SciPy-Experten in München
für zuverlässiges Scientific Computing finden, schnell mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die numerische Probleme lösen, wissenschaftliche Datenpipelines entwickeln und Python-basierte Modelle mit SciPy, NumPy und pandas optimieren. Erhalten Sie eine präzise, schnelle Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich SciPy-Experten 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.
Anton L.
Letzte Position:
Senior Solution Architect
Interne Systeme mit regulatorischen und sicherheitsrelevanten Anforderungen konnten nicht direkt durch KI-Tools für Incident-Triage, Fehlersuche und Dokumentationssuche genutzt werden. Ziel war die sichere Integration dieser Systeme über MCP unter Beibe...
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)
Ali H.
Letzte Position:
Werkstudent Datenannotation bei Gini GmbH
- Mitarbeit an verschiedenen Annotationsprojekten für Machine-Learning-Modelle und Beitrag zur Entwicklung und Verbesserung von KI-Algorithmen.
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)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die SciPy-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die SciPy-Experten 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der SciPy-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (82%)
- Automotive (45%)
- Bildung (45%)
- Bank- und Finanzwesen (45%)
- Professionelle Dienstleistungen (45%)
- Fertigung (36%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (36%)
- Gesundheitswesen (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Scientific Computing mit SciPy
SciPy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für wissenschaftliches und technisches Rechnen. Sie erweitert NumPy um ausgereifte Werkzeuge für Optimierung, Integration, Interpolation, Signalverarbeitung, dünn besetzte Matrizen, Statistik und lineare Algebra. Unternehmen nutzen sie, um mathematische Methoden in wartbare Software und reproduzierbare Analysen zu überführen.
Zentrale Funktionen
SciPy deckt die numerischen Bausteine ab, die hinter vielen Forschungs- und Produktivsystemen stehen:
- Optimierungs-, Nullstellensuch- und Kurvenanpassungsprobleme lösen
- Signale, Bilder und räumliche Daten verarbeiten
- Mit dünn besetzten Matrizen und wissenschaftlichen Graphen arbeiten
- Statistische Tests, Interpolation und numerische Integration durchführen
Python-Ökosystem
Starke SciPy-Spezialisten verstehen, wie die Module in das umfassendere Scientific-Python-Ökosystem passen. Typischerweise kombinieren sie NumPy-Arrays mit der Datenaufbereitung in pandas, Visualisierungen mit Matplotlib und Jupyter-Notebooks und verbinden Modelle anschließend mit Python-Services, Test-Frameworks und Daten-Workflows. Kenntnisse in scikit-learn können ebenfalls hilfreich sein, wenn numerische Methoden Machine-Learning-Projekte unterstützen.
Wo Unternehmen SciPy einsetzen
SciPy kommt in technischen Simulationen, Laboranalysen, industriellen Qualitätssystemen, Energiemodellierung, Finanzwesen, Geodatenverarbeitung und Forschungssoftware zum Einsatz. Die Bibliothek kann Kalibrierung, Prognosen, Parameterschätzung und Versuchsplanung unterstützen. In München arbeiten Spezialisten möglicherweise mit lokalen Industrie-, Wissenschafts- und Technologieteams zusammen, remote oder vor Ort.
Wann Sie einen Spezialisten hinzuziehen sollten
Freiberufliche Expertise hilft, wenn aus einem numerischen Prototyp zuverlässige Software werden muss, bestehende Berechnungen langsam oder schwer zu validieren sind oder ein Team eine klare Methode für ein komplexes Modell benötigt.
- Numerische Annahmen und Algorithmen überprüfen
- Leistung, Stabilität und Speichernutzung verbessern
- Notebooks in getestete, dokumentierte Module überführen
- SciPy-Workflows mit Produktivdaten-Systemen verbinden
Was gute Fachkräfte liefern
Die besten Fachkräfte verstehen sowohl die Mathematik als auch die Software darum herum. Sie wählen geeignete Algorithmen aus, beurteilen Konditionierung und Fehler, berücksichtigen Sonderfälle und erklären Abwägungen klar. Achten Sie auf nachweisbare reproduzierbare Tests, aussagekräftige Validierungsdaten, gut lesbaren Python-Code, dokumentierte Annahmen und Ergebnisse, die Fachspezialisten überprüfen können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu SciPy-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
SciPy wird für wissenschaftliches und technisches Rechnen in Python verwendet. Die Module unterstützen Optimierung, numerische Integration, Interpolation, Signalverarbeitung, dünn besetzte Daten, Statistik und lineare Algebra, häufig zusammen mit NumPy.
SciPy baut auf NumPy auf, statt es zu ersetzen. NumPy stellt Arrays und grundlegende numerische Operationen bereit, während SciPy höher entwickelte Algorithmen für Aufgaben wie Optimierung, Integration, Statistik und Signalanalyse ergänzt.
Ein guter SciPy-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit NumPy, pandas, Jupyter und Testwerkzeugen. Je nach Projekt können Erfahrungen mit Matplotlib, scikit-learn, SQL, Cloud-Services oder domänenspezifischer Modellierung ebenso wichtig sein.
SciPy-Arbeit kann von einer gezielten numerischen Analyse bis zu einem Produktivsystem für Modellierung reichen. Der richtige Spezialist sollte relevante Nachweise zeigen, etwa validierte Algorithmen, Leistungsverbesserungen, reproduzierbare Notebooks oder getestete Python-Pakete, statt sich auf allgemeine Kenntnisse der Bibliothek zu berufen.
SciPy-Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Notebooks, Datenspezifikationen und Ergebnisse digital geprüft werden können. Arbeit vor Ort in München kann zusätzlichen Nutzen bringen, wenn Spezialisten eng mit Laboren, Hardware, Fertigungsprozessen oder Fachteams zusammenarbeiten müssen.
Prüfen Sie, wie SciPy-Lösungen validiert, dokumentiert und getestet werden. Ein guter Spezialist erklärt numerische Annahmen, überprüft Fehler und Stabilität, vergleicht Ergebnisse mit bekannten Fällen und erstellt Code, den andere Python-Fachkräfte warten können.
SciPy eignet sich für numerische Aufgaben rund um Machine Learning, darunter Vorverarbeitung, Optimierung, dünn besetzte Daten und statistische Analyse. Die Bibliothek ersetzt keine spezialisierten Machine-Learning-Bibliotheken. Daher sollte der Spezialist wissen, wann stattdessen scikit-learn oder ein anderes Tool eingesetzt werden sollte.
Ein SciPy-Freelancer sollte das mathematische Ziel, die Eingabedaten, Genauigkeitsanforderungen, Laufzeitvorgaben und das erwartete Ergebnis klären. Außerdem ist wichtig zu verstehen, ob das Ergebnis in ein Notebook, ein wiederverwendbares Paket, einen Service oder einen bestehenden wissenschaftlichen Workflow gehört.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 887 € 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 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 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 (45%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Automotive (45%) und Bildung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die SciPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (82%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich SciPy-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
