SLAM Experten in Deutschland
, die in Minuten aus über 15.000 CVs per KI passend ausgewählt werden.Beauftragen Sie Experten, die zuverlässige Lokalisierung, Kartierung und Sensorfusion für Roboter, Drohnen und mobile Systeme entwickeln. Sie arbeiten mit ROS, LiDAR, Kameras, IMUs und Navigations-Stacks und liefern saubere Integration, Tuning und Tests im Feld mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich SLAM 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)
Andreas Blum
Letzte Position:
Projektleiter Digitale Transformation bei SV Linde Tacherting e.V.
Erforschung, Entwicklung und Umsetzung einer umfassenden Digitalstrategie zur Modernisierung und Beschleunigung der Abläufe eines Sportvereins mit rund 1300 Mitgliedern.
Systemarchitektur & Implementierung: Konzeption und Aufbau einer zentralen, kostengünstigen und energieeffizienten ARM-basierten Serverinfrastruktur.
Auswahl, Installation und Konfiguration von Open-Source-Lösungen für Wissensmanagement, Ticketbuchung und Mitgliederverwaltung.
Jeanne Yap
Letzte Position:
Process Engineering Intern bei Procter & Gamble
- Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
- Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
- Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt
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.
Erlijn Van Genuchten
Letzte Position:
Wissenschaftskommunikator und Change-Manager bei Sustainable Decisions
- Internetpersönlichkeit (inspiriert Menschen weltweit in sozialen Medien, nachhaltige Entscheidungen zu treffen)
- Buchreihe "A Guide to a Healthier Planet" Band 1, 2 und 3 in Englisch und Deutsch, Springer Nature
Haoyuan Chen
Letzte Position:
Softwareentwickler – Backend-Entwicklung bei AICI GmbH
- Leitete die Backend-Entwicklung eigenständig als alleiniger Entwickler und setzte Computer-Vision-Techniken ein, um rohe SLAM-Daten (Simultaneous Localization and Mapping) in benutzerfreundliche CAD-Modelle zu überführen, wodurch das Produkt von der Prototypphase zur releasefertigen Lösung für architektonische Anwendungen weiterentwickelt wurde
- Entwickelte und implementierte mathematische Algorithmen, um Raumkonturen präzise zu erkennen und die Genauigkeit der Wandlängenabschätzung aus Raumkarten zu verbessern
- Trug dazu bei, den menschlichen Eingriff zu reduzieren, indem ich Backend-Prozesse für die automatisierte CAD-Erstellung in Echtzeit optimierte
- Arbeitete mit interdisziplinären Teams aus Robotik, Data Science und Softwareentwicklung zusammen, um die Effizienz und Skalierbarkeit des Systems zu steigern
- Stack: Python, C++, OpenCV, NumPy
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die SLAM einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Italienisch
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 SLAM 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 SLAM macht
SLAM steht für simultane Lokalisierung und Kartierung. Damit kann eine Maschine abschätzen, wo sie sich befindet, während sie gleichzeitig eine Karte eines unbekannten Raums erstellt. Das ist der Kern vieler autonomer Systeme, von Indoor-Robotern bis zu mobilen Inspektionssystemen.
Wo es eingesetzt wird
- Mobile Roboter in Lagerhallen und Fabriken
- Autonome Drohnen und Bodenfahrzeuge
- Indoor-Navigations- und Kartierungssysteme
- Prototypen für Inspektion, Vermessung und Forschung
SLAM wird gewählt, wenn GPS schwach, blockiert oder nicht verfügbar ist.
Typische Toolchain
Starke Spezialisten arbeiten meist mit ROS, ROS 2, LiDAR, RGB-D-Kameras, IMUs und Raddaten aus der Odometrie. Sie wissen auch, wie man Scan Matching, Loop Closure und Sensorfusion fein abstimmt, damit Karten stabil bleiben. In Deutschland unterstützt das oft Projekte in Robotik, Logistik, Automotive und industrieller Automatisierung.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn der Stack neu, instabil oder im Feld schwer nachzustellen ist. Typische Anzeichen sind Drift, inkonsistente Karten, schlechte Relokalisierung oder Systeme, die im Labor funktionieren, aber auf echten Strecken ausfallen. Ein starker Spezialist kann die Schwachstelle schnell eingrenzen.
