Sensor Fusion Experten in Deutschland
, in Minuten mit geprüften, verfügbaren Spezialisten gematchtEngagiere Experten, die IMU-, Kamera-, LiDAR-, Radar- und GPS-Daten zu zuverlässigen Zustandschätzungen, Kalibrier-Pipelines und Echtzeit-Perception-Stacks verbinden. FRATCH bringt dich schnell mit geprüften, verfügbaren Spezialisten zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Sensor Fusion eingesetzt haben
Lino Giefer
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei VinFast Germany GmbH
- Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
- Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
- Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
- Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
- Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
- Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
- Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
- Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
- Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
- Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
- Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
- Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
- Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
- Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)
Achim B.
Letzte Position:
Softwareentwickler / Integration, Test & MBSE
- Integration von ADAS-Komponenten in unterschiedlichen Projektrollen als Integrator, Tester und Debugger, u. a. BMW KAFAS4-Kamerasystem und ZF Full Range Radar.
- Anbindung und Visualisierung von Radar-Sensordaten über ROS2 (Linux) zur Unterstützung vo...
Omar Tag
Letzte Position:
Founder & Technical Solutions Consultant bei TAG Pro
- Von MILLA Group (Hersteller autonomer Shuttles) beauftragt, einen sicherheitskritischen AD-Stack für die Produktion zu integrieren und abzusichern: Architektur über Perception, HD-Karten und Positionierung geprüft und eine Gap-Analyse mit Maßnahmenplan geliefert.
- Root-Cause-Analyse von Sensorfehlern in einer ausgerollten Shuttle-Flotte geleitet; die Behebung in einem versionierten AD-Release umgesetzt und die Fahrzeugvalidierung vor Ort an mehreren Einsatzstandorten vorangetrieben.
- Schnittstellen zwischen Perception, Lokalisierung und Fahrzeugsystemen in C++ entworfen und implementiert; Integrationsrisiken identifiziert und die Lösung subsystemübergreifender technischer Themen im AD-Stack vorangetrieben.
- Den Software-Entwicklungszyklus des Kunden durch Agile-Workflows und CI/CD-Pipelines standardisiert und so Integrations- und Validierungszyklen verkürzt.
Kartik Trivedi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Fraunhofer LBF
- Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
- Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
- Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
- Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
- Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
- Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
- Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
- Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.
Ayusee Swain
Letzte Position:
Praktikant bei Schaeffler
- Aufbau eines KI-Systems für Trend-Scouting zur Automatisierung von Technologie-Intelligence in der Leistungselektronik und bei Halbleitern, kombiniert mit Azure OpenAI und LangChain, Scrapy-basiertem Web-Crawling für eine strukturierte, störungsfreie Datenerfassung sowie automatischer PDF-Berichterstellung für den internen F&E-Einsatz. Entwicklung einer FastAPI-basierten Webanwendung (Uvicorn) zur Validierung von LLM-Ausgaben, zum Testen von Prompt-Strategien und für eine interaktive Systembewertung.
- Entwicklung eines Echtzeit-Debuggers für STM32-Binärtelemetrie mit PyQt-basierter GUI, inklusive header-basierter Framesynchronisation, Anomalieerkennung, template-gesteuerter Payload-Dekodierung, zeitsynchronem Buffering und Live-Signalvisualisierung.
- Entwicklung eines KI-gestützten Designers für Leistungsdrosseln mit Surrogate-Regression-Modellen für eine genaue elektromagnetische und thermische Vorhersage. Integration einer Multi-Objective-NSGA-II-Optimierung zur Generierung effizienter, fertigungsgerechter Designs.
Kai Wolf
Letzte Position:
Schwarz IT KG
- Migration des SW-Entwicklungsprozesses einer medizintechnischen Software auf C/C++ Package Manager Conan und Entwicklung macOS-spezifischer Systemkomponenten
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)
Natalia Pavlovskaia
Letzte Position:
Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Dandy
- Entwickelte Klassifizierungs- und Segmentierungsmodelle für Punktwolken in zahnärztlichen Anwendungen.
- Entwickelte Domain-Adaptationsverfahren, die den F1-Score in einer neuen klinischen Domäne um 0,1 erhöhten.
