarbeit mit Software-, System- und Integrationsteams in einem agilen Entwicklungsumfeld zur Fehleranalyse und Absicherung neuer Softwarestände.
Verifizierter Experte

Markus Gritsch

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Lead Full-Stack Software Engineer

Oberschneiding
Markus Gritsch

Letzte Position:

Open-Source Software Engineer & Maintainer bei Stealth Startup

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

  • next-slug-splitter entwickelt, um inhaltsgetriebene Next.js-Anwendungen zu optimieren. Es analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Nutzung von Komponenten auf und erzeugt routespezifische Handler, sodass Seiten nicht das komplette Catch-all-Komponenten-Bundle teilen müssen.

  • Unterstützende Plugins und Utilities für scoped MDX-Transformationen, verschachtelte Auflösung von Komponentenabhängigkeiten, Compile-Time-Refinement, sichere ESTree-Auswertung und Object-Graph-Diffing erstellt.

  • Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Publishing, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking selbst verantwortet.

Bausteine:

  • remark-scoped-mdx: Kontextbewusste AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Scopes, typisierten Komponenten-Registries und Prop-Inferenz.

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

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

  • estree-util-to-static-value und object-graph-delta: Sichere statische Auswertung und deterministisches, zyklus-sicheres strukturelles Diffing.

Tech 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 · Route- und Bundle-Splitting

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

Verifizierter Experte

Saurabh Helambe

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Mechatronikingenieur

Ingolstadt
Saurabh Helambe

Letzte Position:

Masterarbeit, Simulation bei AVL in Deutschland

  • Ein vollständiges Thermomanagementsystem für ein Fahrzeug in einer MiL-Simulation entwickelt und validiert, mit 95 % Übereinstimmungsgenauigkeit gegenüber realen Fahrzeugmessungen, was die virtuelle Kalibrierung direkt unterstützt und die Abhängigkeit von physischen Prüfständen reduziert hat.
  • Die durchgängige Entwicklung einer Model-in-the-Loop-(MiL)-Simulation mit AVL CruiseM und MATLAB/Simulink geleitet, einschließlich Systemarchitektur, Parametrierung und Validierung.
  • Fahrzeug-Sensormessungen (Temperatur, Volumenstrom) mit dSpace MicroAutoBox (HiL) und IPEmotion erfasst und analysiert und die Rohdaten in verwertbare Kalibrierungsinformationen übersetzt.
  • Wichtige Aktoren und Thermokomponenten - Pumpen, Ventile, elektrische Heizungen, Wärmetauscher und Kältemittelkreisläufe - kalibriert und optimiert sowie zuvor fehlende physikalische Effekte identifiziert und integriert, um die Lücke zwischen Simulation und realer Fahrzeugleistung zu schließen.
  • Einen integrierten Aktorenregler entworfen und abgestimmt, mit präzise kalibrierten Parametern, wodurch ein hochgenaues virtuelles Modell entstand, das für die weitere Entwicklung übernommen wurde.
Verifizierter Experte

Lino Giefer

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Senior Machine-Learning-Ingenieur

Scharbeutz
Lino Giefer

Letzte Position:

Senior Data Scientist bei VinFast Germany GmbH

  • Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
  • Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
  • Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
  • Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
  • Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
  • Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
  • Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
  • Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
  • Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
  • Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
  • Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
  • Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
  • Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
  • Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)
Verifizierter Experte

Mirza Klimenta

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Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt

München
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
Verifizierter Experte

Olfa Azzabi

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

Hanover
Olfa Azzabi

Letzte Position:

