Ray Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die verteilte Python-Workloads ausführen, Ray-Cluster optimieren und Ray Serve-, Ray Train- und Ray Data-Projekte präzise umsetzen. Erhalten Sie schnelle, genaue Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Ray eingesetzt haben
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
Marko Oršolić
Letzte Position:
Systemadministrator in einem 6 Mann-Team bei FITS
- Systemadministration von FreeBSD 11, 12 und 13.1 in einer Software Secure Cloud Lösung
- Administration von Proxy-Servern für FITS und deren Kunden, Banken sowie Landesbanken
- Administration von Secure-Internet-Lösungen
- Administration von Secure-Mail-Lösungen und Mailgateways
- Administration von Apache 2.4 Webservern
- Planung und Pflege von Servern und Netzwerkkomponenten in FNT Command
- Incident-, Change- und Ticketbearbeitung, insbesondere Entstörung bei Netzwerkproblemen mittels Splunk und ARS
- Fehlersuche und Logfileanalyse mittels Splunk Enterprise
- Monitoring mit Nagios
- Bestellung, Bereitstellung und Einspielung von Zertifikaten auf Apache-Webservern, Nginx-Webservern und Loadbalancern
- Hardware: HP ProLiant DL380 Gen 9 und 10, Cisco Catalyst
- Software: FreeBSD 11, 12 und 13.2, FNT Command, Shell-Skripte, MySQL-Datenbanken, ServiceNow, ARS, Splunk Enterprise 8.15
Michael Henze
Letzte Position:
Agile Coach bei BMW AG (Freiberuflich)
Vorbereitung und Moderation von Workshops für das BMW-Digitalteam, um die Produktlieferung des Matko-Cockpits für das zweite Halbjahr zu planen.
Teambildung und Ausarbeitung der Roadmap für die Produktlieferung des Matko-Cockpits.
Abstimmung mit Stakeholdern und Workshop-Konzeption.
Verwaltung der Workshop-Agenda, Identifikation von Fokusthemen und Priorisierung der Themen.
Analyse der Teamstimmung und Dokumentation von Eindrücken.
Erfassung, Zusammenfassung und Dokumentation von Maßnahmen.
Eingesetzte Methoden: Ice Breaker, Brainstorming, Story Points, Magic Estimation, Hypothesen-Statement, Problem-Statement, Dot Voting und Parking Lot.
Sven Mones
Letzte Position:
Senior Projektmanagement & Product Ownership bei Anonymous
- Weiterentwicklung der Web-App zur Erstellung von Zeppelin-Wartungsverträgen durch vollständige Abdeckung aller Vertragskonfigurationen, automatische Berechnung von Gesamtkosten und Inspektionsintervallen, SSO-Login und Jenkins-basiertes Deployment mit automatisierten Tests
- Ablösung eines Legacy-basierten Berechnungsdienstes durch moderne API-Integration konform mit Unternehmens-IT-Standards
- Ergebnis: vollständige Digitalisierung des Prozesses, funktional überlegen und tief in die IT-Infrastruktur integriert
Cat Johnson
Letzte Position:
Digitaldesigner bei Freiberufler
Während ich nach Berlin zog, habe ich den Schritt in die Selbstständigkeit gewagt und biete einen persönlichen, gründlichen und verlässlichen Designservice für alle Bereiche an.
Zu meinen Kunden gehören:
- Secret Cinema: Gemeinsam mit Big DB habe ich die Website von Secret Cinema neu gestaltet und so effektiv neue Kunden angesprochen und gebunden
- London School of Economics and Political Science (LSE): Ich habe mehrere Berichte und Dokumente für die von der LSE geförderte Plattform AHOP erstellt und dabei sichergestellt, dass Inhalte und Daten klar vermittelt werden
- International Primary Care Respiratory Group (IPCRG): Nach der Gestaltung ihrer Website habe ich ein Magazin für IPCRG entwickelt, um Patienten mit COPD zu unterstützen, mit Schwerpunkt auf Barrierefreiheit für ältere Patienten.
