Wolfram Mathematica Experten in Deutschland
für komplexe Modelle, Analysen und Automatisierung, in wenigen Minuten mit geprüften Fachleuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit Wolfram Mathematica, Wolfram Language und angebundenen Datenquellen symbolische Modelle, interaktive Notebooks und datenbasierte Workflows erstellen. FRATCH vermittelt Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelance-Experten.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Wolfram Mathematica eingesetzt haben
Josef E.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei CAE Consulting & Engineering GmbH
Ich als Geschäftsführer – Organisation und aktiver mitarbeitender Entwicklungsingenieur
Aktuell wurde abgeschlossen bzw. in Arbeit vorm Abschluss (2023, 2024):
- Projekte im Umfeld der Wafer Fertigung bei Hittec Prontor GmbH (Blenden für ZEISS SMT GmbH)
- Mikromanipulator-Konzepte mit Festkörpergelenken für ZEISS SMT vermittelt über HAYS AG)
- EVE Innovativ GmbH (Blockheizkraftwerke)
- Kraftblock GmbH, (regenerative Energie Speicher)
- CAE Consulting Eng. GmbH, europäisches Patent Hybridroboter, Markterschließung
- TQ Systems GmbH (Getriebetechnik)
CE ist Lieferant von Entwicklungsleistungen im breiten Maschinenbauumfeld. 30 abgewickelte Projekte im Raum D-A-CH. Entwicklungs- und Patentverwertungsgesellschaft F&E, Produkte, Schneid-, Schweißroboter, Fördertechnik ... etc.
Meine wichtigsten Resultate:
- Kleine Auswahl - Ergebnisse der Forschung- und Entwicklungstätigkeit führten zur Internationalen Patentanmeldung für die Schneid-, Schweißroboter und zur deutschen Patentanmeldung für das Dreh -Hub Gehänge sowie das Raumgelenk für die Zusammenführung von 3 Stäben zu einem Punkt für den Parallelkinematik Roboter, Schubkette, eigenes europäisches Patent Hybridroboter, Verbrennungsmotoren
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
Kersten L.
Letzte Position:
Leitender Architekt / Leitender Entwickler bei Bettles: Sportwettenplattform
- Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
- Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
- „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).
Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest
Kyra C.
Letzte Position:
Gründer bei C/C++ Beratung für Pharma- und klinische Softwareentwicklung sowie Unterstützung bei der Digitalisierung
- Entwickelte ein offenes klinisches Framework für die Digitalisierung in der Pharma- und klinischen Softwareentwicklung.
- Entwickelte ein Minimum Viable Product (MVP) für das Framework und setzte dabei agile Methoden und Best Practices für schnelles Prototyping ein, unter Einhaltung von GxP-Validierung und HIPAA-Compliance.
Sergey K.
Letzte Position:
Leitender Forscher bei Bauman Moscow State Technical University
- Teilzeitstelle als PI des Projekts „Kollektive Dynamik, elastische und Transporteigenschaften klassischer Fluide bei verschiedenen Regimen der Teilchenwechselwirkung“
Michael E.
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Continental
- Für eine Telematikkomponente im Automobilbereich Unterstützung im Bereich SELinux und Open-Source-Lizenzmanagement.
- Produkte: SELinux, iMX8, ScanCode.
- Kenntnisse: Linux, Firmwareentwicklung, Python.
Anton K.
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Alexander W.
Letzte Position:
Freiberuflicher Leiter Entwicklung / Strategieberater bei LabMaker GmbH
- Beratung zu einer Vielzahl von Open-Science-Hardware-Projekten im Bereich Elektronik, Mechatronik und Optoelektronik
- Umfassende Systemanalyse und DFM-Optimierung eines neuartigen offenen Hardware-Miniatur-Zwei-Photonen-Mikroskops
- Austausch mit Wissenschaftlern renommierter akademischer Einrichtungen, um die Arbeit des Kunden optimal abzustimmen
- Fertigungskoordination mit lokalen und internationalen Partnern für Leiterplattenbestückung, CNC-Bearbeitung und Optik
- Prozessanalyse für Produktdesign, Produktionsplanung/-durchführung, Produktlebenszyklus- und Produktdaten-Management
- Coaching der Mitarbeiter aller Abteilungen zu Anforderungen, die komplexe technische Produkte an Geschäftsprozesse stellen
- Entwicklung eines umfassenden PLM- und PDM-Konzepts, zugeschnitten auf die Bedürfnisse der Entwicklung und Fertigung
- Anregung eines intensiven und direkten abteilungsübergreifenden Austauschs zur Identifikation von Verbesserungspotenzialen
- Planung von Verbesserungen am Shopfloor-Layout mit dem Produktionsteam und Begleitung des Implementierungsprozesses
- Schnelles Onboarding von zwei neuen englischsprachigen Kollegen im technischen Produktmanagement und in der Entwicklung
- Ad-hoc- und Vertiefungsschulungen der Mitarbeiter im Umgang mit Softwaretools wie KiCad oder Autodesk Inventor
- Beratung zur langfristigen Entwicklung zu einem skalierbaren, noch stärkeren Partner der Open-Science-Hardware-Community
Rafal N.
