KI Engineer in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Zugang zu freiberuflichen Machine-Learning-Experten, NLP-Spezialisten und Computer-Vision-Entwicklern in Frankfurt. Finden Sie geprüfte, verfügbare Profis, die bereit sind, LLMs zu integrieren, Prognosemodelle zu bauen oder Ihre KI-Pipelines zu optimieren.
Lerne FRATCH KI Engineers in Frankfurt kennen
Patrick L.
Letzte Position:
Senior GenAI Fullstack-Entwickler bei SBH (Schulbau Hamburg)
Remote-Freiberuflerrolle mit Fokus auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Regierungsbehörde.
- Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Agentic-AI-Strategie für eine Regierungsbehörde mit Fokus auf DSGVO, Sicherheit und selbst gehostete Lösungen
- Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Mini-Anwendungen, die es nicht-technischen Mitarbeitenden ermöglichen, Geschäftsprobleme selbstständig zu lösen
- Umsetzung interner Geschäftsanwendungen mit Single Sign On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern
- Umsetzung von neun Mini-Anwendungen 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
Ali A.
Letzte Position:
Gründer & Architekt bei Independent AI R&D
- Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
- GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
- KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner
Benedikt R.
Letzte Position:
Power BI-Entwickler bei Mechanical Engineering (SME 500 emp.)
- KPI-Dashboards für Bestände und Qualitätskontrolle von Wareneingang & Tests, ETL, Dataset-, Dataflow- und Report-Entwicklung, komplexe DAX-Lösungen
Datenquellen: Dataverse, RDB, Excel
Tools: ETL, Datenmodellierung, Dataflows, Power Query, M, Power BI, komplexes DAX
- Kapazität: 25%
Malte L.
Letzte Position:
Produktverantwortlicher, Veränderungsmanagement-Coach und Organisationsberater & Gründer und Produktarchitekt bei Freelance + Resilience Bakery
Die gebündelte Erfahrung aus den letzten Projektjahren zeigt, dass zwei Herzen in meiner Brust schlagen: auf der einen Seite die Arbeit in und für Organisationen in der Entwicklung von neuen, innovativen Produkten, die im besten Fall im Rahmen einer Digitalisierungsstrategie oder Geschäftsentwicklung erfolgen – sowie die eng damit verbundene Change- und Veränderungsprozess-Expertise i.S. einer ganzheitlichen Organisationsberatung. Dafür habe ich die Angebote Change Bakery und Product Validators etabliert. Auf der anderen Seite brennen Herz und Verstand danach eigene Produkte zu finden, Märkte und Potenziale zu evaluieren und Ideen zu testen. Aktuell arbeite ich entsprechend eigeninitiativ und nebenberuflich zu laufenden Projekten an einer Produktidee zum Thema Mentale Gesundheit und habe Therapymate gegründet.
Anton R.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Kabir K.
Letzte Position:
KI-Ingenieur / Spezialist für Bank-IT bei Hamburg Commercial Bank (HCOB) & Immobilienunternehmen
- Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
- Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
- Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.
Eduard V.
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Michael Y.
Letzte Position:
Senior Berater, Senior DevOps-Ingenieur bei DB Regio AG
- Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
- Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
- Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
- Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
KI Engineers – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
29% (Deutschland: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Frankfurt 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 Engineers in Frankfurt
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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der KI Engineers Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Fertigung (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Bildung (38%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Deep-Tech-Expertise für intelligente Systeme
Ein KI Engineer schlägt die Brücke zwischen theoretischen Machine-Learning-Modellen und praktischen Softwarelösungen. Diese Spezialisten entwerfen, bauen und betreiben produktionsreife Systeme für künstliche Intelligenz, die komplexe Geschäftsprozesse automatisieren, Entscheidungen verbessern und unstrukturierte Daten analysieren. Sie übersetzen komplexe mathematische Konzepte in sauberen, wartbaren Code, der sich in Unternehmensumgebungen effizient skalieren lässt.
