PyTorch Experten in Stuttgart
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die PyTorch-Trainingspipelines bauen, Modelle feinabstimmen und produktionsreife Inferenz für Computer Vision und NLP liefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Dennis Dickmann
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Noushiq Mohammed K A N
Letzte Position:
Projekte bei Institute for Intelligent Systems
- Bewertet und analysiert ein kamerabasiertes Verkehrslicht- und Verkehrsschild-Erkennungssystem in verschiedenen auf LLM basierenden autonomen Fahrsystemen (LMDrive, BEVDriver)
- Implementiert eine VLM-basierte Einheit zur Generierung von Verkehrshinweisen für ein geschlossenes autonomes Fahrsystem, die den Fahrer bei unvorhergesehenen Vorfällen warnt
- Entwickelt einen eigenständigen, LLM-basierten lokalen Chatbot mit Llama, DeepSeek und Qwen inklusive MLflow-Evaluierungsframework
Alban Tchuinkou
Letzte Position:
C/C++-Entwickler auf AIX-Systemen für die SAP-Kernel-Systemintegration bei IBM Research and Development
- AIX/Linux-Systemadministrator: Bereitstellung von LPARs (Logical Partitions) für die SAP-Kernel-Entwicklung
- C/C++-SAP-Kernel-Entwicklung und Integration in die SAP HANA-Datenbank
- C/C++-Programmierung und Softwareintegration, Unterstützung für den SAP-Kernel auf AIX-Systemen; Entwicklung und Test auf der SAP-VDI
- Beispiel: Entwicklung des ABEC-Tools (AIX Build Environment Checker), um SAP-Build-Umgebungen für Debugging-Prozesse und Benchmarking zu erstellen
- Benchmarking und Testausführung von SAP-Kerneln (Test von der Kommunikation zur SAP HANA-Datenbank und zu SAP NetWeaver) auf AIX
- Automatisierung des SAP-Kernel-Builds über Jenkins und Benchmarking über crontab-Jobs
- Neues C/C++-Compiler-Design und Tests (basierend auf Clang++ und LLVM)
- Bearbeitung von Kundentickets zur Behebung von SAP-Kernel-Bugs und Build-Fehlern
- SAP-Kernel-Entwicklung mit der Programmiersprache Rust, Migration einiger Sub-Kernel-Projekte von C/C++ nach Rust wegen des Speichersicherheitsmodells, des Ownership-Systems und der Concurrent-Features von Rust
- Refactoring ausgewählter Komponenten in Rust und Integration in die bestehende C++-Codebasis über FFI
Chaima Dahri
Letzte Position:
Data Scientist Praktikant bei Marelli Automotive Lighting
- Entwickelte und implementierte ein Deep-Learning-Modell zur automatischen Erkennung von Schlüsselpunkten in Scheinwerfer-Lichtverteilungen.
- Bereitete Datensätze auf und verarbeitete sie und wählte nach dem Benchmarking verschiedener CNN-Architekturen VGG16 für das beste Genauigkeits-Effizienz-Verhältnis aus.
- Stellte eine Flask-REST-API bereit, containerisierte sie mit Docker und integrierte die Lösung in ein bestehendes internes System, was eine automatisierte und effiziente Bewertung von Scheinwerferdesigns ermöglicht.
Timon Höfer
Letzte Position:
Product Owner & AI Research Scientist bei Porsche Digital
Vom PoC bis zur Produktion!
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PyTorch einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
17% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Stuttgart 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 Stuttgart, 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
PyTorch in der Praxis
PyTorch ist ein Framework zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen in Python. Teams nutzen es für Computer Vision, Textmodelle, Empfehlungssysteme und Forschungscode, der in die Produktion überführt werden muss.
Was Spezialisten liefern
- Modelltraining und Bewertung für eigene Datensätze
- Feinabstimmung von Transformer- und Vision-Modellen
- Inferenz-Services für Apps, APIs und interne Tools
- MLOps-Übergabe für reproduzierbare Experimente und Deployment
Ökosystem und Tools
Starke PyTorch-Spezialisten arbeiten mit CUDA, TorchScript, ONNX, Hugging Face und Setups für verteiltes Training. Sie wissen auch, wie man Data Loader, Experiment-Tracking und GPU-gerechtes Debugging handhabt.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn ein Modell verbessert werden muss, ein Prototyp stabil werden soll oder eine Pipeline durch Performance-Probleme blockiert ist. In Stuttgart ist das oft wichtig bei industriellen Daten, Mobilität und forschungsnahen Projekten, bei denen Python und eine klare Dokumentation erwartet werden.
