Signal Processing Experten in München
für zuverlässige Audio-, Sensor- und Kommunikationssysteme, passend in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die DSP-Algorithmen entwickeln, Audio- und Radardaten verarbeiten und eingebettete Echtzeitsysteme optimieren. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Signal Processing eingesetzt haben
Ljubomir O.
Letzte Position:
Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH
Arbeitnehmerüberlassung
- System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
- Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
- Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
- Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
- Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
- Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
- Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
- CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
- Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
- Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
- Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
- Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
- Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
- Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen
Valery K.
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung einer leistungsstarken Anzeigenbereitstellung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (Multi-Campaign & Multi-Channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP Solvers, Pytorch, Pandas, Docker
Hussein K.
Letzte Position:
QA- und Testautomatisierungsingenieur bei Intel
- Verifizierte interne und externe Halbleitertechnologien, um die Freigabe von Designpaketen zu unterstützen.
- Entwickelte automatisierte Testumgebungen mit Bash und Python, um Verifikationsabläufe zu optimieren.
- Erstellte und pflegte TCL-Skripte zur Konfiguration von ivars und zur Automatisierung der Testbench-Ausführung.
- Führte eine umfassende Validierung von Technologiebibliotheken und Verilog-Dateien durch.
- Nutzte verschiedene branchenübliche EDA-Tools, darunter Fusion Compiler, Innovus, ICV, Calibre (Mentor Graphics) und Seascape (Ansys).
- Führte Ursachenanalysen durch, um Probleme in verschiedenen Tool-Flows zu debuggen und zu beheben.
- Definierte und verfolgte QoR-Metriken (Quality of Results), um einen Überblick über den Zustand der Designpakete zu geben.
- Optimierte Testlaufzeiten und Ressourcennutzung, um Effizienz und Durchlaufzeit zu verbessern.
Kyung P.
Letzte Position:
Experte, Design-to-Mask-Vorbereitung bei Robert Bosch Semiconductor Manufacturing Dresden
- Leitete den End-to-End-Tape-Out und die Photomaske-Vorbereitung für ein 300-mm-Automotive-Halbleiterprogramm, stellte Fertigungsfähigkeit, Datenintegrität, Einhaltung von Automotive-Qualitätsstandards sowie Rahmenerstellung und Mehrfach-Die-Platzierung sicher
- Identifizierte und minderte Risiken der Fertigungsbereitschaft während des Technologietransfers (TI / TSMC 45 nm) durch Optimierungen von Retikeln, Kerf und Ausrichtung, reduzierte Re-Spin-Bedrohungen und erstellte Ausrichtungs- und Overlay-Marker, Messziele, CD-Kontrollfunktionen und PDM-Zellen
- Koordinierte funktionsübergreifend Stakeholder aus Design, Lithographie, Fertigung und Maskenlieferanten, um unter strengen Zeitvorgaben ein produktionsbereites Maskenset zu liefern
- Führte modelbasiertes OPC für den 110-nm-Node durch und kalibrierte es, nutzte RET-Strategien in Zusammenarbeit mit dem Photolithographie-Modellierungsteam
- Ergebnis: Ermöglichte pünktliche Produktionsfreigabe eines sicherheitskritischen Automotive-Halbleiters durch Minderung von Tape-Out- und Fertigungsrisiken unter strengen Qualitäts- und Ausbeuteanforderungen
Torsten W.
Letzte Position:
Product Owner bei Beyonnex
Fachliche Erstanalyse der Anforderungen für die beiden Applikationen
Erstellen eines Systemkonzepts für die Interimslösung und für die finale Lösung
Erstellen von Produktvision, Customer Journey und Storymap für die Interimslösung in enger Zusammenarbeit mit Fachexperten
Aufbau eines Entwicklerteams
Management der Abhängigkeiten und Schnittstellen zu den anderen Applikationen nach den Prinzipien des Domain Driven Designs
Erstellen von EPICs und User Stories sowie Pflege des Product-Backlogs in Abstimmung mit Fachexperten und Entwicklern
Durchführen von Sprintreviews mit den relevanten Stakeholdern wie Fachexperten und Geschäftsführung
Analyse der Anforderungen für die finale Lösung
Die Interimslösung wurde innerhalb von 8 Monaten aufgebaut und wurde erfolgreich für die Heizkostenabrechnung 2022 eingesetzt
Die Interimslösung wurde inzwischen weiterentwickelt, um die Automatisierung der Lösung zu steigern
Es wurde ein fachliches Konzept für die finale Lösung erstellt
Derzeit findet die Übergabe an zwei interne Product Owner statt
Juan S.
