TensorFlow Experten in Dortmund
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Machine-Learning-Modelle für den Produktionseinsatz trainieren und bereitstellen, Computer-Vision-Pipelines entwickeln und TensorFlow-Serving-Workflows optimieren. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Dortmund kennen, die kürzlich TensorFlow eingesetzt haben
Ashwin P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
- Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
- Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.
Nemanja M.
Letzte Position:
AI Engineer / Senior Backend Engineer bei Intelycx
Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.
- Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
- Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
- Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
- Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.
Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.
Laurin H.
Letzte Position:
Software Architect (Freelance) bei Care4Sure
- MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
- Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.
Mesut Y.
Letzte Position:
Lösungsarchitekt Computer Vision Filiale bei Schwarz IT (Lidl/Kaufland)
- Ausbau und Betreuung des Produktportfolios für Videoanalyse und Computer Vision
- Erhebung von Anforderungen und Requirements Engineering
- Beratung, Projektmanagement und Koordination der Pilotierung sowie des internationalen Rollouts
- Tools: IP-basierte Kamera- und Videosysteme, Citrix Administration, OneNote, Microsoft Teams, Node-Red, Office 365, Age Verification, Qognify Umbrella, Thingsboard, Xovis 3D Sensoren, AXIS Kameras, GK Kassensoftware, Atlassian JIRA
Patrik G.
Letzte Position:
Technical Lead Conversational AI bei CANCOM
- Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
- Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
- Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau
Mohammed A.
Letzte Position:
Data Scientist & Energieberater bei Accenture GmbH
Ilja L.
Letzte Position:
Software Engineer/Architekt (Tech Lead) bei Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH
- Implementierung verschiedener Schnittstellen für Umsysteme und Anbindung externer Geräte (Kameras, Scanner, Digitale Schließfächer)
- Entwicklung verschiedener Schnittstellen im Bereich Used Cars
- Realisierung verschiedener Prototypen
- Unterstützung im Bereich UI/UX und Data Analytics
- Entwicklung von Frontend- und Backend-Lösungen
- Kubernetes-Migration
- Aufbau von CI/CD-Pipelines
- Kommunikation mit dem Fachbereich und technische Konzeption neuer Lösungen
- Teamübergreifendes Alignment und Abstimmung im Team
- Überblick über den gesamten Technologie-Stack und umliegende Systeme
- Dokumentation, Vorbereitung und Durchführung von Reviews
- Unterstützung des Teams sowie Koordination von Releases und wichtigen Meilensteinen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die TensorFlow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
29% (Deutschland: 82%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Dortmund 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.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für TensorFlow:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Dortmund, die TensorFlow 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der TensorFlow Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Professionelle Dienstleistungen (71%)
- Bildung (57%)
- Gesundheitswesen (57%)
- Automotive (43%)
- Energie (43%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (43%)
- Einzelhandel (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was TensorFlow leistet
TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen neuronaler Netze verwendet wird. Teams nutzen es für Bildklassifizierung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Prognosen und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Seine graphenbasierte Ausführung, automatische Differentiation und Hardwarebeschleunigung unterstützen sowohl Experimente als auch Workloads im Produktionseinsatz.
Zentrales Ökosystem
TensorFlow umfasst Werkzeuge für Datenaufbereitung, Modelltraining, Evaluierung und Bereitstellung. Erfahrene Spezialisten arbeiten häufig mit Keras für das Modelldesign, TensorFlow Data für Eingabepipelines, TensorBoard zur Nachverfolgung von Experimenten und TensorFlow Lite für Inferenz auf Edge-Geräten. Sie verbinden Modelle möglicherweise auch mit Python-Diensten, GPUs, Cloud-Speicher und containerisierten Bereitstellungs-Workflows.
Typische Ergebnisse
- Modelle zur Klassifizierung von Bildern, Videos und Dokumenten
- Pipelines zur Objekterkennung und Segmentierung
- Systeme für Prognosen und Anomalieerkennung
- Empfehlungs- und Rankingmodelle
- Exportierte Modelle für Inferenz in der Cloud, auf Mobilgeräten oder am Edge
Der richtige Ansatz hängt von Datenqualität, Latenz, Erklärbarkeit sowie den Kosten für Training und Inferenz ab. Fachleute sollten messbare Validierungskriterien festlegen, bevor sie ein Modell optimieren.
Wann Spezialisten beauftragt werden sollten
Unternehmen holen freiberufliche TensorFlow-Spezialisten hinzu, wenn ein internes Team Unterstützung dabei benötigt, Forschung in ein zuverlässiges Produkt zu überführen. Dazu kann die Aufbereitung gelabelter Daten, die Auswahl einer Architektur, die Verringerung der Inferenzlatenz oder die Überführung eines Notebook-Prototyps in einen überwachten Dienst gehören. In Dortmund kann die Remote-Zusammenarbeit für verteilte Teams gut funktionieren, während Workshops vor Ort die Abstimmung von Daten, Fachbereich und Stakeholdern unterstützen können.
