PyTorch Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagieren Sie Experten, die PyTorch-Modelle bauen und trainieren, Torch-Workflows optimieren und zuverlässige Deep-Learning-Systeme für Vision, NLP und Prognosen liefern. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Giuseppe Abrignani
Letzte Position:
Entwicklung Embedded-Software bei Inheco
- KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
- Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
- Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
- Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.
Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
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.
Krithika Chand
Letzte Position:
Berufliche Neuorientierung bei Von Rundstedt
- Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Tobias Nawa
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Thomas Langer
Letzte Position:
Consultant für KI-gestützte Prozessautomatisierung bei Lumiz
KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.
René Welland
Letzte Position:
Konferenzoperator bei Brähler Systems GmbH
- Die iOS/Android Delegate App und den Conference Operator entwickelt
- Eine benutzerfreundliche Konferenzumgebung und das Echtzeit-Video-Streaming aktualisiert und weiterentwickelt
- Das gesamte Konferenzerlebnis durch die Implementierung anpassbarer Funktionen für ein flexibles Setup optimiert
- Die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Konferenztechnik verbessert und so einen reibungslosen Ablauf sowie eine bessere Interaktion der Teilnehmenden ermöglicht
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Andreas Blum
Letzte Position:
Projektleiter Digitale Transformation bei SV Linde Tacherting e.V.
Erforschung, Entwicklung und Umsetzung einer umfassenden Digitalstrategie zur Modernisierung und Beschleunigung der Abläufe eines Sportvereins mit rund 1300 Mitgliedern.
Systemarchitektur & Implementierung: Konzeption und Aufbau einer zentralen, kostengünstigen und energieeffizienten ARM-basierten Serverinfrastruktur.
Auswahl, Installation und Konfiguration von Open-Source-Lösungen für Wissensmanagement, Ticketbuchung und Mitgliederverwaltung.
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PyTorch einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
98%
Master-Abschluss oder höher
93% (Deutschland: 83%)
Doktortitel
24% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was PyTorch macht
PyTorch ist ein Python-Framework zum Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzen. Teams nutzen es für Computer Vision, Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, Empfehlungslogik und Modellarbeit vom Research bis zur Produktion. Es ist unter dem Namen PyTorch verbreitet, und viele suchen auch nach Torch oder der torch-Bibliothek.
Typische Ergebnisse
- Modellprototypen und Trainingsschleifen
- Fein abgestimmte Vision- und NLP-Modelle
- Inferenz-Services und Batch-Scoring-Jobs
- Evaluierungspipelines und Experiment-Tracking
- Exportabläufe für das Deployment
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten über den gesamten Stack rund um PyTorch: Python, CUDA, NumPy, Pandas, Hugging Face, Lightning und Deployment-Tools wie ONNX oder TorchScript. Sie wissen, wie man zwischen Notebooks, Trainingscode und Produktions-Services wechselt, ohne die Reproduzierbarkeit zu verlieren.
Wann Unternehmen Hilfe hinzuziehen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn ein internes Team Modellentwicklung, schnellere Iteration oder einen sauberen Weg vom Prototyp zur Veröffentlichung braucht. In München passt das oft für Teams aus Automotive, industrieller KI, Robotik und Enterprise-Software, die Workshops vor Ort oder Remote-Umsetzung mit klarer Übergabe wollen.
Was starke Spezialisten gut können
Gute PyTorch-Experten schreiben gut lesbaren Trainingscode, steuern Datenpipelines, beheben Probleme mit Shapes und Geräten und messen die Modellqualität ehrlich. Sie verstehen auch Overfitting, Transfer Learning, verteiltes Training und Deployment-Beschränkungen, nicht nur Notebook-Experimente.
Hinweise für die Beauftragung
Holen Sie Hilfe, wenn Sie ein altes Torch-Setup modernisieren, das Training stabilisieren, PyTorch mit einer API oder einem Batch-System integrieren oder ein bestehendes Modell vor dem Start prüfen müssen. Die besten Experten können Abwägungen klar erklären und gut mit Produkt-, Daten- und Infrastruktur-Teams zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu PyTorch am häufigsten gestellt werden.
PyTorch wird verwendet, um Machine-Learning-Modelle zu bauen und zu trainieren, besonders für Computer Vision, NLP-, Empfehlungs- und Prognoseaufgaben. Außerdem wird es genutzt, um Forschungscode in produktionsreife Inferenz-Services, Trainingspipelines und Workflows zur Modellevaluierung zu überführen.
PyTorch wird oft für flexible Modellentwicklung und klare Python-first-Workflows bevorzugt. TensorFlow ist in Produktions-Stacks weiterhin verbreitet, aber viele Teams entscheiden sich für PyTorch, wenn sie schneller experimentieren, einfacher debuggen und besser mit forschungsorientierten Spezialisten zusammenarbeiten wollen.
PyTorch ist aus dem älteren Torch-Ökosystem hervorgegangen, deshalb verwenden viele Suchende immer noch das Wort Torch, wenn sie das moderne Framework meinen. In der Praxis bezeichnet Torch meist den früheren Lua-basierten Stack, während PyTorch die aktuelle Python-Bibliothek ist, für die die meisten Unternehmen heute Experten beauftragen.
Ein starker PyTorch-Spezialist kennt sich meist sehr gut mit Python aus und arbeitet sicher mit NumPy, Pandas, CUDA und Tools zum Bereitstellen von Modellen. Für moderne Projekte sind Erfahrung mit Hugging Face, Experiment-Tracking, Datenversionierung und grundlegenden Deployment-Kenntnissen sehr wichtig.
PyTorch-Arbeit kann mit einem kleinen Prototyp beginnen, aber Produktionsprojekte brauchen jemanden, der Trainingsstabilität, Evaluierung und Deployment-Fragen schon einmal gelöst hat. Wenn das Modell zuverlässig in einem Geschäftsprozess laufen muss, holen Sie lieber früh einen Spezialisten dazu und nicht erst nach dem ersten fehlgeschlagenen Release.
Die meiste PyTorch-Arbeit kann remote erledigt werden, weil Code, Datenpipelines und Review-Zyklen in gemeinsamen Systemen liegen. Vor-Ort-Arbeit in München ist nützlich für frühe Abstimmungen, Workshops mit Stakeholdern und Fälle, in denen Datenzugriff, Compliance oder Laborhardware die lokale Zusammenarbeit erleichtern.
Ein guter PyTorch-Freelancer zeigt sauberen Trainingscode, solide Evaluierungsmethoden und eine klare Begründung zu Daten, Loss-Funktionen und Deployment-Grenzen. Achten Sie auf nachweislich ausgelieferte Modelle, nicht nur auf Notebooks, und fragen Sie, wie die Person mit Reproduzierbarkeit, Drift und Performance-Debugging umgeht.
PyTorch-Spezialisten in München passen oft gut zu Computer Vision, industrieller Inspektion, Robotik und Enterprise-KI-Anwendungen. Sie helfen auch Teams, die Modelloptimierung, interne Proof-of-Concepts oder eine Migration von Torch zum modernen PyTorch-Stack brauchen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 706 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 93% mindestens einen Master-Abschluss und 24% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (93%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Automotive (53%) und Fertigung (51%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (93%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (76%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
