Open3D Experten in Deutschland
, vermittelt an geprüfte und verfügbare Freelancer in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Punktwolken verarbeiten, dreidimensionale Szenen rekonstruieren und Open3D mit Python-, C++- und Machine-Learning-Workflows verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Open3D eingesetzt haben
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung
- Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
- Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
- Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Sven W.
Letzte Position:
Simulation von Photometric-Stereo-Setups bei ID Engineering
- Rolle: Simulation Engineer
- Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
- Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
- Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
- Tech Stack: Python, Blender
André H.
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.
Dilip G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Computer-Vision-Berater bei Spiral Physical Therapy Inc.
- Entwicklung von Methoden zur monokularen 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierten geometrischen Modellierung aus mobilen Aufnahmen
- Entwicklung lernbasierter Ansätze zur Schätzung der Gesichtsform, videobasierten Gesichtsanalyse und datenschutzfreundlichen visuellen Lernverfahren
Jeanne Y.
Letzte Position:
Praktikant Prozessingenieur bei Procter & Gamble
- Automatisierte Validierungs-Workflows mit Python eigenständig initiiert und implementiert, dadurch die manuelle Verarbeitung um 58% reduziert und die Effizienz verbessert
- Ein Machine-Learning-Modell zur Erzeugung synthetischer Fehler entwickelt, Ausfallzeiten und Produktionskosten reduziert; lokal sowie über Databricks und Azure AI Factory bereitgestellt
- Einen kleinen Bilddatensatz aus den Produktionslinien genutzt und durch das Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; die Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse funktionsübergreifenden Teams (Ingenieuren, QA, Projektmanagern) präsentiert und so die Abstimmung von ML-Lösungen auf betriebliche Anforderungen sichergestellt
Afaq A.
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.
Kartik T.
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.
Raksha S.
Letzte Position:
Werkstudent – Industrielles Foundation Model bei Siemens AG
- Entwurf und Implementierung einer durchgängigen, auf Siemens NX basierenden Pipeline zur Umwandlung von OBJ-CAD-Modellen in Graphrepräsentationen durch KI-gestütztes Clustering von Mesh-Flächen zu Knoten und von Flächenadjazenzen zu Kanten, wodurch die Integration von GNNs vereinfacht wird
- Erstellung eines umfangreichen synthetischen 3D-CAD-Datensatzes und Annotation von Bauteilen mit wenigen MFCAD-ähnlichen Merkmalen, um ausgewogene und vielfältige Trainingsdaten für GNN-Workflows sicherzustellen
- Unterstützung beim Entwurf, Training und der Evaluierung von Graph-Neural-Network-Architekturen zur KI-gestützten Erkennung und Klassifizierung geometrischer Merkmale in 3D-CAD-Formen, wodurch Workflows zur Merkmalserkennung beschleunigt werden
Surya A.
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Open3D einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
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), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
22%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 Deutschland 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.
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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Open3D Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Automotive (67%)
- Gesundheitswesen (56%)
- Fertigung (56%)
- Bildung (44%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (22%)
- Biotechnologie (22%)
- Bauwesen (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Open3D auf einen Blick
Open3D ist eine Open-Source-Bibliothek zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung dreidimensionaler Daten. Sie unterstützt Punktwolken, Dreiecksnetze, RGB-D-Bilder, Tiefendaten und Kamerageometrie über Python- und C++-Schnittstellen. Teams nutzen sie, um Sensordaten in präzise Modelle, Messungen und visuelle Ergebnisse umzuwandeln.
Was damit entwickelt wird
Open3D eignet sich für Projekte, bei denen räumliche Daten bereinigt, ausgerichtet oder interpretiert werden müssen. Typische Ergebnisse umfassen:
- Registrierung und Ausrichtung von Punktwolken
- Rekonstruktion von Netzen und Oberflächenverarbeitung
- RGB-D- und Tiefenkamera-Pipelines
- Werkzeuge zur dreidimensionalen Visualisierung
- Für Machine Learning vorbereitete Datensätze
Open3D wird in Robotik, industrieller Prüfung, Kartierung, digitalen Zwillingen, Forschung und Computer-Vision-Produkten eingesetzt.
Ökosystem und Werkzeuge
Leistungsstarke Open3D-Projekte kombinieren häufig NumPy, SciPy, OpenCV und PyTorch mit Sensor-SDKs und Robotik-Frameworks. Fachleute arbeiten möglicherweise mit LiDAR, Stereokameras, RGB-D-Geräten, PLY- oder PCD-Dateien sowie Formaten aus CAD- oder Simulations-Workflows. Python ist für Experimente und Produktions-Pipelines weit verbreitet, während C++ leistungskritische Systeme unterstützt.
