Reinforcement Learning Experten in Deutschland
für intelligente Entscheidungen, dank KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Reward-Funktionen entwerfen, policy-basierte Agenten trainieren und Entscheidungssysteme mit Frameworks wie PyTorch, Stable-Baselines3 und Ray RLlib bereitstellen. FRATCH findet schnell eine präzise Übereinstimmung unter geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Reinforcement Learning eingesetzt haben
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Samuel K.
Letzte Position:
Gründer & Agentic-AI-Ingenieur bei Agentakt LLC
Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.
Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions
Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.
Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.
Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.
Sundeep K.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Kingstech Services Pte Ltd
- Generative-KI- und LLM-Modelle (OpenAI, DeepSeek, Qwen-2.5) mit PyTorch und Hugging Face feinabgestimmt und bereitgestellt, wodurch die Genauigkeit der ERP-Automatisierung um 25 % gesteigert wurde.
- Einen sicheren RAG-basierten KI-Chatbot zur Erstellung kundenspezifischer Rechnungen und Angebote entwickelt und implementiert, wodurch sich die Antwortzeiten um 40 % verkürzten.
- Cloudnative KI/ML-Pipelines auf AWS und GCP mit Docker und Kubernetes für skalierbares Modelltraining, Bereitstellung und Monitoring entworfen.
- Einen API-basierten KI-Chatbot (Telegram) entwickelt und in ERP-Systeme integriert, wodurch die Geschwindigkeit der Dokumentenverarbeitung um 30 % gesteigert wurde.
- KI-Agenten für Chatbots entwickelt, um mehrstufiges Schlussfolgern, intelligente Aufgabenausführung und kontextbezogene Interaktionen zu ermöglichen.
- ML- und NLP-Techniken für intelligentes Dokumentenverständnis, Workflow-Automatisierung und datengestützte Geschäftsentscheidungen eingesetzt.
Whitney L.
Letzte Position:
Spezialist für KI-Bewertung und Annotation
- LLM-Benchmarking: Über 1,000 von LLMs generierte Antworten auf technische Korrektheit, Code-Effizienz, Sicherheit und die strikte Einhaltung komplexer technischer Prompt-Vorgaben bewertet und verglichen.
- Mathematische Prüfung: Hochdetaillierte strukturelle Prüfungen von modellgeneriertem Code und mehrstufigen mathematischen Herleitungen durchgeführt und dabei Ursachen für logische Lücken, Syntaxfehler und Halluzinationen dokumentiert.
- Prompt-Architektur: Hochkomplexe mathematische, logische und programmierbezogene Prompts entwickelt und Belastungstests unterzogen, um Fehler in Edge-Cases aufzudecken und fortgeschrittene Denkfähigkeiten zu bewerten.
- Modellausrichtung: RLHF- und SFT-Workflows geleitet, Google Collab und interaktive Python-Skripte genutzt, um umfangreiche Datensätze mit Modellausgaben zu analysieren und sehr detaillierte Präferenz-Rankings zu erstellen.
Fahad R.
Letzte Position:
Data Science – Operationsoptimierung bei Netto-marken
Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.
- Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
- Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
- Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI
Natalia P.
Letzte Position:
Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Dandy
- Entwicklung von Modellen zur Klassifizierung und Segmentierung von Punktwolken für zahnmedizinische Anwendungen.
- Entwicklung von Verfahren zur Domänenanpassung, die den F1 score in einer neuen klinischen Domäne um 0.1 verbesserten.
- Arbeit mit 3D-Geometriedaten und ML-Pipelines im Produktionsmaßstab.
Martin S.
Letzte Position:
Ph.D. Student bei National University of Singapore & A*STAR Genome Institute of Singapore
Entwicklung und Training von Deep-Learning-Modellen für große biologische Datenmengen. Aufbau von Daten- und Trainingspipelines. Tutor für Machine-Learning-Kurse. Betreuung von Forschungspraktikanten und Bachelorarbeiten.
Michael M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior-Berater & Cloud-Architekt bei Rheinmetall AG
- Spezialisiert auf die Entwicklung und Implementierung robuster, sicherer Cloud-Lösungen für kritische Kundeninfrastrukturen.
- Experte für Microsoft-Intune-Umgebungen mit starkem Fokus auf Systemhärtung und umfassendes Richtlinienmanagement.
- Entwicklung einer NIST- und ISO/IEC-27000-konformen Mobile-Device-Management-(MDM)-Infrastruktur für ein internationales staatliches Verteidigungs- und Luftfahrtprojekt.
- Architektonische Verantwortung für eine Offline-Umgebung von Microsoft Endpoint Configuration Manager (MECM), unter Einhaltung der NIST-Vorgaben und mit Betreuung komplexer Fertigungsinfrastrukturen.
David T.
Letzte Position:
KI-Trainer (NLP- und LLM-Evaluierung) bei Freelance
- Entwicklung und Bewertung hochwertiger Prompts und Vervollständigungen für Large Language Models (LLMs), mit Schwerpunkt auf der Verbesserung der Antwortgenauigkeit, der Befolgung von Anweisungen und der faktischen Konsistenz.