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

  • Entwickelte modellbasierte Software für Wasserstofftank-Steuergeräte mit MATLAB/Simulink, abgestimmt auf die Anforderungen der funktionalen Sicherheit nach ISO 26262
  • Führte Systemintegration und Softwareverifikation in MIL- und HIL-Umgebungen mit dSPACE- und Vector-Tools durch
  • Definierte die Softwarearchitektur (SADS) mit Schnittstellenspezifikationen für CAN-, analoge und digitale Kommunikationsprotokolle
  • Erzeugte produktionsreifen Embedded-C-Code mit dem Simulink Embedded Coder; erstellte und pflegte A2L-Kalibrierungsdateien mit CANape
  • Entwarf und führte MIL/HIL-Testfälle aus, um die vollständige Abdeckung der Funktions- und Sicherheitsanforderungen sicherzustellen
  • Implementierte CODESYS-SPS-Anwendungen auf dem IFM ecomatController; setzte CAN- und Modbus-TCP/IP-Kommunikationsprotokolle ein
  • Mitwirkung an der HMI/UI-Entwicklung mit Qt/C++ unter Linux (Qt Creator)
  • Arbeitete mit einem agilen Kanban-Workflow und Git-basierter Versionsverwaltung (Bitbucket)

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

Verifizierter Experte

Shanna Tellaev

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Problem-Resolution-Manager

Gifhorn
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
Verifizierter Experte

Afaq Afaq Saeed

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Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung

Wolfsburg
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.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die MATLAB einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

15 Jahre

Positionsdauer

5,1 Jahre

Positionen pro Freelancer

9

Häufigste Fachbereiche

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

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

Bachelor-Abschluss oder höher

97%

Master-Abschluss oder höher

84%

Doktortitel

24%

Zertifizierungen pro Freelancer

2

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

99%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 40 80 120 160
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

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

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 668 €

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

Über die Technologie

Wofür MATLAB geeignet ist

MATLAB wird für numerische Berechnungen, Datenanalyse, Modellierung und die Entwicklung von Algorithmen genutzt. Unternehmen setzen es für Signal- und Bildverarbeitung, Regelungsdesign, Simulation und Engineering-Workflows ein, die klare, prüfbare Ergebnisse brauchen. Es ist auch in forschungsnahen Teams verbreitet, die vor dem Produktionsstart zuverlässige Prototypen brauchen.

Typische Umsetzung

  • Analyse-Skripte und wiederverwendbare Funktionsbibliotheken
  • Simulink-Modelle für dynamische Systeme
  • Datenaufbereitung, Visualisierung und Reporting
  • Algorithmus-Prototypen für Validierung und Review
  • Test- und Kalibrierungs-Workflows für Engineering-Teams

Gute Profis schreiben nicht nur Skripte. Sie strukturieren Code, behandeln Sonderfälle und machen Ergebnisse reproduzierbar, damit Teams später darauf vertrauen können.

Ökosystem und Tools

Das MATLAB-Ökosystem umfasst oft Simulink, Toolboxes für Statistik, Signalverarbeitung, Optimierung und Machine Learning sowie Integrationen mit Python, C/C++, Excel und Hardware-Schnittstellen. Erfahrene Spezialisten wissen, wann sie in MATLAB bleiben und wann sie es mit einem größeren Stack verbinden. Sie dokumentieren außerdem Annahmen, damit Modelle und Ausgaben wartbar bleiben.

Wann Unternehmen Hilfe brauchen

  • Ein Modell braucht Bereinigung, Review oder Erweiterung
  • Ein interner Prototyp muss zu wartbarem Code werden
  • Ein Simulations- oder Analyse-Workflow blockiert die Lieferung
  • Ein Team braucht zusätzliche Kapazität für eine Frist
  • Bestehende MATLAB- oder Simulink-Arbeit braucht Unterstützung

Freelance-Unterstützung ist nützlich, wenn Fachwissen wichtiger ist als allgemeine Softwarekenntnisse. Sie hilft Teams voranzukommen, ohne auf eine Festanstellung warten zu müssen.

Was gute Spezialisten mitbringen

Die besten MATLAB-Profis denken in Arrays, Signalen und Modellen. Sie schreiben gut lesbare Funktionen, validieren Ausgaben und wissen, wie man Forschungs-Code in etwas verwandelt, das ein Team wiederverwenden kann. Sie achten außerdem auf Datenformen, Performance und Nachvollziehbarkeit, was in Engineering- und regulierten Umgebungen wichtig ist.