Wie gute Arbeit aussieht
Ein starker Profi schreibt sauberen Trainingscode, prüft Annahmen zu den Daten und hält Metriken an den Geschäftszielen ausgerichtet. Er oder sie erklärt Abwägungen klar, vermeidet fragile Abkürzungen und hinterlässt ein Setup, mit dem ein anderer Spezialist weiterarbeiten kann.
Typische Projekttauglichkeit
PyTorch passt zu Projekten, die eigene Modelllogik, schnelles Iterieren oder eine enge Kontrolle über das Trainingsverhalten brauchen. Es ist auch eine starke Wahl, wenn ein Team bereits in Python arbeitet und nah am Research-Stack bleiben will, aber trotzdem für den Produktionseinsatz planen möchte.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei PyTorch anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
PyTorch wird genutzt, um Machine-Learning-Modelle in Python zu trainieren und auszuführen. Unternehmen setzen es für Bildanalyse, Sprachsysteme, Empfehlungslogik, Anomalieerkennung und eigenen Forschungscode ein, der später in der Produktion laufen kann. Es passt gut, wenn Standardmodelle von der Stange nicht ausreichen.
PyTorch wird oft bevorzugt, wenn Teams einen flexibleren, Python-first-Workflow und einfacheres Debugging von Modellen wollen. TensorFlow ist weiterhin verbreitet, vor allem in älteren Produktionsumgebungen, aber viele Spezialisten empfinden PyTorch als schneller für Experimente und eigene Modellarbeit. Die richtige Wahl hängt von Ihrem bestehenden Stack und den Deployments ab.
Ein starker PyTorch-Spezialist kennt Python gut, versteht Datenaufbereitung und kann mit GPU-Setups arbeiten. Nützliche Zusatzskills sind NumPy, pandas, CUDA-Grundlagen, Model-Evaluation und Deployment-Tools wie ONNX oder Docker. Für NLP-Arbeit ist oft auch Wissen zu Hugging Face wichtig.
Nicht jedes PyTorch-Projekt braucht ein sehr senioriges Profil, aber das Niveau sollte zum Risiko passen. Einfaches Fine-Tuning oder Proof-of-Concept-Arbeit kann ein erfahrener Generalist übernehmen, während produktives Training, verteilte Läufe oder Performance-Tuning tiefere Expertise brauchen. Wenn das Modell zentrale Geschäftsentscheidungen beeinflusst, sollten Sie sorgfältig auswählen.
Ja, die meiste PyTorch-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Code, Daten und Reviews sind. Vor-Ort-Zeit wird nur dann wirklich nützlich, wenn das Team Zugriff auf sensible Systeme braucht, enge Workshop-Sessions anstehen oder eine direkte Abstimmung mit lokalen Stakeholdern in Stuttgart nötig ist. Viele Projekte verbinden Remote-Arbeit mit ein paar persönlichen Treffen.
Ein starker PyTorch-Freelancer kann Trainingsentscheidungen erklären, eine saubere Experimentstruktur zeigen und beschreiben, wie er oder sie mit Datenqualität, Overfitting und Inferenzgeschwindigkeit umgegangen ist. Achten Sie auf klaren Code, reproduzierbare Ergebnisse und praktische Entscheidungen statt auf vage Behauptungen. Gute Spezialisten wissen auch, wo ihr Modell versagt.
PyTorch begann als forschungsfreundliches Framework, wird aber auch in der Produktion eingesetzt, wenn Teams das passende Umfeld darum herum aufbauen. Es funktioniert für beides gut, vor allem wenn der Code von Anfang an mit Blick auf das Deployment geschrieben wird. Die Hauptfrage ist nicht Forschung gegen Produktion, sondern ob das Projekt Flexibilität, Skalierung oder beides braucht.
PyTorch-Projekte in Stuttgart liegen oft nah an industriellen Daten, Mobilität, Bildverarbeitung und technischen Produkten. Unternehmen brauchen vielleicht Hilfe bei visueller Inspektion, Prognosen, Dokumentenverständnis oder internen ML-Tools. Das lokale Umfeld kombiniert oft deutschsprachige Teams mit Remote-Spezialisten, daher ist klare Kommunikation wichtig.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 85 €, was einem Tagessatz von etwa 682 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (67%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (100%), Informationstechnologie (IT) (67%) und Fertigung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PyTorch eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
