Finden Sie in wenigen Minuten die passenden KI-Ingenieure in Nürnberg aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.
Für LLM-Anwendungen, MLOps-Pipelines, Computer Vision und die Integration von Modellen in produktive Systeme finden Sie KI-Ingenieure, die echte Systeme bauen, ausliefern und betreuen können. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Über die Rolle
Was sie bauen
KI-Ingenieure verwandeln Geschäftsprobleme in funktionierende Systeme. Sie entwerfen und liefern Modelle, Datenpipelines und Anwendungsschichten, die Machine Learning in echte Produkte bringen. Typische Aufgaben sind:
- Aufbau und Optimierung von Vorhersagemodellen
- Anbindung von Modellen an APIs, Apps und Cloud-Dienste
- Vorbereitung von Datenpipelines, Feature-Flows und Evaluations-Setups
- Einrichtung von Monitoring-, Retraining- und Deployment-Workflows
Kernkompetenzen
Ein starker KI-Ingenieur verbindet Software Engineering mit angewandtem Machine Learning. Er oder sie kennt sich mit Python, gängigen ML-Frameworks, Versionskontrolle und Cloud-Umgebungen aus und weiß, wie man von Notebook-Arbeit zu stabilem Produktivcode kommt. Gute Fachkräfte erklären auch Abwägungen klar, damit Produkt-, Daten- und Engineering-Teams ohne Rätselraten entscheiden können.
Wann man sie beauftragen sollte
Unternehmen holen sich freiberufliche KI-Ingenieure ins Team, wenn ein Projekt eine fokussierte Umsetzung braucht und kein langer Einstellungsprozess sinnvoll ist. Das ist oft der Fall bei Produktteams, die generative KI-Funktionen ergänzen, bei Industrieunternehmen, die Automatisierung aufbauen, oder bei Scale-ups, die Unterstützung bei Model Deployment und MLOps brauchen. In Nürnberg passt das oft für Unternehmen mit Anwendungsfällen in Fertigung, Logistik, E-Commerce oder B2B-Software, die eine praktische Integration statt reiner Forschungsarbeit brauchen.
Tools und Methoden
KI-Ingenieure arbeiten oft mit Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, SQL, Docker und Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud. Je nach Projekt nutzen sie auch Vektordatenbanken, Orchestrierungstools, Model Registries und Observability-Stacks. Starke Freelancer wählen einfache, wartbare Lösungen und dokumentieren ihre Arbeit so, dass das Team nach der Übergabe damit weiterarbeiten kann.
Anzeichen für einen guten Fit
- Sie können Modellentscheidungen in einfacher Sprache erklären
- Sie denken an Datenqualität, Latenz und Wartung, nicht nur an Genauigkeit
- Sie schreiben produktionsreifen Code und Tests
- Sie arbeiten gut mit Produktmanagern, Data Scientists und Backend-Entwicklern zusammen
- Sie wissen, wann ein LLM, ein klassisches ML-Modell oder ein regelbasierter Schritt die bessere Wahl ist
Arbeitsmodell
Viele KI-Projekte starten remote und wechseln bei Bedarf zu Workshops oder Vor-Ort-Terminen, wenn die Abstimmung eng sein muss. Für Teams in Nürnberg kann das helfen, wenn Stakeholder direkt mit Software-, Daten- oder Betriebsteams zusammenarbeiten wollen. Die besten freiberuflichen KI-Ingenieure passen sich schnell an, stellen die richtigen Fragen und halten die Umsetzung ohne starke Steuerung in Bewegung.
Lerne FRATCH KI-Ingenieure kennen
Oleg Orlov
Senior Softwarearchitekt C#/.NET | BI, Daten- & AI-Integration
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines AI-Agenten mit Function/Tool Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID
Divya Manjunath
KI-Ingenieur und Software-Ingenieur
Letzte Position:
Berater für Künstliche Intelligenz und Automatisierung bei Perulatus
- Backend-Systeme und APIs für skalierbare KI-gestützte Anwendungen entwickelt und gepflegt, LLM-basierte Funktionen und MCP-Integrationen für Marketing-Tools in produktive Umgebungen integriert, mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Performance und Wartbarkeit.
- LLM-gesteuerte Workflows, erweiterte Funktionen für Informationssuche und n8n-basierte Automatisierungen aufgebaut und bereitgestellt, um intelligente Automatisierung und KI-gestützte Funktionen über Backend-Systeme hinweg zu ermöglichen.
- Eine automatisierte KI-Content-Publishing-Pipeline mit n8n, LLM-basierter Inhaltserstellung, KI-Bilderzeugung, HTML-Verarbeitung, WordPress-API-Integration und Supabase/Postgres für die durchgängige Ausführung des Workflows entwickelt.
