NVIDIA Experten in München
in wenigen Minuten mit der Leistung von KIArbeiten Sie mit Spezialisten zusammen, die CUDA-Kernel optimieren, TensorRT-Inferenzpipelines bereitstellen und verteilte Trainings-Workloads über Hochleistungscluster skalieren – präzise auf Ihre Projektanforderungen abgestimmt.
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
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.
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.
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.
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.
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
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
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
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 19 Sep 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.
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 19 Sep 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 (88%)
- Fertigung (88%)
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Telekommunikation (63%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Biotechnologie (38%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Versorgungsdienstleistungen (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
GPU-Beschleunigung und Plattformen für parallele Datenverarbeitung
NVIDIA stellt das grundlegende Hardware- und Software-Ökosystem für hardwarebeschleunigte Workloads, maschinelles Lernen und High-Performance Computing bereit. Spezialisten nutzen die Compute Unified Device Architecture, um die rohe Parallelität von Enterprise-GPUs für wissenschaftliche Simulationen, Deep Learning und fortschrittliche Grafik-Workflows auszuschöpfen.
Zentrales Ökosystem und Entwickler-Frameworks
- CUDA Toolkit und hardwarenahe Schnittstellen für parallele Programmierung
- TensorRT zur Optimierung und Quantisierung von Deep-Learning-Inferenz
- Triton Inference Server für skalierbares Model Serving über mehrere Frameworks
- DeepStream und Isaac SDK für Videoanalysen und autonome Robotik
- NCCL für latenzarme kollektive Kommunikation über mehrere GPUs und Knoten
Branchenanwendungen im Münchner Technologiezentrum
München verfügt über starke Branchen in den Bereichen Automotive, Industrierobotik und Luft- und Raumfahrt, die Expertise für Embedded Systems und Edge Computing benötigen. Spezialisten entwickeln Pipelines für autonomes Fahren, stellen Echtzeit-Wahrnehmungsmodelle auf Drive AGX bereit und implementieren Computer-Vision-Systeme auf Jetson-Modulen für Produktionsanlagen in der gesamten Region.
Wann dedizierte freiberufliche Spezialisten hinzugezogen werden sollten
- Die Inferenzlatenz im Produktivbetrieb erfüllt strenge Service Level Agreements für Echtzeitdienste nicht
- Das Training großer Modelle erfordert verteilte Cluster über InfiniBand-Netzwerke
- Benutzerdefinierte Deep-Learning-Schichten verfügen nicht über optimierte CUDA- oder CUTLASS-Kernel
- Ältere CPU-Algorithmen müssen auf parallele GPU-Architekturen portiert werden
Engineering-Praktiken und Optimierungskompetenzen
Top-Spezialisten analysieren Workloads mit Nsight Systems und Nsight Compute, um Engpässe bei Speicherübertragungen zu beseitigen und die Kernel-Auslastung zu maximieren. Sie verstehen Warp-Scheduling, die Zuweisung von Shared Memory und die Ausführung mit gemischter Präzision unter Verwendung der Formate FP16, BF16 und FP8, um die Leistungsgrenzen moderner Mikroarchitekturen auszureizen.
Bereitstellung von Edge- und Enterprise-KI-Architekturen
Erfahrene Fachkräfte konfigurieren containerisierte Umgebungen mit dem Container Toolkit, optimieren den Speicherbedarf von Modellen für Embedded-Deployments und integrieren GPU-Berechnung in produktive Kubernetes-Cluster. Ihre Arbeit macht aus theoretischen Modellen zuverlässige Systeme mit hohem Durchsatz, die auch unter strengen Latenz- und Speicherbeschränkungen leistungsfähig bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um NVIDIA am häufigsten aufkommen.
Spezialisten konzentrieren sich darauf, Rechen- und Speicherengpässe in Deep-Learning- und parallelen Algorithmen zu beseitigen. Mit dem NVIDIA-Software-Stack schreiben sie benutzerdefinierte CUDA-Kernel, optimieren verteiltes Training mit NCCL und vereinfachen die Inferenzbereitstellung über TensorRT und Triton.
Während OpenCL und ROCm offene Alternativen für heterogene Plattformen bieten, ermöglicht NVIDIA CUDA eine tiefere Hardwareintegration, ausgereifte Profiling-Tools und eine höhere Reife der Bibliotheken. Die meisten modernen Deep-Learning-Frameworks, einschließlich PyTorch, priorisieren Funktionen und Optimierungen für CUDA-Architekturen.
Spezialisten entwickeln typischerweise mit modernem C++ und Python sowie Frameworks wie PyTorch, TensorRT und CuPy. Bei der Arbeit mit NVIDIA-Hardware verwenden sie außerdem PTX-Anweisungen auf Assembly-Ebene und spezialisierte Bibliotheken wie cuBLAS, cuDNN und CUTLASS für maximale Effizienz.
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Profilern wie Nsight Systems, ein solides Verständnis paralleler Speicherhierarchien und nachweisbare Projekterfahrung mit der NVIDIA CUDA-Architektur. Top-Kandidaten können Warp-Divergenz erkennen, Memory Coalescing optimieren und Quantisierung mit gemischter Präzision effektiv umsetzen.
Ja, viele Münchner Unternehmen setzen Spezialisten für algorithmische Arbeiten und Modelloptimierung remote ein. Projekte mit Automotive-Testständen, Edge-Jetson-Hardware oder proprietären On-Premise-Clustern in Bayern profitieren jedoch häufig von einer Zusammenarbeit vor Ort oder im Hybridmodell.
Die meisten Projekte mit einem NVIDIA-GPU-Setup werden aufgrund der internationalen Ausrichtung des High-Performance Computing auf Englisch durchgeführt. Für kundennahe Rollen oder eine enge Integration in lokale deutsche Engineering-Abteilungen sind zweisprachige Fachkräfte mit Englisch- und Deutschkenntnissen problemlos verfügbar.
Sie konvertieren Modell-Checkpoints in optimierte NVIDIA TensorRT-Engines, indem sie Schichten zusammenführen, die Kernel-Auswahl abstimmen und INT8- oder FP8-Quantisierung nach dem Training anwenden. Anschließend stellen sie diese Engines mit dem Triton Inference Server für die gleichzeitige Ausführung mehrerer Modelle und dynamisches Batching bereit.
Da erfahrene Fachkräfte die Unified Computing Platform umfassend verstehen, können sie bestehende Codebasen analysieren und Hardwareengpässe bereits in den ersten Tagen erkennen. Die Bereitstellung vollständig validierter benutzerdefinierter Kernel oder produktiver Pipelines auf einer NVIDIA-Plattform erfordert typischerweise nur wenige Iterationen.
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