- Annotation und Bewertung von durch LLMs erzeugten Ausgaben hinsichtlich Grammatik, Kohärenz, Relevanz und Wahrheitsgehalt.
- Erstellung von Präferenzdaten im RLHF-Stil durch die Rangfolge von Modellvervollständigungen zur Unterstützung von Feinabstimmungszyklen des verstärkenden Lernens.
- Teilnahme an Experimenten zum Prompt Engineering, um den Einfluss von Anweisungsformat, Ausführlichkeit und Formulierung auf das Modellverhalten zu untersuchen.
- Durchführung von Fehleranalysen und Qualitätssicherung bei groß angelegten NLP-Datensätzen sowie Identifizierung von Sonderfällen und sprachlicher Mehrdeutigkeit, die die LLM-Leistung beeinflussen.
Florian D.
Letzte Position:
Wissenschaftler bei MATS
- Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Modellevaluierung, die LLMs ermöglicht, sich gegenseitig auf Ausrichtungsprobleme zu prüfen
- Implementierung eines RAG-Systems mit iterativer Gegenprüfung für zuverlässige Ergebnisse
- Automatisierung der Erstellung schriftlicher Zusammenfassungen und Hypothesen zur Unterstützung schneller Iteration und Hypothesenprüfung
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)
Santina W.
Letzte Position:
Business Analystin & BI-Strategin - Vergleichsportal bei dataweys (selbstständig)
- Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
- Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines
Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow
Rinaldo A.
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.
Fouad O.
Letzte Position:
CTO bei Predapp GmbH
Predapp ist ein Sovereign-AI- und Infrastrukturunternehmen, das KI-Systeme baut, die Organisationen auf ihre Weise besitzen, kontrollieren und einsetzen können, mit voller Datensouveränität. Seit 2015 als CTO und Investor leite ich die Entwicklung der Sovereign AI Platform sowie eine Beratungspraxis für KI-Strategie für Unternehmen, Fractional-CTO-Einsätze und technische Due Diligence für VCs, PE und Family Offices.
- Die Sovereign AI Platform von Grund auf entwickelt und die technische Vision, das Infrastruktursdesign und die Engineering-Roadmap verantwortet; aktuell im Einsatz in einem europäischen Krankenhaus, bei einem Automobilkunden in Deutschland und bei zwei US-Startups, mit aktiven kommerziellen Gesprächen mit zwei führenden europäischen Hosting-Anbietern
- Dubai Health Authority (DHA / Nabidh): KI-Symptomprüfer und Triage-System für die nationale Initiative 'Doctor for Every Citizen' unter HH Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum entworfen und trainiert
- Emirates Airlines: KI-Agent für Bodenpersonal entworfen und ausgerollt, um Schulungen zu beschleunigen, die Bearbeitung von Problemen zu verbessern und die Kosten für die temporäre Belegschaft zu senken
- Erklärbares KI-Triage-System entwickelt und an der Universität Heidelberg und im Famagusta Hospital (Zypern) pilotiert; Wartezeiten für Patienten um bis zu 15 % reduziert (Validierung läuft)
- Produktionsplanungs-Engine für ein US-Industrial-AI-Startup gebaut: RL + Monte-Carlo-Tree-Search, wodurch die Planung von Stunden auf Sekunden verkürzt wurde
- Semantische Suchmaschinen mit RAG + Wissensgraphen entworfen und geleitet; Agentic-Text-to-SQL-Lösung für Citizen Data Scientists entwickelt
- Beratung zu KI-Strategie und Reifegradanalysen für Unternehmenskunden, einschließlich Architektur-Reviews, Reifegradbewertungen und Entwicklung von KI-Roadmaps
Alona L.
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Reinforcement Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
98%
Master-Abschluss oder höher
73%
Doktortitel
22%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Reinforcement Learning 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Reinforcement Learning Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Bildung (55%)
- Automotive (49%)
- Fertigung (43%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Energie (30%)
- Gesundheitswesen (28%)
- Professionelle Dienstleistungen (26%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Reinforcement Learning trainiert einen Agenten darauf, durch die Interaktion mit einer Umgebung Aktionen auszuwählen. Er erhält Belohnungen oder Strafen und verbessert seine Policy durch wiederholte Versuche. Anders als beim überwachten Lernen benötigt es nicht für jede Entscheidung ein korrektes Label. Der Ansatz eignet sich für sequenzielle Probleme, bei denen Aktionen spätere Ergebnisse beeinflussen.
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen nutzen Reinforcement Learning für Steuerung, Planung und adaptive Entscheidungssysteme in Software und physischen Betriebsabläufen.
- Lagerwege, Bestandsentscheidungen und die Koordination von Fahrzeugflotten optimieren
- Roboter, autonome Systeme und industrielle Steuerungs-Policies trainieren
- Empfehlungen, Bietstrategien und die Ressourcenverteilung verbessern
- Spiele, Logistikszenarien und komplexe betriebliche Entscheidungen simulieren
Tools und Methoden
Ein starkes Projekt kann Python, NumPy und PyTorch mit Stable-Baselines3, Ray RLlib oder Gymnasium-Umgebungen kombinieren. Spezialisten wählen Algorithmen wie Q-Learning, DQN, PPO, SAC oder Actor-Critic-Methoden passend zum Aktionsraum und Feedbackmodell aus. Außerdem entwickeln sie Simulatoren, Replay-Buffer, Evaluationspipelines und ein Tracking von Experimenten.
