Open3D Experten in Deutschland
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die Punktwolken, Meshes und 3D-Szenen mit Open3D, Open3D-ML und Python-basierten Workflows in funktionierende Pipelines verwandeln. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Open3D eingesetzt haben
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.
André Howe
Letzte Position:
Linux IT Admin bei ReiserST
- Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
- Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
- Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
- Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
- Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
- Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
- Methoden: Kanban.
Kartik Trivedi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Fraunhofer LBF
- Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
- Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
- Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
- Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
- Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
- Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
- Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
- Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.
Dilip Goswami
Letzte Position:
Freiberuflicher Computer-Vision-Berater bei Spiral Physical Therapy Inc.
- Entwicklung von Methoden für monokulare 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierte geometrische Modellierung aus mobilen Bildern
- Entwicklung lernbasierter Ansätze für Gesichtsformschätzung, videobasierte Gesichtsanalyse und datenschutzfreundliches visuelles Lernen
Jeanne Yap
Letzte Position:
Process Engineering Intern bei Procter & Gamble
- Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
- Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
- Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt
Surya Alla
Letzte Position:
KI-Softwareingenieur bei Fraunhofer FIT
- Entwicklung von LLM-basierten Automatisierungs-Utilities, darunter strukturierte Reasoning-Pipelines, LLM-as-a-Judge-Bewertungstools und Multi-Model-Vergleichs-Frameworks.
- Aufbau von RAG-Pipelines für interne Forschungs-Workflows mit LangChain, ChromaDB und FastAPI, um semantische Suche und mehrstufiges Reasoning zu ermöglichen.
- Integration von LLM-Microservices in bestehende ML-Systeme mit Docker, FastAPI und GitLab CI/CD sowie reproduzierbare Deployment-Workflows.
- Entwurf von Inferenz-APIs, die Vision-Modelle und LLM-Reasoning für multimodale Analysen und Entscheidungsfindung kombinieren.
- Optimierung der embeddings-basierten Suche durch Pruning von Vektorspeichern, verbesserte Chunking-Logik und dynamische Retriever-Auswahl.
- Durchführung von Prompt Engineering und Feintuning der Systemanweisungen für Konsistenz, Robustheit und bessere Reasoning-Qualität.
- Erstellung von Benchmarking-Suites zur Bewertung von LLM-Latenz, Reasoning-Qualität, Retrieval-Genauigkeit und Robustheit unter verschiedenen Prompt-Templates.
Raksha Shet
Letzte Position:
Werkstudent – Industrial Foundation Model bei Siemens AG
- Entwerfen und Implementieren einer durchgängigen Pipeline auf Basis von Siemens NX, um OBJ-CAD-Modelle in Graphdarstellungen zu konvertieren, durch KI-gesteuerte Gruppierung von Netzflächen zu Knoten und Flächenbenachbarungen als Kanten, um die GNN-Integration zu optimieren
- Erzeugen eines groß angelegten synthetischen 3D-CAD-Datensatzes, Annotieren von Bauteilen mit einigen MFCAD-ähnlichen Merkmalen, um ausgewogene, vielfältige Trainingsdaten für GNN-Workflows zu gewährleisten
- Unterstützung beim Entwurf, Training und der Evaluierung von Graph-Neural-Network-Architekturen für KI-gestützte Erkennung und Klassifizierung geometrischer Merkmale in 3D-CAD-Formen, um Feature-Erkennungs-Workflows zu beschleunigen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Open3D einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 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 Open3D 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
Punktwolken-Arbeit
Open3D ist eine praktische Bibliothek für die Verarbeitung von 3D-Daten. Teams nutzen sie, um Punktwolken aus Scannern, Kameras und Tiefensensoren zu lesen, zu bereinigen, auszurichten und zu analysieren. Sie passt gut zu Projekten, bei denen aus rohen 3D-Aufnahmen nutzbare Geometrie werden soll.
Was es unterstützt
Typische Arbeiten umfassen:
- Registrierung und Ausrichtung von Punktwolken
- Oberflächenrekonstruktion und Mesh-Verarbeitung
- Visualisierung zur Prüfung und Bewertung
- 3D-Feature-Extraktion und Vorverarbeitung
Es ist verbreitet in Robotik, Digital Twins, Kartierung und Prüf-Workflows.
Passung ins Ökosystem
Open3D wird oft mit Python und C++ verwendet. Das macht es nützlich für Forschungsteams und Produktteams, die sowohl schnelles Prototyping als auch Kontrolle in der Produktion brauchen. Spezialisten arbeiten außerdem mit NumPy, Jupyter, PyTorch und den dazugehörigen Sensor-Datenpipelines.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen holen sich freies Expertenwissen dazu, wenn eine 3D-Pipeline instabil, langsam oder schwer reproduzierbar ist. Das passiert oft bei verrauschten Scans, Registrierungsfehlern oder speziellen Anforderungen an die Visualisierung. In Deutschland ist Remote-Arbeit üblich, aber Vor-Ort-Unterstützung kann helfen, wenn Hardware, Labor-Setups oder Scans in der Fabrik Teil des Projekts sind.
