PyTorch-Experten in der Schweiz
aus über 15.000 LebensläufenBeauftragen Sie Experten, die Deep-Learning-Modelle trainieren und bereitstellen, Computer-Vision- und Sprachverarbeitungssysteme entwickeln und PyTorch-Workflows mit Tools wie TorchVision, TorchText und TorchServe optimieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich PyTorch-Experten eingesetzt haben
Mohamad K.
Letzte Position:
Senior-Backend-Entwickler bei Standing on Giants
- Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
- Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
- Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
- Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
- Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
- Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
- Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
- Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
- Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
- Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
- Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.
Christian B.
Letzte Position:
5G Campus Product Advisor Telco bei Deutsche Eisenbahngruppe
- Definition eines Produktkonzepts und einer End-to-End-Lösung (schlüsselfertig) für einen Digital Efficiency Hub für die Instandhaltung von Eisenbahnen auf Basis von 5G-Campus-Netzwerken. Integration verschiedener Hardware- und Softwaresysteme in eine umfassende Lösung mit Erfolgskennzahlen. Abstimmung des Konzepts und Prozesses im gesamten Unternehmen. Definition eines konformen Prozesses und Finanzmanagement mit kommerziellem Modell.
Technologien: 5G, RAN, SAP, Cloud, Enterprise Architect, autonome Roboter, ITIL, CoBIT, TBM, BSI, ISO 27001
Gwang Jin K.
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Ursula M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Matthias I.
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Alejandro A.
Letzte Position:
KI-Forscher & Ingenieur bei Tufa Labs
- Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
- Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
- Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
- Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.
Karl E.
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Nenad T.
Letzte Position:
Freelancer bei Swisscom
- SAP Data Designer ETL, SQL Server und Docker für die Data-Warehouse-Anwendung von PharmaSuisse (Anwendungsmanager und Entwickler)
- SAP Business Objects und ABAP auf SAP HANA für die Polizei des Kantons Bern (Anwendungsmanager und Entwickler)
- Avaloq-Connectoren zu SAP BW für die Banque Cantonale de Fribourg
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PyTorch-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, die PyTorch-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 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der PyTorch-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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (88%)
- Bildung (63%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Versicherung (38%)
- Fertigung (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was PyTorch leistet
PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen. Die Python-orientierte Schnittstelle, dynamische Berechnungsgraphen und Tensor-Operationen machen Experimente praxisnah und unterstützen zugleich Produktions-Workloads. Unternehmen nutzen es für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, generative KI und wissenschaftliches Rechnen.
Zentrale Fähigkeiten
PyTorch-Spezialisten arbeiten über den gesamten Lebenszyklus eines Modells hinweg – von der Datenaufbereitung und dem Architekturdesign bis hin zur Bewertung und Bereitstellung. Typische Ergebnisse sind:
- Modelle zur Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung
- Sprach-, Embedding- und Retrieval-Systeme
- Trainingspipelines mit reproduzierbaren Experimenten
- Feinabstimmung und Bewertung von Foundation-Modellen
- Inferenzdienste für Anwendungen und interne Tools
Ökosystem und Tools
Das Framework lässt sich mit NumPy, pandas, scikit-learn und dem gesamten Python-Datenökosystem verbinden. Spezialisten nutzen möglicherweise TorchVision, TorchAudio, TorchText, TorchScript, TorchServe und Dienstprogramme für verteiltes Training sowie CUDA und GPU-Bibliotheken. Hugging Face Transformers, MLflow, Docker und Cloud-Infrastruktur vervollständigen den Workflow häufig.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Team Forschung in ein zuverlässiges Produkt überführen, ein bestehendes Modell anpassen oder einen kostspieligen Trainingsprozess verbessern muss. Sie ist auch nützlich, wenn interne Teams eine klare Bewertungsstrategie, Produktionsmonitoring oder Unterstützung für GPU-basierte Workloads benötigen. In der Schweiz kann die Remote-Zusammenarbeit über technische Teams hinweg gut funktionieren, während Vor-Ort-Workshops bei sensiblen Daten, Produktentscheidungen oder der Abstimmung mit Stakeholdern hilfreich sein können.
