Ray Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die verteilte Python-Workloads bauen, Ray-Cluster optimieren und Trainings- oder Inferenz-Pipelines mit Ray Serve und Ray Tune bereitstellen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Ray eingesetzt haben
Benjamin M.
Letzte Position:
Gründer, Systemarchitekt und Hauptentwickler bei Institute for Artificial Study (IAS)
- Von Experten betreute KI-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern, Modellevaluation und Forschungs-Workflows.
- Entwickelte den IAS Problem Solver, ein orchestriertes System für schwieriges mathematisches Schlussfolgern; es erreichte 84 % in einem eingereichten Antwortsatz auf dem Leipziger Mathematik-Benchmark.
- Entwickelte eine fortsetzbare State-Machine-Pipeline für die Generierung von Benchmarks in der Forschungsmathematik: Quellenauswahl, LLM-Agent-basierte Phänomenfindung, Aufgabensynthese, Gold-Antwort- und Zertifikatsgenerierung sowie Validierung, Probe, Reparatur, menschliches Feedback und Quality Gates, mit Fokus auf Aufgaben, die schwierig, natürlich, verifizierbar und kosteneffizient sind.
- Die aktuelle Arbeit erweitert dies zu budgetbewussten KI-Forschungs-Workflows für reale wissenschaftliche Probleme mit Expertenprüfung.
Tech-Stack: Python, OpenAI/OpenRouter-kompatible APIs, Embeddings, RAG, SQLite.
Tezcan D.
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
Meisam G.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Maria Shaima J.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Ray einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
60%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Ray 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%)
- Bildung (80%)
- Fertigung (60%)
- Automotive (40%)
- Bank- und Finanzwesen (40%)
- Transport und Logistik (40%)
- Sport und Freizeit (40%)
- Telekommunikation (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Ray ist
Ray ist ein Framework für verteiltes Rechnen für Python. Es hilft Teams, Arbeit über Kerne, Knoten und Cloud-Ressourcen zu verteilen, ohne den gesamten Anwendungssack umschreiben zu müssen. Unternehmen nutzen es für Machine Learning, parallele Datenverarbeitung, Simulationen und andere Workloads, die flexible Skalierung brauchen.
Häufige Anwendungsfälle
- Paralleles Training und Modell-Tuning
- Batch-Inferenz und Online-Serving
- Verteilte Datenverarbeitung
- Such-, Ranking- und Simulationsjobs
Ray passt zu Teams, die verteilte Systeme mit Python im Mittelpunkt brauchen und klare Kontrolle über Tasks, Actors und Ressourcen wollen. Es ist auch häufig in Projekten, die auf einer einzelnen Maschine starten und später einen Cluster brauchen.
Ökosystem und Tools
Ein starker Ray Spezialist arbeitet in der Regel mit Ray Core, Ray Data, Ray Train, Ray Tune und Ray Serve. Er weiß auch, wie Ray mit Python-Bibliotheken wie pandas, PyTorch, TensorFlow und scikit-learn zusammenspielt, plus mit Container- und Cluster-Tools rund um Kubernetes und Cloud-Runtimes.
Wann Unternehmen Spezialisten dazuholen
Teams stellen freiberufliche Ray Experten meist ein, wenn aus einem Prototypen ein produktionsreifes System werden soll, Jobs zu langsam laufen oder das Cluster-Verhalten schwer nachvollziehbar ist. In Germany kommt das oft in datenintensiven Produktteams, industrieller Analyse und Machine-Learning-Projekten vor, die Remote-Support oder kurze Vor-Ort-Termine mit englischsprachigen Spezialisten brauchen.
Was starke Profis tun
Starke Ray Profis entwerfen saubere Task-Grenzen, gehen sorgfältig mit State über Actors um und halten die Ressourceneinstellungen realistisch. Sie erkennen Engpässe bei Scheduling, Speicherverbrauch und Serialisierung und schreiben Code, der sich leichter testen, beobachten und skalieren lässt.
