SciPy Experten in München
, die in wenigen Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die numerische Modelle entwickeln, wissenschaftliche Workflows optimieren und SciPy mit NumPy, pandas und scikit-learn verbinden. Finden Sie geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Erfahrung zu Ihrem Projekt passt – mit schneller, präziser KI-Vermittlung.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich SciPy eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Felix S.
Letzte Position:
App-Entwickler bei XIXUM-Modeler
- Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
- Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
- Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
- Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
- Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.
Krithika C.
Letzte Position:
Berufliche Neuorientierung bei Von Rundstedt
- Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.
Sebastian D.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei CLADE GmbH
- Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
- Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
- Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen
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).
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)
Eyasu H.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Deutsche Bundesbank
- Skripte für Web-Scraping entwickelt, um über 5000 Produktdaten von der Zalando-Website zu extrahieren und zu parsen.
- ETL-Prozesse mit Apache Spark in CDSW durchgeführt, die Daten in das Hadoop-Ökosystem (HDFS) geladen und mit Hive sowie Impala verwaltet.
- Machine-Learning-Algorithmen implementiert und eine Genauigkeit von 85–90 % bei der mehrklassigen Produktklassifikation erzielt.
- Produkt- und Preisdaten von Zalando in Dashboards mit Otto und Takko integriert, um interaktive Visualisierungen zu erstellen.
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)
Janusz M.
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)
Ali H.
Letzte Position:
Werkstudent Datenannotation bei Gini GmbH
- An verschiedenen Annotation-Projekten für Machine-Learning-Modelle mitgewirkt und so zur Entwicklung und Verfeinerung von KI-Algorithmen beigetragen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die SciPy einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 SciPy 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 SciPy Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Automotive (50%)
- Bildung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bank- und Finanzwesen (40%)
- Fertigung (40%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (40%)
- Gesundheitswesen (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlage für wissenschaftliches Rechnen
SciPy ist eine quelloffene Python-Bibliothek für wissenschaftliches und technisches Rechnen. Sie erweitert NumPy um getestete Algorithmen für Optimierung, Integration, Interpolation, Signal- und Bildverarbeitung, Statistik, dünn besetzte Matrizen und lineare Algebra. Unternehmen nutzen sie, um mathematische Methoden in wartbare Software zu überführen.
Modelle und Algorithmen
SciPy unterstützt Prototypen und produktive Services, die Messungen analysieren, physikalische Systeme simulieren oder komplexe numerische Probleme lösen. Spezialisten setzen die Module ein, um Modelle anzupassen, Integrale zu berechnen, Nullstellen zu finden, Signale zu verarbeiten und mit dünn besetzten Daten zu arbeiten. Außerdem prüfen sie numerische Stabilität, Genauigkeit und Laufzeit, bevor ein Ergebnis Nutzer oder automatisierte Systeme erreicht.
Python-Ökosystem
SciPy steht selten allein. Gute Spezialisten kombinieren es mit NumPy-Arrays, der Datenaufbereitung in pandas, der Visualisierung mit Matplotlib, Jupyter-Notebooks und scikit-learn-Workflows. Je nach Projekt nutzen sie außerdem SymPy, Numba, Cython, Dask, PyTorch oder domänenspezifische Python-Pakete. Eine gute Integration hält Datentypen, Leistung und Abhängigkeiten unter Kontrolle.
Wo Fachwissen hilft
- Numerische Prototypen aus Forschungsformeln oder technischen Anforderungen erstellen
- Langsame Python-Schleifen durch vektorisierte oder dünn besetzte Operationen ersetzen
- Optimierungs-, Prognose-, Signalverarbeitungs- oder Simulationspipelines entwickeln
- Algorithmen anhand von Referenzdaten und wissenschaftlichen Einschränkungen validieren
- Notebooks und Experimente in getestete produktive Komponenten überführen
In München kann dieses Fachwissen Teams aus Fertigung, Mobilität, Medizintechnik, Energie und anwendungsorientierter Forschung unterstützen. Die Zusammenarbeit aus der Ferne funktioniert gut, wenn Daten, Annahmen und Abnahmekriterien klar dokumentiert sind.
