Wie schnell ist ein High-Performance Computing Engineer in München verfügbar?

Für München liegen 1 Profile dieser Rolle vor. Nach der Bedarfsanfrage prüfen wir Verfügbarkeit, Zeitfenster und Satz und melden uns mit einer Auswahl.

Was kostet ein High-Performance Computing Engineer in München?

Der Median der Profile vor Ort liegt bei 80 € pro Stunde netto. Der Tagessatz ergibt sich aus acht Stunden, der tatsächliche Rahmen aus Umfang, Erfahrung und Einsatzmodell.

Welche Aufgaben übernimmt ein High-Performance Computing Engineer?

Typisch sind Cluster und Scheduler betreiben, Jobs und Warteschlangen optimieren, Code parallelisieren und profilen. Der Zuschnitt folgt dem Ergebnis, das Sie brauchen, nicht einem festen Leistungskatalog.

Welche Branchen in München setzen diese Rolle ein?

Am Standort überwiegen Healthcare, Industrie, Finanzen, Logistik. Die Branche bestimmt vor allem Datenlage, Regulatorik und Abstimmungswege im Projekt.

Cloud & Infrastruktur · München

High-Performance Computing Engineer als Freelancer in München

Q: Arbeitet ein High-Performance Computing Engineer in München auch remote?

Ja. Die meisten Einsätze laufen remote oder hybrid; Vor-Ort-Tage in München lassen sich für Workshops, Reviews und Übergaben einplanen. Das Arbeitsmodell steht bereits im Profil.

HPC Engineers bauen und betreiben Rechencluster und machen Simulationen und Datenauswertungen in großem Maßstab schnell und reproduzierbar. Gesucht wird die Rolle, wenn Rechenjobs warten in Warteschlangen, Cluster sind schlecht ausgelastet und Ergebnisse sind nicht reproduzierbar. Für München sind aktuell 1 Profile dieser Rolle im Netzwerk hinterlegt.

Profile dieser Rolle am Standort

80 € / Std.

Median-Stundensatz der Profile vor Ort

Remote · Hybrid · Vor Ort

Übliche Einsatzmodelle

Leistungen in München

Diese Leistungen lassen sich für ein Projekt in München beauftragen – remote, hybrid oder vor Ort.

Cluster aufsetzen

Betriebsbereite Umgebung

Jobs optimieren

Laufzeit- und Auslastungsbericht

Code parallelisieren

Skalierungstests

Datenkonzept erstellen

Speicher- und Backupkonzept

Kosten senken

Sparmaßnahmen mit Messung

Umgebungen reproduzierbar machen

Container und Versionierung

Typische Aufgaben

Der Zuschnitt folgt dem Ergebnis, das Sie brauchen.

Cluster und Scheduler betreibenJobs und Warteschlangen optimierenCode parallelisieren und profilenDaten- und Speicherkonzepte auslegenSoftwareumgebungen versionierenKosten und Auslastung steuernNutzende unterstützen

So läuft ein Projekt

Typischer Zeitrahmen: Typisch 6–18 Wochen · 25–55 Personentage

1
Analyse
Woche 1–4
Workloads messen · Flaschenhälse finden · Klarer Engpass
2
Maßnahmen
Woche 5–10
Konfigurieren · Optimieren · Testen · Messbare Verbesserung
3
Betrieb
Woche 11–15
Monitoring aufsetzen · Policies definieren · Stabiler Betrieb
4
Übergabe
Woche 16–18
Dokumentieren · Team schulen · Übernommene Plattform