NVIDIA Experten in München
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die GPU-beschleunigte KI-Pipelines entwickeln, CUDA-Workloads optimieren und NVIDIA-basierte Infrastrukturen für Computer Vision, Simulation und datenintensive Anwendungen bereitstellen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich NVIDIA eingesetzt haben
Andre K.
Letzte Position:
Nearshore Engagement Manager bei EnBW AG
- Aufbau eines starken Bewusstseins innerhalb des Unternehmens in Richtung Nearshoring
- Engagement Manager im Competence Center Nearshore
- Verantwortlich für Nearshore-Beratung, Partner-Screening und technisches Onboarding, Konzipierung und Umsetzung von Kooperationsszenarien, Change Management, Stakeholder-Management, Teilnahme an Steering Committees und Zusammenarbeit mit IT- und Fachbereichen
- Eingesetzte Tools: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Azure Devops, Microsoft Sharepoint, Conceptboard
- Kernergebnisse: Etablierung einer Nearshoring-Strategie, erfolgreiche Identifizierung und Implementierung von Outsourcing-Partnerschaften, Durchführung von Change Management und Stakeholder-Management auf höchstem Niveau
Eduard D.
Letzte Position:
Gastdozent bei Politehnica University Bucharest
"Reasoning Models: Von den Grundlagen der LLMs zur NOC-Automatisierung."
Ananthraj N.
Letzte Position:
Founder bei sprhava
Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.
- Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
- Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
- Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
- Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
- Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
- Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
- Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.
Erfolge:
- Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
- WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
- Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
- Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
- Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
- Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
- InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.
Shiqing F.
Letzte Position:
Technischer Direktor bei EmotionPool GmbH
- Leitete die EU-Markteintrittsstrategie für L3/L4-autonome Logistikfahrzeuge und trieb die technologische Lokalisierung sowie den Einsatz des Smart-Robotics-Portfolios der Muttergesellschaft voran.
- Stimmte die Technik führender Anbieter autonomer Fahrtechnologien in China und Europa ab und übersetzte komplexe Kundenanforderungen in präzise Ingenieursvorgaben gemäß EU-Normen.
- Initiierte strategische gemeinsame F&E-Projekte mit führenden europäischen Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen, um den Übergang neuester Robotikkonzepte in kommerzielle Produkte zu beschleunigen.
- Entwarf die End-to-End-Architektur intelligenter Lagerlösungen und führte funktionsübergreifende Teams bei der Optimierung der Hardwareintegration für autonome Fahrzeuge und Roboter sowie der Gesamtssystemleistung.
- Leitete die F&E für hochauflösende Simulationen und KI-Algorithmen mit NVIDIA Isaac Sim & Lab und etablierte robuste "Sim-to-Real"-Pipelines, um dynamische Pfadplanungsoptimierung, intelligente Hindernisvermeidung und komplexe Navigationssysteme vor der physischen Implementierung zu trainieren und zu validieren.
- Beibehielt praktische Kontrolle über die Kernsystemarchitektur mit Fokus auf Performance-Tuning auf niedrigster Ebene, Beschleunigung der KI-Modellinferenz mit TensorRT/ONNX Runtime und Sensorintegration.
Stephan P.
Letzte Position:
Senior Embedded SW-Architect bei Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH
- Zusammenarbeit mit MB (Sindelfingen), NVIDIA (Santa Clara), MBRDI (Bangalore)
- Struktur- und Signalmodellierung in Rhapsody
- Architectural Decision Records und Anforderungsreviews
- Technologien: Confluence, Rhapsody, JIRA, DNG, Jama, Slack, GitLab, AWS CDW, Bazel, Docker, QNX
Jürgen R.
Letzte Position:
Senior UX & Product Designer bei Freelance
- Ich bin überzeugt, dass Technologie unser Leben verbessern sollte und nicht verkomplizieren.
- Spezialisiert auf die Entwicklung nutzerfreundlicher digitaler Produkte für komplexe Bereiche wie Finance, Medizintechnik und Robotik.
- Begleite Projekte vom Kick-off bis zum Launch und unterstütze Unternehmen dabei, erfolgreiche Produkte zu entwickeln.
Stefan Z.
