MobileNet Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die mit MobileNet, MobileNetV2 und MobileNetV3 leichte Bildklassifizierer, Objekterkennungs-Pipelines und edge-taugliche Modelle bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich MobileNet eingesetzt haben
Nenad B.
Letzte Position:
Projekt zur Sicherheits-Videoanalyse bei Airbus bei Airbus
- Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
- DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
- Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.
Enjeda C.
Letzte Position:
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in — KI & Bildverarbeitung bei University of Augsburg
- Erforschung multimodaler KI-Systeme zur Integration von Bild-, Text- und strukturierten Daten.
- Aufbau von End-to-End-KI-Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und -bewertung.
- Entwicklung und Test von Bildverarbeitungs- und Bilderkennungslösungen mit Deep Learning.
Javid H.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft (Anwendungsprojekt - CHAI) bei FH Kiel & Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU)
- Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Korrosionserkennung für maritime Infrastrukturen im Rahmen des CHAI-Forschungsprojekts.
- Aufbau eines binären Bildklassifikationsmodells zur Korrosionserkennung anhand eines Datensatzes mit über 5.000 Metalloberflächenbildern.
- Automatisierte Datenbeschriftung anhand von Segmentierungsmasken und Entwurf von Workflows zur Erstellung von Bounding Boxes für einzelne Korrosionsstellen.
- Durchführung von Datenvorverarbeitung, Datenaugmentation und Modellevaluation (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score).
- Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam zur Integration von Computer-Vision-Workflows für Korrosionsüberwachung und Datensatzverbesserung.
Ashmi J.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Jana B.
Letzte Position:
Datenwissenschaftlerin bei masem research institute GmbH
- Betreuung von Kunden in Projekten der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens
- Entwerfen der Architektur für ETL-Pipelines einer KI-Plattform zur semi-automatisierten Verarbeitung sensibler Kundendaten für R+V
- Modernisieren des Techstacks mit Docker und Elasticsearch
- Einarbeiten von Kolleginnen und Kollegen in Monitoring und Reporting mit dem ELK Stack
- Entwickeln einer ML-Anwendung zur schnellen Erkennung von Rasenkrankheiten mit einem feinabgestimmten MobileNetV2 und semantischer Segmentierung für einen Golfplatzbauer
- Übernahme der Teamleitung und des Projektmanagements zur Umgestaltung eines monolithischen lokal installierten Systems in eine Webanwendung
Adithya N.
Letzte Position:
Vehicle Classification and Detection using Neural Networks
Erkennung und Klassifizierung von Fahrzeugen in Bildern und Videos für die Verkehrsüberwachung
- Ein YOLO- + Faster-R-CNN-Modell für reale Verkehrs- und autonome Fahrszenarien. Ausgezeichnet mit dem Best Paper Award am St Joseph Engineering College, März 2025.
Was es macht
- Das Modell nimmt Bilder oder Videoframes und lokalisiert und klassifiziert Fahrzeuge nach Typ, sodass es für Folgeanwendungen wie Verkehrsflussüberwachung oder Wahrnehmung in autonomen Fahrzeugsystemen nutzbar ist.
Was ich gemacht habe
- YOLO (für schnelle Erkennung) mit Faster R-CNN (für genauere Klassifizierung) kombiniert, statt mich auf nur eine Architektur zu verlassen, um Geschwindigkeit und Genauigkeit dort abzuwägen, wo sie am wichtigsten waren.
- 90 % mean Average Precision (mAP) erreicht, bewertet mit IoU-basierten Metriken statt nur mit roher Genauigkeit, damit die Lokalisierungsqualität korrekt abgebildet wird.
- Die komplette Datenverarbeitung und Bewertungspipeline in Python mit TensorFlow und OpenCV umgesetzt.
- Das begleitende Paper wurde vom Best Paper Award der CSE-Abteilung am St Joseph Engineering College ausgezeichnet.
Tech-Stack: Python, TensorFlow, OpenCV, YOLO, Faster R-CNN
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die MobileNet einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
7 Jahre
Positionsdauer
1,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
5
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Aserbaidschanisch
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 Deutschland 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 Deutschland, die MobileNet 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 MobileNet Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bildung (67%)
- Automotive (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
- Fertigung (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Mobile Vision
MobileNet ist eine Familie kompakter neuronaler Netze für Bildaufgaben auf Smartphones, eingebetteten Geräten und anderen Systemen mit engen Rechenlimits. Es wird für Klassifizierung, Erkennung und Merkmalsextraktion genutzt, wenn Geschwindigkeit und Modellgröße wichtiger sind als viel Modellkapazität.
