NVIDIA Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft des KI-MatchingsEngagiere Experten, die High-Performance-Computing-Pipelines optimieren, Deep-Learning-Modelle mit CUDA und TensorRT bereitstellen und KI-Workloads auf GPU-Clustern beschleunigen. Lass dich innerhalb von Stunden mit geprüften, verfügbaren Freelance-Profis in München matchen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich NVIDIA eingesetzt haben
Ananthraj Narasappa
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.
Jürgen Röhm
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.
Shiqing Fan
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.
Thomas Langer
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.
Stephan Pieper
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
Andre Kholodov
Letzte Position:
Manager für Nearshore-Engagement 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
Stefan Zeidler
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
Adithya Balaji
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
23 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Automotive, Fertigung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
63%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Rechnen mit NVIDIA GPU-Architekturen beschleunigen
NVIDIA Hardware und Software bilden das Rückgrat moderner künstlicher Intelligenz, des maschinellen Lernens und des High-Performance-Computings. Unternehmen nutzen diese Parallelverarbeitungseinheiten, um komplexe Simulationen auszuführen, riesige Sprachmodelle zu trainieren und aufwendige 3D-Grafiken zu rendern.
Zentrale Komponenten des GPU-Ökosystems
Den Wert von Hardware-Investitionen voll auszuschöpfen, erfordert die Arbeit mit einem tiefen Stack an Software-Tools für beschleunigtes Rechnen.
- CUDA für direkte parallele Programmierung auf GPUs
- TensorRT für Inferenz im Deep Learning mit hoher Leistung
- CuDNN für Grundbausteine tiefer neuronaler Netze
- Omniverse für kollaborative 3D-Workflows und digitale Zwillinge
- Triton Inference Server für das Ausrollen von Modellen im großen Maßstab
Warum Unternehmen in München NVIDIA Spezialisten beauftragen
München ist ein wichtiger Standort für Unternehmen aus der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie der industriellen Fertigung, die stark auf beschleunigtes Rechnen angewiesen sind. Organisationen hier brauchen Vor-Ort- oder Hybrid-Unterstützung, um GPU-Cluster mit proprietären Hardware-Pipelines zu verbinden, die Qualitätskontrolle in der Fertigung per Computer Vision zu automatisieren oder Simulationen für autonomes Fahren lokal auszuführen und dabei strenge europäische Datenschutzstandards einzuhalten.
Typische Projektszenarien und Ergebnisse
Ein Profi mit Spezialisierung auf diesen Stack liefert produktionsreife Infrastruktur-Setups und Software-Optimierungen.
- Bestehende Deep-Learning-Modelle optimieren, um die Inferenzlatenz und Cloud-Hosting-Kosten zu senken.
- GPU-Cluster konfigurieren und Workloads mit Kubernetes oder Slurm planen.
- Echtzeit-Computer-Vision-Pipelines für industrielle Automatisierungssysteme umsetzen.
- Ältere CPU-basierte Algorithmen auf parallele GPU-Architekturen portieren, um schneller zu verarbeiten.
Was Top-Talente im Bereich beschleunigtes Rechnen auszeichnet
Hervorragende Profis in diesem Bereich schreiben nicht nur Code; sie verstehen GPU-Architektur, Speicherhierarchien und Hardware-Grenzen. Sie verfügen über tiefes Wissen zu Thread-Block-Zuweisung, Optimierung von Shared Memory und Engpässen bei der PCIe-Bandbreite.
Reibungslose Zusammenarbeit mit Freelance-Spezialisten
Die Zusammenarbeit mit einem externen Experten stellt sicher, dass dein Team die steile Lernkurve der GPU-Optimierung umgeht. Diese Spezialisten integrieren sich direkt in euren Workflow und arbeiten mit euren Data-Science- und DevOps-Teams zusammen, um hochoptimierte, skalierbare Infrastruktur bereitzustellen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um NVIDIA am häufigsten aufkommen.
Viele Branchen in München, insbesondere die Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt sowie Medizintechnik, setzen auf NVIDIA Technologien für ihre Forschung. Freelancer helfen lokalen Unternehmen, Simulationen für autonomes Fahren zu beschleunigen und Pipelines für medizinische Bildgebung zu optimieren.
Während OpenCL ein offener Standard für verschiedene Hardwareplattformen ist, hat NVIDIA CUDA speziell für die eigenen GPUs entwickelt und bietet dadurch eine engere Integration und bessere Leistung. Die meisten kommerziellen Deep-Learning-Frameworks sind stark für CUDA optimiert, weshalb es die bevorzugte Wahl für KI-Projekte im Unternehmen ist.
Spezialisten setzen Deep-Learning-Modelle mit dem NVIDIA TensorRT SDK ein, das neuronale Netze für schnelle Inferenz optimiert. Außerdem nutzen sie den Triton Inference Server, um Modelle über mehrere GPU-Cluster hinweg zu verwalten und zu skalieren.
Ein qualifizierter Spezialist sollte tiefes Fachwissen in NVIDIA Architektur, paralleler Programmierung und Speicheroptimierung mitbringen. Achte auf Profis, die wissen, wie man Speicherengpässe handhabt und die GPU-Auslastung maximiert.
Ja, die meisten softwareorientierten Aufgaben können aus der Ferne mit Cloud-Instanzen erledigt werden. Bei Projekten in München, die proprietäre Hardware oder physische Testaufbauten betreffen, ist ein NVIDIA Spezialist vor Ort für die Integration jedoch sehr hilfreich.
Freelance-Profis analysieren deine Workloads, damit du teure Cloud-Hardware nicht überdimensionierst. Durch die Optimierung von Code, der auf NVIDIA GPUs läuft, verkürzen sie Inferenz- und Trainingszeiten, was deine monatlichen Cloud-Kosten direkt senkt.
Die NVIDIA Omniverse Plattform ermöglicht es Unternehmen, digitale Zwillinge von Fabriken und Systemen in Echtzeit zu erstellen und zu simulieren. Das ist besonders wertvoll für Fertigungsunternehmen in München, die Automatisierungs-Workflows virtuell testen möchten, bevor sie sie physisch einführen.
Die Migration von Workloads auf GPU-Cluster erfordert Fachwissen auf Senior-Niveau in Infrastruktur und Parallelrechnen. Ein erfahrener NVIDIA Experte bringt praktische Erfahrung mit Cluster-Orchestrierung, Containerisierung und Hochleistungs-Netzwerk-Fabrics mit.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 112 €, was einem Tagessatz von etwa 897 € 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, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (88%), Fertigung (88%) und Informationstechnologie (IT) (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die NVIDIA in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich NVIDIA eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
