ROS Experten in München
, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die Sensoren, Bewegungssteuerung und robotische Wahrnehmung mit ROS, ROS 2 und Simulationstools wie Gazebo verbinden. Finden Sie Spezialisten für autonome Systeme, Industrierobotik und Forschungsplattformen durch schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich ROS eingesetzt haben
Narges D.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Hochschule München
Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.
Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.
Andreas B.
Letzte Position:
Projektleiter Digitale Transformation bei SV Linde Tacherting e.V.
Erforschung, Entwicklung und Umsetzung einer umfassenden Digitalstrategie zur Modernisierung und Beschleunigung der Abläufe eines Sportvereins mit rund 1300 Mitgliedern.
Systemarchitektur & Implementierung: Konzeption und Aufbau einer zentralen, kostengünstigen und energieeffizienten ARM-basierten Serverinfrastruktur.
Auswahl, Installation und Konfiguration von Open-Source-Lösungen für Wissensmanagement, Ticketbuchung und Mitgliederverwaltung.
Stephan S.
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Vasco A.
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.
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)
Ehsan Z.
Letzte Position:
Freiberuflicher Robotik-Softwareingenieur bei Unabhängiger Auftragnehmer
- Entwicklung und Bereitstellung benutzerdefinierter ROS2-Knoten für Echtzeit-LiDAR-IMU-Fusion mit R3Live++ auf ARM64-Hardware (Docker, CMake)
- Konfiguration von IMU-, Kamera- und LiDAR-Treibern für korrekte Zeitabstimmung und Datenformate, um Echtzeit-3D-Kartierung mit R3Live zu ermöglichen
- Aufbau eines kompletten Simulationsstacks für Quadrotor-UAVs: Ardupilot SITL + ROS2/DDS + Gazebo Harmonic + YOLOv8-Erkennung
Madhava N.
Letzte Position:
ADAS-Funktionsentwickler bei Continental Automotive GmbH über Ferchau GmbH
- Projekt: Sensor-Fusion-Anwendung zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern
- Software-Frameworks: C++ (11, 14), Python, Visual Studio, MTS, Qt, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence, Conan, CAN, RTOS, DOORS, CMake
- Sensor-Fusion-Algorithmen refaktoriert und angepasst, indem Sensordaten (Kamera und Radar) für ACC und EBA entsprechend den Anforderungen verarbeitet wurden
- Systemtest-Fehlermeldungen in JIRA bearbeitet
- Kalman-Filter abgestimmt und neue Funktionen zur Verbesserung des Trackings hinzugefügt
- Architektur, Detaildesign (UML) und Simulationstool (Qt) angepasst
- Unit-Tests durchgeführt, Code-Reviews und statische Code-Analyse gemäß MISRA-Standards
- Regressionstests zur Softwarevalidierung durchgeführt, an Software-Releases (CI/CD) beteiligt, KPI-Bewertung durch Tests von NCAP-Szenarien
- ADAS-Software auf Ziel-Fahrzeuge geflasht, UDS-Protokoll und OBD-II-Tools für Diagnose und Verifikation verwendet
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 ROS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
6
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Logistik, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 ROS 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 ROS Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (75%)
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Bildung (63%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Fertigung (38%)
- Transport und Logistik (25%)
- Professionelle Dienstleistungen (25%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (13%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Robotik-Middleware
ROS, kurz für Robot Operating System, ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung robotischer Anwendungen. Es ermöglicht die Kommunikation zwischen Sensoren, Controllern, Algorithmen und Benutzeroberflächen über Nodes, Topics, Services und Actions. ROS 2 erweitert dieses Modell durch DDS-basierte Kommunikation, stärkere Unterstützung verteilter Systeme und verbesserte Bereitstellungsoptionen.
Was mit ROS entwickelt wird
ROS wird für autonome mobile Roboter, Roboterarme, Serviceroboter, Drohnen und Forschungsplattformen eingesetzt. Unternehmen nutzen es, um Wahrnehmung, Planung und Steuerung zu verbinden, ohne jede Softwarekomponente von Grund auf neu zu entwickeln.
- Autonome Navigation und Kartierung
- Sensorfusion für Kameras, Lidar und IMUs
- Manipulation, Greifen und Trajektorienplanung
- Koordination und Überwachung von Roboterflotten
Ökosystem und Tools
Ein guter ROS-Experte arbeitet mit Packages, Launch-Dateien, Parametern, Transforms und Nachrichtendefinitionen. Zu den gängigen Tools gehören RViz, Gazebo, rosbag, tf2, MoveIt und Nav2. Je nach Projekt kann die Expertise auch C++, Python, Linux, Docker, Echtzeitsysteme und eingebettete Hardware umfassen.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Robotikteam unbekannte Hardware integrieren, von ROS auf ROS 2 migrieren oder einen Prototyp für Feldtests vorbereiten muss. Spezialisten können einen zuverlässigen Workspace strukturieren, passende Packages auswählen und robotische Software mit SPS, Cloud-Diensten oder Fertigungssystemen verbinden. Projekte in München können von Experten profitieren, die vor Ort mit Hardwareteams zusammenarbeiten und die Softwarearbeit gleichzeitig remote erledigen können.