Wichtige Fähigkeiten
Achten Sie auf Erfahrung mit Python, NumPy, pandas und wissenschaftlichem Rechnen sowie auf fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und Evaluierung neuronaler Netze. Für den Produktionseinsatz können Docker, Kubernetes, Cloud-Dienste für maschinelles Lernen, REST- oder gRPC-APIs und CI/CD erforderlich sein. Kenntnisse in PyTorch sind ebenfalls hilfreich, wenn ein Projekt Frameworks vergleicht oder ein bestehendes Modell überträgt.
So bewerten Sie die Qualität
Ein guter Fachmann erklärt, warum ein Modell zu den Daten und den geschäftlichen Rahmenbedingungen passt, statt nur Genauigkeit zu präsentieren. Fragen Sie, wie Datenlecks verhindert, unausgeglichene Klassen behandelt, Trainingsläufe reproduziert und Modellveränderungen nach der Veröffentlichung überwacht werden. Nachvollziehbare Notebooks, klare Datenverträge, dokumentierte Experimente und ein getesteter Bereitstellungspfad sind bessere Belege als eine aufpolierte Demo.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um TensorFlow am häufigsten aufkommen.
TensorFlow wird häufig für Bild- und Spracherkennung, Empfehlungssysteme, Prognosen, Anomalieerkennung und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. Es unterstützt den gesamten Prozess von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis zur Bereitstellung auf Servern, Mobilgeräten und Edge-Hardware.
TensorFlow und PyTorch unterstützen beide Deep Learning, automatische Differentiation und Hardwarebeschleunigung. TensorFlow wird häufig wegen seiner Werkzeuge für den Produktionseinsatz, seiner Bereitstellungsoptionen und seines etablierten Serving-Ökosystems ausgewählt, während PyTorch für flexible Experimente bevorzugt werden kann; das Team des Projekts, bestehende Modelle und das Bereitstellungsziel sollten die Entscheidung bestimmen.
Ein guter TensorFlow-Spezialist sollte auch Python-Daten-Workflows, Statistik, Feature-Aufbereitung und Modellevaluierung verstehen. Für die Umsetzung im Produktionseinsatz sind Erfahrung mit APIs, Containern, Cloud-Infrastruktur, Experiment-Tracking und Monitoring besonders wertvoll.
Die passende TensorFlow-Erfahrung hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab, nicht einfach von der Größe des Modells. Ein Prototyp benötigt möglicherweise fundiertes Urteilsvermögen bei Daten und Modellierung, während ein regulierter oder stark ausgelasteter Dienst zusätzlich Reproduzierbarkeit, Sicherheit, Beobachtbarkeit und eine zuverlässige Bereitstellung erfordert.
Ja, TensorFlow-Arbeit eignet sich in der Regel gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Datensätze, Umgebungen und Abnahmekriterien klar dokumentiert sind. Teams in Dortmund sollten Kommunikationsroutinen, Datenzugriff und Spracherwartungen frühzeitig abstimmen und Termine vor Ort sensiblen Daten oder komplexen Stakeholder-Workshops vorbehalten.
TensorFlow Lite ist nützlich, wenn ein trainiertes Modell auf einem Smartphone, einem eingebetteten Gerät oder einem anderen Edge-System ausgeführt werden muss. Dadurch kann die Abhängigkeit von einem Remote-Dienst verringert werden, doch Spezialisten müssen weiterhin Modellgröße, unterstützte Operationen, Speichernutzung, Akkuverbrauch und Tests auf dem Gerät berücksichtigen.
Prüfen Sie, ob die TensorFlow-Arbeit solide Datensplits, aussagekräftige Validierung, reproduzierbares Training und Tests unter realen Betriebsbedingungen umfasst. Bitten Sie den Spezialisten, Fehlerfälle, Abwägungen bei der Latenz, Monitoring-Pläne und die Aktualisierung des Modells ohne Verschlechterung der Ergebnisse zu erklären.
Keras ist eine High-Level-API für Deep Learning, die häufig zusammen mit TensorFlow zum Definieren, Trainieren und Evaluieren von Modellen verwendet wird. Sie kann den Modellcode leichter lesbar machen, während TensorFlow umfassendere Funktionen für Datenpipelines, Beschleunigung, Export und Serving im Produktionseinsatz bereitstellt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dortmund, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 81 €, was einem Tagessatz von etwa 652 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dortmund, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 29% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Dortmund, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (71%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Produktentwicklung (86%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich TensorFlow eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
