Slurm Experten in Deutschland
mit geprüften Spezialisten und KI-MatchingHolen Sie sich Experten, die Slurm-Queues, Job-Arrays, GPU-Scheduling und Cluster-Richtlinien für HPC- und Forschungssysteme optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Slurm eingesetzt haben
Amr Amer
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)
- Entwicklung von durchgängig reproduzierbaren ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD über alle Trainings-Workflows.
- Skalierung von Vision Transformer- und CNN-Trainings auf NVIDIA A100 GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Durchführung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps) zur Reduzierung des Trainingsaufwands und zur Identifizierung optimaler Konfigurationen.
- Entwicklung eines Echtzeit-3D-Systems zur Generierung menschlicher Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für persönlichkeitsabhängige Avatar-Synthese; Erreichen von Spitzenwerten mit FID = 6,15 und P-FID = 10,31 im UDIVA-Benchmark.
- Validierung der Modell-Ausdruckskraft durch strukturierte Nutzerstudien und Erreichen einer 86%-Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen extrovertierten und introvertierten Avatar-Verhalten.
- Optimierung von Inferenz-Pipelines durch Deployment von PyTorch-Modellen mittels TensorRT und ONNX Runtime in nativen C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.
Ebenezer Ntiriakwa
Letzte Position:
Applied Data Science & AI Bootcamp
- Prototypische Entwicklung eines LLM/RAG-Dokumentenassistenten; Training mit Transkriptomik- und Proteomik-Daten; Einsatz von Git/Docker für Reproduzierbarkeit.
- Vertiefung der ML-Grundlagen für Omics (Feature Engineering, Validierung, Leakage-Kontrolle).
Noushiq Mohammed K A N
Letzte Position:
Projekte bei Institute for Intelligent Systems
- Bewertet und analysiert ein kamerabasiertes Verkehrslicht- und Verkehrsschild-Erkennungssystem in verschiedenen auf LLM basierenden autonomen Fahrsystemen (LMDrive, BEVDriver)
- Implementiert eine VLM-basierte Einheit zur Generierung von Verkehrshinweisen für ein geschlossenes autonomes Fahrsystem, die den Fahrer bei unvorhergesehenen Vorfällen warnt
- Entwickelt einen eigenständigen, LLM-basierten lokalen Chatbot mit Llama, DeepSeek und Qwen inklusive MLflow-Evaluierungsframework
Yasaman Najafi Jozani
Letzte Position:
Forschungsdatenwissenschaftler bei RWTH Aachen University
- Führte groß angelegte Datenanalysen an umfangreichen Ereignisdaten durch, indem statistische Modellierung und Zeitreihenmethoden eingesetzt wurden, um schwache Signale in verrauschten Umgebungen zu erkennen
- Entwickelte und pflegte skalierbare Python-Datenpipelines für reale und simulierte Datensätze und optimierte die Signalerkennung sowie die Hintergrundabschätzung in großem Maßstab
- Wandte fortgeschrittene statistische Inferenzmethoden (wahrscheinlichkeitsbasierte Modellierung, Hypothesentests) an, um quantitative Entscheidungen zu unterstützen
- Setzte Datenverarbeitungs-Workflows mit Slurm auf HPC-Clustern ein und ermöglichte so parallele Analysen und Batch-Ausführungen in großem Maßstab
- Erstellte reproduzierbare, versionskontrollierte Datenworkflows mit Python, Bash und Git, um Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten
- Übersetzte komplexe experimentelle Daten in umsetzbare Erkenntnisse, um quantitative Entscheidungen zu ermöglichen
Evangelia Charvati
Letzte Position:
Postdoktorand & Datenbetreuer bei Technical University Darmstadt (Müller-Plathe group)
- Entwickelte und implementierte ein symbolisches Regressionsschema, um komplexe Zusammenhänge der Viskosität von Flüssigkeiten im Phasenraum zu untersuchen und lieferte vorhersagbare Einblicke in Materialeigenschaften.
- Trug zur Verbesserung hybrider Particle-Field-Modelle bei durch datengestützte Diagnostik und Strategien zur Modelloptimierung.
- Leitete die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit experimentellen Physikern zur Untersuchung der molekularen Mechanismen hinter wasserbasierten Tinten.
- Verwaltete Forschungsdaten-Workflows, um öffentliche Zugänglichkeit und institutionelle Archivierung von Simulationsdaten, Codeskripten und Eingabedaten sicherzustellen, und unterstützte so direkt Transparenz und Reproduzierbarkeit der Forschung.