Zentrale Technologien und Machine-Learning-Frameworks
- Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras
- Integration, Fine-Tuning und Prompt Engineering von Large Language Models
- Bibliotheken für Natural Language Processing wie Hugging Face, spaCy und NLTK
- Cloud-KI-Services auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform
- MLOps-Tools für die Automatisierung von Pipelines, einschließlich Kubeflow, MLflow und DVC
- Solide Softwareentwicklung in Python, C++ und Containerisierung mit Docker
Strategische KI-Integration in Frankfurt
Die Frankfurter Unternehmenslandschaft, geprägt von Finanzinstituten, Fintech-Startups und Logistikzentren, verlangt zunehmend nach spezialisierten KI-Fähigkeiten. Freiberufliche Experten helfen lokalen Unternehmen, sich in strengen regulatorischen Rahmenbedingungen zurechtzufinden, während sie Prognosemodelle, automatisierte Risikoanalyse-Tools und intelligente Systeme zur Dokumentenverarbeitung einsetzen. Die Zusammenarbeit mit Freelancern ermöglicht es lokalen Teams, modernstes Technologie-Know-how schnell in bestehende Systeme zu bringen, ohne langfristige Zusatzkosten.
Projektergebnisse und Meilensteine
- Funktionierende Proof-of-Concept-Modelle, validiert anhand von Geschäftskennzahlen
- Produktionsreife API-Endpunkte für eine nahtlose Modellintegration
- Automatisierte Pipelines für Datenvorverarbeitung und Modelltraining
- Umfassende Dokumentation von Architektur, Algorithmen und Trainingsdaten
- Optimierte Modellgewichte und Konfigurationen für Inferenz mit geringer Latenz
- Sicherheits- und Compliance-Prüfungen für Datenverarbeitungspipelines
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei KI Engineers anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein KI Engineer entwirft, baut und bringt Machine-Learning-Modelle und neuronale Netze in Produktionsumgebungen zum Einsatz. Er kümmert sich um alles von der Datenvorverarbeitung und Pipeline-Erstellung bis hin zu Modelltraining, Fine-Tuning und API-Integration und sorgt dafür, dass das System in großem Maßstab effizient läuft.
Während sich ein Data Scientist auf die Analyse von Daten, das Finden von Erkenntnissen und das Erstellen von Prototypen konzentriert, ist ein KI Engineer für produktionsreifen Code, das Deployment von Modellen und die Integration dieser Modelle in Softwaresysteme verantwortlich. Der Fokus liegt auf Softwareentwicklung, Skalierbarkeit und Systemarchitektur.
Viele Finanzinstitute und Logistikunternehmen in Frankfurt bevorzugen ein hybrides Arbeitsmodell, besonders in der ersten Architekturphase oder in sicherheitskritischen Bereitstellungsphasen. Der Großteil der Entwicklungs- und Programmieraufgaben wird jedoch erfolgreich in Remote-Zusammenarbeit erledigt.
Ein professioneller KI-Entwickler muss über tiefes Fachwissen in Python verfügen sowie über Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und Hugging Face. Kenntnisse von Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure, kombiniert mit Erfahrung in der Containerisierung, sind ebenfalls für moderne Deployments unerlässlich.
Ja, ein erfahrener KI-Programmierer, der mit deutschen Kunden arbeitet, stellt sicher, dass alle Modelle die DSGVO und lokale Datenschutzgesetze einhalten. Dazu gehören sichere Methoden für den Umgang mit Daten, Anonymisierungstechniken und die Nutzung privater oder lokaler Hosting-Lösungen für Sprachmodelle.
Die Beauftragung eines freiberuflichen KI-Spezialisten ermöglicht es Unternehmen, bei komplexen Migrations- oder Implementierungsprojekten schnell zu skalieren, ohne sich langfristig zu binden. So erhalten Sie sofort Zugang zu hochspezialisierten Fähigkeiten für bestimmte Phasen, etwa beim Aufbau einer MLOps-Pipeline oder beim Deployment eines maßgeschneiderten Modells.
Die Bereiche Banking, Fintech, Versicherungen und Logistik in der Region Frankfurt Rhein-Main verlassen sich stark auf externe Machine-Learning-Engineer, um Risikobewertung, Betrugserkennung und Dokumentenverarbeitung zu automatisieren. Diese Branchen profitieren von schnellen Umsetzungszyklen, die sie wettbewerbsfähig halten.
Sie können einen Artificial Intelligence Engineer anhand seiner bisherigen produktiven Deployments, GitHub-Repositories und seiner Fähigkeit bewerten, komplexe algorithmische Entscheidungen zu erklären. Starke Kandidaten zeigen ein solides Verständnis sowohl der Softwareentwicklungsprinzipien als auch der Machine-Learning-Theorie.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI Engineers in Frankfurt liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 805 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als KI Engineers in Frankfurt arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 29% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als KI Engineers in Frankfurt arbeiten, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI Engineers in Frankfurt arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI Engineers in Frankfurt arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI Engineers in Frankfurt arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (75%).
FRATCH KI Engineers Hauptstandorte
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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
