Reinforcement Learning Experten in Deutschland
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die RL-Trainingsschleifen entwerfen, Reward-Funktionen optimieren und Agents für Entscheidungsfindung, Robotik und Optimierung bereitstellen. Arbeiten Sie mit Spezialisten, die Policy Learning, Simulation und den produktiven Einsatz verstehen, mit schnellem und präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Reinforcement Learning eingesetzt haben
Philipp Grunert
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
Thomas Martin
Letzte Position:
Lead KI-/Agentic-Engineering bei KI-/Agentic-Engineering (Eigenforschung)
KI-gestützte Entwicklungs- und PM-Beschleunigung mit Agentic Workflows; Deep Reinforcement Learning; voll automatisiertes 24/7-Setup.
Fouad Omri
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
Fahad Razzaq
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
Dennis Dickmann
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Sundeep Kumar
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Kingstech Services Pte Ltd
- Feinabgestimmte und bereitgestellte generative KI- und LLM-Modelle (OpenAI, DeepSeek, Qwen-2.5) mit PyTorch und Hugging Face, wodurch die ERP-Automatisierungsgenauigkeit um 25 % gesteigert wurde.
- Sicherer, RAG-gestützter KI-Chatbot für kundenspezifische Rechnungserstellung und Angebotsgenerierung entworfen und implementiert, wodurch die Reaktionszeiten um 40 % verkürzt wurden.
- Cloud-native KI/ML-Pipelines auf AWS und GCP mit Docker und Kubernetes entworfen und umgesetzt, um skalierbares Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung zu ermöglichen.
- API-gesteuerten KI-Chatbot (Telegram) entwickelt und in ERP-Systeme integriert, wodurch die Dokumentenverarbeitungsgeschwindigkeit um 30 % gesteigert wurde.
- KI-Agenten für Chatbots entwickelt, um mehrstufiges Denken, intelligente Aufgabenausführung und kontextbezogene Interaktionen zu ermöglichen.
- ML- und NLP-Techniken angewendet für intelligentes Dokumentenverständnis, Workflow-Automatisierung und datengestützte Geschäftsentscheidungen.
Yimeng Wang
Letzte Position:
F&E-Softwareingenieur bei Advantest
- Entwicklung und Wartung von Hardwaretreibern in C++
- Durchführung von Unit- und Integrationstests zur Sicherstellung der Codequalität
- Fehlersuche und Beheben von Fehlern mit Hardware-Team und FPGA-Team
- Definition und Entwicklung von Softwarekonzepten und Abstimmung mit Software-Architekt
- Erweiterung der Testautomatisierung zur Effizienzsteigerung
- Forschung und Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der bestehenden Codebasen (Laufzeit, Speicherplatz, Genauigkeit)
Martin Schmitz
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.
Natalia Pavlovskaia
Letzte Position:
Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Dandy
- Entwickelte Klassifizierungs- und Segmentierungsmodelle für Punktwolken in zahnärztlichen Anwendungen.
- Entwickelte Domain-Adaptationsverfahren, die den F1-Score in einer neuen klinischen Domäne um 0,1 erhöhten.
- Arbeitete mit 3D-Geometriedaten und produktionsreifen ML-Pipelines.
Katharina Schmidt
Letzte Position:
Virtuelles Färben bei Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
Santina Wey
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 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.
Alona Liuzniak
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
Julien Look
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
Ali Azari
Letzte Position:
KI-Prompt-Bewerter / KI-Qualitätsspezialist bei TELUS Digital
- Führe strukturierte Bewertungen von LLM-Ausgaben unter Verwendung von Content Review Standards (CRS) und KI-Sicherheitsrahmen durch.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter Gewalt und kriminelle Unterstützung.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter Hassrede und Belästigung.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter Suizid und Selbstverletzung.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter regulierte Beratung (medizinisch, rechtlich, finanziell).