Talha Tariq
Letzte Position:
API-Entwicklung für fortgeschrittene CDS-Analysen bei Akademisches Projekt
- Entwicklung von APIs für fortgeschrittene Credit-Default-Swap-Analysen, die sowohl MongoDB- als auch dateibasierte Workflows unterstützen
Nhu Loc Thuy Tran
Letzte Position:
Doktorand in quantitativer Genetik und computergestützter Biologie bei Universität zu Köln (CEPLAS – Exzellenzcluster für Pflanzenwissenschaften)
- Generierung und Analyse umfangreicher RNA-Seq-Daten (>800 Proben) mit R, Python und Hochleistungsrechnern (HPC/Linux).
- Integration von Multi-Omics-Daten (genomische, transkriptomische und phänotypische Daten); Einsatz bayesscher Ansätze und maschinellen Lernens zur Untersuchung von Genexpressionsvariationen und der Vererbung komplexer Merkmale.
- Betreuung von B.Sc.- und M.Sc.-Studierenden in Versuchsplanung, Programmierung in R/Python/Bash, Biostatistik, Datenvisualisierung und wissenschaftlichen Präsentationen.
Emre Ates
Letzte Position:
Entwicklung einer Softwarelösung zur Archivierung und eines GenAI-basierten Q&A-Tools
- Bankbranche
- Konfiguration und Aufbau eines Google Cloud Projekts mit Vertex AI API, Vertex AI Matching Engine und Google Cloud Storage
- Entwicklung von Python-Services zur Aufnahme und Analyse von Daten in verschiedenen Formaten mittels Q&A-API
- Containerisierung der Komponenten und Umsetzung von Kubernetes-Konfigurationen
- Entwicklung eines .NET-Services und eines React-Frontends zur datengesteuerten Erfassung mit dynamischen Prozessschritten
- Refactoring und funktionale Erweiterung des bestehenden Codes entsprechend neuer Anforderungen im Bereich Ingestion und Reconciliation
- Technologien: .NET Core, Moq, C#, PostgreSQL, Entity Framework, Avro, Python, Flask, Flask unittest, Pip, LangChain, RabbitMQ, REST, Jupyter, Docker, GitHub, kubectl, Google Vertex AI, Google Vertex AI Matching Engine, BigQuery, Google Gemini, React, Bootstrap, Vite, Vitest, npm
Subodh Khanger
Letzte Position:
Studentische Hilfskraft bei University of Indore
- Mitarbeit an einem wichtigen Projekt zu Quasi-Monte-Carlo-(QMC)-Methoden für Bayessche Optimierung in PDEs, Beitrag zur Implementierung und Fokus auf die Unsicherheitsquantifizierung.
- Bearbeitung von Bayesschen inversen Problemen, die durch PDEs beschrieben werden, Durchführung einer detaillierten Analyse von Doppelintegrationsproblemen mit zwei Ansätzen: volles Tensorprodukt und sparsames Tensorprodukt.
- Verbesserung der Recheneffizienz durch Entwicklung und Optimierung von QMC-basierten Algorithmen, was zu deutlichen Verbesserungen in der Robustheit der Unsicherheitsquantifizierung führte.
- Umfassende Optimierung und Validierung der Algorithmen durchgeführt, was zu zuverlässigeren und präziseren Vorhersagen in PDE-Modellen führte.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Slurm einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
9 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Landwirtschaft, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
Fokus der Zertifizierungen
Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
38%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
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 Slurm 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
Cluster-Scheduling
Slurm ist ein Workload-Manager für Linux-Cluster. Er entscheidet, wo Jobs laufen, wie Ressourcen geteilt werden und wann Workloads starten. Unternehmen nutzen ihn für HPC, Batch-Verarbeitung, Simulationen und Forschungssysteme, die eine stabile Queue-Steuerung brauchen.
Was Spezialisten liefern
- Design von Queues und Partitionen
- Job-Arrays und Abhängigkeitsabläufe
- GPU- und Multi-Node-Scheduling
- Fairshare, Limits und Accounting
- Einrichtung von slurmctld und slurmd
Starke Spezialisten verstehen, wie Slurm zu MPI, Storage und Netzwerkdesign passt. Sie wissen auch, wie man den Batch-Durchsatz hoch hält, ohne dringende Arbeit zu blockieren.
