TensorFlow Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die TensorFlow-Modelle bauen, Trainingspipelines optimieren und Prototypen in zuverlässige Produktionssysteme überführen. Holen Sie sich Unterstützung für Keras-Workflows, Model Serving und die Integration in Python-basierte Daten-Stacks, schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich TensorFlow eingesetzt haben
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Usman Saeed
Letzte Position:
Werkstudent – Wissenschaftliche Hilfskraft bei NSQUARED Lab, Friedrich-Alexander University
- Entwurf und Umsetzung des DEXTER-Projekts, einer seilgetriebenen Roboterhand, die die Biomechanik der menschlichen Hand nachahmt
- Konstruktion und 3D-Druck der Hand sowie Entwicklung der zugehörigen Regelungsalgorithmen und Schaltungen
Ashmi Jha
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Vasuraj Bhatia
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die TensorFlow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
6 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,1 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
4 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 81%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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 ist ein Machine-Learning-Framework, das zum Trainieren, Bewerten und Bereitstellen von Modellen für Bildverarbeitung, Sprache, Prognosen und Anomalieerkennung genutzt wird. Es passt zu Projekten, die wiederholbare Pipelines, den produktiven Einsatz und eine enge Kontrolle über das Modellverhalten brauchen.
Typische Projektarbeit
- Neuronale Netzmodelle bauen und fein abstimmen
- Trainings- und Validierungspipelines vorbereiten
- Modelle für Serving oder den Einsatz am Edge exportieren
- Modelle in Python-Services und Datenflüsse integrieren
- Leistung, Formprobleme und Trainingsinstabilität debuggen
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit TensorFlow, Keras, TensorBoard und passenden Python-Tools wie NumPy und Pandas. Sie wissen auch, wie man Modelle paketiert, Versionen verwaltet und Trainingscode mit Cloud- oder containerbasierten Laufzeitumgebungen verbindet.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen meist freiberufliche TensorFlow-Expertise, wenn ein Modell aus einem Notebook in ein echtes System überführt werden soll. Es hilft auch, wenn ein Team Unterstützung für alten TensorFlow-Code, die Migration von anderen ML-Stacks oder einen kurzfristigen Schub für eine bestimmte Modellpipeline braucht.
Was starke Spezialisten liefern
Gute Fachleute schreiben sauberen Trainingscode, prüfen Datenannahmen und halten das Modellverhalten nachvollziehbar. Sie dokumentieren Eingaben, Ausgaben und Deploymentschritte, damit Teams die Arbeit nach der Übergabe weiterführen können.
Lieferung in Nürnberg
In Nürnberg unterstützen TensorFlow-Experten oft Industrie-, Logistik- und Softwareteams, die zuverlässiges Machine Learning in bestehenden Systemen brauchen. Viele Aufgaben lassen sich remote erledigen, während Workshops oder Produktions-Reviews von einer Zusammenarbeit vor Ort auf Deutsch oder Englisch profitieren können.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei TensorFlow anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
TensorFlow wird genutzt, um Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Textverarbeitung, Prognosen und Anomalieerkennung zu trainieren und auszuführen. Unternehmen wählen es, wenn sie ein Framework brauchen, das von der Experimentierphase in die Produktion wechseln kann, mit klaren Pipelines und Serving-Optionen.
TensorFlow wird oft für Produktions-Workflows, Deployment-Tools und etablierte Unternehmensumgebungen gewählt. PyTorch ist beliebt für Forschung und Experimente, aber viele Teams bevorzugen TensorFlow, wenn sie stabilen Trainingscode, Model Export und die Integration in Serving-Systeme brauchen.
Ein starker TensorFlow-Spezialist arbeitet meist sicher in Python und versteht Datenaufbereitung, Feature Engineering und Model Evaluation. Nützliche Zusatzkenntnisse sind Keras, TensorBoard, NumPy, Pandas, Docker und eine grundlegende Cloud- oder API-Integration.
TensorFlow-Arbeit kann je nach Aufgabe auf unterschiedlichen Niveaus starten. Ein einfacher Modellprototyp braucht vielleicht weniger Tiefe, während Produktions-Trainingspipelines, Transfer Learning oder Model Serving einen Spezialisten brauchen, der ähnliche Arbeit schon einmal umgesetzt hat.
Ja, die meiste TensorFlow-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Code, Daten und Modellreviews sind. In Nürnberg kann Zeit vor Ort trotzdem helfen für Workshops mit Stakeholdern, Gespräche über Datenzugang oder die Release-Planung mit lokalen Teams.
Bei TensorFlow sollten Sie auf sauberen Trainingscode, reproduzierbare Ergebnisse und eine klare Erklärung der Datenannahmen achten. Gute Arbeit umfasst außerdem Validierung, Fehlerbehandlung, Model Versioning und Dokumentation, damit Ihr Team die Lösung weiter pflegen kann.
Ja, TensorFlow nutzt Keras häufig, um Modelle mit einer einfacheren API zu bauen und zu trainieren. Das ist wichtig, weil viele Teams schnelle Modellentwicklung wollen, ohne später die Möglichkeit zu verlieren, in Produktions-Workflows überzugehen.
TensorFlow-Spezialisten sind oft in Branchen nützlich, die auf Automatisierung, Prognosen, Inspektion oder Prozessdaten setzen. In Nürnberg kann das Produktion, Logistik, Software und technische Serviceteams umfassen, die praktische Machine-Learning-Unterstützung brauchen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 55 €, was einem Tagessatz von etwa 440 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 6 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Bildung (43%) und Fertigung (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die TensorFlow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (71%).
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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
