PyTorch Experten in Frankfurt
, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit geprüften Spezialisten zusammengeführtHolen Sie sich Experten, die PyTorch-Trainingspipelines bauen, Modelle feinabstimmen und Inferenz-Services für Produktivsysteme bereitstellen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die vor Ort in Frankfurt arbeiten oder remote in ganz Deutschland unterstützen können.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Harsh Vardhan A.
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Leitete die Entwicklung und Einführung einer auf die Automobilindustrie zugeschnittenen Lösung für generative KI mit dem Schwerpunkt auf der Verbesserung der Kundenerfahrung durch KI-gestützte Innovationen.
Führte umfassende Marktanalysen durch, um besondere Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor zu verstehen. Analysierte dafür Branchentrends, Kundenprobleme und Angebote der Wettbewerber und nutzte die Ergebnisse für die Produktstrategie.
Entwickelte eine strategische Vision für die Lösung für generative KI mit dem Ziel, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Unternehmensziele und die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch die Einführung personalisierter KI-gestützter Funktionen und erreichte eine Steigerung von 15% bei Kundenbindung und -loyalität.
Nahm an Workshops zur KI-Strategie für die Kundenerfahrung teil und vertrat Audi AG auf Konzernebene.
Setzte Kenntnisse über rekurrente neuronale Netze und Transformer-Architekturen ein.
Nutzte Frameworks für generative KI von GPT-3.
Setzte TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen ein.
Nutzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung.
Tätig als Lösungsmanager im Team Business Architecture.
Arbeitete mit Geschäftspartnern innerhalb von Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie zu erfassen, darunter die Marketingabteilung, CRM-Leiter in verschiedenen Ländern, Marken der VW group und CARIAD SE.
Vertrat Audi AG bei CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM und Data auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.
Führte Geschäftsanalysen der erhobenen Marktdaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Plante und startete Marketingkampagnen wie Willkommensmailings, Erinnerungen zur Lizenzverlängerung, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Tätig als Lösungsmanager im ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, ausgeliehen von Audi AG.
Arbeitete mit den Business Ownern der Marken der VW group zusammen, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Vertrat CARIAD SE bei CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM bei CARIAD SE auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.
Führte Geschäftsanalysen von Markt- und Markendaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Plante und realisierte Kampagnenfunktionen von der Vorlage bis zur Umsetzung für Marken wie Willkommensmailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Leiter CRM.
Kevin G.
Letzte Position:
KI-Strategie & Governance / Freiberufler bei Al Gambit
- Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
- Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.
Anton R.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Jens D.
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Ahsan J.
Letzte Position:
Data-Analytics-Entwickler bei Level Next Productions
- Power BI-Dashboards erstellt und datengetriebene Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PyTorch einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 83%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
9 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die PyTorch 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 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der PyTorch Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Automotive (57%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Transport und Logistik (29%)
- Fertigung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Modellarbeit
PyTorch wird genutzt, um Machine-Learning-Modelle zu bauen und zu trainieren, mit klarer Kontrolle über Tensoren, Layer und Autograd. Teams wählen es für Forschung, Prototyping und produktive Wege, die eigene Modelllogik brauchen, von Computer Vision bis NLP und Empfehlungssystemen.
Was Experten liefern
- Trainingsschleifen und Evaluierungspipelines
- Feinabstimmung für Bild-, Text- und multimodale Modelle
- Inferenz-Services und Modellausgabe für Deployments
- Fehleranalyse bei Tensorformen, Loss-Kurven und GPU-Nutzung
Ökosystem-Kenntnisse
Starke PyTorch-Spezialisten arbeiten mit CUDA, Python-Packaging, NumPy, pandas und Modell-Tools wie TorchVision, TorchText und Hugging Face. Sie verstehen außerdem Datenladen, Mixed Precision, Checkpoints und wie man von Notebooks zu wiederverwendbarem Projektcode kommt.
