KI-Ingenieure in Österreich
aus 15.000 Lebensläufen mit der Power von KIBrauchst du Hilfe mit LLM-Apps, Machine-Learning-Pipelines, MLOps oder Model-Evaluation? Arbeite mit KI-Ingenieuren zusammen, die produktionsreife Systeme bauen, Datenquellen anbinden und zuverlässige Automatisierung liefern. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH KI-Ingenieure in Österreich kennen
Manuel Pasieka
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.
Mario Mohar
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
Daniel Schlager
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.
Marcel Steger
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.
Alexander Lechner
Letzte Position:
Gastdozent für Künstliche Intelligenz (Master-Niveau) bei FH des BFI Wien
- Lehren & Präsentieren
- Kommunikation
- Komplexe technische Themen durch Vorlesungen verständlich für nicht-technische Zielgruppen vermitteln
- Nicht-technische Studierende von null Wissen bis zum sicheren Verständnis und zur Anwendung von Algorithmen begleitet, um Geschäftsergebnisse zu erreichen
Mario Tuta
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Herbert Ritsch
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-Ingenieure – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Österreich 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-Ingenieure in Österreich
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 Rolle
Was sie bauen
KI-Ingenieure verwandeln Geschäftsprobleme in funktionierende Systeme. Sie entwerfen und liefern Modelle, Prompts, Retrieval-Pipelines und Automatisierungen, die in der Produktion laufen können. Typische Ergebnisse sind:
- LLM-gestützte Assistenten und interne Co-Piloten
- Datenpipelines für Training und Inferenz
- Setups zur Modellevaluierung und Testfälle
- MLOps-Workflows für Deployment und Monitoring
Kernkompetenzen
Ein guter KI-Ingenieur verbindet Softwareentwicklung mit praktischer Machine-Learning-Erfahrung. Er sollte sich mit Python, APIs, Vektordatenbanken, Cloud-Services und Model-Integration wohlfühlen. Außerdem muss er Datenqualität, Latenz, Kosten und Sicherheit verstehen, denn ein guter Prototyp allein reicht nicht.
Tools und Stack
Der Stack hängt vom Anwendungsfall ab, aber typische Tools sind Python, SQL, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, LangChain, OpenAI oder Open-Weight-Modelle, Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud. Für produktive Arbeit sind Logging, Monitoring und Versionskontrolle genauso wichtig wie die Wahl des Modells.
Wann Unternehmen sie holen
Unternehmen beauftragen freiberufliche KI-Ingenieure, wenn sie ein Projekt jetzt voranbringen müssen und nicht erst nach einem langen Einstellungsprozess. Das ist oft der Fall bei Proofs of Concept, interner Automatisierung, Such- und Wissenssystemen, Dokumentenverarbeitung oder dem Übergang von einem Experiment zu einem stabilen Produkt. In Österreich werden sie oft in Fertigungs-, Software-, Finanz- und Industrieunternehmen eingebunden, die KI-Arbeit mit bestehenden Systemen und Datenteams verbinden wollen.
Woran man gute Arbeit erkennt
Der beste KI-Ingenieur ist klar bei den Abwägungen. Er optimiert nicht nur Modelle; er wählt die richtige Architektur, definiert Erfolgskriterien und erklärt, was schiefgehen kann.
- Baut wartbaren Code, nicht nur Demos
- Versteht Datenzugriff, Datenschutz und Systemgrenzen
- Arbeitet gut mit Produkt-, Backend- und Datenteams zusammen
- Schreibt saubere Tests, Prompts und Evaluierungslogik
- Kann von ML Engineering zu GenAI-Implementierung wechseln
Zusammenarbeit
Viele Projekte starten remote und brauchen nur für Workshops, die Abstimmung mit Stakeholdern oder die Arbeit mit sensiblen internen Systemen Zeit vor Ort. Freelancer sollten sich klar auf Englisch und manchmal auf Deutsch verständigen können, je nach Team. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Umfang, Datenzugriff und Zuständigkeiten früh festgelegt werden, besonders bei Aufgaben als KI-Ingenieur, Machine-Learning-Ingenieur oder ML-Ingenieur.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu KI-Ingenieure am häufigsten gestellt werden.