Wann Fachwissen hilft
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn ein Team ein vielversprechendes Entscheidungsproblem hat, aber eine sichere Trainingsumgebung oder eine zuverlässige Evaluationsmethode fehlt. In Deutschland können Spezialisten Industrie-, Automotive-, Logistik- und Forschungsteams remote oder gemeinsam mit Gruppen vor Ort unterstützen. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch kann wichtig sein, wenn Experimente mehrere Fachbereiche betreffen.
- Belohnungen definieren, die Geschäftsziele abbilden, ohne schädliche Abkürzungen zu fördern
- Simulationen und Offline-Datensätze für sichere Experimente erstellen
- Instabiles Training, spärliche Belohnungen und schlechte Generalisierung diagnostizieren
- Eine validierte Policy in einen überwachten Produktionsablauf überführen
Was starke Fachkräfte liefern
Erfahrene Fachkräfte verbinden mathematisches Denken mit praktischen Machine-Learning-Abläufen. Sie testen Policies gegen Baselines, untersuchen Lernkurven und bewerten das Verhalten unter veränderten Bedingungen, statt sich auf einen einzelnen Belohnungswert zu verlassen. Sie dokumentieren Annahmen, reproduzierbare Experimente und Rollback-Wege für Systeme, die reale Entscheidungen beeinflussen.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Erfahrung mit vollständigen Reinforcement-Learning-Projekten: Umgebungsdesign, Reward Shaping, Training, Evaluation und Bereitstellung. Fragen Sie, wie der Spezialist mit dem Risiko bei der Exploration, verzögerten Belohnungen, Simulationsverzerrungen und der Lücke zwischen Offline-Ergebnissen und Live-Verhalten umgegangen ist. Je nach System können zusätzliche Kenntnisse in verteiltem Training, Cloud-Infrastruktur, Data Engineering, Regelungstechnik oder Robotik entscheidend sein.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Reinforcement Learning am häufigsten aufkommen.
Reinforcement Learning wird für sequenzielle Entscheidungen eingesetzt, bei denen ein Agent aus Belohnungen, Strafen und sich verändernden Zuständen lernt. Häufige Anwendungen sind Robotik, industrielle Steuerung, Routing, Empfehlungen, Ressourcenverteilung und simulierte Strategieprobleme.
Reinforcement Learning lernt durch Interaktion und verzögertes Feedback statt durch feste Beispiele mit bekannten Antworten. Überwachtes Lernen eignet sich meist besser für Vorhersagen aus gelabelten Daten, während Reinforcement Learning zu Entscheidungen passt, deren Folgen sich über die Zeit entwickeln.
Ein starker Reinforcement-Learning-Spezialist sollte auch Deep Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Optimierung und Versuchsplanung verstehen. Python, PyTorch, Simulation, verteiltes Rechnen, Cloud-Bereitstellung und Regelungstechnik sind wertvoll, wenn das Projekt über einen Forschungsprototyp hinausgeht.
Der erforderliche Hintergrund hängt von der Umgebung, den Sicherheitsanforderungen und den Erwartungen an den Produktionseinsatz ab. Ein Prototyp benötigt möglicherweise fokussierte Algorithmuskenntnisse, während ein Live-System Erfahrung mit Simulationsqualität, Offline-Evaluation, Monitoring und der Integration in bestehende Software erfordert.
Ja, Reinforcement-Learning-Projekte können oft remote umgesetzt werden, wenn Code, Umgebungen und Versuchsergebnisse konsequent geteilt werden. Vor-Ort-Arbeit kann bei Robotik, Fabrikanlagen oder sensiblen Betriebsdaten hilfreich sein, und die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch sollte zum gesamten Team passen.
Reinforcement Learning kann für Probleme mit wiederholter Interaktion, unsicheren Zuständen und Policies geeignet sein, die sich aus Erfahrung anpassen müssen. Klassische Optimierung kann klarer und sicherer sein, wenn Ziel, Einschränkungen und Systemmodell genau definiert sind.
Bitten Sie um Vergleiche mit einfachen Baselines, klaren Evaluationsumgebungen und Tests unter veränderten Bedingungen. Qualitativ gute Arbeit erklärt das Reward-Design, Grenzen der Exploration, Reproduzierbarkeit und den Unterschied zwischen simulierter Leistung und Verhalten in der Produktion.
Reinforcement Learning-Projekte verwenden häufig Python, PyTorch, Gymnasium, Stable-Baselines3 und Ray RLlib. Der passende Stack hängt vom Algorithmus, Simulator, Trainingsumfang und davon ab, ob die finale Policy auf einem Roboter, in einem Service oder auf einem eingebetteten Gerät laufen muss.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 704 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (94%) und Französisch (28%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bildung (55%) und Automotive (49%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (83%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Reinforcement Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