Was gute Spezialisten liefern
- Kalibrierung der Sensoren und Ausrichtung der Daten
- Einrichtung und Tuning der Kartierungspipeline
- Fehlerbehebung bei Lokalisierung und Relokalisierung
- Tests im Feld mit echten Sensordaten
- Dokumentation für Übergabe und Wartung
Gute Arbeit ist praktisch, messbar und auf Hardware und Umgebung abgestimmt.
Worauf Sie achten sollten
Die besten Fachleute verstehen Geometrie, probabilistische Schätzung und den Entwurf von Robotik-Software. Sie können Sensorlogs lesen, Fehlerbilder erklären und Kompromisse zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit und Robustheit abwägen. Außerdem sollten sie sauberen Code schreiben und gut mit Hardware- und Software-Teams zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um SLAM am häufigsten aufkommen.
SLAM wird genutzt, wenn sich ein System durch einen Raum bewegen und diesen Raum gleichzeitig verstehen muss. Es ist verbreitet bei Robotern, Drohnen, autonomen Fahrzeugen, Inspektionswerkzeugen und Indoor-Navigationssystemen. Das Ziel ist eine zuverlässige Lokalisierung plus eine nutzbare Karte, nicht nur eines von beidem.
Ja. SLAM ist die gängige Abkürzung für simultane Lokalisierung und Kartierung. In Projektdiskussionen nutzen Menschen oft beide Bezeichnungen, besonders wenn sie Ansätze vergleichen oder Anforderungen einem gemischten technischen Team erklären.
SLAM kombiniert beide Aufgaben, während reine Lokalisierung davon ausgeht, dass bereits eine Karte vorhanden ist, und reine Kartierung sich auf den Aufbau einer Karte konzentriert. Wenn sich die Umgebung oft verändert oder nicht vollständig bekannt ist, ist SLAM meist die bessere Wahl. Ein Spezialist sollte erklären können, welcher Teil der Pipeline Probleme verursacht.
Ein starker SLAM Spezialist kennt meist auch ROS oder ROS 2, Sensorkalibrierung, LiDAR-Verarbeitung, kamerabasierte Wahrnehmung, IMU-Fusion und Software-Debugging. In vielen Projekten sind Erfahrungen mit Navigations-Stacks und Tests im Feld genauso wichtig wie der Algorithmus selbst. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn der Experte Software und Hardware versteht.
Sie brauchen keinen fertigen Stack, bevor Sie SLAM-Hilfe holen. Eine klare Sensorliste, die Zielumgebung und ein paar echte Logs reichen aus, um zu starten. Gute Spezialisten können frühe Prototypen in stabile Pipelines überführen oder helfen zu entscheiden, ob der aktuelle Ansatz geändert werden sollte.
Ein großer Teil der SLAM-Arbeit kann remote starten, weil Logs, Karten und Quellcode aus der Ferne geprüft werden können. Vor-Ort-Zeit wird wertvoll, wenn Sensor-Montage, Kalibrierung, Licht, Vibrationen oder Bewegungsmuster das Ergebnis beeinflussen. Für Teams in Deutschland ist ein hybrides Setup oft die praktischste Wahl.
Achten Sie auf klare Erklärungen, gute Debugging-Gewohnheiten und konkrete Beispiele für die Behebung von Drift, Loop-Closure-Problemen oder Relokalisierungsfehlern. Ein guter SLAM Profi redet nicht nur über Algorithmen; er kann zeigen, wie sich ein System in echten Umgebungen verhalten hat und was sich nach dem Tuning geändert hat. Praktische Validierung ist wichtiger als Theorie allein.
Typische SLAM-Ergebnisse sind eine funktionierende Kartierungspipeline, kalibrierte Sensoren, abgestimmte Parameter, Testlogs und Dokumentation für die Übergabe. In manchen Projekten bereitet der Experte auch Benchmarks mit Ihren eigenen Daten vor oder integriert den Stack in ein größeres Robotiksystem. Die genaue Ausgabe sollte zu Ihrer Hardware und Ihrem Anwendungsfall passen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 811 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Italienisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (83%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Bildung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (100%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich SLAM eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