Letzte Position:
Agiler Projektmanager bei Telefónica o2 Germany GmbH & Co. OHG
- Umsetzung von MVPs im Bereich Festnetzkommunikation mit einem Team von 3 technischen Product Ownern
- Aufbau der Produkt-Roadmap
- Entwicklung von Epics mit den Fachabteilungen, Breakdown in Features und User Stories
- Steuerung der Offshore-Entwickler-Teams
- Transparenz und Reporting gegenüber dem Gesamtprogramm
- Agile Entwicklung nach SAFe-Ansatz
Thomas L.
Letzte Position:
Consultant für KI-gestützte Prozessautomatisierung bei Lumiz
KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.
Max R.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur und technischer Berater (Freelancer) bei dialpad
Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.
Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.
Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)
Adithya B.
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die NVIDIA einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
70%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für NVIDIA:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in München, die NVIDIA einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der NVIDIA Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (80%)
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Fertigung (70%)
- Telekommunikation (70%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Bank- und Finanzwesen (40%)
- Biotechnologie (30%)
- Professionelle Dienstleistungen (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
NVIDIA auf einen Blick
NVIDIA kombiniert GPU-Hardware, Treiber und Software für paralleles Rechnen, künstliche Intelligenz, Visualisierung und Hochleistungs-Workloads. Die Technologie unterstützt Training und Inferenz, wissenschaftliche Simulation, Rendering, Robotik und Echtzeit-Datenverarbeitung. Unternehmen nutzen sie in Cloud-, Rechenzentrums-, Workstation- und Edge-Umgebungen.
Zentrale Software-Komponenten
Das Ökosystem basiert auf CUDA, der Plattform und dem Programmiermodell für GPU-Computing. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit cuDNN, TensorRT, Triton Inference Server, NCCL und dem CUDA Toolkit. NVIDIA AI Enterprise, DGX-Systeme und GPU-Container erweitern den Stack auf verwaltete Unternehmensumgebungen.
Typische Ergebnisse
- GPU-beschleunigte Pipelines für das Training und die Inferenz von Machine-Learning-Modellen
- CUDA-Kernels und optimierte numerische Workloads
- TensorRT-Konvertierung und latenzarmer Model-Serving-Betrieb
- GPU-Cluster, Container-Images und Orchestrierungs-Setups
- Visualisierungs-, Simulations- und Digital-Twin-Workflows
Projekte verbinden häufig NVIDIA-Komponenten mit PyTorch, TensorFlow, Kubernetes, Docker, Linux und großen Cloud-Diensten. Die richtige Integration hängt vom Modelldesign, dem Hardwarezugriff, der Speichernutzung und betrieblichen Anforderungen ab.
Wann Spezialisten unterstützen
- Bestehende Workloads benötigen eine zuverlässige GPU-Beschleunigung
- Modelle müssen aus der Forschung in die Produktion überführt werden
- Die Inferenzlatenz oder GPU-Auslastung ist zu hoch
- Ein Team wählt Hardware, Treiber oder Cloud-Kapazitäten aus
Freiberufliche Expertise ist bei Migrationen, Prototyping, Performance-Arbeiten und Auftragsspitzen hilfreich. In München können Spezialisten Projekte aus der Automobilbranche, Industrie, Wissenschaft und Medien remote oder gemeinsam mit lokalen Teams unterstützen.
Wichtige Fähigkeiten
Leistungsstarke Fachkräfte verstehen sowohl das Softwareverhalten als auch die GPU-Ausführung. Sie analysieren Speicherübertragungen, Kernel-Auslastung, Batching, Präzision und Multi-GPU-Kommunikation, statt blind zu optimieren. Sie können die Abwägungen zwischen CUDA-Bibliotheken, benutzerdefinierten Kernels und CPU-Verarbeitung erklären.
Praktische Erfahrung mit Linux, C++, Python, Containern, CI/CD und Observability ist wertvoll. Bei KI-Projekten sind Kenntnisse über Modellarchitekturen, Datenpipelines und Evaluation ebenso wichtig wie die Vertrautheit mit NVIDIA-Hardware.
