KI-Ingenieure in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Unterstützung von KI.Für LLM-Anwendungen, MLOps-Pipelines, Computer Vision und die Integration von Modellen in produktive Systeme finden Sie KI-Ingenieure, die reale Systeme entwickeln, ausliefern und betreuen können. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH KI-Ingenieure in Nürnberg kennen
Oleg O.
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 KI-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, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID
David O.
Letzte Position:
Machine-Learning-Forscher bei Pattern Recognition Lab, FAU
- Feinabstimmung und Evaluierung alternativer Backbone-Architekturen für den AFFGAN-Handschriftsstil-Encoder, um schriftstellerspezifische Merkmale besser zu erfassen; Benchmarking gegenüber der ursprünglichen Baseline-Architektur und Ersetzung der veralteten VGG19-Architektur durch einen benutzerdefinierten Transformer-basierten Encoder.
- Erweiterung des Systems über die Synthese auf Wortebene hinaus zur zeilenweisen Handschriftgenerierung durch Integration und Anpassung einer bestehenden Zeilengenerierungsarchitektur zur Unterstützung vollständiger Sätze.
- Bereitstellung der Handschriftgenerierungspipeline als Webanwendung, mit der Nutzer einen Schreibstil auswählen, eigenen Text eingeben und sofort ein entsprechendes Handschriftbild erzeugen können.
- Integration von TrOCR in ein Teacher-Student-Destillierungsframework zur Bewertung und Verbesserung der Lesbarkeit generierter Handschrift; Verbesserung der OCR-Genauigkeit um 20% gegenüber der Baseline.
- Steigerung der Auswahlraten in Nutzerstudien um 40%, was eine deutliche Verbesserung der wahrgenommenen Qualität und des Realismus der generierten Handschrift gegenüber dem Baseline-Modell zeigt.
Technologien: PyTorch, Python, GANs, CNN, ViT, TrOCR, Streamlit, CUDA.
Stefan R.
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 N.
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 S.
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 N.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
KI-Ingenieure – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 69%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Rolle in Nürnberg verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze für KI-Ingenieure in Nürnberg
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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der KI-Ingenieure Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Fertigung (50%)
- Automotive (33%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
- Einzelhandel (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Was sie entwickeln
KI-Ingenieure verwandeln geschäftliche Herausforderungen in funktionierende Systeme. Sie entwickeln und integrieren Modelle, Datenpipelines und Anwendungsschichten, die maschinelles Lernen in echte Produkte bringen. Typische Aufgaben sind:
- Entwicklung und Optimierung prädiktiver Modelle
- Anbindung von Modellen an APIs, Anwendungen und Cloud-Dienste
- Vorbereitung von Datenpipelines, Feature-Flows und Evaluierungsumgebungen
- Einrichtung von Monitoring-, Retraining- und Deployment-Prozessen
Kernkompetenzen
Ein guter KI-Ingenieur verbindet Softwareentwicklung mit angewandtem maschinellem Lernen. Er kennt sich mit Python, gängigen ML-Frameworks, Versionskontrolle und Cloud-Umgebungen aus und weiß, wie sich aus Arbeit im Notebook stabiler produktiver Code entwickeln lässt. Gute Fachkräfte können außerdem Zielkonflikte klar erklären, damit Produkt-, Daten- und Engineering-Teams Entscheidungen ohne Rätselraten treffen können.
Wann Sie einen beauftragen sollten
Unternehmen engagieren freiberufliche KI-Ingenieure, wenn ein Projekt fokussierte Umsetzung statt eines langen Einstellungsprozesses braucht. Das ist häufig bei Produktteams der Fall, die generative KI-Funktionen ergänzen, bei Industrieunternehmen, die Automatisierung entwickeln, oder bei Scale-ups, die Unterstützung bei Model Deployment und MLOps benötigen. In Nürnberg passt das oft zu Unternehmen aus Fertigung, Logistik, E-Commerce oder B2B-Software, die praktische Integration statt reiner Forschungsarbeit benötigen.
Tools und Methoden
KI-Ingenieure arbeiten häufig mit Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, SQL, Docker und Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud. Je nach Projekt nutzen sie außerdem Vektordatenbanken, Orchestrierungstools, Modell-Registrys und Observability-Stacks. Gute Freelancer wählen einfache, wartbare Lösungen und dokumentieren ihre Arbeit, damit das Team sie nach der Übergabe selbst betreiben kann.
