OpenMP-Experten in Deutschland
skalieren, in wenigen Minuten per KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die C-, C++- und Fortran-Workloads parallelisieren, die Shared-Memory-Performance optimieren und OpenMP mit MPI oder Accelerator-Toolchains integrieren. FRATCH bringt Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich OpenMP-Experten eingesetzt haben
Kai W.
Letzte Position:
Schwarz IT KG
- Migration des SW-Entwicklungsprozesses einer medizintechnischen Software auf C/C++ Package Manager Conan und Entwicklung macOS-spezifischer Systemkomponenten
Kornél L.
Letzte Position:
Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen (Vertragsbasis) bei Sony R&D Center, Stuttgart Laboratory 1
- Forschung und Entwicklung im Bereich der großmaßstäblichen 3D-Rekonstruktion durchgeführt
Philipp E.
Letzte Position:
Projektleiter | Softwarearchitektur für Infotainment und Sonderhardware für Landmaschinen bei IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr
- Leitung von Projekten einschließlich der Steuerung des internationalen Projektteams mit bis zu 15 Mitarbeitenden
- Intensive Kundenkommunikation
- V-Modell gemäß Automotive SPICE
Evaristus C.
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.
Tobias J.
Letzte Position:
Konzeption eines AI-Agenten basierten ERP-Systems
- Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
- Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
- Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
- Planung der Agentenorchestrierung
- Prototypenentwicklung- und Demonstration
Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux
Arne H.
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 A.
Letzte Position:
Externer Dozent (Privatdozent) bei Technische Universität Darmstadt
Betreute den Kurs Software Engineering für Bachelor-Studierende und gab Vorlesungen.
Abhijith Sai T.
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.
Johannes R.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter & Technischer Leiter bei Studio Fluffy UG
- Wissenschaftliches Rechnen
- Maschinelles Lernen
- Generative Gestaltung & UX
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die OpenMP-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 OpenMP-Experten 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 OpenMP-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (78%)
- Automotive (67%)
- Bildung (67%)
- Fertigung (33%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
- Landwirtschaft (22%)
- Biotechnologie (22%)
- Energie (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Parallelität im Shared Memory
OpenMP ist eine API für parallele Programmierung auf Shared-Memory-Systemen. Die Compiler-Direktiven, Laufzeitfunktionen und Umgebungsvariablen ermöglichen es C-, C++- und Fortran-Anwendungen, Arbeit auf CPU-Threads zu verteilen. Teams nutzen OpenMP, um numerischen Code zu beschleunigen, ohne eine gesamte Anwendung auf Message Passing umstellen zu müssen.
Wo es eingesetzt wird
OpenMP kommt in Scientific Computing, Simulationen, der numerischen Strömungsmechanik, Wettermodellen, Bildverarbeitung und Datenanalyse zum Einsatz. Es wird auch in leistungsintensiver Unternehmenssoftware verwendet, die mehr CPU-Durchsatz auf einem einzelnen Knoten benötigt.
- Schleifen und unabhängige Aufgaben parallelisieren
- Synchronisations- und Scheduling-Overhead reduzieren
- Speicherlokalität und Thread-Affinität verbessern
- Parallelität auf Knotenebene mit verteilter Ausführung kombinieren
Ökosystem und Tools
Professionelle OpenMP-Arbeit umfasst eine starke Compiler-Unterstützung durch GCC, LLVM Clang oder Intel oneAPI sowie Profiler- und Tracing-Tools, die Thread-Ungleichgewichte und Speicherengpässe sichtbar machen. Spezialisten arbeiten je nach Hardware und Anwendungsarchitektur häufig auch mit MPI, BLAS, OpenACC, CUDA oder SYCL.
Wann Expertise entscheidend ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn serieller Code eine Leistungsgrenze erreicht hat, eine ältere wissenschaftliche Anwendung modernisiert werden muss oder eine neue Serverumgebung zuverlässige Skalierung erfordert. In Deutschland kann dies Forschung, industrielle Simulation, Fertigung und Automotive-Workloads unterstützen, wobei Remote-Arbeit für Performance-Tests oft mit Zusammenarbeit vor Ort kombiniert wird.