Was eine gute Umsetzung erfordert
ROS-Anwendungen benötigen mehr als funktionierende Demonstrationen. Gute Experten definieren klare Schnittstellen, verwalten Koordinatensysteme korrekt und testen das Verhalten bei Sensorrauschen, Netzwerkverzögerungen und Hardwarefehlern. Sie trennen wiederverwendbare Packages von der Anwendungslogik und dokumentieren Start-, Konfigurations- und Bereitstellungsprozesse.
- Reproduzierbare Simulations- und Hardwaretests
- Sicheres Wiederanlauf- und Diagnoseverhalten
- Versionierte Schnittstellen und Konfiguration
- Gemessene Leistung auf dem Zielroboter
Den richtigen Spezialisten auswählen
Stimmen Sie den Spezialisten auf den Roboter, die Betriebsumgebung und die Entwicklungsphase ab. Eine wahrnehmungsintensive Plattform benötigt möglicherweise Erfahrung mit Computer Vision und Lidar, während ein Projekt mit einem Industriearm stärker von MoveIt, Kalibrierung und Sicherheitsintegration abhängen kann. Bitten Sie um Nachweise zu ausgelieferten Robotiksystemen und nicht nur um Vertrautheit mit Package-Namen. Klären Sie außerdem den Sprachbedarf für die Zusammenarbeit mit lokalen Teams in München.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei ROS am häufigsten fragen.
ROS wird eingesetzt, um robotische Softwarekomponenten zu verbinden und Sensoren, Wahrnehmung, Planung, Steuerung und Benutzeroberflächen zu koordinieren. Es unterstützt Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, mobile Roboter, Roboterarme, Drohnen und Forschungsplattformen. Ein Experte kann dabei helfen, einzelne Algorithmen und Hardwaretreiber in ein testbares System zu verwandeln.
ROS 2 ist die neuere Generation des Robot Operating System und für verteilte, produktionsorientierte Systeme konzipiert. Es verwendet DDS für die Kommunikation und bietet eine stärkere Unterstützung für Echtzeitverhalten, Sicherheit, eingebettete Geräte und unterschiedliche Bereitstellungsumgebungen. Die richtige Wahl hängt von vorhandenen Packages, der Hardware, den Zuverlässigkeitsanforderungen und der Projekt-Roadmap ab.
Ein Unternehmen sollte einen ROS-Spezialisten beauftragen, wenn es Sensoren integrieren, Roboterbewegungen planen, auf ROS 2 migrieren oder einen Prototyp für Tests unter realen Bedingungen stabilisieren muss. Unterstützung durch einen Spezialisten ist auch sinnvoll, wenn internen Teams Erfahrung mit Transforms, Nachrichtenschnittstellen, Simulation oder Hardwarebereitstellung fehlt. Der Umfang kann von einer gezielten Integrationsaufgabe bis zur Verantwortung für die Robotik-Softwarearchitektur reichen.
Ein guter ROS-Freelancer bringt neben Robotikkenntnissen oft Fähigkeiten in C++, Python und Linux mit. Nützliche angrenzende Kompetenzen umfassen Computer Vision, Lidar-Verarbeitung, SLAM, Navigation, MoveIt, Gazebo, eingebettete Systeme, Docker und industrielle Kommunikation. Erfahrung mit Kalibrierung, Diagnosen und sicherheitsorientierten Tests ist für physische Roboter besonders wertvoll.
Die erforderliche ROS-Erfahrung hängt vom Roboter, der Entwicklungsphase und dem Ausfallrisiko in der Betriebsumgebung ab. Ein Simulator-Prototyp benötigt möglicherweise Package-Integration und grundlegendes Launch-Management, während ein eingesetzter Roboter umfassendere Fähigkeiten in Tests, Timing, Wiederanlaufverhalten und Hardware-Fehleranalyse erfordert. Bewerten Sie vergleichbare Systeme und Ergebnisse, statt sich auf eine allgemeine Erfahrungseinstufung zu verlassen.
Ein großer Teil der ROS-Softwarearbeit kann remote über Simulationen, aufgezeichnete Sensordaten, Versionskontrolle und Fernzugriff auf Testhardware erledigt werden. Die Zusammenarbeit vor Ort wird für Verkabelung, Kalibrierung, mechanische Änderungen und die Analyse des Verhaltens am physischen Roboter wichtiger. Teams in München sollten die Zugriffsregelungen klären und festlegen, ob für die tägliche Abstimmung Deutsch oder Englisch benötigt wird.
ROS wird häufig mit proprietären Robotik-Frameworks, Hersteller-SDKs und individueller Middleware verglichen. Es bietet ein breites Open-Source-Ökosystem und wiederverwendbare Packages, während ein herstellerspezifischer Stack eine engere Integration mit einer bestimmten Roboterfamilie bieten kann. Die beste Option hängt von der Hardwarevielfalt, den Lizenzbedingungen, den Supportanforderungen, Echtzeitvorgaben und dem Bedarf an wiederverwendbaren Community-Komponenten ab.
Bitten Sie einen ROS-Experten, ein ausgeliefertes System, seine Schnittstellen, Fehlerszenarien und Teststrategie konkret zu erklären. Achten Sie auf einen klaren Umgang mit tf2-Frames, Lifecycle und Launch-Konfiguration, den Unterschieden zwischen Simulation und Hardware sowie mit Logging und Wiederanlaufverhalten. Ein guter Spezialist kann außerdem Abwägungen erklären, ohne sich hinter Package-Namen zu verstecken.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die ROS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 787 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die ROS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die ROS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die ROS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die ROS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (75%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Bildung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die ROS 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 ROS eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