Letzte Position:
Freiberuflicher Forschungs- und Entwicklungsingenieur für Regelungssysteme und Optimierung bei Selbstständig
- Erbringung von Dienstleistungen, Schulungen und Entwicklung von Lösungen.
Stephan Z.
Letzte Position:
GIS-Experte und Datenbankentwickler im Bereich Reisendeninformationssysteme bei Deutsche Bahn AG
- Entwicklung von automatisierten Tools für die Reisendeninformation von Bahnreisenden mit PostgreSQL/PostGIS (Administration & Entwicklung)
- Einsatz von imposm, osm2pgsql, pgsql2shp, GeoServer (WMS, WFS, WCS, usw.)
- Verwendung verschiedener Geoformate, z.B. OpenStreetMap (OSM)
- Technologien: PostgreSQL/PostGIS, imposm, osm2pgsql, pgsql2hp, ESRI Shape-Files, QGIS, Python 3.x, PyDev, Eclipse, Linux, AWS, OSM, XML, bash, pgsql, docker
Roman P.
Letzte Position:
IT-Manager, Spezialist und Berater; Robotics-Spezialist; Business Analyst; Versicherungsmathematiker bei Righley Cooper GmbH
- IT-Manager, Spezialist und Berater
- Robotics-Spezialist
- Business Analyst
- Versicherungsmathematiker
Werner M.
Letzte Position:
Dozent als Software-Entwickler bei Berufsakademie Heidenheim
- Mathematikvorlesungen für Maschinenbaustudenten
Ilja N.
Letzte Position:
Lehre und Beratung in Finanzen und Volkswirtschaft bei Selbstständig
Aritra M.
Letzte Position:
Vortrag - Rekonstruktion der Wellenfunktion von excitonischen Randzuständen topologischer molekularer Aggregate mit bei DPG Spring Meeting
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Wolfram Mathematica einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
27 Jahre
Positionsdauer
4,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Bildung, Fertigung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
85%
Master-Abschluss oder höher
85%
Doktortitel
46%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Wolfram Mathematica 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 Wolfram Mathematica Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (71%)
- Fertigung (71%)
- Informationstechnologie (IT) (64%)
- Automotive (50%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Energie (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Mathematica leistet
Wolfram Mathematica ist eine Umgebung für technisches Rechnen, symbolische Mathematik, numerische Analysen, Visualisierung und Simulation. Die Notebook-Oberfläche verbindet Text, Formeln, Code und Ergebnisse in einem Dokument und ist dadurch für Forschung, Ingenieurwesen, Finanzen, Bildung und fortgeschrittene Analysen geeignet. Wolfram Language stellt das Programmiermodell hinter dem Produkt bereit.
Modelle und Ergebnisse
Fachleute nutzen Mathematica, um komplexe Fragestellungen in reproduzierbare Modelle, Berechnungen und interaktive Werkzeuge zu überführen.
- Symbolische und numerische Modelle für Ingenieurwesen, Wissenschaft und Finanzen erstellen
- Simulationen, Optimierungsroutinen und statistische Analysen entwickeln
- Visualisierungen, Berichte und interaktive Manipulate-Oberflächen erstellen
- Explorative Notebooks in wiederholbare Workflows oder bereitgestellte Services umwandeln
Ökosystem und Werkzeuge
Zum Ökosystem gehören Wolfram Language, Wolfram Workbench, Wolfram Cloud und die Wissensressourcen von Wolfram|Alpha. Erfahrene Spezialisten arbeiten außerdem mit Datenimport und -export, Funktionen für symbolische Algebra, maschinelles Lernen, Bildverarbeitung, geografische Berechnungen sowie Anbindungen an externe APIs, Datenbanken oder Python-Workflows. Versionskontrolle und dokumentierte Notebooks helfen Teams dabei, Ergebnisse zu prüfen und zu pflegen.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Freiberufliche Expertise ist wertvoll, wenn ein internes Team vor einem schwierigen Modell steht, ein Forschungsprototyp zu einem zuverlässigen Werkzeug werden soll oder ein umfangreiches Notebook Struktur benötigt. In Deutschland unterstützt Mathematica häufig industrielle Forschung, Energieanalysen, Finanzmodellierung, Life Sciences und die Zusammenarbeit in der Wissenschaft. Die Umsetzung aus der Ferne funktioniert gut, wenn Anforderungen, Datenzugriff und Prüfstandards klar definiert sind; Workshops vor Ort können bei der Bedarfsklärung und Wissensübertragung helfen.
