Reinforcement Learning Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KIEngagiere Experten, die Reward-Signale entwerfen, Policies für Steuerungs- und Entscheidungsaufgaben trainieren und RL-Pipelines in Simulation oder in Produktivumgebungen bewerten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München 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.
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)
Stefan Zeidler
Letzte Position:
Agiler Projektmanager bei Telefónica o2 Germany GmbH & Co. OHG
- Umsetzung von MVPs im Bereich Festnetzkommunikation mit einem Team von 3 technischen Product Ownern
- Aufbau der Produkt-Roadmap
- Entwicklung von Epics mit den Fachabteilungen, Breakdown in Features und User Stories
- Steuerung der Offshore-Entwickler-Teams
- Transparenz und Reporting gegenüber dem Gesamtprogramm
- Agile Entwicklung nach SAFe-Ansatz
David Thompson-Ajayi
Letzte Position:
KI-Trainer (NLP & LLM-Auswertung) bei Freelance
- Entwarf und bewertete hochwertige Prompts und Ausgaben für Große Sprachmodelle (LLMs) mit Fokus auf höhere Antwortgenauigkeit, Befolgung von Anweisungen und sachliche Konsistenz.
- Annotierte und bewertete LLM-generierte Ausgaben hinsichtlich Grammatik, Kohärenz, Relevanz und Wahrheitsgehalt.
- Erstellte Präferenzdaten im RLHF-Stil, indem Modellantworten gerankt wurden, um Reinforcement-Learning-Feintuningzyklen zu unterstützen.
- Beteiligte mich an Prompt-Engineering-Experimenten, um die Auswirkungen von Anweisungsformat, Ausführlichkeit und Formulierung auf das Modellverhalten zu bewerten.
- Führte Fehleranalysen und Qualitätssicherung an groß angelegten NLP-Datensätzen durch und identifizierte Randfälle sowie sprachliche Mehrdeutigkeiten, die die Leistung von LLMs beeinflussen.
Vasco Almeida
Letzte Position:
KI-Forschungspraktikant – Generative KI bei BMW AG
- Entwarf und implementierte multimodale Unterhaltungstoolchains, die Passagierinput, Fahrzeugkontext, Large-Language-Modelle (Text-zu-Text und Sprache-zu-Sprache) sowie Bildgenerierungsmodelle kombinieren, um interaktivere und immersivere In-Car-Erlebnisse zu bieten.
- Entwickelte und orchestrierte Tools für LLM-basierte Agenten, inklusive Sitzungsverwaltung, Hintergrundaufgaben, dynamischer Nutzerinteraktionen und persistentem Anwendungszustand.
- Untersuchte Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks für In-Car-Umgebungen, bewertete Kommunikationsprotokolle und Architekturstrategien für koordinierte und zuverlässige Agentenverhalten.
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)
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.
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)
Anton Klonov
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 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, 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), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Haoyuan Chen
Letzte Position:
Softwareentwickler – Backend-Entwicklung bei AICI GmbH
- Leitete die Backend-Entwicklung eigenständig als alleiniger Entwickler und setzte Computer-Vision-Techniken ein, um rohe SLAM-Daten (Simultaneous Localization and Mapping) in benutzerfreundliche CAD-Modelle zu überführen, wodurch das Produkt von der Prototypphase zur releasefertigen Lösung für architektonische Anwendungen weiterentwickelt wurde
- Entwickelte und implementierte mathematische Algorithmen, um Raumkonturen präzise zu erkennen und die Genauigkeit der Wandlängenabschätzung aus Raumkarten zu verbessern
- Trug dazu bei, den menschlichen Eingriff zu reduzieren, indem ich Backend-Prozesse für die automatisierte CAD-Erstellung in Echtzeit optimierte
- Arbeitete mit interdisziplinären Teams aus Robotik, Data Science und Softwareentwicklung zusammen, um die Effizienz und Skalierbarkeit des Systems zu steigern
- Stack: Python, C++, OpenCV, NumPy
Janusz Mazurek
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Reinforcement Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 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 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
Was es ist
Reinforcement Learning, oft RL genannt, wird genutzt, um Systeme zu trainieren, die durch Ausprobieren und Feedback lernen. Es passt zu Problemen, bei denen ein Modell Aktionen wählen, sich an wechselnde Bedingungen anpassen und sich mit der Zeit verbessern muss, zum Beispiel in Robotik, Bidding, Routing oder bei der Optimierung von Empfehlungen.