Wann Sie Hilfe hinzuziehen sollten
Unternehmen holen sich freiberufliche Hilfe, wenn ein Modell instabil ist, das Training zu langsam läuft oder ein internes Team Unterstützung für einen neuen Anwendungsfall braucht. In Frankfurt passt das oft zu Finanz-, Logistik- und Enterprise-Teams, die lokale Abstimmung wollen, aber auch flexible Remote-Umsetzung brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Ein guter PyTorch-Profi schreibt sauberen, testbaren Code und kann erklären, warum sich ein Modell auf eine bestimmte Weise verhält. Ihm oder ihr sind Reproduzierbarkeit, Experiment-Tracking, GPU-Speicher und Deployments wichtig, nicht nur Ergebnisse im Notebook.
Typischer Projektfokus
PyTorch Experten werden oft beauftragt für:
- Proof-of-Concept-Modelle
- Transfer Learning und kundenspezifisches Training
- Modelloptimierung und Quantisierung
- Bereitstellung von Modellen über APIs oder Batch-Jobs
- Migration von TensorFlow oder älterem Forschungscode
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu PyTorch.
PyTorch wird genutzt, um Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Bildklassifikation, Sprachverarbeitung, Prognosen und Empfehlungen zu trainieren und auszuführen. Es ist besonders verbreitet, wenn Teams flexiblen Modellcode, schnelles Experimentieren und einen klaren Weg von der Forschung in die Produktion brauchen.
PyTorch wird oft für die Modellentwicklung bevorzugt, weil sich der Code direkter anfühlt und leichter zu debuggen ist. TensorFlow wird zwar weiterhin in vielen Produktiv-Stacks genutzt, aber Teams wählen oft PyTorch, wenn sie schnellere Iterationen, eigene Trainingslogik oder eine engere Arbeit mit Forschungscode brauchen.
Ein starker PyTorch-Spezialist kennt sich meist sehr gut mit Python aus und versteht NumPy, pandas, Datenpipelines und GPU-Grundlagen. Für produktive Arbeit sind auch Erfahrung mit Docker, APIs, Modellausgabe sowie Cloud- oder Container-Deployments wichtig.
Die meisten PyTorch-Projekte profitieren von externer Hilfe, sobald das Modellsetup, die Trainingsdaten oder der Deployment-Pfad unklar werden. Wenn es um eigene Loss-Funktionen, verteiltes Training oder Model Serving geht, kann ein Spezialist früh Zeit sparen und Nacharbeit reduzieren.
Ja, PyTorch-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben nur Code, Datenzugang und klare Kommunikation brauchen. Frankfurter Teams wünschen sich manchmal dennoch Vor-Ort-Zeit, wenn das Projekt sensible Daten, Workshop-Sessions oder enge Abstimmung mit internen Spezialisten umfasst.
Achten Sie auf jemanden, der Modellentscheidungen, Trainingsergebnisse und Fehlerfälle in einfachen Worten erklären kann. Ein guter PyTorch-Profi hinterlässt lesbaren Code, reproduzierbare Experimente und deploymentsfähige Artefakte und nicht nur ein Notebook.
Ein PyTorch-Einsatz endet oft mit Trainingscode, Evaluierungsskripten, Modell-Checkpoints, Inferenz-Services und kurzer Dokumentation. Für produktive Arbeit brauchen Sie möglicherweise auch Monitoring-Hinweise, Export-Schritte und Unterstützung bei der Übergabe an interne Spezialisten.
Ja, in vielen Fällen. PyTorch ist der moderne Name für das Ökosystem, das aus Torch hervorgegangen ist, und viele ältere Torch-Ideen lassen sich weiterhin in aktuelle Workflows übertragen. Ein Spezialist kann helfen zu entscheiden, ob der Code modernisiert werden sollte oder ob Teile davon stabil bleiben sollten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 811 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Automotive (57%) und Bank- und Finanzwesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Business Intelligence (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