Maria Shaima Joy
Letzte Position:
Masterarbeit – Forschung & Entwicklung bei FZI Forschungszentrum Informatik
- Entwickelte Multi-Agenten-Automobilsimulationssysteme mit MetaDrive zur Validierung autonomer Fahrfunktionen mit Reinforcement Learning
- Entwickelte, optimierte und debuggt Algorithmen zur ADAS-Verhaltensmodellierung mit Radar-, LiDAR-, Kamera- und IMU-Sensoren
- Erstellte neuronale Netzmodelle und automatisierte MLOps-Pipelines für Datenvorverarbeitung, Logging, Evaluation und groß angelegte Experimente
- Integrierte Generative-AI-basierte Szenarienvariations-Tools zur automatischen Szenarienerzeugung
- Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, Ray RLlib, MetaDrive
Kirti Thakur
Letzte Position:
VR-Multiplayer-Spiel – Fruit Ninja bei Bauhaus Universität Weimar
- Entwarf und implementierte eine immersive VR-Navigation mit benutzerdefinierter Lenkung inklusive Bodennavigation und Sichtfeld-Vignette, um den Komfort zu steigern und Übelkeit zu reduzieren
- Entwickelte ein dreiphasiges Teleportationssystem mit Echtzeit-Netzwerksynchronisation sowie virtuelle Hand- und Strahleninteraktionen für intuitives Gameplay
- Integrierte fortgeschrittene Interaktionstechniken wie GoGo-Reichweitenerweiterung und netzwerkbasierte Greifmechaniken mit Besitzübergabe für ein nahtloses Multiplayer-Erlebnis
Oliver Albinus
Letzte Position:
Senior IT-System Engineer – Softwarepaketierung / Softwareverteilung bei Finanz Informatik Technologie Service (FITS) / LBBW
- Migration von Win 7 nach Win 10 und von Win 10 nach Win 11
- Erstellen von Softwarepaketen für Windows 10 & Windows 11 sowie Windows Server 2012 - 2022
- Einbinden der Softwarepakete in DSM im Windows Server 2012 / 2016 Umfeld
- Einbinden und Verteilung der Softwarepakete in SCCM im Windows 10 und Windows Server 2016 – 2022 Umfeld
- Qualitätssicherung von Softwarepaketen inkl. Fehleranalyse
- Technologien: Windows 10 / 11, Windows Server 2012 / 2016 / 2019 / 2022, MS SCCM, Ivanti DSM, VMware
Carolin Poloczek
Letzte Position:
Systemischer Business Coach
- Anerkannt vom Deutschen Bundesverband Coaching e.V.
Kornél Lehőcz
Letzte Position:
Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen (Vertrag) bei Sony R&D Center, Stuttgart Laboratory 1
- Forschung und Entwicklung im Bereich groß angelegter 3D-Rekonstruktion.
Aydın Atabay
Letzte Position:
Freiberuflicher virtueller Fehlermanager – ECUs bei Cariad SE
- Koordination, Planung und Berichterstattung von Basis-Software-Fehlern zwischen Software-/Hardware-Lieferanten, internen Abteilungen und Fachverantwortlichen
Oliver Glück
Letzte Position:
Vizepräsident Globales Marketing bei Torqeedo
- Berichtete direkt an den Mitgründer und CEO sowie an nachfolgende C-Level-Führungskräfte, Mitglied des Management-Teams
- Führte eine Abteilung mit neun Personen und ein internes Designstudio bei der Entwicklung und Verwaltung von Marken- und Unternehmensmarketingaktivitäten für kommerzielle Anwendungen und den Premium-Freizeitbereich
- Verantwortlich für die Positionierung und Vermittlung des Unternehmenszwecks, der Mission, Vision und Nachhaltigkeitserfolge in der externen und internen Kommunikation, was zu einer einzigartigen Markenwahrnehmung führte
- Sicherstellung eines strategischen Markenmanagements mit Verantwortung für alle markenbezogenen KPIs
- Positionierung der Marke in Kernsegmenten der Bootsbranche und aufstrebenden Mobilitätsbereichen, Förderung von Kooperationen mit BMW, Tyde, Candela, Frauscher, Group Beneteau, Zodiac, Tornado, VSR, Nautor Swan, Contest, Spirit, OCS, Saffier, America’s Cup und anderen innovativen Marktsegmenten