Was gute Experten mitbringen
Die besten Fachleute verbinden mathematisches Urteilsvermögen mit praktischer Softwaredisziplin. Sie klären Annahmen, wählen geeignete symbolische oder numerische Methoden aus, testen Sonderfälle und erklären Ergebnisse auch Nicht-Spezialisten. Außerdem halten sie Notebooks übersichtlich, trennen Eingaben von der Logik, achten auf die Leistung und dokumentieren Abhängigkeiten, damit andere Personen die Arbeit reproduzieren können.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf passende Nachweise statt auf ein allgemeines Mathematica-Profil. Bitten Sie um Beispiele mit einem ähnlichen Modell, Datentyp oder Endergebnis und besprechen Sie, wie der Spezialist die Genauigkeit validiert und mit sensiblen Daten umgeht.
- Kann erklären, ob symbolische, numerische oder hybride Methoden zum Problem passen
- Hat Erfahrung mit der Anbindung von Mathematica an bestehende Systeme und Daten
- Definiert klare Validierungsschritte und Abnahmekriterien
- Kommuniziert Annahmen, Einschränkungen und Wartungsbedarf
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Wolfram Mathematica anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Wolfram Mathematica wird für symbolische Mathematik, numerische Berechnungen, Simulation, Optimierung, Visualisierung und technische Berichte eingesetzt. Unternehmen nutzen es außerdem, um Algorithmen zu prototypisieren, Daten zu untersuchen und interaktive Analysewerkzeuge bereitzustellen.
Mathematica ist besonders stark bei symbolischen Berechnungen, mathematischer Notation, automatisierten Transformationen und integrierter technischer Dokumentation. MATLAB und Python können für bestimmte Engineering-Toolchains, allgemeine Softwaresysteme oder breitere Open-Source-Ökosysteme besser geeignet sein. Die Wahl hängt daher vom Ergebnis und vom bestehenden Stack ab.
Ein guter Wolfram Mathematica Spezialist kann auch mit Statistik, numerischen Methoden, maschinellem Lernen, Optimierung, Data Engineering oder wissenschaftlicher Visualisierung arbeiten. Erfahrung mit Python, SQL, APIs, Cloud-Services und Versionskontrolle ist hilfreich, wenn Notebooks an übergreifende Geschäftssysteme angebunden werden müssen.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der mathematischen Komplexität, der Datenqualität und den Folgen eines falschen Ergebnisses ab. Eine gezielte Visualisierung erfordert möglicherweise ein anderes Profil als eine validierte Simulation, eine Produktivintegration oder ein regulierter Analyse-Workflow. Bewerten Sie daher vergleichbare Ergebnisse und die Herangehensweise statt nur die Zeitdauer.
Ja. Wolfram Mathematica Projekte eignen sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, wenn der Spezialist auf freigegebene Daten, Notebooks und Rechenumgebungen zugreifen kann. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch kann gut funktionieren. Teams sollten jedoch zu Beginn Dokumentation, Meetings, Sicherheit und Erwartungen an die Übergabe festlegen.
Wolfram Language wird wertvoll, wenn explorative Berechnungen zu wiederverwendbaren Funktionen, automatisierten Berichten, APIs oder bereitgestellten Anwendungen werden sollen. Ein Spezialist kann Notebook-Arbeiten in getestete Komponenten strukturieren und dabei den interaktiven Workflow erhalten, der die Analyse nützlich gemacht hat.
Fragen Sie, wie der Spezialist Annahmen formuliert, Gleichungen validiert, die numerische Stabilität testet und Datentransformationen dokumentiert. Gute Mathematica Arbeit ist reproduzierbar, übersichtlich und angemessen geprüft. Außerdem enthält sie klare Grenzen dafür, was das Modell leisten kann.
Definieren Sie die geschäftliche Fragestellung, die verfügbaren Daten, das erwartete Ergebnis und alle Einschränkungen für vertrauliche Informationen. Bei Wolfram Mathematica Arbeiten in Deutschland ist es außerdem hilfreich, zu klären, ob die Zusammenarbeit remote oder vor Ort stattfindet, in welcher Sprache die Dokumentation erstellt wird und wer das Ergebnis anschließend pflegt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Wolfram Mathematica in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 714 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Wolfram Mathematica in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 85% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 85% mindestens einen Master-Abschluss und 46% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Wolfram Mathematica in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 27 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 4,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Wolfram Mathematica in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Wolfram Mathematica in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (71%), Fertigung (71%) und Informationstechnologie (IT) (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Wolfram Mathematica in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (79%), Forschung und Entwicklung (F&E) (79%) und Informationstechnologie (IT) (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Wolfram Mathematica 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 Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover 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