Typisches Ökosystem
Slurm steht oft neben MPI, Prolog- und Epilog-Skripten, cgroups, LDAP und Monitoring-Tools. In vielen Umgebungen arbeitet es auch mit Containern, gemeinsamen Dateisystemen und Identitätssystemen zusammen. Eine gute Einrichtung hält die Nutzung einfach und macht die Node-Auslastung vorhersehbar.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen meist externe Expertise, wenn das Clusterwachstum lange Queues, ungenutzte Nodes oder fehlgeschlagene Jobs verursacht. Das passiert oft bei Plattformänderungen, der Einführung neuer GPUs oder beim Wechsel zu einem gemischten Vor-Ort- und Remote-Support-Modell in Deutschland.
Was starke Experten tun
Ein starker Slurm-Spezialist liest Logs, verfolgt das Verhalten des Schedulers und kann Kompromisse in klarer Sprache erklären. Er kann Prioritätsregeln anpassen, Node-Probleme diagnostizieren und Arbeitsabläufe für Forschungsteams und IT-Mitarbeitende dokumentieren.
Wo es passt
Slurm ist in Universitäten, Labors, Engineering-Teams und produktnahen Teams mit hohem Rechenbedarf verbreitet. Es wird auch für Genomik, Physik, Rendering und große Simulationsjobs genutzt. Die besten Spezialisten denken sowohl an die Nutzererfahrung als auch an die Stabilität des Clusters.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Slurm am häufigsten gestellt werden.
Slurm wird genutzt, um Batch-Jobs über Linux-Compute-Nodes hinweg einzureichen, zu planen und zu steuern. Es ist eine Standardwahl für HPC-Workloads, Simulationsläufe, GPU-Jobs und Forschungspipelines, die einen planbaren Zugriff auf gemeinsame Hardware brauchen.
Ja. Slurm wird oft Slurm Workload Manager genannt, und der ältere vollständige Name ist Simple Linux Utility for Resource Management. In der Praxis verwenden die meisten einfach den kurzen Namen.
Slurm ist für Batch-Scheduling und Fairness im Cluster gebaut, während Kubernetes auf Services, Container und Orchestrierung ausgerichtet ist. Wenn Ihr Hauptbedarf wartbares Rechnen auf CPUs oder GPUs ist, passt Slurm meist besser. Wenn Sie langfristig laufende Anwendungsdienste brauchen, kann Kubernetes besser passen.
Ein guter Slurm-Spezialist bringt oft Linux-Admin-Kenntnisse, Shell-Scripting, MPI-Wissen und Erfahrung mit Storage- und Netzwerkleistung mit. Erfahrung mit cgroups, LDAP, Monitoring und GPU-Nodes ist in der Praxis ebenfalls sehr wertvoll.
Ein Slurm-Freelancer kann mit der Scheduler-Konfiguration, dem Node-Layout und den größten Problemen starten. Je mehr nützliche Details Sie teilen, desto schneller kann er Prioritäten anpassen, Queues analysieren oder Partitionen neu entwerfen. Bei größeren Umgebungen helfen Zugriff auf Logs und Jobmuster sehr.
Ja. Slurm kann remote unterstützt werden, wenn das Team Clusterzugriff, Logs und Wartungsfenster teilen kann. In Deutschland verbinden viele Unternehmen lokale IT-Verantwortung mit externer Spezialistenhilfe für Tuning, Upgrades und Incident-Analyse.
Wenn Slurm-Queues wachsen, Nodes untätig bleiben oder Jobs ohne klare Ursache fehlschlagen, ist es Zeit für Hilfe. Weitere Anzeichen sind unübersichtliche Partition-Regeln, unklare Abrechnung, GPU-Engpässe oder Nutzer, die den Scheduler umgehen, um Arbeit zu erledigen.
Achten Sie auf jemanden, der Slurm-Entscheidungen klar erklären kann und zeigt, wie die Änderung nach dem Rollout überprüft würde. Starke Experten sprechen über Scheduler-Richtlinien, Node-Zustand, Job-Traces und Rollback-Pläne, nicht nur über Konfigurationsdateien.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Slurm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 60 €, was einem Tagessatz von etwa 477 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Slurm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 38% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Slurm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 9 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Slurm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Slurm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (89%), Landwirtschaft (33%) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (22%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Slurm in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (100%), Informationstechnologie (IT) (44%) und Produktentwicklung (44%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Slurm eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
