TensorFlow Experten in Frankfurt
, in Minuten gematcht mit der Kraft von KI und geprüften, verfügbaren SpezialistenHolen Sie Experten an Bord, die TensorFlow-Modelle, Keras-Trainings-Workflows, Model Serving und produktive ML-Pipelines liefern. Von Computer Vision bis Forecasting und NLP: schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich TensorFlow eingesetzt haben
Tan Pham
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.
Alona Liuzniak
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
Garima Chomal
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
Umer Dilpazir
Letzte Position:
Maßnahme zur Aktivierung und beruflichen Eingliederung mit integrierter Sprachförderung bei Berlitz
- Intensiver Sprachkurs mit Schwerpunkt auf berufssprachliche Inhalte.
Harsh Vardhan Agrawal
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Führte die Entwicklung und Einführung einer generativen KI-Lösung für die Automobilindustrie an, um das Kundenerlebnis durch KI-basierte Innovationen zu verbessern.
Führte umfangreiche Marktforschung durch, um die Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor besser zu verstehen, indem Branchentrends, Kundenprobleme und Wettbewerbsangebote analysiert wurden, um die Produktstrategie zu untermauern.
Entwickelte eine strategische Vision für die generative KI-Lösung zur Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Ziele des Unternehmens sowie die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch personalisierte KI-Funktionen und erreichte eine 15%ige Erhöhung des Kundenengagements und der Kundenbindung.
Nahm konzernweit an Workshops zur KI-Strategie für das Kundenerlebnis teil und vertrat dort die Audi AG.
Setzte Kenntnisse in rekurrenten neuronalen Netzen und Transformer-Architektur ein.
Setzte GPT-3-Frameworks für generative KI ein.
Verwendete TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen.
Setzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung ein.
Fungierte als Solution Manager für das Business Architecture Team.
Arbeitete mit Business-Stakeholdern bei Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie aufzunehmen – darunter Marketingabteilung, CRM-Verantwortliche in den Ländern, Marken der VW Gruppe und CARIAD SE.
Repräsentierte die Audi AG in CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM und Data basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis erhobener Marktdaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und startete Marketingkampagnen wie Willkommens-Mailings, Erinnerungen an Führerscheinverlängerungen, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Agierte als Solution Manager für das ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, abgeordnet von Audi AG.
Kooperierte mit Business-Verantwortlichen der VW-Gruppe-Marken, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Repräsentierte CARIAD SE in CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM bei CARIAD SE basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis von Markt- und Markendaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und implementierte Kampagnenfunktionen von Vorlagen für Marken wie Willkommens-Mailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Head of CRM.
Thomas Lagemann
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die TensorFlow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
83% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was TensorFlow macht
TensorFlow wird verwendet, um Machine-Learning-Systeme zu bauen, die aus Daten lernen und Vorhersagen machen. Teams nutzen es für Bildklassifizierung, Textverarbeitung, Forecasting, Empfehlungslogik und andere Modelle, die Training, Test und Deployment brauchen.
Kern-Workflow
- Datenaufbereitung und Feature-Arbeit
- Modelldesign mit TensorFlow und Keras
- Training, Tuning und Bewertung
- Export für Serving oder den Einsatz am Edge Starke Spezialisten wissen, wie man von Notebooks zu stabilem Produktionscode kommt, ohne die Wiederholbarkeit zu zerstören.
Ökosystem und Tools
TensorFlow steht oft zusammen mit Keras, TensorBoard, SavedModel, TensorFlow Lite und TensorFlow Serving im Einsatz. Gute Profis verstehen auch Python, NumPy, Datenpipelines, GPU-Setup und die dazugehörige Infrastruktur, die für verlässliche Trainingsläufe nötig ist.
Wann Unternehmen Experten hinzuziehen
Unternehmen suchen TensorFlow-Expertise, wenn ein internes Team Hilfe braucht, um ein erstes Modell live zu bringen, instabiles Training zu beheben oder die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern. In Frankfurt passt das oft zu Teams, die mit Finanz-, Logistik-, Handels- oder Industriedaten arbeiten und dabei sorgfältige Abstimmung und klare Dokumentation brauchen.