- Entwickelte Sponsoring- und Partnerschaftsprogramme, organisierte internationale Boots-Messen (z. B. boot Düsseldorf, METS, Electric and Hybrid, Cannes, Genua) und leitete Premium-Events (Voile de St. Tropez, Palma Vela und Presseveranstaltungen in Monaco, Miami, Mailand, Starnberg)
- Steigerte das Marken- und Produktbewusstsein und erhöhte den Umsatz von €23,0 Millionen im Jahr 2017 auf €70,0 Millionen im Jahr 2022
- Identifizierte Schlüsselsegmente und Zielgruppen für Produktentwicklung, Vertrieb, Aftermarket-Services und Kommunikationsstrategien
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams aus Design, F&E, Beschaffung, Lieferkette, Produkt- und Programmmanagement, Produktion, Vertrieb, Service und Aftermarket
- Planung der Einführung eines neuen Webshops in Abstimmung mit einem neuen ERP-System für EMEA, Nordamerika und APAC
- Erstellung aller kreativen Kommunikationsmittel, darunter Inhalte, Plattformen und Kampagnen
- Verantwortlich für PR- und Mediastrategie, Verwaltung des Media-Budgets und der Planung
- Führung und Steuerung externer Marketingkommunikationsagenturen und Partner
- Budget- und Führungsverantwortung als Vizepräsident, Verantwortung für vier direkte Mitarbeiter und ein Team von neun Personen
Harald Wittig
Letzte Position:
Kreativdirektor / Texter / Kreativberater bei Freelance
- Zusammenarbeit mit Agenturen wie BBDO Interone, Envy, Ray Sono, Brand Spiders, Freiheit Gruppe, Hauser Lacour, Publicis Pixelpark, Saatchi & Saatchi, Lommel Ludwig, Ogilvy, Spark44, DBFS, The Game, DDB und viele mehr
- Entwicklung von Ideen, Kampagnen und kreativem Content für Marken wie LG Electronics, Porsche, CUPRA, Seat, Axess AG, Occhio, B. Braun, DHL, Rewe, Commerz Real, Sony PlayStation, Maxon, DG Verlag, Abbott, Woerle, Universal Investment und BMW
Mirco Marahrens
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Vattenfall
- Leiter des Platform-Engineering-Teams für die Entwicklung einer Plattform für den Energiehandel, mit Fokus auf hohe Verfügbarkeit, geringe Latenz und Skalierbarkeit von Bibliotheken und Services
- Unterstützung von Quants und Market-Access-Lösungen für den Energiehandel, einschließlich der Integration von Market Access und dem Deployment algorithmischer Handelsstrategien
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Ray einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Personalwesen, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Ray 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 Ray ist
Ray ist ein Framework für verteiltes Rechnen für Python-Teams, die Workloads über viele Maschinen hinweg skalieren müssen, ohne die Kernlogik neu zu schreiben. Es wird für Machine-Learning-Training, Batch-Verarbeitung, Model Serving, Hyperparameter-Tuning und andere datenintensive Aufgaben genutzt, die parallel ausgeführt werden müssen.
Wichtige Bestandteile
Ray tritt meist mit einer kleinen Gruppe von Modulen auf, die die Arbeit prägen:
- Ray Data für große Datenpipelines
- Ray Train für verteiltes Modelltraining
- Ray Tune für die Suche nach Experimenten
- Ray Serve für Model- und API-Serving
- Ray Core für Task- und Actor-Orchestrierung
Typische Aufgaben
- Python-Workloads in parallele Tasks und Actors aufteilen
- Trainings- und Inferenzpipelines auf Ray-Clustern aufbauen
- Ray mit Cloud-Speicher, Notebooks und Data Warehouses verbinden
- Modelle für das Serving mit Ray Serve paketieren
- Jobs stabilisieren, die unter Last ausfallen oder zu viele Ressourcen verbrauchen
Warum Spezialisten wichtig sind
Ray ist leistungsstark, belohnt aber Menschen, die sich mit Scheduling, Speicherverbrauch, Placement und Clusterverhalten auskennen. Unternehmen holen sich freiberufliche Spezialisten dazu, wenn sie ein sauberes erstes Setup brauchen, eine langsame Pipeline retten müssen oder von lokalen Notebooks zu wiederholbaren Produktionsläufen wechseln wollen.
