
TensorFlow Experten in Frankfurt
, die innerhalb weniger Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die neuronale Netzwerke trainieren und bereitstellen, Computer-Vision-Pipelines entwickeln und Modelle mit TensorFlow, Keras und TensorFlow Serving produktionsreif machen. 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
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.
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
Ahsan J.
Letzte Position:
Data-Analytics-Entwickler bei Level Next Productions
- Power BI-Dashboards erstellt und datengetriebene Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
Thomas L.
Letzte Position:
Ingenieur für Computer Vision bei Dr.-Ing. Lagemann
- Freier Entwicklungsingenieur für Bildverarbeitungssysteme
- Entwicklung von maßgeschneiderten Bildverarbeitungsalgorithmen
- Erstellen von industriellen Bildverarbeitungs-Applikationen
- Schulungen und Mentoring
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

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 9 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 9 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
Was TensorFlow leistet
TensorFlow ist ein Open-Source-Framework zur Erstellung, zum Training und zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen. Es unterstützt tensorbasierte Berechnungen auf CPUs, GPUs und spezialisierten Beschleunigern und eignet sich dadurch für Forschungs- und Produktionssysteme. Sein Ökosystem deckt Deep Learning, Datenpipelines und die Bereitstellung von Modellen ab.
Modelle und Anwendungen
TensorFlow-Spezialisten entwickeln Systeme, die aus Bildern, Texten, Audiodaten, Sensordaten und Geschäftsdaten lernen. Häufige Anwendungen sind:
- Bildklassifizierung, Objekterkennung und visuelle Prüfung
- Prognosen, Empfehlungen und Anomalieerkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache und sprachbezogene Modelle
- Dokumentenverständnis und automatisierte Entscheidungsunterstützung
Ökosystem und Tools
Das Kern-Framework wird häufig mit Keras für das Modelldesign und Training eingesetzt. TensorFlow Data unterstützt Eingabepipelines, TensorBoard hilft bei der Untersuchung von Experimenten und TensorFlow Serving stellt trainierte Modelle über Produktions-APIs bereit. TensorFlow Lite und TensorFlow.js erweitern die Bereitstellung auf mobile Geräte, Edge-Umgebungen und Browser.
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche TensorFlow-Expertise ins Haus, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Produkt werden muss, interne Machine-Learning-Kenntnisse begrenzt sind oder ein bestehendes Modell bessere Leistung benötigt. In Frankfurt können Spezialisten Finanzdienstleister, Logistik-, Fertigungs-, Mobilitäts- und Forschungsteams unterstützen. Remote-Arbeit funktioniert gut, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Review-Abläufe organisiert sind; die Zusammenarbeit vor Ort kann bei sensiblen Systemen und Fachworkshops hilfreich sein.
Fähigkeiten rund um TensorFlow
Starke Fachkräfte verbinden die Modellentwicklung mit Python, Datenaufbereitung und Softwareentwicklung. Nützliches angrenzendes Wissen umfasst SQL, Cloud- oder On-Premises-Infrastruktur, Docker, Kubernetes, REST- oder gRPC-APIs, Experiment-Tracking und automatisierte Tests. Sie verstehen, wie Datenqualität, Evaluationsdesign und betriebliche Einschränkungen die Modellergebnisse beeinflussen.
Die richtige Fachkraft auswählen
Achten Sie auf Spezialisten, die erklären können, warum ein Modell zum Problem passt, wie die Trainingsdaten aufbereitet wurden und wie die Leistung nach der Veröffentlichung bewertet wird. Eine starke Umsetzung umfasst reproduzierbare Experimente, eine klare Modelldokumentation, Monitoring und einen Weg zum Rollback. Der richtige Experte kann auch die Abwägungen zwischen TensorFlow, PyTorch und einfacheren statistischen Ansätzen erläutern, ohne jedes Problem in Deep Learning zu zwingen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über TensorFlow wissen wollen – kompakt an einem Ort.
TensorFlow wird zur Erstellung, zum Training und zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen für Bilder, Sprache, Prognosen, Empfehlungen und Sensordaten verwendet. Es unterstützt sowohl Experimente als auch Inferenz in der Produktion über Cloud-, Mobil-, Edge- und Browser-Umgebungen hinweg.
TensorFlow und PyTorch unterstützen beide Deep Learning, automatische Differentiation und Hardwarebeschleunigung. TensorFlow wird häufig für sein Bereitstellungsökosystem, Model Serving und seine Tools für den Produktionseinsatz geschätzt, während PyTorch oft für flexible Forschungsabläufe gewählt wird; die bessere Wahl hängt vom Team und dem Ziel der Bereitstellung ab.
Ein starker TensorFlow-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit Python, Datenaufbereitung, SQL und Softwaretests. Cloud-Dienste, Docker, Kubernetes, API-Design, Experiment-Tracking und Monitoring sind ebenfalls wertvoll, wenn Modelle zuverlässig in der Produktion laufen müssen.
Das richtige Maß an TensorFlow-Erfahrung hängt von der Aufgabe ab, nicht von einer festen Dauer. Ein Prototyp benötigt möglicherweise jemanden, der Daten aufbereiten und eine solide Baseline trainieren kann, während ein Produktionssystem Expertise in Bereitstellung, Leistung, Monitoring, Sicherheit und Modellwartung erfordert.
TensorFlow-Arbeit eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Experimente und Modell-Reviews digital geteilt werden können. Sitzungen vor Ort in Frankfurt können bei eingeschränktem Datenzugriff, Betriebsworkshops oder enger Abstimmung mit Fachteams dennoch sinnvoll sein.
TensorFlow verwendet Keras häufig als High-Level-Schnittstelle zur Definition, zum Training und zur Bewertung neuronaler Netzwerke. Keras kann den Modellcode leichter lesbar machen, während TensorFlow das umfassendere Ökosystem für Ausführung, Daten, Bereitstellung und Hardware bereitstellt.
TensorFlow-Projekte können TensorFlow Lite verwenden, wenn die Inferenz auf mobilen Geräten oder Edge-Geräten mit begrenzten Ressourcen laufen muss. TensorFlow.js ist für die Ausführung von Modellen in JavaScript-Umgebungen konzipiert, einschließlich Browsern und kompatiblen serverseitigen Anwendungen.
Qualitativ hochwertige TensorFlow-Arbeit ist reproduzierbar, getestet und an ein klar definiertes geschäftliches oder technisches Ziel gebunden. Bitten Sie darum zu zeigen, wie der Spezialist Datenvalidierung, Baseline-Vergleiche, Evaluations-Leakage, Modellmonitoring, Dokumentation und das Verhalten bei veränderten realen Eingaben handhabt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 828 € 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
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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