Wann Sie einen Spezialisten hinzuziehen sollten
Freiberufliches Fachwissen ist hilfreich, wenn ein internes Team zwar Daten hat, aber eine fundierte numerische Methode benötigt, oder wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen Service werden soll. Es kann auch bei einer Migration von MATLAB, R oder eigenen C- und Fortran-Routinen unterstützen. Klare Anzeichen sind unerklärliche Modellergebnisse, instabile Optimierung, langsame Array-Operationen oder Schwierigkeiten bei der Reproduktion von Ergebnissen aus Notebooks.
Was starke Fachkräfte liefern
Ein starker SciPy-Experte erklärt die Mathematik hinter einer Implementierung und macht ihre Grenzen sichtbar. Er erstellt fokussierte Tests, vergleicht Ergebnisse mit bekannten Lösungen und misst die Leistung anhand repräsentativer Daten. Er versteht das Verhalten von Gleitkommazahlen, Konditionierung, dünn besetzte Darstellungen und reproduzierbare Umgebungen. Zu seinen Ergebnissen können saubere Python-Module, dokumentierte Notebooks, Validierungsberichte, APIs und bereit für den Einsatz vorbereitete Workflows gehören.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu SciPy? Hier findest du die passenden Antworten.
SciPy wird für wissenschaftliches und technisches Rechnen in Python verwendet. Es stellt Algorithmen für Optimierung, Integration, Interpolation, Statistik, Signalverarbeitung, dünn besetzte Daten und lineare Algebra bereit, oft zusammen mit NumPy.
SciPy baut auf NumPy auf, statt es zu ersetzen. NumPy stellt Arrays und grundlegende numerische Operationen bereit, während SciPy höherwertige Algorithmen für Aufgaben wie Optimierung, Statistik, Integration und Signalanalyse ergänzt.
Ein guter SciPy-Spezialist arbeitet meist sicher mit NumPy, pandas, Jupyter und Matplotlib. Je nach Aufgabe sind auch Kenntnisse in scikit-learn, SQL, Cloud-Bereitstellung, Testing, Numba oder domänenspezifischer Mathematik wertvoll.
Das passende Niveau hängt vom numerischen Risiko und der Projektphase ab. Ein fokussierter Prototyp benötigt möglicherweise einen Experten, der einen Algorithmus auswählen und validieren kann, während produktive Arbeiten tiefere Tests, Leistungsanalysen, Paketierung und Monitoring rund um SciPy erfordern.
Ja. SciPy-Arbeit eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, wenn Datensätze, mathematische Annahmen und erwartete Ergebnisse zugänglich sind. Teams in München sollten Dokumentation, Repository-Praktiken, Besprechungssprache und den Zugang zu standortspezifischer Ausrüstung oder Daten festlegen.
SciPy ist oft eine gute Wahl, wenn numerische Methoden in einer umfassenderen Python-Anwendung oder einem Service verwendet werden müssen. MATLAB kann für eine etablierte technische Umgebung vorzuziehen sein, während R besser zu statistikorientierten Analysen passen kann. Die Entscheidung hängt von vorhandenen Tools, Anforderungen an die Bereitstellung und den Fähigkeiten des Teams ab.
Bitten Sie den Spezialisten, die Auswahl des Algorithmus, Annahmen, Fehlerverhalten und Sonderfälle zu erklären. Prüfen Sie Tests anhand bekannter Ergebnisse, die Reproduzierbarkeit der Umgebung, die Leistung mit realistischen Daten und die Verständlichkeit der SciPy-Implementierung.
Ein SciPy-Freelancer kann ein validiertes numerisches Modul, ein Forschungs-Notebook, eine Optimierungs- oder Simulationspipeline oder eine produktive Service-Komponente liefern. Nützliche Übergabematerialien umfassen Tests, Abhängigkeitsdefinitionen, Dokumentation, eine Benchmark-Methodik und Hinweise für die künftige Wartung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 874 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Automotive (50%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Produktentwicklung (80%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich SciPy eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