Den richtigen Fachmann auswählen
Prüfen Sie Arbeiten, die messbares analytisches Vorgehen zeigen, nicht nur eine Liste von NVIDIA-Produkten. Fragen Sie, wie der Spezialist einen Engpass erkannt, die Treiber- oder CUDA-Kompatibilität sichergestellt, die Model-Serving-Infrastruktur abgesichert und Ergebnisse auf unterschiedlicher Hardware validiert hat. Ein starker Fachmann dokumentiert Annahmen, benchmarked relevante Workloads und hinterlässt reproduzierbare Bereitstellungsschritte.
Für die Remote-Zusammenarbeit sollten Sie den Zugriff auf GPUs, Daten, Repositories und technische Ansprechpartner frühzeitig festlegen. Klare Kommunikation auf Englisch und, sofern vom Münchner Team benötigt, auf Deutsch hilft dabei, aus einem fokussierten Einsatz ein wartbares System zu machen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um NVIDIA am häufigsten aufkommen.
NVIDIA-Technologie wird für GPU-beschleunigiertes KI-Training und Inferenz, wissenschaftliches Rechnen, 3D-Rendering, Simulation, Robotik und Echtzeitanalysen eingesetzt. Sie kann Workloads in Rechenzentren, Cloud-Umgebungen, Workstations und Edge-Geräten unterstützen.
NVIDIA wird häufig wegen des ausgereiften CUDA-Ökosystems, der breiten Bibliotheksunterstützung und der etablierten Tools für die KI-Bereitstellung ausgewählt. AMD-GPUs und kundenspezifische Cloud-Beschleuniger können starke Alternativen sein, aber die beste Wahl hängt von Softwarekompatibilität, Workload-Verhalten, Verfügbarkeit und betrieblichen Anforderungen ab.
Ein kompetenter NVIDIA-Spezialist beherrscht in der Regel auch Python oder C++, Linux, Container, Kubernetes und Profiling-Tools. KI-Aufgaben können PyTorch oder TensorFlow erfordern, während Infrastrukturarbeit Cloud-GPUs, Netzwerke, Speicher und Observability umfassen kann.
Der erforderliche Hintergrund hängt von der Aufgabe ab. Ein CUDA-Kernel oder Multi-GPU-System erfordert tiefere Kenntnisse in Performance und Systemen als eine unkomplizierte Modellbereitstellung. Unternehmen sollten daher relevante Ergebnisse bewerten und sich nicht auf eine allgemeine Senioritätsbezeichnung verlassen.
NVIDIA-Arbeit kann oft remote erledigt werden, wenn der Spezialist sicheren Zugriff auf Repositories, Datensätze, GPU-Umgebungen und Überwachungssysteme hat. Eine Zusammenarbeit vor Ort in München kann bei physischer Hardware, Ausrüstung aus der Automobil- oder Industriebranche, eingeschränkten Daten und enger Abstimmung mit lokalen Teams dennoch hilfreich sein.
Legen Sie den Ziel-Workload, die verfügbare GPU-Hardware, Framework-Versionen, Regeln für den Datenzugriff und Erfolgskriterien vor Beginn des Einsatzes fest. Ein NVIDIA-Fachmann sollte anschließend die vorgeschlagene Architektur, Testmethode, den Bereitstellungspfad und die wahrscheinlichen technischen Risiken erklären können.
Bitten Sie um Nachweise für Profiling, reproduzierbare Benchmarks und klare Erklärungen zu Speichernutzung, Präzision und Skalierungsverhalten. Hochwertige NVIDIA-Arbeit umfasst wartbaren Code, kompatible Umgebungen, dokumentierte Annahmen und eine Validierung auf produktionsnaher Hardware.
CUDA ist für viele NVIDIA-Projekte zentral, aber nicht jeder Einsatz erfordert die Programmierung eigener Kernels. Je nachdem, ob das Ziel Bereitstellung, Optimierung, Infrastruktur oder Anwendungsintegration ist, arbeiten Spezialisten möglicherweise hauptsächlich mit TensorRT, Triton, Herstellerbibliotheken, Containern oder verwalteten GPU-Diensten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 887 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (80%), Informationstechnologie (IT) (80%) und Fertigung (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich NVIDIA eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