Letzte Position:
Embedded-Software-Berater bei Embedded Software Consulting
- Entwicklung eines Solarladereglers auf einer STM32-Plattform mit FreeRTOS
- Entwicklung von eingebetteter DSP-Software für Automobil-Audio-Anwendungen. Echtzeit-Signalverarbeitung mit C und Python/NumPy
- Entwicklung serieller Treiber (SPI, I2C, UART) und Echtzeitkomponenten in C für eine Stromzähler-Telemetrie-Plattform
- Unit-Tests mit Unity und Integrationstests mit Python
Maryam S.
Letzte Position:
Hardware- und Regelungsingenieurin bei Technische Universität München
- Entwicklung eines 6 kW AC–DC-Leistungswandlers für Automotive-Anwendungen.
- Auswahl und Test von SiC-MOSFETs, Gate-Treibern, Dioden und Hochspannungskondensatoren.
- Schaltplanerstellung und Design von Multilayer-PCBs in Altium Designer.
- Zusammenarbeit mit Software- und Mechanikteams zur Systemintegration.
- Entwicklung einer fortgeschrittenen Regelungsstrategie für Traktionswechselrichter.
- Implementierung und Test der Regelalgorithmen in MATLAB/Simulink.
- Durchführung detaillierter Effizienz-, Leistungsfaktor- und Gleichtaktstrommessungen.
András B.
Letzte Position:
Testgeräteentwickler bei Minebea Access Solutions
- Pkw-Türgriff auf Systemebene getestet, dabei Hardware, Software und Mechanik integriert
- Komplette Testgeräte für Systemtester aufgebaut und bereitgestellt, unter Einsatz von Arduino-Boards, Saleae Logic analyser, Oszilloskop, Multimeter, RLC-Meter, programmierbaren Netzteilen und Funktionsgeneratoren
- Systemtestkonzepte entwickelt und manuellen Systemprüfstand aufgebaut
- Systemtester mit Hardware- und Software-Tools unterstützt
- Produkte: BMW XNF, Rolls Royce, Audi eRing, JLR (Jaguar Land Rover)
Christian E.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Eigner Elektro
- Leitung des Unternehmens
- Strategische Planung und Geschäftsentwicklung
- Überwachung operativer Prozesse
Muhammad H.
Letzte Position:
Elektroingenieur Werkstudent Automatisierung bei ANDRITZ Gmbh
- An TexManager gearbeitet
- Kostenmanagement von SPS
- An Steuerungslogiken durch SPS-Programmierung für verschiedene Änderungen in automatisierten Systemen gearbeitet
Lukas F.
Letzte Position:
Produktion & Verkauf von digitalem Content, Nebengewerbe bei Einzelunternehmen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Signal Processing einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,8 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Fertigung, Automotive, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
90%
Doktortitel
20% (Deutschland: 28%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
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 Signal Processing 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 Signal Processing Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Fertigung (91%)
- Automotive (73%)
- Informationstechnologie (IT) (64%)
- Telekommunikation (55%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (45%)
- Energie (36%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Professionelle Dienstleistungen (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Signal Processing leistet
Signal Processing wandelt aufgezeichnete oder gemessene Signale in nützliche Informationen um. Spezialisten arbeiten mit Audio, Bildern, Funkwellen, Schwingungen, biomedizinischen Daten und industriellen Sensorströmen. Die digitale Signalverarbeitung, kurz DSP, umfasst Filterung, Transformation, Detektion, Schätzung und Merkmalsextraktion in Software oder Hardware.
Systeme, die davon unterstützt werden
Signal Processing kommt in Produkten zum Einsatz, die sich verändernde Daten aus der realen Welt zuverlässig interpretieren müssen. Typische Ergebnisse sind:
- Audioverbesserung, Sprachverarbeitung und akustische Analyse
- Radar-, Sonar- und Algorithmen für drahtlose Kommunikation
- Bild- und Videofilterung, Kompression und Rekonstruktion
- Sensorfusion für Fahrzeuge, Maschinen und medizinische Geräte
- Zustandsüberwachung und Pipelines für vorausschauende Wartung
Methoden und Tools
Ein guter Spezialist versteht Abtastung, Quantisierung, Fourier-Analyse, digitale Filter, Spektralschätzung und statistische Modellierung. Zu den gängigen Tools gehören MATLAB, Simulink, Python mit NumPy und SciPy, GNU Radio, C oder C++ sowie FPGA- oder DSP-Hardware. Die richtige Wahl hängt von Latenz, Genauigkeit, Energieverbrauch und Einsatzbedingungen ab.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen greifen auf freiberufliche Expertise zurück, wenn aus einem Prototyp ein zuverlässiges Produkt werden muss, verrauschte Messungen den Fortschritt bremsen oder ein Algorithmus unter strengen Echtzeitvorgaben laufen muss. Spezialisten können eine bestehende Signalkette prüfen, Sensoren auswählen, Testdaten erstellen, Modelle abstimmen und den Weg vom rohen Eingangssignal bis zur validierten Ausgabe dokumentieren. In München steht diese Arbeit oft mit Projekten in den Bereichen Mobilität, industrielle Produktion, Medizintechnik und Kommunikation in Verbindung.
