Recurrent Neural Network Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die Sequenzmodelle entwickeln, LSTM- und GRU-Stacks optimieren und Prognose- oder Text-Pipelines mit recurrent neural networks umsetzen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Recurrent Neural Network eingesetzt haben
Anjaneya Marimireddygari
Letzte Position:
Machine Learning Engineer Intern bei Slash Mark
- CNN- und RNN-Architekturen mit Transfer Learning für reale Klassifikationsaufgaben entwickelt und feinabgestimmt — zentrale Deep-Learning-Fähigkeiten, die auf die multimodale LLM- und GenAI-Fahrzeugfunktionsentwicklung bei BMW übertragbar sind.
- Dropout, Batch Normalization und Early Stopping in verschiedenen Deep-Learning-Experimenten implementiert; streng mit Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrices bewertet für Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.
- Ein KI-gestütztes Anwesenheitsverwaltungssystem mit LBPH-Gesichtserkennung entwickelt, über eine Flask-Weboberfläche bereitgestellt und mit SMS-Benachrichtigungen in Echtzeit ergänzt — ein Beispiel für eine vollständige AI-Produktlieferung für echte Nutzer.
- In funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um skalierbare, dokumentierte ML-Pipelines für Reproduzierbarkeit zu liefern — passend zu BMWs interdisziplinärem Team- und Forschungsumfeld.
- AI-Tools direkt in den Entwicklungsworkflow integriert, vom Design bis zum Testen, und dabei eine hohe Geschwindigkeit ohne Abstriche bei der Korrektheit gehalten.
Sergei Minkov
Letzte Position:
Programmmanager / Programmleiter (Contractor) bei Telefonica
Programmmanager für ein radikales Architektur- und IT-Transformationsprogramm (RAITT), das die Anwendungslandschaft (d. h. Cloud-Transformation) und das Betriebsmodell in eine agile Organisation überführt.
- E2E-Bereitschaft für den Mass-Market-Bereich über die Phasen Demand, Delivery, Test und Rollout hinweg
- Steuerung der internen Teams von Telefonica und externer Systemintegratoren, um die termingerechte und qualitativ einwandfreie Lieferung gemäß den definierten Prozessen sicherzustellen
- Management von Risiken, Issues und Abhängigkeiten auf Programmebene
Unnikuttan Velamkudy Vijayan
Letzte Position:
Geschäftsführer (Mitgründer) bei AathmaSignals
- Verantwortlich für Investorenakquise und Partnerschaftsentwicklung als Gründungs-Geschäftsführer, Aufbau des Business Case und der technischen Story, um Erstfinanzierung und strategische Partner im Bereich Digital Health zu gewinnen
- Konzeption von Multi-Agenten-KI-Systemen für autonome Biosignalanalysen, Orchestrierung von LLM-basierten Reasoning-Pipelines mit fachspezifischem medizinischen Kontext zur Unterstützung intelligenter, klinischer Entscheidungsfindung
René Welland
Letzte Position:
Konferenzoperator bei Brähler Systems GmbH
- Die iOS/Android Delegate App und den Conference Operator entwickelt
- Eine benutzerfreundliche Konferenzumgebung und das Echtzeit-Video-Streaming aktualisiert und weiterentwickelt
- Das gesamte Konferenzerlebnis durch die Implementierung anpassbarer Funktionen für ein flexibles Setup optimiert
- Die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Konferenztechnik verbessert und so einen reibungslosen Ablauf sowie eine bessere Interaktion der Teilnehmenden ermöglicht
Rinaldo Aquino Filho
Letzte Position:
Programmierung und Entwicklung von Pricing-Tools bei Kia Corporation
- Programmierung und Entwicklung von Pricing-Tools – Taktische Unterstützung und Weiterentwicklung einer in Visual Basic entwickelten Pricing-Tool-Lösung für den europaweiten Einsatz.
Raghu Ram Vadali
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Harsh Vardhan Agrawal
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Führte die Entwicklung und Einführung einer generativen KI-Lösung für die Automobilindustrie an, um das Kundenerlebnis durch KI-basierte Innovationen zu verbessern.
Führte umfangreiche Marktforschung durch, um die Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor besser zu verstehen, indem Branchentrends, Kundenprobleme und Wettbewerbsangebote analysiert wurden, um die Produktstrategie zu untermauern.
Entwickelte eine strategische Vision für die generative KI-Lösung zur Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Ziele des Unternehmens sowie die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch personalisierte KI-Funktionen und erreichte eine 15%ige Erhöhung des Kundenengagements und der Kundenbindung.