- Sichere parallele Bereiche in gewachsenem Code identifizieren
- Data Races, False Sharing und Deadlocks beheben
- Schedules, Reduktionen und Task-Abhängigkeiten auswählen
- Beschleunigungen über verschiedene Compiler und CPU-Typen hinweg validieren
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachkräfte beginnen mit Profiling, statt überall Direktiven hinzuzufügen. Sie verstehen Datenabhängigkeiten, NUMA-Verhalten, Vektorisierung, Cache-Nutzung und Synchronisationskosten und dokumentieren anschließend die Gründe für jede Änderung. Zu ihren Ergebnissen können parallelisierte Module, Benchmark-Pläne, Build-Konfigurationen und reproduzierbare Performance-Ergebnisse gehören.
Die passende Unterstützung auswählen
Achten Sie auf einen Profi, der erklären kann, warum ein Workload von OpenMP profitiert und wo dies nicht der Fall ist. Bitten Sie um Beispiele mit der relevanten Sprache, dem passenden Compiler und der entsprechenden Hardware und besprechen Sie anschließend Tests, Thread-Sicherheit und Bereitstellungsanforderungen. Klare Kommunikation ist wichtig, wenn verteilte Teams in deutsch- und englischsprachigen Umgebungen arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei OpenMP-Experten anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
OpenMP wird verwendet, um C-, C++- und Fortran-Programme über Threads zu parallelisieren, die sich den Speicher teilen. Es kommt häufig bei Simulationen, numerischen Algorithmen, wissenschaftlichen Anwendungen und CPU-intensiver Datenverarbeitung zum Einsatz.
OpenMP ist in erster Linie für parallele Arbeit innerhalb eines Shared-Memory-Knotens ausgelegt, während MPI zwischen separaten Prozessen und Knoten kommuniziert. Viele High-Performance-Anwendungen kombinieren beide Ansätze und nutzen OpenMP innerhalb jedes Knotens sowie MPI zwischen den Knoten.
Ein guter OpenMP-Spezialist sollte Profiling, Cache-Verhalten, Vektorisierung, Thread-Affinität und Synchronisation verstehen. Erfahrung mit C oder C++, Fortran, MPI, BLAS und Compiler-Optimierung ist hilfreich, wenn sich die Arbeit über einen größeren High-Performance-Computing-Stack erstreckt.
Der passende OpenMP-Profi hängt von der Codebasis und dem Performance-Ziel ab, nicht von einer festen Erfahrungsschwelle. Für die Parallelisierung einer kleinen Schleife kann fokussierte Expertise ausreichen, während eine ältere Simulation eine sorgfältige Analyse von Abhängigkeiten, Speicherverhalten und numerischer Korrektheit erfordert.
Ja, OpenMP-Arbeit kann häufig remote erledigt werden, wenn Quellcode, Hardwarezugang und Profiling-Daten verfügbar sind. Vor-Ort-Termine können hilfreich sein, wenn Spezialisten auf geschützte Cluster zugreifen, hardwarespezifische Probleme reproduzieren oder eng mit einem deutschen Forschungs- oder Industrieteam zusammenarbeiten müssen.
Obwohl OpenMP stark mit Shared-Memory-Parallelität auf CPUs verbunden ist, unterstützen neuere Spezifikationen auch das Offloading auf Beschleuniger. Das praktische Ergebnis hängt von der Reife des Compilers, den verwendeten Direktiven, der Zielhardware und der Eignung der Anwendung für die GPU-Ausführung ab.
Qualitativ hochwertige OpenMP-Arbeit wird durch Profiling vor und nach den Änderungen, reproduzierbare Benchmarks sowie Tests auf Race Conditions und numerische Konsistenz belegt. Ein Spezialist sollte außerdem Skalierungsgrenzen und Synchronisationskompromisse erklären und darlegen, warum ein gewählter Schedule oder eine bestimmte Data-Sharing-Regel zum Workload passt.
Klären Sie vor Beginn der OpenMP-Arbeit Sprache, Compiler, Hardware, Build-System und Performance-Ziel. Stellen Sie außerdem fest, ob der Code MPI oder Accelerator-APIs verwendet, wie die Korrektheit getestet wird und welche Profiling-Tools oder Clusterumgebungen verfügbar sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 773 € 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, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die OpenMP in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (78%), Automotive (67%) und Bildung (67%).
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 (89%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich OpenMP-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