Was starke Fachkräfte liefern
Starke PyTorch-Fachkräfte verstehen sowohl die Modellqualität als auch das System dahinter. Sie definieren geeignete Metriken, verwalten Datensätze sorgfältig, verfolgen Experimente und erklären die Abwägungen zwischen Genauigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit. Sie schreiben testbaren Code, dokumentieren Annahmen und sorgen dafür, dass sich das Inferenzverhalten in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen reproduzieren lässt.
Die passende Auswahl treffen
Achten Sie auf nachweisliche Erfahrung mit Datenarten, Modellfamilien und Bereitstellungszielen, die Ihrem Vorhaben ähneln. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Datenlecks, Klassenungleichgewicht, Modelldrift, Reproduzierbarkeit und Fehlerfällen umgeht. Erfahrung mit Python, SQL, APIs, Containern, Cloud-GPUs und MLOps ist wertvoll. Die richtige Kombination hängt jedoch davon ab, ob es um explorative Forschung, die Anpassung eines Modells oder ein kundennahes System geht.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um PyTorch-Experten am häufigsten aufkommen.
PyTorch wird verwendet, um neuronale Netze für Computer Vision, Sprachverarbeitung, Sprache, Empfehlungen und generative KI zu erstellen und zu trainieren. Unternehmen nutzen es auch für wissenschaftliche Modelle, schnelle Experimente und Inferenzdienste in der Produktion.
PyTorch und TensorFlow unterstützen beide Deep Learning, GPU-Beschleunigung und die Bereitstellung in der Produktion. PyTorch wird häufig wegen seines Python-orientierten Workflows und der flexiblen Möglichkeiten zum Experimentieren gewählt. Die beste Wahl hängt jedoch vom bestehenden Stack, den Fähigkeiten des Teams, den Bereitstellungsvorgaben und dem Modellökosystem ab.
Ein guter PyTorch-Spezialist bringt häufig Kenntnisse in Python, Datenverarbeitung, SQL, APIs und Containerisierung mit. Erfahrung mit CUDA, Cloud-GPU-Diensten, Experiment-Tracking, Model Serving und MLOps ist besonders nützlich, wenn ein Modell zuverlässig über ein Notebook hinaus betrieben werden muss.
Der erforderliche Hintergrund hängt von der Aufgabe ab. Für die Anpassung eines klar abgegrenzten Modells kann ein Spezialist ausreichen, der innerhalb einer bestehenden Pipeline arbeitet. Ein neues Trainings- und Bereitstellungssystem erfordert dagegen umfassendere Kenntnisse in Datenqualität, Bewertung, Infrastruktur und operativem Support.
PyTorch-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Datenzugriff, Rechenumgebungen und Dokumentation gut organisiert sind. Vor-Ort-Arbeit kann dennoch für Workshops, den Umgang mit regulierten Daten, die Produktentdeckung oder die enge Abstimmung mit Teams in der Schweiz nützlich sein.
Ein PyTorch-Freelancer sollte in der Regel reproduzierbaren Trainingscode, eine Dokumentation zu Daten und Bewertung, Modellartefakte und einen klaren Inferenzprozess bereitstellen. Je nach Projekt können auch eine API, ein Container-Setup, Hinweise zum Monitoring und Übergabesitzungen dazugehören.
Prüfen Sie, ob der Spezialist Datensatzauswahl, Baselines, Metriken und Fehleranalysen klar erklären kann. Gute PyTorch-Arbeit umfasst reproduzierbare Experimente, eine passende Validierung, getesteten Inferenzcode und eine ehrliche Darstellung der Grenzen – nicht nur eine starke Kennzahl in der Überschrift.
PyTorch ist aus dem früheren Torch-Ökosystem hervorgegangen und hat Elemente seines Namens sowie seinen auf Tensoren ausgerichteten Ansatz beibehalten. Es ist ein eigenständiges Framework auf Basis von Python und dynamischen Berechnungsgraphen. Erfahrung mit Torch kann daher relevant sein, ersetzt aber keine praktische PyTorch-Erfahrung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 822 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (88%) und Bildung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die PyTorch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PyTorch-Experten eingesetzt haben
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- Deutschland
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
