OpenMP Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KI.Beauftragen Sie Experten, die Shared-Memory-Parallelcode optimieren, OpenMP-Pragmas zu C, C++ und Fortran hinzufügen und die Performance auf Multicore-Systemen und HPC-Workloads verbessern – mit schnellem, präzisem Matching durch geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich OpenMP eingesetzt haben
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
Kai Wolf
Letzte Position:
biobedded systems GmbH
- Embedded-Softwareentwicklung für EMS Sicherheitsplatinen in der Medizintechnik gemäß IEC 62304 / ISO 13485
- Technologien: C++, OpenCV, Python, Qt6, JTAG, UART, CMake, IEC 62304, ISO 13485
Evaristus Chuo
Letzte Position:
Data Scientist bei Freiberuflich
- Entwicklung eines Multi-Klassen-Klassifikationsmodells zur Vorhersage der Zusammensetzung von Pflanzen und ihrer räumlichen und zeitlichen Veränderungen anhand von Prädiktoren wie Satellitenbildern, Klimazeitreihen und weiteren Umweltdaten (Landnutzung, menschlicher Einfluss, bioklimatische und Bodenvariablen).
- Entwicklung von Empfehlungssystemen mit Contextual Bandits für eine E-Commerce-Plattform.
- Erstellung von tiefen neuronalen Netzwerkmodellen zur Vorhersage von überschwemmten Gebieten.
Arne Hendricks
Letzte Position:
Embedded Fullstack-Entwickler bei IoT- und Infrastruktur-Automatisierungsbereich
- Analyse einer Legacy-Codebasis und Ermittlung architektureller Probleme, Implementierung von Verbesserungen in Abstimmung mit dem Product Owner.
- Entwicklung von sauberem, effizientem und vollständig dokumentiertem Code nach etablierten Software-Engineering-Praktiken und -Standards.
- Analyse von Erlang-Komponenten in Backend- und Geräteschichten, um Empfehlungen für einen stabilen Systembetrieb zu geben.
- Einrichtung und Optimierung von CI/CD-Pipelines auf Kundeninfrastruktur, einschließlich Test, Debugging und Qualitätssicherung beim Zertifikatmanagement.
- Beteiligung an Planung, Design und Umsetzung von Epics und Stories gemäß den Vorgaben des Product Owners.
- Technische Beratung des Product Owners in Bezug auf Erlang-Codebasis-Management und Best Practices.
- Zusammenarbeit mit Product Owner, Scrum Master und Entwicklungsteam, um eine termingerechte Bereitstellung von Features sicherzustellen.
- Elixir & Phoenix + PostgreSQL
- Erlang
- IoT
- CI/CD
- Git
- Agile/Scrum
- Docker
- Kubernetes
- Frontend (VueJS)
- Embedded-Geräte
Maxim Anikeev
Letzte Position:
Externer Dozent (Privatdozent) bei Technische Universität Darmstadt
Betreute den Kurs Software Engineering für Bachelor-Studierende und gab Vorlesungen.
Abhijith Sai Thirunahari
Letzte Position:
KI- und AWS-Entwickler bei FannieMae
- Entwarf End-to-End-Kreditrisiko-Pipelines durch Orchestrierung von Airflow-ETLs und Training von LSTMs/Transformern, um Ausfall- und vorzeitige Rückzahlungsraten auf MBS-Portfolios vorherzusagen.
- Entwickelte Deep-Learning-NLP-Lösungen mit BERT und LayoutLM für die Dokumentenverarbeitung und nutzte Transfer Learning sowie benutzerdefinierte PyTorch-Loss-Funktionen, um Underwriting zu automatisieren.
- Optimierte F&E-Zyklen durch Bayessche Tuning, Batch-Normalisierung und MLflow-Tracking, um eine robuste Modellleistung während volatiler Hypothekenmarktzyklen sicherzustellen.
- Produktionsreife MLOps-Infrastruktur mit Docker und INT8-Quantisierung bereitgestellt und latenzarme FastAPI-Mikroservices auf AWS SageMaker mit automatisierten CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Gewährleistung regulatorischer Compliance durch Integration von SHAP/LIME für Erklärbarkeit und Einrichtung eines Echtzeit-Data-Drift-Monitorings, um strenge FHFA- und Fair-Lending-Standards zu erfüllen.
Kornél Lehőcz
Letzte Position:
Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen (Vertrag) bei Sony R&D Center, Stuttgart Laboratory 1
- Forschung und Entwicklung im Bereich groß angelegter 3D-Rekonstruktion.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die OpenMP einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Automotive, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Germany 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 Germany, die OpenMP 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
Shared-Memory-Parallelität
OpenMP ist ein Programmiermodell für Shared-Memory-Parallelität in C, C++ und Fortran. Es hilft Spezialisten dabei, Schleifen, Tasks und Bereiche auf CPU-Kerne aufzuteilen, ohne eine ganze Codebasis für Message Passing neu schreiben zu müssen.