Starke Fähigkeiten
Starke Ray-Profis kennen sich sehr gut mit Python aus und können verteilte Systeme durchdenken, ohne den Code unnötig zu verkomplizieren. Sie arbeiten sicher mit Containern, Cloud-Rechenleistung, Observability-Tools und dem umliegenden ML-Stack, einschließlich Datenaufbereitung, Experiment-Tracking und Deployment.
Lieferung in Deutschland
In Deutschland ist Ray-Arbeit oft Teil von Daten-Teams, Forschungsgruppen und Produktteams, die eine zuverlässige Umsetzung über verschiedene Standorte hinweg brauchen. Remote-Zusammenarbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Arbeit kann helfen, wenn ein Unternehmen engen Zugriff auf Infrastruktur, Stakeholder oder sensible interne Systeme möchte.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Ray am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Ray wird genutzt, um Python-Arbeit über mehrere Maschinen zu skalieren, wenn ein lokales Skript nicht mehr ausreicht. Unternehmen setzen es für verteiltes Training, Batch-Datenverarbeitung, Experiment-Tuning und das Bereitstellen von Modellen oder internen APIs ein.
Ray wird oft gewählt, wenn das Team flexible, Python-native verteilte Ausführung möchte, besonders für ML- und Model-Serving-Arbeit. Spark ist weiterhin sehr verbreitet für klassische große Datenverarbeitung, während Dask oft in ähnlichen Python-Daten-Workflows zu sehen ist. Die richtige Wahl hängt von der Workload, dem Codebestand des Teams und davon ab, wie viel Orchestrierung das Projekt braucht.
Ein starker Ray-Spezialist bringt meist solide Python-, Cloud- und Container-Kenntnisse mit. Hilfreiche Zusatzkenntnisse sind Kubernetes, Docker, ML-Tooling, Observability und ein Verständnis dafür, wie Daten durch Trainings- und Serving-Pipelines fließen.
Ein Unternehmen braucht Ray-Expertise meist dann, wenn ein Prototyp produktionsreif werden soll, ein Cluster instabil ist oder eine Pipeline zu langsam und schwer zu warten ist. Freiberufliche Spezialisten sind auch nützlich, wenn ein Team einen kurzen, fokussierten Schub für Design, Umsetzung oder Fehlersuche braucht.
Ja, die meisten Ray-Arbeiten können remote erledigt werden, da die Kernaufgaben in Code, Cluster-Konfiguration und Review-Terminen stattfinden. In Deutschland ist Vor-Ort-Arbeit vor allem dann sinnvoll, wenn Teams eine engere Abstimmung mit Infrastrukturverantwortlichen, Security-Stakeholdern oder lokalen Forschungsgruppen möchten.
Ray Train ist für verteiltes Modelltraining gedacht, während Ray Serve zum Bereitstellen von Modellen und Python-Services hinter einer API dient. Viele Projekte nutzen beides: zuerst, um ein Modell zu trainieren oder fein abzustimmen, und danach, um es mit einer stabilen Schnittstelle in Produktion bereitzustellen.
Achten Sie auf klare Beispiele aus der Produktion und nicht nur auf Notebook-Demos. Ein starker Ray-Spezialist kann Cluster-Design, Ressourcenlimits, Fehlerbehandlung und erklären, wie er Jobs unter realer Last zuverlässig gehalten hat.
Ein einzelner Ray-Freelancer kann oft Setup, Refactoring, Performance-Tuning oder eine klar abgegrenzte Lieferung wie eine Trainingspipeline oder eine Serving-Schicht übernehmen. Größere Plattformmigrationen oder komplexe Produktionsrollouts brauchen manchmal ein kleines Team von Spezialisten, besonders wenn Cloud-, Daten- und ML-Bausteine gleichzeitig verändert werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 731 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (93%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Automotive (64%) und Fertigung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (79%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Projektmanagement (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Ray eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