Typische Einsätze
Teams holen MobileNet-Spezialisten für praktische Computer-Vision-Arbeiten hinzu:
- Bildklassifizierung für Apps und Geräte
- Objekterkennung oder Transfer Learning auf Basis von MobileNet
- Inferenz direkt auf dem Gerät für Edge-Produkte
- Modellkonvertierung für TensorFlow Lite oder ähnliche Laufzeiten
Kern-Stack
Starke Spezialisten kennen den gesamten Workflow rund um MobileNet, nicht nur den Modellnamen. Sie arbeiten mit TensorFlow, Keras, TensorFlow Lite, Bildvorverarbeitung, Augmentation, Quantisierung und Exportformaten, die die Inferenz klein und stabil halten.
Wann man beauftragen sollte
Unternehmen suchen meist freiberufliche Hilfe, wenn eine Vision-Funktion lokal laufen muss, wenn aus einem Prototypen produktionsreife Software werden soll oder wenn ein bestehendes Modell für den Einsatz zu groß ist. In Deutschland kommt das oft in Projekten aus Fertigung, Mobilität, Handel und industrieller Inspektion vor.
Was gute Experten tun
Ein solider MobileNet-Profi kann Eingabepipelines anpassen, ein vortrainiertes Backbone weiterentwickeln und die Abwägung zwischen Latenz, Größe und Genauigkeit messen. Er dokumentiert die Deploymentschritte außerdem klar, damit Backend-, App- und Produktteams das Modell ohne Rätselraten nutzen können.
Fokus der Lieferung
Freiberufliche Arbeit mit MobileNet endet oft in konkreten Ergebnissen und nicht in Forschungsnotizen. Zu erwarten sind trainierte Modelle, Evaluierungsberichte, Hinweise für mobile oder Edge-Deployments sowie Unterstützung bei der Integration in Android-, iOS- oder Embedded-Workflows, wenn die Zusammenarbeit vor Ort in Deutschland gefragt ist.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei MobileNet am häufigsten fragen.
MobileNet wird für kompakte Computer-Vision-Aufgaben genutzt, bei denen ein Modell klein und schnell bleiben muss. Unternehmen setzen es für Bildklassifizierung, Objekterkennung und Merkmalsextraktion in mobilen Apps, Edge-Geräten und eingebetteten Systemen ein.
MobileNet wird meist gewählt, wenn Latenz und Modellgröße wichtiger sind als maximale Genauigkeit. Es ist leichter als viele große Convolutional Backbones und damit besser geeignet für Inferenz direkt auf dem Gerät und für ressourcenarme Umgebungen.
MobileNet ist der Familienname, während MobileNetV2 und MobileNetV3 spätere Versionen mit aktualisierten Bausteinen und anderen Effizienz-Abwägungen sind. In der Praxis sollten Freelancer wissen, wie sie je nach Zielgerät, Laufzeitumgebung und Genauigkeitsbedarf die passende Version auswählen.
Ein starker MobileNet-Spezialist sollte auch TensorFlow oder Keras, Bildvorverarbeitung, Transfer Learning und Modellausgabe für mobile Laufzeiten kennen. Quantisierung und Performance-Tests sind ebenfalls wichtig, besonders wenn das Modell lokal auf einem Gerät laufen muss.
MobileNet-Arbeit lohnt sich, sobald ein Team einen funktionierenden Prototypen, eine Modellanpassung oder Unterstützung beim Deployment braucht. Sie brauchen kein Forschungsteam, um davon zu profitieren, aber jemanden, der echte Inferenz-Pipelines geliefert hat und mit Abwägungen umgehen kann.
Ja, die meiste MobileNet-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Freelancer Zugriff auf Beispieldaten, Gerätespezifikationen und klare Testkriterien bekommt. Vor-Ort-Termine in Deutschland können trotzdem helfen, wenn das Modell gegen Hardware, Kameras oder Werksvorgaben geprüft werden muss.
Ein guter MobileNet-Profi erklärt, warum eine Version, ein Vorverarbeitungsschritt oder eine Komprimierungsmethode gewählt wurde. Er sollte frühere Arbeiten mit Ergebnissen aus der Evaluation, Deploymentschranken und klaren Übergabedokumenten zeigen können, nicht nur ein trainiertes Notebook.
Fragen Sie, welche MobileNet-Version zu Ihrem Zielgerät passt, wie das Modell bewertet wird und ob der Experte das Exportieren in Ihre Laufzeitumgebung unterstützen kann. Wenn Ihr Team in Deutschland sitzt, prüfen Sie außerdem, wie die Person mit Zeitzonen, Sprache und der Zusammenarbeit mit Ihrem App- oder Produktteam umgeht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die MobileNet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 69 €, was einem Tagessatz von etwa 551 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die MobileNet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die MobileNet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 7 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die MobileNet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Aserbaidschanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die MobileNet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (67%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die MobileNet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MobileNet eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