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter Fehlinformationen und erfundene Behauptungen.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter Verleumdung und geistiges Eigentum.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter Kindersicherheit und sexuelle Ausbeutung.
- Beurteile Antworten in Hochrisikobereichen, darunter politische oder sensible Inhalte.
- Wende Jugendschutz- und Altersangemessenheitsrichtlinien an, um unsichere Unterstützung oder Anleitungen zu eingeschränkten Substanzen zu verhindern.
- Klassifiziere Prompts als adversariale, grenzwertige oder harmlose basierend auf Kontext, Absicht und Risikoanalyse.
- Bewerte Modellverhaltenstypen wie korrekte Ablehnung, teilweise Ablehnung, übermäßige Ablehnung, unzureichende Ablehnung, unangebrachte Zustimmung und auf Unwissenheit beruhende Ausgaben.
- Identifiziere falsche Anwendungsfälle von Richtlinien und Muster falscher Interpretation von Nutzerabsichten.
- Entwickelte strukturierte adversariale und grenzwertige Multi-Turn-Konversationsabläufe, um KI-Grenzwerte und Begründungsstabilität zu testen.
- Identifizierte Ausfallmodi wie Halluzination, unsichere Zustimmung, übermäßige Ablehnung, kontextuelles Abdriften und inkonsistente Sicherheitslogik.
- Wendete eine strukturierte Evaluierungsrubrik mit vier Dimensionen an: Genauigkeit & Sicherheit, Relevanz & Vollständigkeit, Klarheit & Struktur sowie Ton & Angemessenheit.
- Ließ strukturiertes Feedback für überwachtes Fine-Tuning und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) einfließen.
- Schrieb unsichere oder fehlangepasste Ausgaben in konforme, genaue und hilfreiche Antworten um.
- Führte Persisch ↔ Englisch Übersetzungen und Übersetzungsvalidierung von KI-generierten Inhalten durch.
- Bewertete semantische Genauigkeit, kontextuelle Konsistenz und Sicherheitsausrichtung in verschiedenen Sprachen.
- Identifizierte Fehlübersetzungen, kulturelle Nuancenprobleme und sprachübergreifende Richtlinieninkonsistenzen.
- Ausgezeichnet mit dem Above & Beyond Award – Q3 2025 für herausragende Qualitätsstandards und Innovationsbeiträge.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Reinforcement Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
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 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
RL in der Praxis
Reinforcement Learning wird verwendet, um Agents zu trainieren, die durch Versuch und Feedback lernen. Unternehmen nutzen es für Routing, Steuerung, Empfehlungen, Trading-Research, Robotik und dynamische Optimierung, wenn feste Regeln zu starr sind.
Typische Projekte
- Rewards, Zustände und Aktionen für ein reales Geschäftsproblem definieren
- Simulationsumgebungen für sicheres Training und Testen aufbauen
- Policies, Exploration und Sample-Effizienz optimieren
- Agents anhand von Baselines und Guardrails bewerten
Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten oft mit Gymnasium, Ray RLlib, Stable-Baselines3, PyTorch und TensorFlow. Sie wissen auch, wie man RL mit Datenpipelines, Experiment-Tracking und Cloud-Compute verbindet, damit Trainingsläufe reproduzierbar und messbar sind.
Wenn Teams Hilfe holen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn ein internes Team das Problem kennt, aber nicht die nötige RL-Tiefe hat. Das passiert in Deutschland oft, wenn Produkte schneller experimentieren, besser automatisieren oder Forschungssupport brauchen, ohne einen langen Einstellungsprozess hinzuzufügen.
Was starke Experten tun
Ein guter Spezialist hält das Problem an den Geschäftsziele fest, nicht nur an den Modellwerten. Er weiß, wie man einen praktikablen Algorithmus auswählt, instabiles Training erkennt, spärliche Rewards behandelt und erklärt, warum eine Policy scheitert, bevor sie in die Produktion geht.
