SLAM Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die mit Simultaneous Localization and Mapping für Robotik-Navigation, Visual SLAM und LiDAR SLAM Pipelines sowie ROS-basierten Perception-Stacks arbeiten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich SLAM eingesetzt haben
Lino G.
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 B.
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 Y.
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 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.
Haoyuan C.
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
11 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Bildung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Qualitätssicherung, Informationstechnologie (IT), Logistik
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Portugiesisch
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 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der SLAM Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (100%)
- Bildung (80%)
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Transport und Logistik (60%)
- Fertigung (60%)
- Landwirtschaft (20%)
- Chemie (20%)
- Bauwesen (20%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was SLAM macht
SLAM, kurz für Simultaneous Localization and Mapping, ermöglicht es einem System, eine Karte zu erstellen, während es gleichzeitig seine eigene Position in dieser Karte verfolgt. Es ist zentral für mobile Roboter, Drohnen, autonome Fahrzeuge, AR-Geräte und Lagerroboter. Gute SLAM-Arbeit verwandelt verrauschte Sensordaten in stabile Navigation und ein nutzbares räumliches Verständnis.
Häufige Stacks
- Visual SLAM mit Kameras und Feature-Tracking
- LiDAR SLAM für reichweitenbasierte Kartierung und Lokalisierung
- Sensorfusion mit IMU, Rad-Odometrie und Tiefendaten
- ROS- und ROS 2-Integration für Robotiksysteme
- C++ und Python für Performance und Prototyping
Wo Experten helfen
Unternehmen holen SLAM-Spezialisten dazu, wenn die Position driftet, Karten in dynamischen Szenen kaputtgehen oder ein Prototyp in die Produktion überführt werden muss. Sie helfen auch, wenn Teams zwischen Visual SLAM, LiDAR SLAM oder einem hybriden Ansatz wählen müssen. In Deutschland kommt das oft in der Robotik, der industriellen Automatisierung, der Logistik und in forschungsnahen Produktteams vor.
Ergebnisse
Ein guter Experte kann die Feature-Extraktion im Frontend feinjustieren, die Schleifenschluss-Erkennung verbessern, Sensoren kalibrieren und die Kartenkonsistenz prüfen. Er oder sie kann auch Offline-Evaluations-Suiten, Dataset-Pipelines und Integrationsschichten für Navigations- oder Inspektionssysteme aufbauen. Das Ziel ist verlässliche räumliche Wahrnehmung, nicht nur eine Demo, die unter Idealbedingungen funktioniert.
Was starke Experten mitbringen
Starke Fachleute verstehen Geometrie, Optimierung, Wahrnehmung und die Grenzen realer Sensoren. Sie wissen, wie man Bewegungsunschärfe, texturarme Bereiche, reflektierende Oberflächen sowie wechselnde Beleuchtung oder Layouts handhabt. Außerdem dokumentieren sie Annahmen klar, damit Teams das System nach der Übergabe weiter pflegen können.
Wie man auswählt
- Fragen Sie nach ausgelieferten Systemen, nicht nur nach Forschungsarbeiten
- Prüfen Sie die Erfahrung mit Ihrer Sensormischung und Ihrer Umgebung
- Schauen Sie sich an, wie Drift, Relokalisierung und Kartenqualität getestet werden
- Achten Sie auf sauberen Code, Kalibrierungsdisziplin und gutes Debugging-Verhalten
- Stellen Sie sicher, dass die Person mit Ihrem Robotik-Stack und Ihren Produktzielen arbeiten kann
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um SLAM am häufigsten aufkommen.
SLAM wird eingesetzt, damit Maschinen wissen, wo sie sich befinden, während sie eine Karte ihrer Umgebung erstellen. Es kommt in Robotern, Drohnen, Lagerfahrzeugen, Inspektionssystemen und AR-Geräten zum Einsatz. In der Praxis unterstützt es Navigation, Hindernisvermeidung, Pfadplanung und räumliches Tracking.
SLAM erledigt beide Aufgaben gleichzeitig, und genau das macht es schwierig und wertvoll. Lokalisierung allein sagt einem System, wo es ist, und Kartierung allein erstellt ein Modell des Raums. SLAM kombiniert beides, wenn keine verlässliche Karte vorhanden ist oder sich die Umgebung verändert.
Visual SLAM wird oft gewählt, wenn Kameras ohnehin Teil des Produkts sind und Kosten, Größe oder Energieverbrauch wichtig sind. LiDAR SLAM ist in der Regel besser, wenn Tiefengenauigkeit und stabile Geometrie wichtiger sind als visuelle Details. Viele Teams vergleichen beide Ansätze und setzen dann bei schwierigen Umgebungen auf einen hybriden Stack.
Ein starker SLAM-Spezialist kennt meist auch Sensorkalibrierung, Geometrie, Optimierung und Robotik-Middleware wie ROS oder ROS 2. C++ ist wichtig für Performance, während Python für Analyse und Experimente nützlich ist. Erfahrung mit IMUs, Kameramodellen und Punktwolken ist ebenfalls ein Plus.
Ein SLAM-Projekt braucht meist jemanden, der bereits mit Sensorrauschen, Drift und realen Fehlermodi gearbeitet hat. Ein Proof of Concept kann von einem fähigen Spezialisten mit soliden Robotik-Grundlagen umgesetzt werden, aber Produktionsarbeit erfordert tiefere Fähigkeiten in der Systemintegration. Je schwieriger die Umgebung, desto wichtiger ist nachweislich erfolgreiche Umsetzung.
Ja, SLAM-Arbeit wird oft remote erledigt, weil ein großer Teil des Tunings, Programmierens und Evaluierens auf aufgezeichneten Daten und in Simulationsumgebungen stattfindet. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem hilfreich sein, wenn Hardwarekalibrierung, Feldtests oder Entscheidungen zur Sensorplatzierung anstehen. Für Teams in Deutschland ist eine Mischung aus Remote-Arbeit und geplanten Besuchen üblich.
Achten Sie auf klare Nachweise für ausgelieferte SLAM-Systeme und nicht nur auf einen guten theoretischen Hintergrund. Starke Signale sind saubere Evaluationsmethoden, sinnvolle Sensorkalibrierung und die Fähigkeit zu erklären, warum ein System driftet oder Tracking verliert. Fragen Sie, wie die Person Kartenqualität, Relokalisierungsverhalten und Leistung in schwierigen Szenen vergleicht.
Die häufigsten Probleme bei SLAM sind schlechte Kalibrierung, schwache Sensorqualität, dynamische Szenen und unrealistische Annahmen beim Testen. Teams geraten auch in Schwierigkeiten, wenn sie die Validierung in der realen Einsatzumgebung auslassen. Ein guter Spezialist legt diese Risiken früh offen und plant die Lösung darauf aus.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 713 € 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 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (80%) und Portugiesisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die SLAM in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (100%), Bildung (80%) und Informationstechnologie (IT) (80%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die SLAM 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 SLAM eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