Was gute Arbeit liefert
Qualität zeigt sich sowohl im Algorithmus als auch in den Nachweisen dahinter. Fachleute definieren Annahmen zum Signal, Anforderungen an die Abtastung und Fehlerbedingungen, bevor sie ein Modell abstimmen. Sie vergleichen Ergebnisse mit repräsentativen Daten, messen Latenz und Ressourcenverbrauch, testen Sonderfälle und erklären Zielkonflikte klar gegenüber Teams, die an Hardware, Firmware und Software arbeiten.
Zusammenarbeit und Projektpassung
Signal Processing kann remote erfolgen, wenn Daten, Schnittstellen und Testumgebungen zugänglich sind. Die Zusammenarbeit vor Ort kann hilfreich sein, wenn Spezialisten Zugang zu Laborgeräten, Fahrzeugen, Produktionsmaschinen oder regulierten Geräten benötigen. Bei Projekten in München sollten Unternehmen klären, ob deutschsprachige Kommunikation erforderlich ist, welche Tools fest vorgegeben sind und ob das erwartete Ergebnis ein Forschungsprototyp, Produktionscode, FPGA-Entwurf oder eine validierte Verarbeitungspipeline ist.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Signal Processing? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Signal Processing extrahiert Informationen aus Audio, Bildern, Funksignalen, Schwingungen, medizinischen Messungen und anderen sich verändernden Daten. Es kann Rauschen entfernen, Ereignisse erkennen, Zustände schätzen, Muster klassifizieren oder Signale für Steuerung und Automatisierung aufbereiten.
Digital signal processing verwendet festgelegte mathematische Operationen wie Filterung, Modulation und Fourier-Transformationen. Machine Learning kann Muster aus Daten lernen, während praktische Produkte häufig beide Ansätze kombinieren, um Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und Ressourcennutzung zu verbessern.
Ein guter DSP Spezialist arbeitet möglicherweise auch mit Embedded C oder C++, Python, MATLAB, Simulink, FPGA-Workflows und drahtlosen Protokollen. Kenntnisse in Sensorik, Elektronik, Steuerungssystemen, Statistik und Datenqualität sind wertvoll, da der Algorithmus von der gesamten Messkette abhängt.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Signal, der Hardware und dem jeweiligen Risiko ab. Eine einfache Offline-Analyse benötigt möglicherweise ein anderes Profil als ein sicherheitskritisches Radar-, Medizin- oder Automobilsystem, bei dem Validierung, zeitliche Vorgaben und Fehleranalyse zentral sind.
Signal Processing Projekte können oft remote bearbeitet werden, wenn Spezialisten sicheren Zugriff auf Datensätze, Spezifikationen und Testumgebungen haben. Die Arbeit vor Ort in München ist sinnvoller, wenn das Projekt Laborinstrumente, Fahrzeuge, Produktionsanlagen oder Hardware umfasst, die nicht versendet werden kann.
Signal Processing mit MATLAB kann die Exploration, Visualisierung und Modellvalidierung beschleunigen, während Python ein breites Open-Source-Ökosystem und eine einfachere Integration in Softwaredienste bietet. Die Entscheidung sollte sich an der Zielumgebung, den Fähigkeiten des Teams, dem Lizenzbedarf und dem Weg in die Produktion orientieren.
Fragen Sie, wie der Fachmann mit Annahmen zur Abtastung, verrauschten Daten, Latenz, numerischer Genauigkeit und Validierung umgeht. Gute DSP Arbeit umfasst reproduzierbare Tests, klare Vergleiche mit Baselines und Nachweise dafür, dass der Algorithmus auch außerhalb idealer Laborbedingungen stabil bleibt.
Ein Signal Processing Freelancer sollte Eingabeformat, Sensoreigenschaften, Abtastbedingungen, Zielhardware, Leistungsgrenzen und Abnahmetests klären. Außerdem sollte er bestätigen, wem die Daten gehören, wie Ergebnisse gemessen werden und ob das Ergebnis Forschungscode, Produktionssoftware oder eine Hardware-Implementierung ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Signal Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 602 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Signal Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Signal Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Signal Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Signal Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Fertigung (91%), Automotive (73%) und Informationstechnologie (IT) (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Signal Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (73%) und Qualitätssicherung (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Signal Processing eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