Wo es passt
Es wird häufig in wissenschaftlichem Code, Simulationen, Engineering, Finance und anderen rechenintensiven Systemen eingesetzt. Teams nutzen OpenMP, um Matrixberechnungen, Bildverarbeitung, numerische Kerne und ältere Anwendungen zu beschleunigen, die auf Multicore-Servern mehr Durchsatz brauchen.
Was Spezialisten liefern
- Pragmas und Compiler-Direktiven sauber hinzufügen
- Schleifen für sichere parallele Ausführung umbauen
- Konkurrenz um Ressourcen und False Sharing reduzieren
- Thread-Platzierung und Scheduling optimieren
- Korrektheit, Race Conditions und Speicherzugriffsmuster prüfen
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit GCC-, Clang- und Intel-oneAPI-Compilern sowie mit Profilern und Performance-Tools. Sie verstehen auch Thread-Affinity, OpenMP-Runtimes und wie Build-Flags die Ergebnisse unter Linux und Windows beeinflussen.
Wann Unternehmen Hilfe hinzuziehen
Support wird oft gebraucht, wenn Code langsam ist, das Skalieren nicht mehr besser wird oder parallele Ausgaben instabil werden. In Germany holen Unternehmen OpenMP-Experten auch für kurze Audits, Portierungen und die Zusammenarbeit mit internen Teams dazu, die klare Dokumentation auf Englisch oder Deutsch bevorzugen.
Was gute Experten wissen
Gute OpenMP-Profis lesen Hot Paths schnell und nehmen sorgfältige Änderungen vor. Sie testen auf Data Races, halten numerische Ergebnisse stabil und wissen, wann OpenMP das richtige Werkzeug ist und wann eher MPI, TBB oder ein GPU-Ansatz besser passt. Sie hinterlassen Code, der schneller und trotzdem gut wartbar bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei OpenMP anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
OpenMP wird genutzt, um CPU-lastigen Code auf Shared-Memory-Systemen zu parallelisieren. Es passt gut für wissenschaftliche Workloads, numerische Schleifen, Simulationen und andere Bereiche, in denen dieselbe Operation über große Datenmengen läuft. Teams setzen es oft ein, um den Durchsatz zu verbessern, ohne die ganze Anwendung neu zu entwerfen.
OpenMP ist meist einfacher, wenn die Arbeit auf einer Maschine mit vielen Kernen läuft. MPI ist besser, wenn die Workload über mehrere Knoten skalieren muss, während GPU-Programmierung besser für stark parallele Kerne ist, die auf Beschleuniger-Hardware passen. Ein guter Spezialist wählt das Modell, das zum Engpass passt, nicht zum Trend.
OpenMP ist am häufigsten in C-, C++- und Fortran-Codebasen zu finden. Spezialisten arbeiten oft mit GCC, Clang, Intel oneAPI und Profiling-Tools, die Lastungleichgewichte, Cache-Misses und Thread-Konkurrenz sichtbar machen. Build-Systeme und Compiler-Flags sind dabei sehr wichtig, daher hilft angrenzendes DevOps- oder Systemwissen.
Ein Projekt braucht meist OpenMP-Know-how, wenn Performance-Tuning mehr ist als ein einfacher Compiler-Schalter. Das ist der Fall, wenn Schleifenparallelisierung, Thread-Scheduling, Speicherortnähe oder Race Conditions sorgfältig behandelt werden müssen. Es ist auch nützlich, wenn Legacy-Code modernisiert werden soll, ohne alles neu zu schreiben.
Ja. OpenMP-Arbeit wird oft remote erledigt, weil vieles mit Code-Review, Profiling und gezieltem Refactoring beginnt. Für Teams in Germany sind klare schriftliche Kommunikation und reproduzierbare Benchmarks meist wichtiger als tägliche Präsenz vor Ort.
Achten Sie auf OpenMP-Spezialisten, die erklären können, warum eine Änderung schneller macht, und nicht nur eine schnellere Ausführung zeigen. Starke Anzeichen sind ein sauberer Umgang mit Synchronisation, ein Bewusstsein für False Sharing und praktisches Testen von Korrektheit und Reproduzierbarkeit. Sie sollten auch wissen, wann man Parallelität besser nicht einsetzt.
Ein OpenMP-Einsatz umfasst oft die Platzierung von Pragmas, das Umstrukturieren von Schleifen, Korrekturen bei Reduktionen und das Tuning von Thread-Zahlen oder Affinity. Manche Spezialisten prüfen auch Compiler-Warnungen, Speicherzugriffsmuster und verschachtelte Parallelbereiche. Die beste Arbeit sorgt dafür, dass der Code nach der Performance-Verbesserung gut lesbar bleibt.
Ja, OpenMP ist in HPC- und Engineering-Code, der auf Multicore-CPUs läuft, weiterhin sehr relevant. Es ist besonders nützlich, wenn bereits eine stabile Codebasis existiert und die Performance verbessert werden soll, ohne die Architektur stark zu ändern. Viele Teams kombinieren es weiterhin mit MPI oder anderen Parallel-Tools.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 753 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (86%), Automotive (71%) und Informationstechnologie (IT) (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (100%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich OpenMP eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
