Sensor Fusion Experten in Munich
, schnell aus über 15.000 Lebensläufen per KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Kamera-, Radar-, Lidar-, IMU- und GNSS-Daten für zuverlässiges Tracking, Mapping und Szenenverständnis kombinieren. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, deren Fähigkeiten zu Ihren technischen und projektbezogenen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Munich kennen, die kürzlich Sensor Fusion eingesetzt haben
Madhava N.
Letzte Position:
Funktionsentwickler ADAS bei Continental Automotive GmbH durch Ferchau GmbH
- Projekt: Sensorfusionsanwendung zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern
- Software-Frameworks: C++ (11,14), Python, Visual Studio, MTS, Qt, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence, Conan, CAN, RTOS, DOORS, CMake
- Überarbeitung und Anpassung von Sensorfusionsalgorithmen durch Verarbeitung von Sensordaten (Kamera und Radar) für ACC und EBA gemäß den Anforderungen
- Bearbeitung von Systemtest-Fehlerberichten in JIRA
- Abstimmung von Kalman-Filtern und Einführung neuer Funktionen zur Verbesserung der Objektverfolgung
- Anpassung der Architektur, des detaillierten Designs (UML) und des Simulationstools (Qt)
- Durchführung von Unit-Tests, Code-Reviews und statischen Codeanalysen gemäß den MISRA-Standards
- Durchführung von Regressionstests zur Validierung der Software, Beteiligung an Software-Releases (CI/CD), KPI-Bewertung durch das Testen von NCAP-Szenarien
- Aufspielen der ADAS-Software auf Zielfahrzeuge, Verwendung des UDS-Protokolls und von OBD-II-Tools für Diagnose und Verifizierung
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.
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)
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
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
12 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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Munich 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 Munich, 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 29 Okt 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 Sensor Fusion leistet
Sensor Fusion kombiniert Messungen verschiedener Sensoren, um ein vollständigeres und zuverlässigeres Bild der Umgebung oder des Systemzustands zu erstellen. Ein Spezialist gleicht Daten zeitlich und räumlich ab, modelliert Unsicherheiten und erzeugt Schätzungen, die auch dann nützlich bleiben, wenn ein Sensor verrauscht, blockiert oder nicht verfügbar ist. Das Ergebnis kann Wahrnehmung, Lokalisierung, Tracking oder Steuerung unterstützen.
Wo Sensor Fusion eingesetzt wird
Sensor Fusion ist zentral für Systeme, die Bewegung, Position und Umgebung in Echtzeit verstehen müssen.
- Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrzeuge
- Robotik, Drohnen und Lagerautomatisierung
- Industrielle Inspektion und Maschinenüberwachung
- Navigation, Mapping und mobile Geräte
- Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und maritime Systeme
Sensoren und Tools
Projekte können Kameras, Radar, Lidar, Ultraschallsensoren, inertiale Messeinheiten, GNSS und Raddrehzahlsensorik kombinieren. Zu den typischen Aufgaben gehören Kalibrierung, Koordinatentransformationen, Zeitstempelabgleich und Datenassoziation. Spezialisten arbeiten häufig mit ROS oder ROS 2, C++, Python, MATLAB, Simulink, OpenCV und Point-Cloud-Bibliotheken, während Embedded-Ziele effiziente Echtzeitimplementierungen erfordern.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Produkt werden muss, Felddaten Schwachstellen aufzeigen oder eine bestehende Pipeline eine bessere Genauigkeit und Latenz benötigt. In Munich kann dies besonders für Teams aus der Automobilbranche, Robotik, Mobilität und industriellen Technologie relevant sein. Remote-Arbeit ist für die Algorithmusentwicklung oft gut umsetzbar; die Installation von Sensoren, Tests sowie Fahrzeug- oder Laborversuche können eine Zusammenarbeit vor Ort erfordern.
Starke Fähigkeiten von Spezialisten
Ein kompetenter Professional versteht sowohl die Mathematik als auch das physikalische Verhalten von Sensoren. Achten Sie auf Erfahrung mit probabilistischer Schätzung, Kalman-Filtern, Bayes’schen Methoden, SLAM, Multi-Object-Tracking und Sensorkalibrierung. Gute Spezialisten definieren außerdem messbare Validierungsszenarien, prüfen Rohdaten, berücksichtigen Fehlerfälle und erklären die Abwägungen zwischen Genauigkeit, Rechenaufwand und Robustheit.