Typische Aufgaben
- Zustände, Aktionen und Reward-Logik definieren
- Trainingsschleifen und Simulationsumgebungen aufbauen
- Policies mit Offline- und Live-Evaluation vergleichen
- Das Training mit passender Exploration und klaren Grenzen stabilisieren
Tools und Methoden
Starke Spezialisten arbeiten mit Python, PyTorch, TensorFlow, Gym-ähnlichen Umgebungen und Tools für das Experiment-Tracking. Sie verstehen Policy Gradients, Q-Learning, Value Functions und wissen, wann Deep Reinforcement Learning wirklich die richtige Wahl ist und wann ein einfacherer Supervised-Ansatz besser passt.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Teams holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn ein RL-Problem noch unklar ist, wenn aus einem Prototypen etwas Zuverlässiges werden soll oder wenn Simulation und Reward-Design sorgfältig geprüft werden müssen. In München ist das oft in Mobilität, industriellen Systemen und produktnahen Forschungsteams der Fall, die praktische Umsetzung brauchen und nicht nur Theorie.
Was gute Experten liefern
Gute Profis machen aus einem vagen Entscheidungsproblem ein testbares Setup. Sie dokumentieren Annahmen, entwerfen klare Benchmarks und erklären die Abwägung zwischen Sample-Effizienz, Stabilität und Business-Impact. Sie wissen auch, wann das Training beendet und auf eine sicherere Baseline zurückgegriffen werden sollte.
Wie man die Passung prüft
Achte auf Leute, die Reward Shaping, Exploration und Evaluation ohne vage Aussagen erklären können. Bitte um Beispiele, die zeigen, wie sie mit spärlichem Feedback, verzögerten Rewards oder eingeschränkten Aktionsräumen umgegangen sind. Die besten Spezialisten machen den gesamten Ablauf für das Team verständlich, von den Daten bis zum Deployment.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Reinforcement Learning am häufigsten gestellt werden.
Reinforcement Learning wird für Probleme eingesetzt, bei denen ein System Aktionen auswählen und aus Feedback lernen muss. Typische Beispiele sind Robotik, dynamische Preisgestaltung, Verkehrssteuerung, Planung und die Optimierung von Empfehlungen. Es ist vor allem dann wichtig, wenn die nächste Entscheidung von früheren Ergebnissen abhängt und nicht nur von einem festen Input-Output-Muster.
RL ist anders, weil das Trainingssignal aus Rewards und nicht aus gelabelten Beispielen kommt. Supervised Learning ist besser, wenn das Ziel bekannt ist, während RL für sequentielle Entscheidungen mit verzögerten Ergebnissen passt. In vielen Projekten starten Teams mit einer einfacheren Baseline, bevor sie zu RL wechseln.
Ein Unternehmen sollte einen Reinforcement-Learning-Spezialisten einstellen, wenn es um Entscheidungen über die Zeit, spärliches Feedback oder komplexe Zielkonflikte geht. Das ist oft der Fall, wenn Reward-Design, Simulation oder Policy-Evaluation so schwierig sind, dass ein Generalist nur begrenzt weiterkommt. Ein Spezialist hilft, teure Versuche-und-Irrtümer zu vermeiden.
Ein starker RL-Experte kennt sich in der Regel sehr gut mit Python aus und kann mit PyTorch oder TensorFlow arbeiten. Außerdem sollte er Statistik, Experiment-Design, Simulation und Produktanforderungen verstehen. Für echte Projekte sind Kenntnisse über Datenpipelines und Deployment oft genauso wichtig wie der Algorithmus.
Du brauchst kein vollständig definiertes Projekt, bevor du einen Reinforcement Learning-Experten einbindest. Du brauchst aber ein klares Entscheidungsproblem, eine grobe Idee für den Reward und Zugriff auf die Daten oder die Umgebung, die das Lernen antreibt. Gute Spezialisten können helfen, das Problem zu schärfen, bevor das erste Modell trainiert wird.
Ja, Reinforcement Learning-Arbeit ist oft remote möglich, weil vieles in Notebooks, Simulatoren und im Code-Review passiert. Für Teams in München funktioniert die Zusammenarbeit gut, wenn die Fachdomäne dokumentiert ist und sich die Beteiligten nach einem klaren Plan abstimmen können. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn Hardware, Laborsysteme oder sensible Daten im Spiel sind.
Achte auf klare Begründungen und nicht nur auf Modellnamen. Ein starker RL-Freelancer kann Reward Shaping, Exploration, Baseline-Vergleiche und erklären, warum eine Policy sicherer ist als eine andere. Bitte um frühere Arbeiten, die messbare Entscheidungsqualität, stabiles Training und sorgfältige Evaluation zeigen.
Die wichtigsten Alternativen zu Reinforcement Learning sind Supervised Learning, regelbasierte Systeme und Optimierungsmethoden wie lineare Programmierung oder Suchverfahren. Diese Optionen sind oft leichter zu validieren, wenn der Entscheidungsraum klein ist oder das Feedback direkt kommt. RL wird interessant, wenn sich die Umgebung verändert und Entscheidungen zukünftige Ergebnisse beeinflussen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 713 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Automotive (67%) und Bildung (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Reinforcement Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (92%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Reinforcement Learning eingesetzt haben
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Länder:
Berlin Hamburg 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
