KI-Ingenieur
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIVon LLM-Integrationen und RAG-Pipelines bis zu Model-Deployment, Evaluation und MLOps: Arbeite mit geprüften KI-Ingenieuren, die Prototypen in zuverlässige Produkte verwandeln. Schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
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William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Eimear M.
Letzte Position:
Webdesigner bei Stocklab Sarl
- Gestaltung und Umsetzung von WordPress-Websites mit dem Divi-Theme sowie Umsetzung der Vorstellungen von Kunden in ansprechende und benutzerfreundliche digitale Erlebnisse.
- Verantwortlich für Frontend- und funktionales Design mit Fokus auf einfache Navigation und optimale Leistung.
Patrick L.
Letzte Position:
Senior GenAI Fullstack Developer bei SBH (Schulbau Hamburg)
Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.
- Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
- Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
- Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern
Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular
Mario M.
Letzte Position:
Co-Founder und CTO bei B2B SaaS Recruiting-Plattform
Vollständiger Aufbau einer B2B-SaaS-Plattform für Personalvermittler
- Multi-Source-Job-Aggregation über ATS-APIs
- KI-gestütztes Career-Page-Scraping
- Regelbasiertes und KI-gestütztes Matching
- Credit-basiertes Monetarisierungsmodell mit Stripe-Integration
- Seit Juli 2026 live in Produktion
Tech-Stack
- NestJS
- React
- PostgreSQL
- pgvector
- Claude AI
- Prisma
Ahmed R.
Letzte Position:
KI- & Automatisierungsingenieur bei Teosek GmbH
- Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
- Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
- Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.
Gabin Maxime N.
Letzte Position:
Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt
Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit
3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.
Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
Alejandro A.
Letzte Position:
KI-Forscher & Ingenieur bei Tufa Labs
- Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
- Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
- Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
- Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.
Philipp H.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Vishnu Artists GmbH
- Geschäftsführer der Vishnu Artists GmbH in Berlin (seit 01/2025, gemeinsam mit Benedikt Irsch).
- Verantwortung für Finanzen, Planung und Reporting des Unternehmens; Arbeit mit DATEV.
- Reporting mit Power BI sowie Planungs- und Auswertungsmodelle in Excel als Grundlage für Entscheidungen der Geschäftsführung.
- Auswahl, Aufbau und Einführung KI-gestützter Werkzeuge im Unternehmen, darunter Flow Compass.
- Co-Host des Vishnu AI Freelancer Meetup, das alle vier Wochen auf Miro stattfindet; Austausch über den praktischen Einsatz von KI-Anwendungen in Coaching und Moderation.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Eko S.
Letzte Position:
Forward Deployed Engineer bei Kistler Group
- Gespräche mit Geschäftsbereichen geführt, um Anwendungsbereiche festzulegen, KI-Bots und Chatbots für den On-Premise-Einsatz zu entwickeln und bereitzustellen
- Einen universell einsetzbaren agentenbasierten KI-Assistenten auf Basis der MCP-Architektur bereitgestellt
Kareem S.
Letzte Position:
Business Analyst & Consulting Manager bei S&M Unternehmensberatung PartG
- Ich begleite mittelständische Mandanten bei ihren Fördermittelbedarfe.
- Ich evaluiere operative Geschäftsprozesse und übersetze komplexe gesetzliche und regulatorische Vorgaben in fachliche Anforderungen, Zielbilder und umsetzbare Roadmap-Epics.
- Ich setze gezielt Generative KI-Werkzeuge und Automatisierungen ein, um Anforderungsdokumentationen, Prozessanalysen, Auswertungen, Gesprächsvorbereitungen, Kundenanalysen und Entscheidungsvorlagen effizient zu erstellen.
Daniel S.
Letzte Position:
KI-Automatisierung E-Commerce bei Looops
- KI-Automatisierungs-Roadmap für ein D2C/B2B-E-Commerce-Unternehmen.
- Customer-Service-Bot mit RAG über Support-Tickets und Produktdaten, OCR-Pipeline für Eingangsrechnungen mit Writeback in Business Central, Lead-Gen- und Posting-Automation.
- Deterministische n8n-Workflows mit EU-gehosteten Modellen.
- n8n, RAG / Mistral, Qwen/BGE Embeddings / Business Central API, HubSpot, Shopify / Scaleway, S3 / Claude Code, OpenCode.
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung
- Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
- Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
- Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
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Über die Rolle
Was sie bauen
Ein KI-Ingenieur entwirft, baut und liefert angewandte KI-Systeme, die ein echtes Produkt- oder Prozessproblem lösen. Oft bedeutet das, große Sprachmodelle mit Unternehmensdaten zu verbinden, Retrieval-Pipelines zu bauen, Prompts zu optimieren und Schutzmechanismen um die Ausgaben zu legen, damit das System in der Produktion nützlich ist.
Typische Ergebnisse
- LLM-basierte Funktionen für Chat, Suche, Zusammenfassungen oder Workflow-Automatisierung
- Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines mit sauberem Datenzugriff
- Integrationsschichten für Modelle, APIs und Evaluations-Setups
- Monitoring, Fallback-Logik und Qualitätschecks für Live-Systeme
- Dokumentation für Übergabe, Wartung und zukünftige Weiterentwicklung
Fähigkeiten und Tools
Starke KI-Ingenieure verbinden Softwareentwicklung mit praktischem Machine Learning. Sie arbeiten mit Python, APIs, Vektor-Datenbanken, Cloud-Diensten und gängigen ML-Frameworks. Sie sollten außerdem Datenaufbereitung, Tests, Latenz, Kostenkontrolle und die Grenzen generativer Modelle verstehen.