Ergebnisse und Qualität
Typische Ergebnisse umfassen eine Fusionsarchitektur, ein kalibriertes Sensor-Setup, wiederverwendbare Algorithmen, Simulationsmodelle, Testdatensätze und Leistungsberichte. Qualität zeigt sich durch reproduzierbare Ergebnisse bei unterschiedlichem Wetter, wechselnden Lichtverhältnissen, verschiedenen Bewegungen und Sensorausfällen – nicht durch eine einzelne Demonstration. Bevor Sie einen Freelancer beauftragen, prüfen Sie relevante Umsetzungen, fragen Sie, wie Unsicherheiten validiert werden, und stellen Sie sicher, dass Code, Dokumentation und Schnittstellen zum bestehenden Stack passen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Sensor Fusion am häufigsten aufkommen.
Sensor Fusion wird eingesetzt, um Daten mehrerer Sensoren zu kombinieren, damit ein System Positionen, Bewegungen oder Objekte zuverlässiger schätzen kann. Sie unterstützt Anwendungen wie autonomes Fahren, Robotik, Navigation, industrielle Überwachung und Mapping.
Sensor Fusion kann Schwächen einzelner Sensoren ausgleichen, indem sie ergänzende Messungen kombiniert. Eine Kamera liefert möglicherweise detaillierte visuelle Informationen, Radar kann Entfernung und Geschwindigkeit messen und Lidar kann eine präzise Geometrie ergänzen; die richtige Kombination hängt von Kosten, Umgebung, Latenz und Sicherheitsanforderungen ab.
Ein starker Sensor Fusion Spezialist arbeitet häufig auch mit Kalibrierung, Koordinatensystemen, Zeitsynchronisierung, SLAM, Tracking und Embedded Computing. Erfahrung mit ROS 2, C++, Python, MATLAB, OpenCV oder Point-Cloud-Verarbeitung ist hilfreich, wenn diese Tools zum Projekt-Stack passen.
Sensor Fusion kann von einem fokussierten Prototyp bis zu einem sicherheitskritischen Produktionssystem reichen. Die erforderliche Tiefe hängt von der Komplexität der Sensoren, Echtzeitanforderungen, verfügbaren Daten und Validierungsanforderungen ab. Unternehmen sollten daher relevante Umsetzungserfahrung bewerten und sich nicht auf eine allgemeine Senioritätsbezeichnung verlassen.
Sensor Fusion-Algorithmen, Simulation, Datenanalyse und Code-Reviews können häufig remote bearbeitet werden. Vor Ort kann die Arbeit dennoch für Sensorinstallation, Kalibrierung, Fahrzeugtests, Robotikversuche oder den Zugang zu spezieller Laborausrüstung erforderlich sein.
Bewerten Sie die Qualität von Sensor Fusion anhand wiederholbarer Tests in unterschiedlichen Umgebungen, bei Sensorausfällen und unter verschiedenen Bewegungsbedingungen. Bitten Sie darum zu zeigen, wie der Spezialist Genauigkeit, Latenz, Unsicherheit und Fehlerkennungen misst und wie die Ergebnisse für die spätere Wartung dokumentiert werden.
Ein Sensor Fusion Spezialist benötigt in der Regel synchronisierte Sensoraufzeichnungen, Kalibrierungsparameter, Definitionen der Koordinatensysteme und repräsentative Ground-Truth-Daten. Systemanforderungen, Zielhardware und Fehlerszenarien sind ebenfalls wichtig, da sie die Architektur und den Validierungsplan bestimmen.
Sensor Fusion ist für Programme in der Automobilbranche und Mobilität, Robotik, industriellen Automatisierung, Luft- und Raumfahrt sowie für vernetzte Geräte relevant. Teams, die über deutsche und internationale Standorte hinweg arbeiten, sollten außerdem Erwartungen an die Sprache, den Zugang zu Teststandorten und den Umfang einer Zusammenarbeit mit Vor-Ort-Versuchen klären.
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 670 € 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 12 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
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