Wann Unternehmen Fachwissen benötigen
Unternehmen greifen meist auf freiberufliche Spezialisten zurück, wenn aus einem Prototyp eine zuverlässige Pipeline werden muss, ein neuer Sensor integriert werden soll oder ein bestehender Rekonstruktionsprozess uneinheitliche Ergebnisse liefert. Fachwissen ist auch dann hilfreich, wenn visuelle Qualität, Laufzeit, Speicherverbrauch oder Reproduzierbarkeit wichtig sind. Teams in Deutschland können bei Softwarearbeiten von Remote-Zusammenarbeit profitieren, während bei Hardware, Kalibrierung oder Produktionsumgebungen Unterstützung vor Ort sinnvoll sein kann.
Merkmale starker Fachleute
Ein kompetenter Spezialist versteht sowohl die Daten als auch den physischen Aufnahmeprozess. Achten Sie auf Erfahrung mit Koordinatensystemen, Normalen, Downsampling, Ausreißerentfernung, Registrierungsmetriken und Netzqualität. Gute Fachleute können Abwägungen erklären, anhand repräsentativer Szenen testen und Annahmen dokumentieren, statt Fehler hinter ansprechenden Visualisierungen zu verbergen.
Umsetzung und Zusammenarbeit
Gute Projekte beginnen mit einer klaren Definition der Sensoren, Eingabeformate, Genauigkeitsziele und erwarteten Ergebnisse. Der Spezialist sollte einen wiederholbaren Workflow, aussagekräftige Validierungsdaten und eine Möglichkeit zur Prüfung von Zwischenergebnissen schaffen. Die Zusammenarbeit auf Deutsch oder Englisch kann gut funktionieren, sofern Anforderungen, technische Entscheidungen und Übergaben klar dokumentiert werden. Das endgültige Ergebnis kann wiederverwendbare Python- oder C++-Komponenten, Evaluierungsskripte, Hinweise zur Bereitstellung und Wissenstransfer umfassen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Open3D? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Open3D wird zur Verarbeitung, Visualisierung und Analyse dreidimensionaler Daten wie Punktwolken, Netzen, Tiefenbildern und RGB-D-Aufnahmen verwendet. Unternehmen nutzen es für Rekonstruktion, Registrierung, Prüfung, Kartierung, Robotik und Computer-Vision-Workflows.
Open3D bietet neben C++ eine moderne Python-Schnittstelle und eignet sich häufig für schnelles Experimentieren, Visualisierung und Machine-Learning-Workflows. PCL verfügt über ein umfangreiches und ausgereiftes C++-Ökosystem für Punktwolken. Die bessere Wahl hängt daher von bestehenden Systemen, benötigten Algorithmen und Integrationsanforderungen ab.
Open3D-Arbeit profitiert von Kenntnissen in NumPy, SciPy, OpenCV, PyTorch und Sensor-SDKs. Ein starker Fachmann oder eine starke Fachfrau versteht möglicherweise auch Kamerakalibrierung, Robotik-Middleware, LiDAR, Koordinatentransformationen, Dateiformate und die Bereitstellung in Python oder C++.
Open3D kann einen fokussierten Prototyp mit begrenztem Umfang unterstützen, doch Produktionsarbeit erfordert mehr als die Kenntnis von Bibliotheksfunktionen. Stimmen Sie den Spezialisten auf die Komplexität der Daten, den Sensoraufbau, das Genauigkeitsziel, die Leistungsanforderungen und die Integrationsumgebung ab.
Open3D-Softwarearbeit eignet sich häufig für Remote-Zusammenarbeit, wenn Datensätze, Dokumentation und Testzugang verfügbar sind. Vor-Ort-Arbeit kann bei Sensorkalibrierung, Aufbauten zur Datenerfassung, Robotikhardware oder industriellen Prüfungsumgebungen in Deutschland dennoch hilfreich sein.
Die Qualität von Open3D sollte anhand repräsentativer Daten, messbarer Kriterien für Registrierung oder Rekonstruktion und wiederholbarer Tests beurteilt werden. Bitten Sie darum, Zwischenergebnisse, Fehlerfälle, den Umgang mit Koordinatensystemen und das Verhalten des Workflows bei unvollständigen oder verrauschten Scans zu prüfen.
Open3D unterstützt Vorgänge mit Punktwolken und Dreiecksnetzen, darunter Filterung, Schätzung von Normalen, Registrierung, Rekonstruktion und Visualisierung. Der Spezialist sollte Darstellung und Verarbeitungsreihenfolge entsprechend der erforderlichen Genauigkeit, Geschwindigkeit und des endgültigen Ergebnisses wählen.
Open3D-Aufträge unterscheiden sich stark zwischen Forschungsprototypen, Sensor-Pipelines und Produktionssoftware. Klären Sie vor der Zusage die Eingabedaten, den Hardwarezugang, die Zielplattform, Leistungserwartungen, Validierungsmethode und die Eigentumsrechte an wiederverwendbaren Komponenten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 599 € 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, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 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 (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Open3D in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (67%) und Gesundheitswesen (56%).
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