Nahm konzernweit an Workshops zur KI-Strategie für das Kundenerlebnis teil und vertrat dort die Audi AG.
Setzte Kenntnisse in rekurrenten neuronalen Netzen und Transformer-Architektur ein.
Setzte GPT-3-Frameworks für generative KI ein.
Verwendete TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen.
Setzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung ein.
Fungierte als Solution Manager für das Business Architecture Team.
Arbeitete mit Business-Stakeholdern bei Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie aufzunehmen – darunter Marketingabteilung, CRM-Verantwortliche in den Ländern, Marken der VW Gruppe und CARIAD SE.
Repräsentierte die Audi AG in CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM und Data basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis erhobener Marktdaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und startete Marketingkampagnen wie Willkommens-Mailings, Erinnerungen an Führerscheinverlängerungen, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Agierte als Solution Manager für das ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, abgeordnet von Audi AG.
Kooperierte mit Business-Verantwortlichen der VW-Gruppe-Marken, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Repräsentierte CARIAD SE in CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM bei CARIAD SE basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis von Markt- und Markendaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und implementierte Kampagnenfunktionen von Vorlagen für Marken wie Willkommens-Mailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Head of CRM.
Sara Ali
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Datenwissenschaftler bei National Center of Robotics and Automation - Condition Monitoring Lab
- Entwickelte ASR- und TSR-basierte Sprachverarbeitungspipelines auf AWS, die effiziente Merkmalsextraktion und skalierbare Bereitstellung für Sprach- und Textanalysen ermöglichen.
- Entwickelte ein multimodales System zur Erkennung von Sprachemotionen, das NLP und Deep Learning (Audio + Text) kombiniert, erreichte 98 % Genauigkeit und unterstützt Echtzeit-Inferenz in der Cloud.
- Entwarf und optimierte End-to-End-Workflows für Modelltraining und -evaluation mit AWS-Diensten (S3, EC2, Lambda), um Leistung, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
- Erstellte und implementierte interaktive, benutzerfreundliche Dashboards zur Datenvisualisierung und Generierung von Erkenntnissen, um Forschungsgruppen und Management bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
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.
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc.
- Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
- Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
- Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
- High-Throughput-Serving mit vLLM
- Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
- Erkennen von Halluzinationen
- Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Oussama El Allam
Letzte Position:
Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH
- Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
- Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
- Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
- Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung
Borui Li
Letzte Position:
Spektralanalyse neuronaler Netzwerkkerne bei Borui Li Projects
- Untersuchte den Einfluss der Struktur neuronaler Netze auf netzwerkinspirierte Kernel wie den Neural Tangent Kernel (NTK).
- Zeigte durch theoretische Analysen und empirische Studien, dass der RKHS von NNGP ein Unterraum des NTK ist.
- Untersuchte die Verbindungen dieser Kernel zur Matérn-Familie.
Sabrine Krichen
Letzte Position:
Teamleiter bei InstaDeep
- Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.
Daniel Carton
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)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Recurrent Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
86%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 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 Recurrent Neural Network 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 es macht
Recurrent Neural Networks, oft auch RNNs genannt, sind für geordnete Daten gebaut. Sie verarbeiten einen Schritt nach dem anderen und behalten einen Hidden State, der den Kontext weiterträgt. Dadurch sind sie nützlich für Sprache, Zeitreihen, Signale und alle Aufgaben, bei denen frühere Eingaben spätere beeinflussen.
Häufige Einsätze
- Textvorhersage und Sequence Tagging
- Sprach- und Audioanalyse
- Nachfrage-, Sensor- und Finanzprognosen
- Anomalieerkennung in Streams
- Sequence-to-Sequence-Aufgaben mit Encoder-Decoder-Setups
Kernmodelle
RNN-Arbeit umfasst oft LSTM- und GRU-Varianten, die lange Abhängigkeiten besser handhaben als ein einfaches RNN. Spezialisten wissen auch, wann ein bidirektionales Setup hilft und wann es unnötige Kosten verursacht. In der Praxis hängen gute Entscheidungen von Sequenzlänge, Rauschen und Latenzanforderungen ab.
Tools
Ein starker Stack umfasst meist Python, NumPy, pandas, PyTorch, TensorFlow und Keras. Bei echten Projekten kümmern sich Experten auch um Datenfenster, Masking, Batching und die Bewertung unausgewogener oder driftender Sequenzen. Sie sollten wissen, wie man Trainingsprobleme wie verschwindende Gradienten und instabile Verluste aufspürt.