Ein KI-Ingenieur baut die Systeme, die KI in der echten Arbeit nutzbar machen. Das kann Modell-Integration, Retrieval-gestützte Suche, Automatisierung, Evaluierung, Deployment oder Monitoring bedeuten. Die Aufgabe ist nicht nur das Trainieren von Modellen, sondern sie in Software zu verwandeln, der ein Team vertrauen kann.
Achte auf starke Python-Kenntnisse, solide Software-Engineering-Gewohnheiten und praktische Erfahrung mit Machine Learning oder LLM-basierten Systemen. Er sollte APIs, Datenpipelines, Testing, Cloud-Deployment und grundlegendes MLOps verstehen. Ein guter Freelancer kann außerdem Abwägungen in klaren Worten erklären.
Die Bezeichnungen überschneiden sich, aber der Fokus kann unterschiedlich sein. Ein Machine-Learning-Ingenieur konzentriert sich oft auf Training, Optimierung und Deployment von Vorhersagemodellen, während ein KI-Ingenieur breiter über LLM-Anwendungen, Automatisierung, Retrieval-Systeme und Produktionsintegration arbeitet. In der Praxis verwenden viele Unternehmen die Begriffe synonym.
Ein Freelancer ist eine starke Wahl, wenn du ein konkretes KI-Projekt schnell umsetzen musst oder der Umfang sich noch verändert. Es hilft auch, wenn du Spezialwissen für einen Prototypen, eine schwierige Integration oder einen kurzen Produkt-Boost brauchst. Wenn du die finale Architektur noch nicht kennst, kann ein freiberuflicher KI-Ingenieur helfen, sie vor einer langfristigen Einstellung zu formen.
Die meiste KI-Ingenieur-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn das Team Datenzugriff, klare Anforderungen und schnelles Feedback bereitstellen kann. Zeit vor Ort ist nützlich für frühe Workshops, die Abstimmung mit Produkt- und Engineering-Teams oder Arbeit an sensiblen Systemen. In Österreich nutzen viele Kunden deshalb ein hybrides Modell.
Typische Ergebnisse sind ein funktionierender Prototyp, Quellcode, Evaluierungsskripte, Integrationsschichten und Deploy-Anleitungen. Für produktive Arbeit solltest du außerdem Monitoring, Logging und Dokumentation erwarten. Wenn das Projekt LLMs nutzt, gehören Prompt-Design und Sicherheitsprüfungen oft zur Übergabe dazu.
Ein starker KI-Ingenieur liefert etwas, das unter realen Bedingungen funktioniert, nicht nur in einer Demo. Achte auf sauberen Code, klare Evaluierungslogik, gute Dokumentation und eine realistische Einschätzung von Risiken und Grenzen. Er sollte erklären können, warum er ein Modell, Tool oder eine Architektur gewählt hat.
Unternehmen und Freelancer verwenden auch Titel wie Machine-Learning-Ingenieur, ML-Ingenieur oder KI-Entwickler. Der genaue Titel ist weniger wichtig als die tatsächliche Arbeit: intelligente Systeme produktiv bauen, integrieren und betreiben. Bitte um Beispiele, die zu deinem Anwendungsfall passen, nicht nur um das Etikett im Profil.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI-Ingenieure in Österreich liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 816 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als KI-Ingenieure in Österreich arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer, die als KI-Ingenieure in Österreich arbeiten, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Österreich arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Österreich arbeiten, sind Bildung (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Fertigung (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Österreich arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (86%).
FRATCH KI-Ingenieure Hauptstandorte
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Länder:
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