Was starke Profis liefern
Ein starker TensorFlow-Spezialist schreibt sauberen Modellcode, testet Datenannahmen und achtet auf Drift, Leakage und fragiles Preprocessing. Er oder sie kann die Abwägung zwischen Genauigkeit, Latenz und Wartbarkeit erklären und das System dann für Batch-Scoring, Online-Inferenz oder Mobile-Deployment anpassen.
Arbeitsweise
- Klare Übergabe von Daten, Code und Modellartefakten
- Arbeit mit Git und reproduzierbaren Umgebungen
- Remote-Lieferung oder Vor-Ort-Termine in Frankfurt
- Kommunikation mit Produkt-, Daten- und Engineering-Teams TensorFlow-Arbeit läuft am besten, wenn Umfang, Eingaben und Erfolgskriterien früh festgelegt werden. So bleibt das Modell auch nach dem ersten Release nützlich.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über TensorFlow wissen wollen – kompakt an einem Ort.
TensorFlow wird verwendet, um Machine-Learning-Systeme für Vorhersagen, Klassifizierung, Ranking und Mustererkennung zu bauen. Häufige Anwendungsfälle sind Bildanalyse, Sprachaufgaben, Forecasting und Empfehlungs-Workflows. Es wird auch genutzt, wenn ein Modell in die Produktion übergehen und wartbar bleiben muss.
TensorFlow wird oft gewählt, wenn Teams einen breiteren Produktionspfad wollen, besonders bei Deployment, Serving und Mobile-Optionen. PyTorch ist ebenfalls beliebt, vor allem in forschungsnahen Arbeiten. Die bessere Wahl hängt von Ihrem Team-Workflow, dem Deployment-Ziel und dem Bedarf an Production-Tools ab.
Ein starker TensorFlow-Spezialist arbeitet meist sicher mit Python, Keras, NumPy und Datenaufbereitung. Fähigkeiten in Modelbewertung, Feature Engineering und Deployment-Tools sind genauso wichtig wie das Framework selbst. Für produktive Arbeit ist Wissen über APIs, Container und Cloud-Infrastruktur wertvoll.
Ein TensorFlow-Projekt kann mit einem fokussierten Spezialisten starten, wenn die Aufgabe klar ist, etwa das Training eines ersten Modells oder die Verbesserung einer bestehenden Pipeline. Komplexere Arbeiten, wie das Serving von Modellen in großem Maßstab oder der Umgang mit sensiblen Daten, brauchen mehr Produktionserfahrung. Die eigentliche Frage ist, ob der Experte schon ähnliche Systeme geliefert hat.
Die meiste TensorFlow-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Code-, Daten- und Modellprüfung sind. Vor-Ort-Zeit in Frankfurt kann helfen, wenn Stakeholder Workshop-Sessions, Gespräche über Datenzugang oder eine enge Abstimmung mit lokalen Teams brauchen. Ein hybrides Setup funktioniert oft gut.
Fragen Sie, welche Art von TensorFlow-Modellen die Person gebaut hat, wie sie mit Datenqualität umgeht und wie Ergebnisse validiert werden. Fragen Sie auch, wie Deployment, Monitoring und Reproduzierbarkeit angegangen werden. Eine gute Antwort sollte konkret klingen, nicht allgemein.
TensorFlow und Keras sind eng verbunden, und viele Teams nutzen Keras als die einfachere Schicht für den Modellaufbau. Es hilft beim schnellen Prototyping und unterstützt trotzdem ernsthafte Trainings-Workflows. Wenn Ihr Projekt Tempo und Klarheit braucht, ist die Nachfrage nach Keras-Erfahrung oft sinnvoll.
Ein starker TensorFlow-Spezialist kann erklären, warum sich ein Modell so verhält, wie es sich verhält, und was getan wurde, um es zu verbessern. Achten Sie auf klare Experimente, sinnvolle Bewertung und sorgfältigen Umgang mit Data Leakage und Overfitting. Gute Experten dokumentieren außerdem Annahmen, damit andere die Arbeit später weiterpflegen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 799 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (83%), Englisch (83%) und Italienisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (50%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Business Intelligence (67%).
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.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