Wann man einstellen sollte
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn ein Modell verbessert, ersetzt oder in eine bestehende Pipeline eingebettet werden muss. Das ist in Deutschlands Industrie-, Logistik-, Automobil- und Analytics-Teams häufig der Fall, in denen Sequenzdaten zentral sind.
- Sie haben Zeitreihendaten, aber schwache Basisergebnisse
- Sie möchten LSTM- oder GRU-Designentscheidungen prüfen lassen
- Ein Prototyp muss schnell in die Produktion
- Ihr Team braucht Hilfe bei Preprocessing und Validierung
Was starke Spezialisten liefern
Starke Profis erklären die Kompromisse klar und behandeln nicht jedes Sequenzproblem gleich. Sie bauen reproduzierbare Trainingsläufe auf, wählen den passenden Loss und die richtigen Metriken und sorgen dafür, dass das Modell zur Geschäftsaufgabe passt. Sie wissen auch, wann ein Transformer, eine CNN oder eine einfachere Baseline die bessere Antwort ist.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Recurrent Neural Network anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein Recurrent Neural Network wird für Daten verwendet, die in Reihenfolge ankommen, zum Beispiel Text, Audio, Signale und Zeitreihen. Es hilft einem Modell, frühere Schritte als Kontext für spätere Vorhersagen zu nutzen. Dadurch ist es nützlich für Prognosen, Tagging, Sequenzklassifikation und Generierungsaufgaben.
Ein Recurrent Neural Network kann weiterhin gut passen, wenn die Sequenzlänge moderat ist, Latenz wichtig ist oder das Team ein einfacheres rekurrentes Setup möchte. Transformer sind bei großen Sprachaufgaben oft stärker, während CNNs für lokale Muster in Sequenzen gut funktionieren können. Ein guter Spezialist testet zuerst Baselines, bevor er sich auf einen Ansatz festlegt.
Ja. Die Arbeit mit Recurrent Neural Network umfasst oft LSTM- und GRU-Modelle, die dafür ausgelegt sind, nützlichen Kontext über längere Sequenzen zu behalten. Sie werden meist einem einfachen RNN vorgezogen, wenn die Daten lange Abhängigkeiten haben oder das Trainingssignal schwer zu erhalten ist.
Ein Recurrent Neural Network-Spezialist sollte auch Datenbereinigung, Sequenzaufbereitung, Feature-Skalierung und Model-Bewertung beherrschen. Python ist Standard, und PyTorch oder TensorFlow werden meist erwartet. Kenntnisse in Deployment, Monitoring und Drift-Handling sind wertvoll, wenn das Modell in Produktion laufen muss.
Ein Recurrent Neural Network-Projekt lässt sich leichter eingrenzen, wenn Sie den Sequenztyp, das Vorhersageziel, das Datenvolumen und die Erfolgsmetrik definieren können. Ein Freelancer kann auch helfen, wenn das Modell nur teilweise definiert ist, aber klarer Zugriff auf Beispieldaten und Pipeline-Kontext beschleunigt die Arbeit. Je besser die Daten bereits vorbereitet sind, desto schneller kann sich der Spezialist auf das Modellieren konzentrieren.
Ja. Recurrent Neural Network-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die wichtigsten Inputs Daten, Code und klare Kommunikation sind. Für Teams in Germany funktioniert die Zusammenarbeit gut, wenn Datenzugang, Sprache und Review-Zyklen früh abgestimmt werden. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem hilfreich sein bei sensiblen Umgebungen oder engen Workshops mit Stakeholdern.
Ein starker Recurrent Neural Network-Spezialist kann erklären, warum ein einfaches RNN, LSTM oder GRU gewählt wurde und womit es verglichen wurde. Achten Sie auf sauberes Experiment-Tracking, sinnvolle Validierungssplits und eine klare Verbindung zwischen Metriken und Geschäftsziel. Gute Profis beschreiben auch Fehlermodi wie Overfitting, Leakage und schlechte Generalisierung.
Ein Recurrent Neural Network kann scheitern, wenn die Sequenz zu lang ist, die Daten verrauscht sind oder das Target nicht gut zur verfügbaren Historie passt. Probleme treten auch auf, wenn das Preprocessing inkonsistent ist oder der Trainingssatz reale Produktionsmuster nicht widerspiegelt. Ein sorgfältiger Spezialist prüft Datenqualität und Baseline-Performance, bevor er die Modellkomplexität erhöht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 661 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bildung (48%) und Gesundheitswesen (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (91%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Recurrent Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
