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.
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.
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.
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
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.
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.
Hans-Dieter G.
Letzte Position:
Ausbildung zum KI-Experten
Ich erweitere kontinuierlich meine Expertise im Bereich KI und Automatisierung, arbeite mit ChatGPT, OpenAI, Manus, Gemini, MS CoPilot, API, LangChain, Hugging Face, Manus, TensorFlow und Auto-GPT sowie Python-basierten ML-Frameworks und MLOps-Tools, um klassische Softwareentwicklungs-, Analyse- und Testprozesse intelligent zu transformieren.
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.
Fadi S.
Letzte Position:
Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer
- Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
- Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
- Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
- Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
- Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse
Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung
Mario T.
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Patrick L.
Letzte Position:
Senior GenAI-Fullstack-Entwickler bei Bildungsbau Hamburg
Remote-Freiberuflerrolle mit Fokus auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.
- Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Agentic-AI-Strategie für eine Behörde mit Fokus auf DSGVO, Sicherheit und selbst gehostete Lösungen
- Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Mini-Anwendungen, die es nicht technisch versierten Mitarbeitenden ermöglichen, Geschäftsprobleme selbstständig zu lösen
- Umsetzung interner Geschäftsanwendungen mit Single Sign On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern
- Techstack: Python, Nextjs, Typescript, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux Ubuntu, PostgreSQL, MS SQL, Angular, Authentik
Herbert R.
Letzte Position:
Quereinsteiger-Lehrer bei BRG Hermagor und HLW Hermagor; Caritas Schule für Sozialberufe; Wirtschaftsuniversität Wien
Fächerzuweisung: Betriebswirtschaft & Volkswirtschaft, Informatik, Geographie & Aufbaulehrgang Betriebswirtschaft für das Schuljahr 2024/25 am BRG Hermagor und HLW Hermagor (Wirtschaft & Informatik), 22 Unterrichtsstunden
Masterjahrgang 2026 an der Caritas Schule für Sozialberufe in Wiener Neustadt, Fach Informatik; 8 Unterrichtsstunden, derzeit an der Wirtschaftsuniversität Wien
Finanzielle Grundbildung für die 1. und 2. Klassen der HLW sowie die einjährige Handelsschule mit Finanzführerschein und dem Money Matters Programm, inklusive simulierten Bewerbungsgesprächen mit Finanzwissen
Nachhaltigkeitsberichterstattung für die 5. Klasse der HLW und Finanzmarktbildung in Zusammenarbeit mit der Wiener Börse
Junior Companies mit der 2HW und 3HW, inklusive Teilnahme an der Wiener Messe im Februar 2025 und am Regionalwettbewerb Klagenfurt im April 2025
KI-Workshop für die Oberstufe des BRG und der HLW Hermagor
Betreuung von Diplomarbeiten/VWAs mit KI-Schwerpunkt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
KI-Ingenieur – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 11 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle 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 für KI-Ingenieur
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 11 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der KI-Ingenieur Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Fertigung (43%)
- Bildung (42%)
- Bank- und Finanzwesen (39%)
- Professionelle Dienstleistungen (37%)
- Automotive (36%)
- Gesundheitswesen (31%)
- Einzelhandel (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
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.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI-Ingenieur liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 746 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als KI-Ingenieur arbeiten, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer, die als KI-Ingenieur arbeiten, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI-Ingenieur arbeiten, sind Englisch (98%), Deutsch (97%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI-Ingenieur arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Fertigung (43%) und Bildung (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI-Ingenieur arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (98%), Produktentwicklung (90%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (62%).
FRATCH KI-Ingenieur Hauptstandorte
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Essen In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Wien Graz In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Zürich Genf Basel Bern Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
