
TensorFlow Experten in Frankfurt
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die TensorFlow-Modelle für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme trainieren, optimieren und bereitstellen. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich TensorFlow eingesetzt haben
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Harsh Vardhan A.
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Leitete die Entwicklung und Einführung einer auf die Automobilindustrie zugeschnittenen Lösung für generative KI mit dem Schwerpunkt auf der Verbesserung der Kundenerfahrung durch KI-gestützte Innovationen.
Führte umfassende Marktanalysen durch, um besondere Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor zu verstehen. Analysierte dafür Branchentrends, Kundenprobleme und Angebote der Wettbewerber und nutzte die Ergebnisse für die Produktstrategie.
Entwickelte eine strategische Vision für die Lösung für generative KI mit dem Ziel, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Unternehmensziele und die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch die Einführung personalisierter KI-gestützter Funktionen und erreichte eine Steigerung von 15% bei Kundenbindung und -loyalität.
Nahm an Workshops zur KI-Strategie für die Kundenerfahrung teil und vertrat Audi AG auf Konzernebene.
Setzte Kenntnisse über rekurrente neuronale Netze und Transformer-Architekturen ein.
Nutzte Frameworks für generative KI von GPT-3.
Setzte TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen ein.
Nutzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung.
Tätig als Lösungsmanager im Team Business Architecture.
Arbeitete mit Geschäftspartnern innerhalb von Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie zu erfassen, darunter die Marketingabteilung, CRM-Leiter in verschiedenen Ländern, Marken der VW group und CARIAD SE.
Vertrat Audi AG bei CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM und Data auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.
Führte Geschäftsanalysen der erhobenen Marktdaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Plante und startete Marketingkampagnen wie Willkommensmailings, Erinnerungen zur Lizenzverlängerung, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Tätig als Lösungsmanager im ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, ausgeliehen von Audi AG.
Arbeitete mit den Business Ownern der Marken der VW group zusammen, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Vertrat CARIAD SE bei CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM bei CARIAD SE auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.
Führte Geschäftsanalysen von Markt- und Markendaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Plante und realisierte Kampagnenfunktionen von der Vorlage bis zur Umsetzung für Marken wie Willkommensmailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Leiter CRM.
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Kevin G.
Letzte Position:
KI-Strategie & Governance / Freiberufler bei Al Gambit
- Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
- Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.
Alona L.
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Umer D.
Letzte Position:
Maßnahme zur Aktivierung und beruflichen Eingliederung mit integrierter Sprachförderung bei Berlitz
- Intensiver Sprachkurs mit Schwerpunkt auf berufssprachliche Inhalte.
Garima C.
Letzte Position:
IT-Programmleiter bei Trax Retail
- Leitete globale Digitalisierungsprogramme, die die unternehmensweite Einführung KI-gestützter Retail-Analytics-Lösungen ermöglichten
- Leitete die Migration von Altsystemen zu cloudbasierten Ökosystemen und steigerte die Datenverarbeitungsleistung um über 40%
- Wirkte als strategischer Technologieberater für Unternehmenskunden und stimmte Technologie-Roadmaps auf Geschäftsziele ab
- Führte funktionsübergreifende globale Teams mit über 100 Mitarbeitenden in mehreren Regionen
Ahsan J.
Letzte Position:
Entwickler für Datenanalyse bei Level Next Productions
- Power-BI-Dashboards erstellt und datenbasierte Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Thomas L.
Letzte Position:
Computer Vision Engineer bei Dr.-Ing. Lagemann
- Freier Entwicklungsingenieur für Bildverarbeitungssysteme
- Entwicklung von maßgeschneiderten Bildverarbeitungsalgorithmen
- Erstellen von industriellen Bildverarbeitungs-Applikationen
- Schulungen und Mentoring
Kevin M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Dozent im Coaching-Bereich bei DSI Education GmbH
- Praxisorientiertes Coaching zu Kernaspekten der Data Science
- Vermittlung fortgeschrittener Konzepte in Python sowie Automatisierung (mit Make und n8n) und ETL-Prozesse mit Apache Airflow
- Wöchentliche Vorbereitung und Durchführung von praxisorientierten Kursen zur Programmierung anhand realer Beispiele
- Förderung praktischer Programmierkenntnisse bei Teilnehmenden durch interaktive Übungen und individuelle Betreuung
- Entwicklung didaktischer Materialien und Anpassung der Inhalte an den Kenntnisstand der Teilnehmer
- Enge Zusammenarbeit mit dem Team zur kontinuierlichen Verbesserung der Kursqualität und Lernerfolge
Peka C.
Letzte Position:
Data-Warehouse-Projekt für einen Zoo bei Alfatraining
- Erstellt ein vollständiges Entity-Relationship-Modell (ERM) für die zukünftige operative Datenbank
- Implementiert das Modell mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS)
- Entworfen und implementiert ein Star-Schema für die Bestandsverwaltung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die TensorFlow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)

Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)

Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 8)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 17%)

Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 2)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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 29 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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Bildung (42%)
- Gesundheitswesen (42%)
- Professionelle Dienstleistungen (42%)
- Automotive (33%)
- Fertigung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
TensorFlow-Grundlagen
TensorFlow ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Die Python-APIs, Tensor-Operationen und automatische Differenzierung unterstützen die Arbeit von experimentellen Notebooks bis hin zu Produktionsdiensten. Zum weiteren Ökosystem gehören Keras, TensorBoard und TensorFlow Lite.
Modelle und Anwendungen
TensorFlow-Spezialisten entwickeln Systeme, die aus strukturierten und unstrukturierten Daten lernen. Typische Ergebnisse sind:
- Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung
- Textklassifizierung, Sprachverarbeitung und Embeddings
- Empfehlungs- und Rankingmodelle
- Prognosen, Anomalieerkennung und Zeitreihenanalyse
Ökosystem und Bereitstellung
Gute TensorFlow-Arbeit umfasst mehr als das Trainieren von Modellen. Fachleute nutzen Keras für die schnelle Modellentwicklung, tf.data für Eingabepipelines, TensorBoard zur Nachverfolgung von Experimenten und TensorFlow Serving für Inferenz-APIs. Sie arbeiten möglicherweise auch mit Google Cloud, Kubernetes, Docker, GPUs und TensorFlow Lite für die Bereitstellung am Edge.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche TensorFlow Experten ins Team, wenn aus einem Prototyp ein zuverlässiges Produkt werden muss, wenn Trainingskosten oder Inferenzgeschwindigkeit Aufmerksamkeit erfordern oder wenn internen Teams spezialisierte Kapazitäten fehlen. In Frankfurt kann dies Finanzdienstleistungen, Mobilität, industrielle Systeme, Gesundheitswesen und Forschungsprojekte unterstützen. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Review-Prozesse klar geregelt sind.
Was gute Fachleute liefern
Ein kompetenter Spezialist wählt ein geeignetes Modell aus, bereitet verlässliche Datensätze vor und definiert aussagekräftige Bewertungsmethoden. Er sorgt für reproduzierbare Experimente, verhindert Data Leakage und erklärt die Abwägungen zwischen Genauigkeit, Latenz, Speicherverbrauch und Betriebskosten. Außerdem gestaltet er die Übergabe in den Produktivbetrieb durch Tests, Dokumentation und Monitoring praxisnah.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare vollständige TensorFlow-Projekte, nicht nur auf Notebook-Experimente. Aussagekräftige Hinweise sind Erfahrung mit Datenpipelines, Model Serving, GPU-Nutzung, Modellkomprimierung und der Integration in bestehende Anwendungen. Fragen Sie, wie der Fachmann mit unvollständigen Daten, sich ändernden Anforderungen, Versionskompatibilität und einem Modell umgeht, das im Test gut, aber in der Produktion schlecht funktioniert.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über TensorFlow wissen wollen – kompakt an einem Ort.
TensorFlow wird zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen verwendet. Häufige Anwendungen sind Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungen, Prognosen und Anomalieerkennung.
TensorFlow und PyTorch unterstützen beide Deep Learning, GPU-Beschleunigung und die Bereitstellung in der Produktion. TensorFlow wird oft wegen seines ausgereiften Bereitstellungs-Ökosystems gewählt, während PyTorch häufig für flexible Forschungsabläufe bevorzugt wird. Die richtige Wahl hängt vom Team, dem Modell und der Zielumgebung ab.
Ein guter TensorFlow-Fachmann kann zusätzlich Erfahrung mit Python, SQL, Data Engineering und Cloud-Technologien mitbringen. Kenntnisse in Keras, Docker, Kubernetes, GPU-Infrastruktur, Model Serving und Monitoring sind wertvoll, wenn ein Modell zuverlässig in der Produktion laufen muss.
Das erforderliche Niveau hängt von der Aufgabe ab. Für einen fokussierten Proof of Concept kann ein Spezialist mit Erfahrung im relevanten Modelltyp geeignet sein, während Produktionssysteme nachweisbare Fähigkeiten in Datenqualität, Bewertung, Bereitstellung, Sicherheit und laufendem Monitoring erfordern.
Ja. TensorFlow-Projekte können remote umgesetzt werden, wenn Spezialisten sicheren Zugriff auf Daten, Repositories und Rechenressourcen erhalten. Teams in Frankfurt sollten außerdem Kommunikationsroutinen und Dokumentationsstandards festlegen und klären, ob gelegentliche Workshops vor Ort sinnvoll sind.
TensorFlow Lite ist für die Ausführung von Modellen auf Mobilgeräten, eingebetteter Hardware und Edge-Systemen konzipiert. Es ist nützlich, wenn geringe Latenz, Offline-Betrieb, begrenzter Speicher oder eine geringere Abhängigkeit vom Netzwerk wichtig sind.
Prüfen Sie die vollständige Lieferhistorie eines Fachmanns, einschließlich Datenaufbereitung, Modellbewertung und Bereitstellung, statt nur die angegebene Genauigkeit zu betrachten. Fragen Sie nach einer klaren Begründung für Baselines, Validierungsdesign, Fehlerfälle, Reproduzierbarkeit und die Überwachung der Leistung nach dem Release.
Ein TensorFlow-Freelancer sollte mit der Prüfung der Kompatibilität zwischen TensorFlow, Keras, Python, CUDA und Serving-Tools vertraut sein. Er sollte Abhängigkeiten festschreiben, die Umgebung dokumentieren und Migrationen sorgfältig planen, da Änderungen an APIs, Hardwareunterstützung oder Bereitstellungszielen die Ergebnisse beeinflussen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 829 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (92%), Englisch (92%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Einzelhandel (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (75%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich TensorFlow eingesetzt haben
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