PyTorch Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KI.Stellen Sie Experten ein, die Trainingspipelines bauen, Modelle optimieren und produktionsreife Deep-Learning-Systeme mit PyTorch, TorchVision und PyTorch Lightning bereitstellen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Puranjan Bandyopadhyaya
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Musaib Parray
Letzte Position:
Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg
- Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
- Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Kashyap Khunt
Letzte Position:
Masterarbeit - Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwickelte ein Framework zur Generierung synthetischer Daten mittels 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und generativer KI (Stable Diffusion), um industrielle Oberflächendefekte zu modellieren und anzureichern.
- Trainierte und evaluierte Computer-Vision-Modelle (YOLO, DETR), erreichte 94% Erkennungsgenauigkeit bei realen Proben und demonstrierte einen erfolgreichen Simulation-zu-Realität-Transfer.
- Setzte Domain-Anpassung ein, um den Simulation-zu-Realität-Transfer zu verbessern, ermöglichte so skalierbare industrielle KI für automatisierte Qualitätsprüfungen und reduzierte Ausfallzeiten in der Produktion.
Aqsa Younus
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- Integrierte MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation), um hochwertige neuronale maschinelle Übersetzungen (NMT) zu gewährleisten.
- Verwaltung des Modellladens und der Tokenisierung mit Hugging Face Transformers, optimiert für Offline-Cache und Reproduzierbarkeit.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und effiziente GPU-Inferenz mit PyTorch.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PyTorch einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
7 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,2 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
5 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 83%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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
Kernanwendung
PyTorch ist ein Deep-Learning-Framework zum Erstellen und Ausführen von neuronalen Netzen in Python. Teams nutzen es für Computer Vision, NLP, Empfehlungssysteme und Zeitreihenmodelle. Es ist eine gängige Wahl, wenn Experimente in zuverlässigen Produktionscode überführt werden müssen.
Was Experten liefern
- Modelltraining und Feintuning
- Eigene Datenpipelines und Loader
- Inferenzservices und Batch-Scoring
- Bewertung, Debugging und Modelliteration
Starke Spezialisten arbeiten auch mit Torch, dem älteren Namen, den viele noch verwenden, wenn sie PyTorch oder Torch7 meinen.
Passendes Ökosystem
PyTorch steht selten allein. Experten nutzen oft TorchVision für Bilder, TorchAudio für Sprache, Hugging Face für Transformer-Modelle und PyTorch Lightning für übersichtlichere Trainingsschleifen. Sie binden Modelle auch an CUDA, ONNX und containerbasierte Deployment-Stacks an.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen meist nach freier Unterstützung, wenn ein Modellprojekt schnell starten muss, wenn einem internen Team Deep-Learning-Erfahrung fehlt oder wenn aus einem Prototypen wartbarer Code werden soll. In Nürnberg bedeutet das oft Arbeit, die in gemischte Setups mit lokalen Spezialisten und Remote-Zusammenarbeit passen muss.
Anzeichen, dass Sie einen brauchen
- Das Training ist instabil oder zu langsam
- Die Metriken sehen im Test gut aus, scheitern aber im echten Einsatz
- Die Datenvorverarbeitung ist uneinheitlich
- Deployment und Inferenz sind nicht definiert
Ein starker Profi schreibt klaren Training-Code, erklärt Kompromisse und weiß, wie man von Notebook-Arbeit zu reproduzierbaren Läufen kommt. Er versteht auch Performance, Speicherverbrauch und wie man Experimente nachvollziehbar hält.
Praktische Zusammenarbeit
PyTorch-Arbeit kann komplett remote erledigt werden, aber Vor-Ort-Sessions helfen, wenn Teams sich eng bei Daten, Infrastruktur oder Produktanforderungen abstimmen müssen. Die besten Spezialisten dokumentieren Annahmen, halten Modellversionen sauber und übergeben Code, den andere Experten warten können. Das ist sowohl in schnelllebigen Produktteams als auch in industriellen Umgebungen wichtig.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei PyTorch anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
PyTorch wird genutzt, um neuronale Netze für Aufgaben wie Bilderkennung, Textklassifikation, Prognosen und Empfehlungen zu bauen und zu trainieren. Es wird auch für das Feintuning vortrainierter Modelle und dafür verwendet, Forschungscode in produktive Systeme zu überführen. Unternehmen wählen es, wenn sie bei der Modellentwicklung Flexibilität brauchen.
PyTorch wird oft wegen seiner flexiblen Experimente und des natürlicheren Python-Workflows bevorzugt. TensorFlow ist in vielen Produktions-Stacks weiterhin verbreitet, vor allem dort, wo Teams bereits auf dessen Tools setzen. Die bessere Wahl hängt von Ihrer bestehenden Codebasis, dem Deployment-Pfad und den verfügbaren Spezialisten ab.
PyTorch ist die bessere Wahl, wenn Ihr Projekt Deep Learning statt klassischem Machine Learning braucht. scikit-learn ist stark bei strukturierten Daten, Basismodellen und einfacheren Pipelines, deckt neuronale Netze aber nicht in derselben Form ab. Viele Teams nutzen beides nebeneinander.
Ein starker PyTorch-Freelancer kennt sich meist sehr gut mit Python aus, außerdem mit Datenaufbereitung, Modellbewertung und GPU-bewusstem Training. Nützliche Zusatzskills sind CUDA-Grundlagen, Docker, Hugging Face, ONNX und Cloud-Deployment. Bei vielen Projekten sind sauberes Testen und reproduzierbare Läufe genauso wichtig wie das Modelldesign.
PyTorch-Projekte, die in Notebooks bleiben, können schnell vorankommen, aber für produktive Arbeit braucht man jemanden, der schon echte Trainings- und Inferenzcode-Basen ausgeliefert hat. Je komplexer die Daten, das Modell oder das Deployment-Setup sind, desto wichtiger wird diese Erfahrung. Für regulierte oder geschäftskritische Anwendungsfälle sollten Sie einen Spezialisten wählen, der Fehler klar erklären kann.
Ja, PyTorch-Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil die meisten Aufgaben in Code, Datenpipelines und Experiment-Tracking stattfinden. Für Teams in Nürnberg kann hybrides Arbeiten helfen, wenn Modellanforderungen an lokale Abläufe oder Fachexperten gebunden sind. Klare Dokumentation und regelmäßige Review-Zyklen sind in jedem Fall entscheidend.
Achten Sie auf einen PyTorch-Spezialisten, der reproduzierbaren Training-Code schreibt, Metriken versteht und erklären kann, warum ein Modell so performt, wie es performt. Gute Zeichen sind eine saubere Projektstruktur, ein sinnvoller Einsatz von TorchVision oder anderen Ökosystem-Tools und ein praxisnaher Umgang mit Deployment. Fragen Sie nach Beispielen, die sowohl Experimentieren als auch Produktionsdisziplin zeigen.
Im Alltag verwenden viele PyTorch und Torch, um dasselbe zu meinen, aber es sind nicht identische Namen. Torch7 war das ältere Framework auf Lua-Basis, während PyTorch das moderne, heute verwendete System mit Python im Mittelpunkt ist. Ein guter Spezialist kennt die Geschichte, entwickelt aber mit den aktuellen PyTorch-APIs.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 42 €, was einem Tagessatz von etwa 336 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 7 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Hindi (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bildung (60%) und Fertigung (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (100%), Informationstechnologie (IT) (80%) und Produktentwicklung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
