Slurm Experten in Deutschland
für Hochleistungs-Workloads, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Slurm-Cluster verwalten, die Auftragsplanung optimieren und HPC-Workloads mit Linux-, MPI- und GPU-Ressourcen verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Slurm eingesetzt haben
Amr A.
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 N.
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 M.
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 N.
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 C.
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 T.
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 T.
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 A.
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 K.
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 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 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Slurm Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (89%)
- Landwirtschaft (33%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (22%)
- Automotive (22%)
- Biotechnologie (22%)
- Chemie (22%)
- Bank- und Finanzwesen (22%)
- Informationstechnologie (IT) (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Slurm auf einen Blick
Slurm, kurz für Slurm Workload Manager, ist ein Open-Source-Workload-Manager für Linux-basierte Hochleistungs-Computing-Cluster. Er weist Rechenressourcen zu, reiht Aufträge in Warteschlangen ein, startet Workloads und verfolgt ihren Status über gemeinsam genutzte Infrastruktur hinweg. Unternehmen nutzen ihn, um wissenschaftliche Simulationen, Datenverarbeitung und Machine-Learning-Workloads ohne unkontrollierte Ressourcenkonflikte auszuführen.
Planung und Steuerung
Slurm trennt Benutzer von einzelnen Rechenknoten. Spezialisten definieren Partitionen, Quality-of-Service-Regeln, Prioritäten, Reservierungen und Limits, damit Workloads Ressourcen entsprechend geschäftlichen oder wissenschaftlichen Anforderungen erhalten. Seine Controller- und Rechenknoten-Dienste unterstützen Auftrags-Arrays, Abhängigkeiten, Präemption, Abrechnung und Fair-Share-Planung.
Ökosystem und Tools
Slurm-Know-how umfasst in der Regel neben dem Scheduler selbst auch den umgebenden HPC-Stack:
- slurmctld, slurmd, Partitionen und Knotenstatus konfigurieren
- MPI, CUDA, GPUs, Container und parallele Dateisysteme integrieren
- Einreichungen mit Bash, Python und Workflow-Tools automatisieren
- Aufträge mit Abrechnung, Logs und Cluster-Dashboards überwachen
Wo Unternehmen Slurm einsetzen
Slurm läuft im wissenschaftlichen Rechnen, an Universitäten, im Engineering, in den Life Sciences, bei Finanzmodellierungen und in der industriellen Simulation. In Deutschland können Teams ihn für Workloads einsetzen, die lokale Daten, dedizierte On-Premises-Cluster und Cloud-Kapazitäten kombinieren. Freiberufliche Spezialisten helfen dabei, Planungsrichtlinien mit Sicherheit, Speicher, Netzwerk und Benutzer-Workflows zu verbinden.
Wann externe Expertise hilft
Unternehmen suchen häufig externe Unterstützung bei der Einführung eines neuen Clusters, der Migration von einem anderen Scheduler oder einer größeren Änderung der Workloads. Weitere Anzeichen sind lange Wartezeiten in der Warteschlange, ungenutzte Knoten, eine unzuverlässige GPU-Zuweisung, unklare Chargeback-Daten oder wiederholte Auftragsfehler. Ein Spezialist kann die Konfiguration prüfen, den Durchsatz verbessern und Betriebsabläufe dokumentieren.
Was starke Fachkräfte leisten
Starke Slurm-Fachkräfte verstehen sowohl den Clusterbetrieb als auch die darauf ausgeführten Workloads. Sie können Abwägungen bei der Auftragsplanung erklären, Änderungen sicher testen und Fehler über die Ebenen von Scheduler, Betriebssystem, Netzwerk, Speicher und Anwendung hinweg zurückverfolgen. Bei Remote-Arbeit sind klare Dokumentation und zuverlässige Beobachtbarkeit wichtig; die Zusammenarbeit vor Ort kann helfen, wenn Hardware, Zugriffskontrollen oder Abläufe in den Einrichtungen betroffen sind.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Slurm am häufigsten gestellt werden.
Slurm wird verwendet, um Workloads über Hochleistungs-Computing-Cluster hinweg zu planen und zu verwalten. Es weist CPUs, Arbeitsspeicher, GPUs und andere Ressourcen zu und reiht Aufträge anschließend gemäß den konfigurierten Richtlinien in Warteschlangen ein, startet und überwacht sie.
Slurm Workload Manager wird häufig mit Systemen wie PBS Professional, OpenPBS, LSF und Kubernetes verglichen. Slurm eignet sich besonders für batchorientierte HPC-Workloads, während Kubernetes stärker auf langlebige containerisierte Dienste und die Orchestrierung von Anwendungen ausgerichtet ist.
Ein starker Slurm-Spezialist versteht häufig auch Linux-Administration, Bash- oder Python-Automatisierung, MPI, CUDA, GPU-Konfiguration, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und parallele Dateisysteme. Erfahrung mit Containern, Workflow-Systemen und Monitoring ist nützlich, wenn Cluster unterschiedliche Forschungs- oder Produktionsteams unterstützen.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab. Eine Konfigurationsprüfung kann fokussiertes Cluster-Know-how erfordern, während eine neue HPC-Umgebung jemanden braucht, der Partitionen, Sicherheit, Abrechnung, Failover sowie die Integration mit Speicher- und Workload-Tools entwerfen kann.
Slurm kann häufig über kontrollierten Zugriff, Logs, Dokumentation und Testumgebungen remote konfiguriert und geprüft werden. Vor-Ort-Arbeit kann bei der Hardwareinstallation, in zugangsbeschränkten Einrichtungen oder bei Änderungen wertvoll sein, die eine direkte Abstimmung mit lokalen Infrastrukturteams in Deutschland erfordern.
Bitten Sie um konkrete Beispiele für Clustergrößen, Workload-Typen und Planungsprobleme, die der Freelancer bearbeitet hat. Ein kompetenter Slurm-Fachmann sollte erklären können, warum eine Konfigurationsentscheidung getroffen wurde, wie Änderungen getestet werden und welche Kennzahlen eine Verbesserung bestätigen.
Slurm unterstützt die GPU-Planung über konfigurierte Ressourcen wie GRES und kann eine exklusive oder gemeinsam genutzte GPU-Zuweisung koordinieren. Ein Spezialist sollte außerdem CUDA, die Sichtbarkeit von Geräten, Container-Laufzeiten, Auftrags-Arrays sowie die Speicher- und Datenübertragungsanforderungen von Machine-Learning-Workloads verstehen.
Simple Linux Utility for Resource Management ist die ausgeschriebene Bezeichnung hinter dem Slurm-Akronym und wird häufig erwähnt, wenn seine Geschichte besprochen wird. Das Projekt ist heute allgemein als Slurm oder Slurm Workload Manager bekannt, und Fachkräfte sollten alle diese Begriffe in technischer Dokumentation erkennen.
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