Starkes Spezialistenprofil
Ein starker Open3D-Profi versteht Geometrie, Datenqualität und praktische Umsetzung. Achte auf saubere Arbeit mit Punktwolken, Meshes, Koordinatensystemen und reproduzierbaren Skripten. Gute Spezialisten erklären den Kompromiss zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit und Speicherverbrauch, ohne das Setup unnötig kompliziert zu machen.
Typische Lieferung
Open3D-Arbeit endet meist in etwas Konkretem:
- ein bereinigter und ausgerichteter 3D-Datensatz
- eine wiederholbare Verarbeitungspipeline
- eine Demo für Prüfung oder Bewertung
- Integrationshinweise für interne Teams
So wird der Schritt von der Rohaufnahme zu verlässlicher 3D-Ausgabe einfacher.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Open3D? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Open3D wird verwendet, um 3D-Daten wie Punktwolken, Tiefenkarten und Meshes zu verarbeiten. Unternehmen setzen es für Registrierung, Rekonstruktion, Visualisierung und Bereinigung gescannter Daten ein. Es passt besonders gut, wenn aus rohen Sensordaten etwas Genaues und Nutzbares werden soll.
Open3D wird meist gewählt, wenn das Projekt auf 3D-Geometrie und Punktwolken-Workflows ausgerichtet ist. PCL wird ebenfalls häufig genutzt, während OpenCV stärker auf 2D-Bildverarbeitung und Vision-Aufgaben fokussiert ist. Ein guter Spezialist wählt das Werkzeug je nach Datenquelle, Leistungsbedarf und dem Umfang an individuellem Code, den die Pipeline braucht.
Ein starker Open3D-Spezialist kennt meist Python, C++, Geometrieverarbeitung und Datenvisualisierung. Viele arbeiten auch mit NumPy, PyTorch, ROS oder Sensor-Pipelines von Tiefenkameras und LiDAR. Für produktive Arbeit sind sauberes Scripting und sorgfältiges Debugging genauso wichtig wie das Bibliothekswissen.
Ein einfacher Proof of Concept kann oft von einem allgemeinen 3D- oder Python-Spezialisten übernommen werden, aber Produktionsarbeit braucht tiefere Open3D-Erfahrung. Wenn das Projekt verrauschte Scans, mehrere Sensoren oder spezielle Registrierungslogik umfasst, willst du jemanden, der solche Probleme schon gelöst hat. Je mehr Datenqualitätsprobleme du hast, desto wertvoller wird diese Erfahrung.
Ja, die meiste Open3D-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie meist auf Code, Daten und Reviews basiert. Die Zusammenarbeit vor Ort hilft, wenn das Projekt von Laborgeräten, Scan-Hardware oder Erfassungsbedingungen in der Fabrik abhängt. In Deutschland nutzen viele Teams je nach benötigtem Zugang zur Datenquelle ein gemischtes Setup.
Frag nach Beispielen für ausgelieferte Open3D-Workflows, nicht nur nach Notebook-Demos. Gute Zeichen sind ein sauberer Umgang mit Koordinatensystemen, stabile Vorverarbeitung, reproduzierbare Ergebnisse und eine ehrliche Diskussion von Grenzen. Wenn der Spezialist erklären kann, warum ein Registrierungsschritt funktioniert oder scheitert, ist das meistens ein gutes Zeichen.
Ja, Open3D wird oft in der Robotik, in SLAM-nahen Workflows und in Kartierungsaufgaben eingesetzt, bei denen 3D-Wahrnehmung wichtig ist. Es hilft bei der Datenbereinigung, Ausrichtung und Geometrieverarbeitung, bevor die Ergebnisse in ein größeres System übergehen. Für komplette Robotik-Stacks verstehen die besten Spezialisten sowohl die 3D-Bibliothek als auch die Umgebung zur Laufzeit.
Frag, welchen Teil der Pipeline die Person mit Open3D gebaut hat: Erfassung, Bereinigung, Registrierung, Rekonstruktion oder Visualisierung. Frag dann, wie sie mit großen Datenmengen, verrauschten Eingaben und Wiederholbarkeit über verschiedene Rechner hinweg umgeht. Das gibt dir ein besseres Signal, als nur nach dem Namen der Bibliothek zu fragen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 667 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (57%) und Gesundheitswesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (100%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Open3D eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