- Arbeitete mit 3D-Geometriedaten und produktionsreifen ML-Pipelines.
Tobias Bauernfeind
Letzte Position:
Leiter XR-Projekt bei BMW Group
- Präsentation der weltweit ersten voll immersiven AR-Brillen-Erfahrung in einem fahrenden Auto auf der CES 2024.
- Vortrag über Augmented Reality auf internationalen Konferenzen (z.B. das AR Ride Concept @ Unite 2024).
- Leitung eines interdisziplinären Softwareteams mit 12 Personen, das Android-Headunit-Integrationen, Navigation- und ADAS-UIs sowie Embedded-Software entwickelt.
- Festlegung der technischen Ausrichtung, Steuerung domänenübergreifender Architektur und Integration sowie Betreuung von Entwicklern in den Bereichen Android, UI/UX und Embedded.
- Überwachung einer kleinen Flotte von Testfahrzeugen für Validierung, Tests und Datenerfassung.
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.
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)
Ehsan Zibaei
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
Rafal Noga
Letzte Position:
Freiberuflicher Forschungs- und Entwicklungsingenieur für Regelungssysteme und Optimierung bei Selbstständig
- Erbringung von Dienstleistungen, Schulungen und Entwicklung von Lösungen.
Madhava Narayanappa
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
Saad Abdullah
Letzte Position:
KI Software Entwickler bei RoBoTec-PTC
- Aufbau von Datenpipelines mit DVC für Versionskontrolle und effiziente Datenverwaltung
- Training und Optimierung von KI-Modellen
- Optimierung von CVAT durch eigene Annotationsformate, Integration von KI-Modellen und Vereinfachung der Annotationsabläufe
- Training, Debugging, Evaluierung und Einsatz von DCNN-Modellen in Produktion
- Entwicklung von MaDCAT, einer KI-gestützten CVAT-Erweiterung für gleichzeitige Datenerfassung und Annotation
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Sensor Fusion einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Logistik, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
19%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
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 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 Sensor Fusion 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 macht
Sensor Fusion verbindet Signale von mehreren Sensoren zu einem konsistenten Bild der Welt. Teams nutzen es für Robotik, ADAS, autonome Maschinen, industrielle Inspektion und Navigationssysteme, wo ein einzelner Sensor nicht ausreicht. Gute Arbeit macht aus verrauschten Eingaben stabile Schätzungen für Position, Bewegung und Objekte.
Typische Stacks
- Abstimmung von IMU, Kamera, LiDAR, Radar und GNSS
- Zeitsynchronisation, Kalibrierung und Koordinatentransformationen
- Zustandsschätzung mit Kalman-, EKF- oder Partikelfiltern
- Perception und Tracking für Edge- oder Embedded-Systeme
- Data-Fusion-Pipelines für Test und Validierung
Wo Experten helfen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Prototyp in ein Produktivsystem überführt werden soll. Typische Aufgaben sind die Auswahl der Sensoren, die Architektur der Sensor Fusion, das Tuning der Latenz und die Behandlung von Fehlern. In Deutschland ist das oft in Automotive-, Robotik-, Fertigungs- und Smart-Mobility-Projekten ein Thema.
Wie starke Arbeit aussieht
Gute Sensor-Fusion-Arbeit ist messbar und nachvollziehbar. Experten dokumentieren Annahmen, gehen mit fehlenden Daten um, prüfen Kalibrierungsdrift und machen das System robust bei wechselndem Wetter, Licht und Bewegung. Sie wissen auch, wann klassische Filter sinnvoll sind und wann ein lernbasierter Ansatz den Aufwand wert ist.
Verwandte Skills
Sensor Fusion steht selten für sich allein. Starke Spezialisten arbeiten auch mit ROS, Embedded C++, Python, MATLAB, Computer Vision, Steuerungssystemen und Tools für Datenlogging. Sie verstehen, wie Sensor-Timing, Frame-Ausrichtung und Inference-Latenz den gesamten Stack beeinflussen.