Worauf Sie achten sollten
Achten Sie auf den Nachweis, dass der Experte funktionierende Ray Systeme geliefert hat und nicht nur Experimente. Gute Signale sind ein sauberes Cluster-Setup, ein sinnvoller Einsatz von Ray Serve oder Tune und praktische Entscheidungen bei Retries, Observability und Deployment. Die besten Spezialisten erklären Abwägungen klar und halten das System wartbar.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Ray am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Ray wird für verteilte Python-Workloads eingesetzt, die über mehrere Kerne oder Maschinen laufen müssen. Unternehmen verlassen sich darauf für das Training von Modellen, das Tuning von Experimenten, Batch-Inferenz, Datenverarbeitung und Simulationsjobs. Es ist eine starke Wahl, wenn aus einem einzelnen Skript ein zuverlässiges verteiltes System werden soll.
Ray wird oft gewählt, wenn Python-Anwendungslogik und Machine-Learning-Workflows wichtiger sind als ein klassischer Data-Engineering-Stack. Dask ist beliebt für verteilte Datenarbeit im pandas-Stil, während Spark bei großen SQL- und ETL-Pipelines häufig ist. Ray passt meist besser, wenn Tasks, Actors, Serving und Tuning alle in einem Framework leben sollen.
Ein guter Ray Spezialist kennt Python sehr gut und versteht die Bibliotheken rund um ML- und Datenarbeit. Nützliche Zusatzkenntnisse sind PyTorch, TensorFlow, pandas, Kubernetes, Docker, Cloud-Infrastruktur und Observability-Tools. Starke Spezialisten verstehen auch, wie man verteilten Code so strukturiert, dass er testbar bleibt.
Für kleine Proofs of Concept kann ein Freelancer mit solider praktischer Ray Erfahrung ausreichen. Für Produktionssysteme sollten Sie jemanden suchen, der Skalierung, Deployment, Monitoring und Fehlerbehandlung in echten Umgebungen beherrscht. Je stärker das Projekt von stabilem Cluster-Verhalten abhängt, desto wichtiger wird praktische Erfahrung.
Ja, Ray Arbeit wird oft remote gemacht, weil sich die meisten Aufgaben auf Code, Cluster und Deployment konzentrieren. Für Teams in Germany klappt die Zusammenarbeit remote gut, wenn Anforderungen, Zugriffe und Feedback-Schleifen klar sind. Vor-Ort-Termine können trotzdem bei Architektur-Reviews oder komplexem Debugging helfen.
Ein starker Ray Freelancer kann erklären, warum ein Workload Tasks, Actors, Ray Serve oder Ray Tune nutzen sollte, statt alles in einem Muster zu lösen. Er sollte außerdem Monitoring, Ressourcenzuteilung, Retries und Speicherprobleme klar erklären können, ohne auszuweichen. Sauberer Code und klare Erklärungen zählen mehr als Schlagworte.
Nein, Ray wird zwar häufig für Machine Learning genutzt, ist aber nicht darauf beschränkt. Teams verwenden es auch für verteilte Daten-Workflows, Simulation, Suche, Ranking und andere Python-Jobs, die von paralleler Ausführung profitieren. Wenn ein Workload rechenintensiv ist und flexibel skaliert werden muss, kann Ray gut passen.
Bevor Sie einen Ray Experten hinzuziehen, sollten Sie den Workload, den Datenfluss, das Ziel für das Deployment und die aktuellen Probleme festlegen. Es hilft auch, den Python-Stack, das Cluster-Setup und alle Anforderungen an Serving oder Tuning zu teilen. So lässt sich leichter beurteilen, ob der Experte den passenden Hintergrund für den Auftrag hat.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 82 €, was einem Tagessatz von etwa 660 € 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, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 60% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (80%) und Fertigung (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Ray in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (100%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Ray eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
