Reinforcement Learning Experten in Deutschland
, um adaptive Systeme mit geprüften, verfügbaren Freelancern zu entwickelnBeauftragen Sie Experten, die Belohnungsfunktionen entwerfen, Policy-Modelle trainieren und Entscheidungsfindungssysteme mit Tools wie PyTorch, TensorFlow und Stable-Baselines3 bereitstellen. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihrem Projekt passen.
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.
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
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.
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
Yimeng W.
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 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.
Katharina S.
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
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.
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
Julien L.
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
Ivaylo S.
Letzte Position:
Cloud-Architekt & KI-Ingenieur bei CmdScale
- Aufbau fehlertoleranter Cloud-Infrastruktur für KI-gestützte Maschinenüberwachung
- Implementierung von ML-Modellen zur Objekterkennung & Analyse
- Automatisierung von Deployments mit GitHub Actions, Helm, Kubernetes
- Techstack: Python, TensorFlow, Kubernetes, AWS, Prometheus, GitHub Actions
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).
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
23%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 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 (56%)
- Automotive (49%)
- Fertigung (44%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Energie (29%)
- Professionelle Dienstleistungen (27%)
- Gesundheitswesen (24%)
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. Der Agent erhält Belohnungen oder Strafen und verbessert seine Policy über wiederholte Episoden. Es wird für sequenzielle Entscheidungen eingesetzt, bei denen feste Regeln oder gelabelte Beispiele nicht ausreichen, etwa in der Robotik, Logistik, bei Empfehlungen, Spielen und in der industriellen Steuerung.
Zentrale Methoden
Projekte können wertbasierte Methoden wie Q-Learning und Deep Q-Networks oder Policy-basierte Ansätze wie PPO, A2C und SAC verwenden. Spezialisten wählen Algorithmen auf Grundlage von Beobachtungsräumen, Aktionsräumen, dem Belohnungsdesign und Sicherheitsanforderungen aus. Außerdem steuern sie Exploration, Diskontierung, Replay-Puffer und die Bewertung anhand zuverlässiger Baselines.
Ökosystem und Tools
Ein praxistauglicher Stack kombiniert häufig Python mit PyTorch oder TensorFlow, Gymnasium-Umgebungen und Experiment-Tracking. Stable-Baselines3, Ray RLlib und eigene Simulatoren unterstützen das Training in verschiedenen Größenordnungen. Eine zuverlässige Umsetzung erfordert außerdem Datenpipelines, reproduzierbare Umgebungen, GPU-Workflows, Model Serving und Monitoring auf Policy Drift.
Wo es passt
- Optimierung von Entscheidungen in Lagerhaltung, Flotten und Produktion
- Training von Steuerungs- und Navigations-Policies für Roboter
- Personalisierung von Empfehlungen oder Preisentscheidungen
- Simulation komplexer betrieblicher Szenarien
- Verbesserung des Energieverbrauchs und industrieller Prozesse
In Deutschland kann Reinforcement Learning die Fertigung, Mobilität, Energie und Forschungsinitiativen unterstützen. Remote-Arbeit ist praktikabel, wenn Simulationsumgebungen, Experimentprotokolle und Bereitstellungsschnittstellen klar dokumentiert sind; die Zusammenarbeit vor Ort hilft, wenn physische Anlagen oder Sicherheitstests im Mittelpunkt stehen.
Wann Spezialisten beauftragt werden sollten
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise hinzu, wenn ein Experiment zu einem zuverlässigen System werden muss, internen Teams Erfahrung mit Reinforcement Learning fehlt oder Simulationsergebnisse nicht in die Produktion übertragen werden können. Spezialisten können das Problem definieren, eine nutzbare Umgebung erstellen, Ansätze vergleichen und Bewertungskriterien festlegen. Sie können außerdem einen bestehenden Forschungsprototyp prüfen, bevor weitere Investitionen erfolgen.
Was starke Experten einbringen
Starke Fachleute verbinden mathematisches Denken mit solider Softwareentwicklung. Sie hinterfragen, ob Reinforcement Learning geeignet ist, statt es auf ein überwachtes Lern- oder Optimierungsproblem anzuwenden. Achten Sie auf klare Belohnungsdefinitionen, kontrollierte Experimente, reproduzierbares Training, sinnvolle Offline-Bewertung und eine ehrliche Darstellung von Fehlerfällen. Erfahrung in der jeweiligen Branche sowie die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch können die Zusammenarbeit erleichtern.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Reinforcement Learning am häufigsten aufkommen.
Reinforcement Learning wird eingesetzt, um Abfolgen von Entscheidungen zu optimieren, wenn jede Aktion zukünftige Ergebnisse beeinflusst. Häufige Anwendungen sind Robotersteuerung, Routing, Bestandsentscheidungen, Empfehlungen, Energiemanagement und simulationsbasierte Planung.
Reinforcement Learning lernt aus Belohnungen, die durch Interaktion gesammelt werden, während überwachtes Lernen aus gelabelten Beispielen lernt. Dadurch eignet sich Reinforcement Learning für sequenzielle Entscheidungen, bringt aber auch Herausforderungen bei Exploration, verzögertem Feedback und sicherem Training mit sich.
Ein starker Reinforcement Learning-Spezialist verbindet häufig Python, PyTorch oder TensorFlow, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Optimierung und Simulationsdesign. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind MLOps, Cloud- oder GPU-Infrastruktur, Data Engineering, Regelungstechnik und branchenspezifische Software.
Das passende Niveau hängt vom Problem, der Qualität des Simulators und dem Risiko bei der Bereitstellung ab. Ein kleines Forschungsexperiment benötigt möglicherweise fokussierte Algorithmuskenntnisse, während Reinforcement Learning in der Produktion Erfahrung mit Bewertung, Monitoring, Reproduzierbarkeit und der betrieblichen Umgebung erfordert.
Ja. Reinforcement Learning-Projekte können remote umgesetzt werden, wenn Code, Umgebungen, Experiment-Tracking und Abnahmekriterien für alle zugänglich sind. Die Arbeit vor Ort ist wertvoller, wenn das System mit Robotern, Maschinen oder anderer physischer Ausrüstung interagiert.
Reinforcement Learning kann ungeeignet sein, wenn zuverlässige gelabelte Daten bereits überwachtes Lernen ermöglichen, ein klarer mathematischer Optimierer das Problem löst oder Exploration unsicher wäre. Ein qualifizierter Spezialist sollte einfachere Baselines testen, bevor er dazu rät.
Bitten Sie um eine klare Definition der Umgebung, eine Begründung der Belohnungen, einen Baseline-Vergleich und einen Bewertungsplan. Bei Reinforcement Learning bedeutet Qualität außerdem reproduzierbare Experimente, Bewusstsein für Reward Hacking, realistische Tests vom Simulator bis zur Produktion und eine transparente Darstellung erfolgloser Ansätze.
Definieren Sie die zu optimierenden Entscheidungen, verfügbaren Beobachtungen, Einschränkungen, Geschäftsziele und die Kriterien für eine sichere Aktion. Klären Sie bei Reinforcement Learning-Projekten in Deutschland außerdem den Zugang zu Anlagen, Anforderungen an den Umgang mit Daten, Sprachpräferenzen und ob die Zusammenarbeit remote oder vor Ort erfolgen soll.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 701 € 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 23% 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 (96%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bildung (56%) und Automotive (49%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (84%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (84%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Reinforcement Learning eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