Wann man jemanden engagieren sollte
Hol dir einen Spezialisten dazu, wenn Messwerte sich widersprechen, Tracking instabil ist oder die Integration über mehrere Sensoren das Projekt ausbremst. Es hilft auch, wenn ein Team eine zweite Meinung zur Multi-Sensor-Fusion, ein Safety-Review oder eine saubere Übergabe vor dem Release braucht. Für Teams in Deutschland ist Remote-Arbeit üblich; Vor-Ort-Termine sind für Kalibrierung und Feldtests hilfreich.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Sensor Fusion.
Sensor Fusion wird genutzt, um Kamera-, Radar-, LiDAR-, IMU- und GNSS-Signale zu einem zuverlässigen Ergebnis zu verbinden. Das ist typisch für autonome Systeme, Robotik, industrielle Inspektion und Navigation, wo das System weiter funktionieren muss, auch wenn ein Sensor rauscht oder Daten fehlen. Ziel sind besseres Tracking, bessere Lokalisierung und bessere Entscheidungen.
Ein gutes Sensor Fusion-Setup ist robuster als ein Ansatz mit nur einem Sensor, weil Eingaben gegengeprüft und Lücken gefüllt werden können. Ein Sensor kann unter Idealbedingungen sehr genau sein, aber bei Regen, Blendung, Verdeckung oder Vibration schwächer werden. Fusion hilft dem System, ein stabiles Weltmodell zu behalten, wenn sich die Umgebung verändert.
Sensor Fusion bedeutet meist, Live-Sensor-Signale auf Mess- oder Zustandsebene zu kombinieren. Data Fusion ist ein weiter gefasster Begriff und kann auch Sensor-Eingaben, Logs, Karten und andere Datenquellen einschließen. In Projekten werden die Begriffe oft nah beieinander verwendet, aber Sensor Fusion meint meist Echtzeit-Engineering-Arbeit.
Ein guter Sensor Fusion-Spezialist arbeitet oft mit Kalibrierung, Zeitsynchronisation, Koordinatenrahmen und Zustandsschätzung. Kenntnisse in ROS, Embedded C++, Python, Computer Vision und Steuerungssystemen sind oft ebenfalls hilfreich. In vielen Projekten ist das Verständnis der Hardware-Grenzen genauso wichtig wie die Mathematik.
Ein Sensor Fusion-Projekt braucht jemanden, der schon echte Systeme ausgeliefert hat, nicht nur die Methoden gelesen hat. Einfache Prototypen brauchen vielleicht nur gezielte Unterstützung, während Produktionssysteme tiefere Arbeit an Latenz, Drift, Failover und Validierung brauchen. Je sicherheitskritischer das System ist, desto wichtiger wird nachweisbare Umsetzungserfahrung.
Ja, viele Sensor Fusion-Aufgaben lassen sich remote erledigen, besonders Design, Code-Reviews, Algorithmusarbeit und Datenanalyse. Vor-Ort-Zeit ist trotzdem nützlich für Sensor-Montage, Kalibrierungsfahrten und Feldtests. Für Teams in Deutschland ist oft ein gemischtes Setup die praktischste Lösung.
Achte auf klares Denken, nicht nur auf Formeln. Ein starker Sensor Fusion-Freelancer kann Sensor-Kompromisse erklären, zeigen, wie er mit Rauschen und fehlenden Daten umgeht, und beschreiben, wie das System mit echten Logs validiert wird. Gute Zeichen sind saubere Annahmen, testbare Designentscheidungen und sorgfältiger Umgang mit Timing und Frames.
In den meisten Projekten ist Sensor Fusion inhaltlich dasselbe wie Multi-Sensor-Fusion oder Multisensor-Fusion. Die Bezeichnung ändert sich, aber die Arbeit dreht sich weiterhin darum, Eingaben von mehreren Sensoren zu einer zuverlässigen Schätzung zu verbinden. Die Suchbegriffe können unterschiedlich sein, die technischen Probleme sind meist dieselben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 745 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (94%) und Spanisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (81%), Informationstechnologie (IT) (81%) und Fertigung (69%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (94%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Sensor Fusion eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