Ein starkes Profil weiß in der Regel, wann ein gemanagtes Modell sinnvoll ist, wann Fine-Tuning passt und wann ein einfacherer regelbasierter Ansatz besser ist. Gute Ingenieure schreiben außerdem klare Prompts, entwerfen Evaluationskriterien und arbeiten gut mit Produkt-, Daten- und Security-Teams zusammen.
Wann Unternehmen einstellen
Unternehmen holen einen KI-Ingenieur an Bord, wenn sie schnell vorankommen wollen, ohne direkt eine Vollzeitstelle zu schaffen. Typische Fälle sind ein Pilot, der zu einer echten Funktion werden soll, ein interner Wissensassistent, ein Customer-Support-Copilot oder ein datenlastiger Workflow, der automatisiert werden soll.
Diese Rolle ist besonders nützlich, wenn das Team Produktideen hat, aber die technische Tiefe fehlt, um Modelle, Daten und Deployment zu verbinden. Sie passt auch gut für kurze, fokussierte Einsätze in Startups, Software-Teams, Beratungsprojekten und Innovationseinheiten.
Woran man gute Arbeit erkennt
- Baut für die Produktion, nicht für Demos
- Denkt an Datenqualität, Sicherheit und Wartbarkeit
- Misst die Ausgabequalität mit klaren Evaluationsmethoden
- Schreibt Code, den andere Ingenieure weiterentwickeln können
- Erklärt Abwägungen in einfacher Sprache
Einstellung in der Praxis
Wenn du einen KI-Ingenieur brauchst, sei klar beim Use Case, den Datenquellen, den Zielgruppen und der Deployment-Umgebung. Ein starker Freelancer wird nach Genauigkeitsanforderungen, Latenzgrenzen, Datenschutzvorgaben und danach fragen, wie das System nach dem Launch überprüft wird.
Für Teams in Deutschland oder anderen internationalen Umgebungen ist Remote-Arbeit oft der Standard, aber Vor-Ort-Termine können helfen, wenn das Projekt von sensiblen Daten, enger Produktfindung oder der Abstimmung mit Engineering- und Fachexperten abhängt.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu KI-Ingenieur am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Ein KI-Ingenieur macht aus einem geschäftlichen Anwendungsfall ein funktionierendes System. Dazu können LLM-Integration, Retrieval-Pipelines, Prompt-Design, Model-Evaluation und Unterstützung beim Deployment gehören. In der Freelance-Arbeit geht es meist um ein klar definiertes Ergebnis wie einen Assistenten, Klassifikator, eine Suchfunktion oder einen Automatisierungs-Flow.
Achte auf solide Python-Kenntnisse, API-Arbeit und praktische Erfahrung mit Model-Deployment oder ML-Systemen. Ein starker KI-Ingenieur versteht auch Datenaufbereitung, Evaluation, Cloud-Infrastruktur und wie man die Ausgabequalität in der Produktion stabil hält. Produktverständnis ist ebenfalls wichtig, denn die besten Lösungen sind oft einfach.
Ein KI-Ingenieur arbeitet oft näher an der Produktimplementierung, vor allem bei generativer KI, Assistenten und Anwendungslogik. Ein Machine-Learning-Ingenieur konzentriert sich vielleicht mehr auf Trainingspipelines, Model Serving und die Kern-ML-Infrastruktur. In der Praxis überschneiden sich die Titel, aber die Rolle des KI-Ingenieurs ist oft stärker anwendungsorientiert.
Ein Freelancer ist sinnvoll, wenn der Umfang klar ist und das Team schnell vorankommen muss. Das ist häufig bei Proof-of-Concepts, einem Feature-Launch oder einem kurzen Upgrade eines bestehenden Systems der Fall. Wenn du einen Spezialisten brauchst, der Modellauswahl, Datenzugriff und Deployment ohne lange Recruiting-Zyklen verbindet, ist ein Freelancer oft die bessere Wahl.
Typische Projekte sind RAG-Systeme über interne Dokumente, Customer-Support-Copilots, semantische Suche, Zusammenfassungstools, Content-Workflows und Entscheidungsunterstützungsfunktionen. Ein KI-Ingenieur ist auch nützlich, wenn du Evaluations-Frameworks, Schutzmechanismen oder Verbesserungen bei Kosten und Latenz für eine bestehende KI-Funktion brauchst.
Die meisten Aufgaben eines KI-Ingenieurs können remote erledigt werden, weil die Kernarbeit aus Code, Datenzugriff und Tests besteht. Vor-Ort-Termine können am Anfang des Projekts helfen, wenn sich Stakeholder auf den Use Case, sensible Daten oder den Review-Prozess abstimmen müssen. Für Teams in Deutschland sind gemischte Modelle üblich, wenn Produkt und Engineering verteilt sind.
Frag nach Beispielen für ausgelieferte Systeme, nicht nur nach Experimenten. Ein starker KI-Ingenieur kann Abwägungen klar erklären, zeigen, wie er die Ausgabequalität testet, und beschreiben, wie er mit Fehlern, Drift und Nutzerfeedback umgeht. Gute Zeichen sind eine saubere Architektur, realistische Erwartungen und klares Denken über Wartbarkeit.
Freelancer sollten mit einer Mischung aus Produktfragen, technischen Einschränkungen und wechselnden Anforderungen rechnen. Die besten Kunden geben Zugriff auf die Daten, definieren Erfolgskriterien früh und binden den KI-Ingenieur in Reviews mit Produkt- und Engineering-Stakeholdern ein. Ein klarer Umfang und schnelles Feedback machen bei dieser Arbeit einen großen Unterschied.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
