Recurrent Neural Network Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen.Stellen Sie Experten ein, die rekurrente Modelle für Sequenzvorhersage, Text, Sprache und Zeitreihendaten entwerfen, trainieren und feinabstimmen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Recurrent Neural Network eingesetzt haben
Martin R.
Letzte Position:
Senior LLM Research Scientist bei BYO Inc.
- Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
- Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
- Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
- Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
- Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
- Halluzinationen erkennen
- Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
René W.
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
Raghu Ram V.
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.
Anton K.
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Borui L.
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.
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)
Adithya B.
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Recurrent Neural Network einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
33%
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 München 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 München, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Recurrent Neural Network 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%)
- Automotive (57%)
- Bildung (57%)
- Gesundheitswesen (57%)
- Fertigung (57%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Telekommunikation (43%)
- Energie (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was RNNs tun
Recurrent Neural Networks, kurz RNNs, sind für geordnete Daten gebaut. Sie lernen aus dem, was zuvor kam, und nutzen diesen Kontext für den nächsten Schritt in der Sequenz. Das macht sie nützlich für Signale, Sprache, Ereignisse und andere Daten, die sich im Laufe der Zeit verändern.
Wo sie eingesetzt werden
- Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung
- Textklassifizierung und Sequenz-Labeling
- Sprach- und Audio-Pipelines
- Analyse von Sensor- und Ereignisströmen
RNN-Spezialisten arbeiten auch mit LSTM- und GRU-Modellen, wenn einfache rekurrente Schichten nicht stabil genug sind. Sie wählen das passende Sequenz-Setup für die Daten, statt ein generisches Modell erzwingen zu wollen.
Tools und Stack
Starke Profis arbeiten meist mit TensorFlow oder PyTorch und wissen, wie man sequentielle Daten sorgfältig vorbereitet. Sie kümmern sich um Tokenisierung, Padding, Masking, Batching und Evaluierung bei Aufgaben, bei denen die Reihenfolge wichtig ist. Sie verstehen auch, wie RNNs mit Embeddings, Feature-Windows und nachgelagerten Regeln zusammenspielen.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen meist nach freier Expertise, wenn ein Sequenzmodell zwar schon vorhanden ist, die Ergebnisse aber schwach, langsam oder schwer reproduzierbar sind. Sie holen auch Spezialisten dazu, wenn sie einen Proof of Concept für Text-, Audio- oder Nachfragedaten brauchen oder von einer einfachen Baseline zu LSTM oder GRU wechseln müssen.
In München ist das in Branchen relevant, die mit Fertigungsdaten, Mobilitätssignalen, Finanzen sowie Sprach- oder Sprachprodukten arbeiten. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Sessions helfen, wenn die Datenpipeline oder die Abstimmung mit Stakeholdern enge Zusammenarbeit braucht.
Was gute Spezialisten liefern
Ein starker RNN-Profi schreibt klare Experimente und erklärt, warum ein Sequenzmodell hilft. Er achtet auf Leakage, verschwindende Gradienten, schwache Baselines und fehlerhafte Trainingsfenster. Er kann auch rekurrente Modelle mit CNNs oder Transformern vergleichen und die einfachere Option begründen, wenn sie besser passt.
Anzeichen, dass Sie einen brauchen
- Ihre Sequenz-Baseline ist nicht zuverlässig
- Sie brauchen einen Modellvergleich mit LSTM-, GRU- oder Transformer-Optionen
- Ihre Daten haben Probleme mit Reihenfolge, Timing oder Abhängigkeiten
- Sie brauchen saubere Übergaben und reproduzierbare Trainingsläufe
Die besten Spezialisten trainieren nicht nur ein Modell. Sie machen den gesamten Sequenz-Workflow leichter wartbar, testbar und erweiterbar.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Recurrent Neural Network am häufigsten aufkommen.
Ein Recurrent Neural Network wird für Daten verwendet, die in einer Reihenfolge ankommen, zum Beispiel Text, Sprache, Sensoren und Zeitreihen. Es kann frühere Eingaben nutzen, um die nächste Vorhersage zu beeinflussen, was es für Sequenzklassifikation, Prognosen und Labeling-Aufgaben nützlich macht.
RNNs sind das grundlegende Sequenzmodell, während LSTM und GRU Varianten sind, die längere Abhängigkeiten zuverlässiger verarbeiten sollen. In vielen Projekten starten Experten mit einer einfachen rekurrenten Baseline und wechseln zu LSTM oder GRU, wenn das Training instabil wird oder das Sequenzgedächtnis zu kurz ist.
Ein starker Recurrent Neural Network-Spezialist hilft, wenn ein Sequenzproblem nicht mit einem üblichen tabellarischen Modell oder einem einfachen Regelansatz gelöst wird. Unternehmen holen auch Hilfe, wenn sie bessere Datenaufbereitung, Modellvergleiche, Debugging oder eine sauberere Übergabe für den Produktivbetrieb brauchen.
Ein guter RNN-Spezialist kennt meist Python, TensorFlow oder PyTorch und die Grundlagen des Feature Engineerings für sequentielle Daten. Wissen über Embeddings, Tokenisierung, Batching, Evaluierung und Deployment-Workflows ist ebenfalls wichtig, denn das Modell ist nur ein Teil des Systems.
Ein Recurrent Neural Network-Projekt braucht jemanden, der schon mit Sequenzdaten gearbeitet hat, nicht nur allgemeine Machine-Learning-Erfahrung. Wenn die Daten verrauscht, lang oder schlecht gelabelt sind, profitiert das Projekt von einem Spezialisten, der sich mit Trainingsinstabilität, Leakage und Modellauswahl auskennt.
Die meiste RNN-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugang, Feedback-Schleife und Sicherheitskonzept klar sind. Vor-Ort-Sessions in München können trotzdem helfen, wenn Teams eng an sensiblen Daten, älteren Pipelines oder einer schnellen Abstimmung mit Fachexperten arbeiten müssen.
Achten Sie auf klare Begründungen, reproduzierbare Experimente und einen ehrlichen Vergleich mit einfacheren Baselines und neueren Alternativen. Ein starker Recurrent Neural Network-Experte sollte erklären können, warum das Sequenzmodell nötig ist, wie Leakage verhindert wird und wie das Ergebnis im echten Einsatz validiert würde.
RNNs sind immer noch eine gute Wahl, wenn die Sequenz moderat ist, das System ein kompaktes Modell braucht oder die Aufgabe von einem einfacheren Setup profitiert. Bei Sprachproblemen mit langem Kontext sind Transformer oft stärker, aber ein erfahrener Spezialist kann Ihnen sagen, welche Option zu Ihren Daten, Ihrem Budget und Ihren Deployment-Anforderungen passt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 735 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (57%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Recurrent Neural Network in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (100%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Recurrent Neural Network eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