Anzeichen für eine gute Zusammenarbeit
- Sie können die Wahl eines Modells in verständlicher Sprache erklären
- Sie achten auf Datenqualität, Latenz und Wartung, nicht nur auf 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 gehen in Workshops oder Vor-Ort-Termine über, wenn der Projektumfang eine enge Abstimmung erfordert. Für Teams in Nürnberg kann das hilfreich sein, wenn Stakeholder die direkte Zusammenarbeit mit Software-, Daten- oder Betriebsteams wünschen. Die besten freiberuflichen KI-Ingenieure passen sich schnell an, stellen die richtigen Fragen und halten die Umsetzung ohne enge Kontrolle voran.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu KI-Ingenieure am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Ein KI-Ingenieur entwickelt und integriert Funktionen für maschinelles Lernen oder generative KI in echte Produkte. Dazu können die Auswahl von Modellen, Datenaufbereitung, API-Integration, Deployment, Monitoring und Übergabe gehören. Die besten Freelancer konzentrieren sich darauf, was ein System im produktiven Einsatz nutzbar macht, und nicht nur darauf, was in einem Notebook funktioniert.
Achten Sie auf gute Python-Kenntnisse, solide Softwareentwicklungspraktiken 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, sollten Sie prüfen, ob er sich mit Prompts, Retrieval und Sicherheitsfragen auskennt.
Ein Data Scientist konzentriert sich meist stärker auf Analyse, Experimente und Modellentwicklung. Ein KI-Ingenieur überführt diese Arbeit in ein stabiles System, das in einem Produkt oder Workflow eingesetzt werden kann. In vielen Unternehmen überschneiden sich die beiden Rollen, aber der KI-Ingenieur steht der Softwareentwicklung und dem Deployment näher.
Ein Freelancer ist eine gute Wahl, wenn Sie einen bestimmten KI-Anwendungsfall schnell entwickeln, verbessern oder ausliefern müssen. Das hilft auch, wenn das Projekt zeitlich begrenzt ist, dem internen Team spezialisiertes Wissen fehlt oder die Auslastung schwankt. Unternehmen setzen häufig freiberufliche KI-Ingenieure ein, um einen Produktstart oder Piloten zu ermöglichen, bevor sie über die langfristige Teamstruktur entscheiden.
Der Großteil der Arbeit kann remote erledigt werden, insbesondere Modellentwicklung, Integration und Dokumentation. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn das Projekt den Zugang zu internen Stakeholdern, Datenverantwortlichen oder Betriebsteams erfordert, was für Unternehmen in Nürnberg nützlich sein kann. Ein hybrides Modell ist oft die praktischste Lösung.
Typische Ergebnisse sind ein funktionierendes Modell, ein bereitgestellter Service, Integrationscode, eine Datenpipeline und eine klare Dokumentation. In fortgeschritteneren Umgebungen kann der Freelancer außerdem Monitoring, Evaluierungsberichte und einen Plan für Retraining oder Wartung liefern. Gute Ergebnisse sind so konkret, dass das Team ohne Nacharbeit weitermachen kann.
Beurteilen Sie die Arbeit nach Stabilität, Klarheit und Passung zum Geschäft, nicht nur nach Modellkennzahlen. Ein guter KI-Ingenieur kann erklären, warum eine Lösung gewählt wurde, wie sie gewartet wird und welche Risiken bestehen. Fragen Sie nach Beispielen für produktive Deployments, der Qualität von Übergaben und dem Umgang mit unvollständigen Daten oder sich ändernden Anforderungen.
Diese Bezeichnungen überschneiden sich häufig, sind aber nicht immer identisch. Ein ML Engineer konzentriert sich meist stärker auf das Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen, während ein MLOps Engineer eher für Automatisierung, Infrastruktur und Betrieb zuständig ist. Ein KI-Ingenieur kann beides abdecken, besonders bei kleineren Projekten oder freiberuflichen Aufträgen. Deshalb sollte der genaue Umfang früh festgelegt werden.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI-Ingenieure in Nürnberg liegt bei 71 €, was einem Tagessatz von etwa 566 € 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 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Fertigung (50%) und Automotive (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI-Ingenieure in Nürnberg arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (67%).
FRATCH KI-Ingenieure 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