- KI-Workflows und n8n-Automatisierungen optimiert, indem manuelle Schritte durch webhook-basierte und API-gesteuerte Prozesse ersetzt wurden, was Skalierbarkeit, Konsistenz, Geschwindigkeit und Produktionsreife verbessert hat.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um Probleme zu beheben, bestehende Software zu verbessern und neue KI-gestützte Produktfunktionen in einem schnelllebigen Startup-Umfeld zu liefern, wobei ChatGPT und Claude genutzt wurden, um Prototyping, Tests und Debugging zu beschleunigen.
Stefan Rösch
Business-Analyst / Product Owner / Scrum Master / KI-Berater
Letzte Position:
Business-Analyst bei Galeria
Eigenverantwortliche Begleitung der POS-Ausschreibung in der Warenhausgastronomie.
Strukturierte Anforderungserhebung (fachlich und technisch).
Erstellung einer managementtauglichen Leistungsbeschreibung als Entscheidungsgrundlage für Geschäftsführung und IT.
Marktübersicht relevanter POS-Anbieter.
Enge Abstimmung mit Galeria IT- und Fachabteilung.
Partha Nandi
KI-Softwareentwickler
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Muntaha Shams
KI-Ingenieur (Freiberufler)
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Ralph Navasardyan
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Uddipan Basu Bir
Mitglied des Forschungsteams
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
KI-Ingenieure – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Bengalisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittssätze für KI-Ingenieure & Seniority-Verteilung
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.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Häufig gestellte Fragen
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Ein KI-Ingenieur baut Machine-Learning- oder generative-KI-Funktionen in echte Produkte ein und integriert sie. Dazu können Modellauswahl, Datenaufbereitung, API-Integration, Deployment, Monitoring und Übergabe gehören. Die besten Freelancer konzentrieren sich darauf, was das System in der Produktion nutzbar macht, nicht nur darauf, was im Notebook funktioniert.
Achten Sie auf starke Python-Kenntnisse, solide Software-Engineering-Gewohnheiten und praktische Erfahrung mit ML-Frameworks und Cloud-Deployment. Ein guter KI-Ingenieur sollte Datenpipelines, Evaluierung, MLOps und die Grenzen verschiedener Modelltypen verstehen. Wenn das Projekt LLMs umfasst, prüfen Sie, ob die Person mit Prompts, Retrieval und Sicherheitsfragen umgehen kann.
Ein Data Scientist konzentriert sich meist stärker auf Analyse, Experimente und Modellentwicklung. Ein KI-Ingenieur nimmt diese Arbeit und macht daraus ein stabiles System, das in einem Produkt oder Workflow laufen kann. In vielen Unternehmen überschneiden sich die Rollen, aber der KI-Ingenieur ist näher an Software Delivery und Deployment.
Ein Freelancer ist eine gute Wahl, wenn Sie einen bestimmten KI-Anwendungsfall schnell bauen, verbessern oder ausrollen müssen. Das hilft auch, wenn das Projekt zeitlich begrenzt ist, dem internen Team Spezialwissen fehlt oder die Auslastung schwankt. Unternehmen nutzen freiberufliche KI-Ingenieure oft, um einen Produktlaunch oder einen Pilotversuch zu ermöglichen, bevor sie sich für ein langfristiges Teamsetup entscheiden.
Die meiste Arbeit kann remote erledigt werden, vor allem Modellentwicklung, Integration und Dokumentation. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn das Projekt Zugriff auf interne Stakeholder, Datenverantwortliche oder Betriebsteams braucht, was für Unternehmen in Nürnberg nützlich sein kann. Ein hybrides Setup ist oft die praktischste Lösung.
Typische Ergebnisse sind ein funktionierendes Modell, ein bereitgestellter Service, Integrationscode, eine Datenpipeline und eine klare Dokumentation. In ausgereifteren Setups liefert der Freelancer auch Monitoring, Evaluierungsberichte und einen Plan für Retraining oder Wartung. Gute Ergebnisse sind so konkret, dass das Team ohne Nacharbeit weitermachen kann.
Beurteilen Sie die Arbeit anhand von Stabilität, Klarheit und Passung zum Geschäft, nicht nur anhand von Modellmetriken. Ein starker KI-Ingenieur kann erklären, warum eine Lösung gewählt wurde, wie sie gewartet wird und welche Risiken sie hat. Fragen Sie nach Beispielen für Produktivsetzungen, der Qualität der Übergabe und dem Umgang mit unvollständigen Daten oder sich ändernden Anforderungen.
Diese Begriffe überschneiden sich oft, sind aber nicht immer identisch. Ein ML Engineer konzentriert sich meist stärker auf das Trainieren und Deployen von Machine-Learning-Modellen, während ein MLOps Engineer eher auf Automatisierung, Infrastruktur und Betrieb schaut. Ein KI-Ingenieur kann beides abdecken, besonders in kleineren Projekten oder Freelance-Einsätzen, daher sollte der genaue Umfang früh festgelegt werden.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI-Ingenieure in Nürnberg liegt bei 72 €, was einem Tagessatz von etwa 575 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Bengalisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (43%) und Fertigung (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (71%).
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