Wo es zum Einsatz kommt

MATLAB wird in der Automobilbranche, der Luft- und Raumfahrt, in industriellen Systemen, Telekommunikation, Energie und Medizintechnik eingesetzt. Es wird oft für Simulation, Regelungslogik, Sensordaten und technische Analysen genutzt, bei denen MATLAB und Simulink bereits Teil des Workflows sind. Für Unternehmen mit gemischten Teams kann ein Spezialist die Brücke zwischen Engineering, Forschung und Umsetzung schlagen.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu MATLAB? Hier findest du die passenden Antworten.

MATLAB wird für numerische Analysen, Simulation, Signalverarbeitung und Algorithmusarbeit genutzt. Viele Teams setzen es auch für technische Berichte, Datenexploration und das Erstellen von Prototypen ein, bevor Code in ein anderes System übertragen wird. Es passt zu Problemen, bei denen die Mathematik und das Modell genauso wichtig sind wie die Software.

MATLAB wird oft gewählt, wenn Ingenieure eingebaute numerische Werkzeuge, Matrixarbeit und Simulationsfunktionen an einem Ort brauchen. Python ist breiter für allgemeine Software und Automatisierung, während Excel besser für leichte Analysen und manuelle Berichte ist. Wenn die Aufgabe stark modell- oder ingenieurgetrieben ist, ist MATLAB meist die direktere Wahl.

Ein starker MATLAB-Freelancer hilft, wenn ein Modell gebaut, repariert, dokumentiert oder sauber übergeben werden muss. Unternehmen holen Spezialisten auch dann dazu, wenn interne Teams ausgelastet sind, wenn ein Prototyp Struktur braucht oder wenn alte Skripte schwer zu warten sind. Der beste Zeitpunkt ist, bevor fragiler Code das Projekt ausbremst.

Gute MATLAB-Profis kennen oft Simulink, Datenanalyse, Regelungstechnik, Signalverarbeitung und Optimierung. Viele arbeiten auch mit Python, C/C++, Excel und Hardware oder Testgeräten. Die passende Mischung hängt davon ab, ob das Projekt auf Simulation, Analyse oder Integration fokussiert ist.

MATLAB-Projekte unterscheiden sich stark. Eine kleine Analyseaufgabe braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der Daten bereinigen und ein zuverlässiges Skript schreiben kann, während ein größeres Simulations- oder Regelungs-Workflow tieferes Fachwissen und bessere Dokumentation braucht. Die Komplexität des Modells ist wichtiger als die Größe der Codebasis.

Ja, MATLAB-Arbeit ist oft gut aus der Ferne möglich, weil es vor allem um Code, Modelle, Datensätze und Dokumentation geht. Vor-Ort-Arbeit kann helfen, wenn das Projekt von Laborgeräten, Hardwaretests oder enger Zusammenarbeit mit Engineering-Teams abhängt. Viele Einsätze nutzen eine Mischung aus beidem.

Achten Sie auf klare Struktur, verständliche Variablennamen, reproduzierbare Ausgaben und saubere Validierung. Ein starker MATLAB-Spezialist erklärt Annahmen, vermeidet versteckte Abkürzungen und kann zeigen, wie die Arbeit nach der Übergabe weiter gepflegt wird. Bei Simulink-Arbeit sind Modellklarheit und Nachvollziehbarkeit genauso wichtig wie Geschwindigkeit.

MATLAB ist die Umgebung für Programmierung und Analyse, während Simulink für Blockdiagramm-Modellierung und Simulation genutzt wird. Manche Spezialisten konzentrieren sich vor allem auf Skripte und Datenarbeit, andere auf dynamische Systeme und Regelungsmodelle in Simulink. Viele Projekte brauchen beides, besonders in Engineering-Teams.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 668 € 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 5,1 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) (55%), Fertigung (55%) und Bildung (51%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die MATLAB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (87%), Forschung und Entwicklung (F&E) (81%) und Informationstechnologie (IT) (69%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MATLAB eingesetzt haben

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