Signale zum Prüfen
- Kann erklären, warum RL besser passt als supervised Learning oder Bandits
- Hat Arbeit über Notebooks und Spielzeugbeispiele hinaus geliefert
- Kann über Reward-Design, Bewertung und Sicherheitsgrenzen sprechen
- Versteht das Zielsystem, nicht nur den Trainingscode
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Reinforcement Learning am häufigsten aufkommen.
Reinforcement Learning wird eingesetzt, wenn ein System Entscheidungen über die Zeit aus Feedback lernen muss. Typische Fälle sind Steuerung, Planung, Routing, Robotik, Trading-Research und Optimierungsprobleme, bei denen die beste Aktion davon abhängt, was zuvor passiert ist. Es passt, wenn Regeln schwer von Hand zu bauen sind und die Umgebung modelliert oder simuliert werden kann.
Ein starker RL-Freelancer erklärt, dass supervised Learning Labels aus Beispielen vorhersagt, während RL Aktionen aus Rewards lernt. Multi-Armed Bandits sind einfacher und funktionieren, wenn jede Entscheidung weitgehend unabhängig ist, aber RL ist besser, wenn Aktionen zukünftige Zustände beeinflussen. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob das Problem Gedächtnis, verzögertes Feedback und sich ändernde Bedingungen hat.
Ein guter Reinforcement Learning-Spezialist kennt meist auch Python, NumPy, PyTorch oder TensorFlow und solides Experiment-Tracking. Für viele Projekte sind Simulationsdesign, Data Engineering, Statistik und Cloud-Deployment genauso wichtig wie der Lernalgorithmus. Wenn der Anwendungsfall Robotik oder Steuerung ist, ist auch systemisches Denken wichtig.
Sie brauchen kein vollständiges Produktionssystem, bevor Sie reinforcement learning-Expertise hinzuziehen. Tatsächlich ist frühe Hilfe nützlich, wenn Sie noch Rewards, Zustandsraum und Bewertungskriterien definieren. Der beste Zeitpunkt zum Beauftragen ist oft, bevor das Team Wochen in einen Ansatz steckt, der sich nicht sicher testen lässt.
Die meisten RL-Arbeiten können remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Modellierung, Code und Bewertung sind. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann helfen, wenn das Projekt von Hardware, Laborzugang oder enger Arbeit mit Produkt- und Operations-Teams abhängt. In Deutschland kombinieren viele Unternehmen Remote-Arbeit mit ein paar fokussierten Vor-Ort-Terminen.
Ein starkes Reinforcement Learning-Deliverable ist mehr als eine Modelldatei. Es sollte das Problem-Setup, das Reward-Design, das Trainings-Setup, die Evaluationsergebnisse und klare Hinweise zu Fehlermodi und nächsten Schritten enthalten. Gute Spezialisten hinterlassen außerdem Code, der leicht erneut ausgeführt und angepasst werden kann.
Fragen Sie nach Beispielen für ähnliche Probleme wie Ihres, besonders dort, wo die Person mit Instabilität, spärlichen Rewards oder Lücken in der Simulation umgegangen ist. Ein starker RL-Experte kann Abwägungen in klarer Sprache erklären und zeigen, wie er Verbesserungen gegenüber einer Baseline misst. Seien Sie vorsichtig, wenn die Antwort nur auf Algorithmusnamen fokussiert und nicht auf die Qualität der Entscheidungen.
Die meisten Teams erwarten, dass Reinforcement Learning-Spezialisten mit Gymnasium, Ray RLlib und Stable-Baselines3 sowie PyTorch oder TensorFlow vertraut sind. Je nach Projekt brauchen sie außerdem Jupyter für Forschung, MLflow oder ähnliche Tools für Tracking und Cloud-Infrastruktur für Trainingsläufe. Der genaue Stack sollte sich am Use Case orientieren, nicht umgekehrt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 721 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% 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 14 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 (96%) und Französisch (28%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bildung (54%) und Automotive (52%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Forschung und Entwicklung (F&E) (85%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Reinforcement Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
