Sensor Fusion Experten in München
entwickeln, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Kamera-, Radar-, Lidar-, Ultraschall- und Inertialdaten für autonome Systeme, Robotik und industrielle Überwachung kombinieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Fähigkeiten zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Sensor Fusion eingesetzt haben
Yimeng W.
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)
Tobias B.
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 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 Sensor Fusion einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
5
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Logistik, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
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 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Sensor Fusion Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (86%)
- Informationstechnologie (IT) (57%)
- Fertigung (57%)
- Bildung (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (14%)
- Biotechnologie (14%)
- Chemie (14%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Sensor Fusion kombiniert Messungen verschiedener Sensoren zu einem vollständigeren und zuverlässigeren Bild einer Umgebung oder Maschine. Die Fusion von Sensordaten hilft Systemen, mit Rauschen, fehlenden Messwerten und widersprüchlichen Beobachtungen umzugehen und gleichzeitig Positions-, Objekt- und Zustandsschätzungen zu verbessern. Sie ist zentral für die Wahrnehmung in Fahrzeugen, Robotern, Drohnen und intelligenten Industrieanlagen.
Zentrale Architekturen
Projekte können je nach Sensorzugriff, zeitlicher Abstimmung und erforderlicher Kontrolle über Rohmessungen lose oder eng gekoppelte Fusion einsetzen. Fachleute entwickeln Kalibrierung, Koordinatentransformationen, Zeitsynchronisierung und Unsicherheitsmodelle, bevor sie einen Schätzansatz auswählen. Außerdem legen sie fest, wie sich das System verhält, wenn ein Sensor unzuverlässig oder nicht verfügbar wird.
Werkzeuge und Methoden
Das Ökosystem umfasst Kameras, Radar, Lidar, Ultraschall, GNSS, IMUs und Raddrehgeber, mit Verarbeitung in C++, Python oder eingebetteten Umgebungen. Zu den gängigen Methoden gehören Kalman-Filter, erweiterte und unscented Varianten, Partikelfilter, Bayes-Schätzung und optimierungsbasierte Ansätze. ROS und ROS 2, OpenCV, Eigen und Simulationstools unterstützen häufig Entwicklung und Tests.
Wo Unternehmen die Technologie einsetzen
Sensor Fusion kommt überall dort zum Einsatz, wo Software sich verändernde physische Bedingungen zuverlässig interpretieren muss:
- Kamera-, Lidar- und Radardaten für Fahrerassistenz und autonome Mobilität kombinieren
- Die Pose eines Roboters schätzen und Innen- oder Außenbereiche kartieren
- Objekte, Personen oder Anlagen über verrauschte Sensordaten hinweg verfolgen
- Industriemaschinen mit Vibrations-, Temperatur- und Positionsdaten überwachen
- Die Navigation von Drohnen verbessern, wenn Satellitensignale schwach sind
Wann Fachwissen entscheidend ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen System für den Praxiseinsatz werden muss, wenn Sensordaten nicht zusammenpassen oder wenn die Leistung unter realen Bedingungen einbricht. Sie können eine bestehende Pipeline prüfen, ein passendes Fusionsmodell auswählen, Replay- und Simulationsabläufe entwickeln und Ergebnisse anhand aufgezeichneter und Live-Daten validieren. In München kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit dem Zugang vor Ort zu Fahrzeugen, Robotern oder Produktionsanlagen verbinden.
Was starke Spezialisten liefern
Starke Fachleute verbinden mathematische Schätzung mit praktischer Systemarbeit. Sie verstehen Beobachtbarkeit, Abstimmung von Kovarianzen, Latenz, Sensorkalibrierung, Fehlerbehandlung und Echtzeitanforderungen und erklären Abwägungen klar gegenüber Software-, Hardware- und Produktteams. Achten Sie auf nachweisbare reproduzierbare Evaluierung, aussagekräftige Tests von Sonderfällen und gut dokumentierte Schnittstellen statt auf ein Modell, das nur mit idealen Daten gute Ergebnisse erzielt.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Sensor Fusion am häufigsten aufkommen.
Sensor Fusion kombiniert Daten komplementärer Sensoren, um Objekte, Bewegungen, Positionen oder Systemzustände zuverlässiger zu schätzen. Unternehmen nutzen die Technologie in autonomen Fahrzeugen, der Robotik, Drohnen, der industriellen Überwachung, Sicherheitssystemen und der Navigation.
Sensor Fusion kann die Schwächen einzelner Sensoren ausgleichen, etwa schlechte Lichtverhältnisse bei Kameras oder eine begrenzte Objektklassifizierung durch Radar. Sie bringt zusätzlichen Aufwand für Kalibrierung, zeitliche Abstimmung und Unsicherheitsmanagement mit sich und ist daher besonders wertvoll, wenn Zuverlässigkeit unter wechselnden Bedingungen zählt.
Ein starker Sensor Fusion Spezialist versteht in der Regel Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schätztheorie, Robotik, Computer Vision sowie eingebettete oder echtzeitfähige Software. Erfahrung mit C++, Python, ROS oder ROS 2, Simulation, Datenaufzeichnung und Hardwareintegration ist ebenfalls hilfreich.
Die Arbeit mit Sensor Fusion reicht von der Auswahl von Sensoren für einen Prototyp bis zum Betrieb einer sicherheitskritischen Wahrnehmungspipeline. Der richtige Spezialist sollte mit den relevanten Sensortypen, Umgebungen und Fehlerfällen gearbeitet haben und zeigen können, wie Modelle mit repräsentativen Daten validiert wurden.
Die Entwicklung von Sensor Fusion kann häufig remote mit aufgezeichneten Daten, Simulation, Remote-Tests und gemeinsam genutzten Code-Repositories erfolgen. Für die Sensormontage, Kalibrierung, Fahrzeug- oder Robotertests sowie die Diagnose von Problemen, die nur an physischer Hardware auftreten, kann dennoch Arbeit vor Ort erforderlich sein.
Ein Sensor Fusion Spezialist in München muss möglicherweise mit Teams aus der Automobilbranche, Robotik, Luft- und Raumfahrt oder Industrie zusammenarbeiten und Labore oder Produktionsstandorte besuchen. Klären Sie frühzeitig die Erwartungen an Remote-Arbeit und Einsätze vor Ort, Dokumentationsstandards und die Arbeitssprache von Hardware- und Softwarebeteiligten.
Bitten Sie einen Sensor Fusion Fachmann, Kalibrierung, Synchronisierung, den Umgang mit Unsicherheiten und das Verhalten bei Ausfall eines Sensors zu erklären. Prüfen Sie Evaluierungsmethoden, wiederholbar abspielbare Testdaten, die Abdeckung von Sonderfällen, Latenzmessungen und ob das System seine Konfidenz ausgibt, anstatt schwache Beobachtungen zu verbergen.
Sensor Fusion muss Sensoren mit unterschiedlichen Taktraten, Koordinatensystemen, Verzögerungen, Rauschmustern und Ausfallverhalten zusammenführen. Eine Lösung, die in der Simulation funktioniert, kann sich bei Wetter, Vibrationen, wechselnden Lichtverhältnissen oder elektromagnetischen Störungen verschlechtern. Deshalb erfordert der Einsatz eine sorgfältige Überwachung und Validierung im Feld.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 671 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (86%), Informationstechnologie (IT) (57%) und Fertigung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion 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 Sensor Fusion eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
