Generative-AI-Ingenieuren in Berlin
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Spezialisten für LLM-Anwendungen, Retrieval-Augmented Generation, KI-Agenten und Modellintegration. FRATCH verbindet Sie mit passenden, schnell vermittelten, geprüften und verfügbaren freiberuflichen Experten für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Generative-AI-Ingenieure in Berlin kennen
Haseeb Z.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Eduard H.
Letzte Position:
Gründer und technischer Leiter | Unternehmens-API für Datenqualität bei ADDRESSA
Aufbau und Skalierung einer hochperformanten Unternehmens-API für Echtzeit-Adressvalidierung und Datenqualität mit Subsekunden-Latenz und 99,9 % Verfügbarkeit.
Architektur und Integration in E-Commerce-, Checkout- und Logistikprozesse führender europäischer Unternehmen. Reduzierung von Zustellfehlern und Versandkosten durch automatisierte Datenkorrektur und präzise Datenvalidierung.
End-to-End-Verantwortung für Produktstrategie, technische Architektur, Softwareentwicklung, Unternehmenskunden, Betrieb und DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Verbindung von KI-nativen Entwicklungs-Workflows, Python, SQL, API-Integration, Datenqualität und Workflow-Automatisierung.
Vito B.
Letzte Position:
KI-Architekt & Engineer (Gründer) bei Arcate
Wirkung: Arcate verwandelt verstreute Kundensignale in bewertete Produktentscheidungen für B2B-Produktteams. Jede Initiative wird nach dem gefährdeten Umsatz priorisiert. Jede Entscheidung ist vom Kundenzitat bis zur Vorstandspräsentation nachvollziehbar. Allein entwickelt und produktiv eingesetzt. Das Modell wurde in 60 Simulationsläufen mit Kendall's tau = 0,924 gegenüber der Einschätzung erfahrener Product Manager validiert.
Kompetenzen: Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, Large Language Model (LLM), RAG, Model Context Protocol (MCP), agentische Workflows, Supabase, TypeScript, Deno, PHP, Stripe, PostgreSQL, Produktstrategie, Positionierung, GTM
Fähigkeiten:
Signalerfassung: Slack, Intercom, Gong, Salesforce, HubSpot. Signale werden nach ihrer geschäftlichen Bedeutung klassifiziert, um Entscheidungen zu Umsatzrisiken zu priorisieren.
Umsatzbewertung: Fermi-Leverage-Modell. Initiativen werden nach gefährdetem Kunden-ARR, Signalstärke und Bestätigung durch mehrere Accounts bewertet.
Roadmap-Intelligence: Jede Entscheidung ist vom ursprünglichen Kundensignal bis zur bewerteten, vorstandstauglichen Entscheidung nachvollziehbar.
Entwickelt:
MCP-Server (v0.10.0): 12 Tools, JSON-RPC 2.0, Supabase Edge Functions, SHA-256-Authentifizierung für API-Schlüssel.
Bewertungs-Engine: Logarithmisch gewichteter ARR, durch Quadratwurzel gedämpfte Signalstärke, Bestätigung von Signalen durch mehrere Accounts.
Agentische Workflows: 18 automatisierte Pipelines für Release, Bereitstellung, Design-QA, Guard-QA und Signalerfassung über Slack-Agenten.
KI-Fähigkeiten: 7 kodifizierte Fähigkeiten, darunter CEO Prioritizer, Design System Enforcer, MCP QA und Simulation Runner.
Automatisierte Qualitätssicherung: Browserbasierte Screenshot-Validierung jedes Bildschirms anhand von Design Tokens bei jedem Build.
Vollständige SaaS-Anwendung: Authentifizierung, Abrechnung, Medien-Pipeline, Design-System. Allein produktiv eingesetzt.
Technologie-Stack: Supabase (Authentifizierung, DB, Edge Functions, Echtzeit), Stripe, Cloudinary, PHP, TypeScript, Deno
Mohsin H.
Letzte Position:
BBM GenAI MiDAS Programmkoordinator für Bosch eBike bei Robert Bosch GmbH
Das MiDAS-Programm hat das Ziel, Generative KI in der gesamten BBM-Organisation zu integrieren. Meine Aufgabe ist es, die eBike-Sparte dabei zu unterstützen, Generative KI einzuführen und zu nutzen, indem ich eng mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeite.
Management:
- Die eBike-Sparte dabei unterstützen, GenAI mit passenden Lösungen einzuführen.
- Mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeiten, um Lösungen für Generative-KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die speziell für die eBike-Sparte relevant sind.
- Mit den eBike-Teams koordinieren, um GenAI-Systeme, Tools, Plugins und Services zu integrieren, die vom MiDAS-Team bereitgestellt werden.
- Roadmaps mit den Product Managern der eBike- und MiDAS-India-Teams planen, um Generative-KI-Lösungen bereitzustellen und zu integrieren.
Viktor S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberuflich) bei Empion
Enterprise-KI-Inhaltskategorisierung und KI-gestützte Web-Recherche.
- Multi-LLM-Evaluierungs-Framework mit annotierten Daten aufgebaut
- LLM-Fehlerraten anhand annotierter Datensätze iteriert
- KI-gestützte Web-Recherche-Pipeline implementiert Technologie-Stack: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React
Sarin B.
Letzte Position:
Hobbyprojekt im Bereich Generative KI bei golucid
- Entwicklung einer KI-gestützten (LLM-basierten) Anwendung, um das Chaos bei der Jobsuche mit GenAI-Tools wie Lovable & Gemini zu beseitigen
- Derzeit in der Alpha-Phase mit einer Gruppe von 10 Nutzern, um Nutzerfeedback für erste Iterationen an Funktionen, UX und LLM-Prompts zu sammeln
Shyam Sundar R.
Letzte Position:
GenAI-Ingenieur bei Freelance
- Hybride semantische und schlüsselwortbasierte Suche sowie LLM-basierte Anforderungsextraktion aus Konversationsanfragen entwickelt, die Suchgenauigkeit um 85 % gesteigert, Suchen ohne Treffer um 70 % und die Suchzeit um 60 % reduziert.
- Produktionsreife API mit Monitoring-Dashboards für über 100.000 Produkte bereitgestellt, Antwortzeiten unter 2 s gehalten und die Zeit von Suche bis Kauf um 40 % verkürzt.
- Technologien: Python, BGE-M3, Qwen2.5, FastAPI, Qdrant, Meilisearch, Docker, Prometheus, vLLM.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Generative-AI-Ingenieure – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
71%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
86%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 15 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Berlin 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 Generative-AI-Ingenieure in Berlin
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 15 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Generative-AI-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) (86%)
- Einzelhandel (71%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Fertigung (43%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
- Automotive (29%)
- Transport und Logistik (29%)
- Tourismus und Gastgewerbe (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Was sie leisten
Generative-AI-Ingenieure entwerfen, entwickeln und verbessern Software, die Texte, Code, Bilder, Audio oder strukturierte Daten erstellt oder verändert. Sie machen aus einem geschäftlichen Anwendungsfall eine zuverlässige Anwendung – von einem internen Wissensassistenten bis hin zu einer KI-gestützten Produktfunktion.
- Anwendungsfall, Datenflüsse und Erfolgskriterien definieren
- Modelle, Orchestrierungsmethoden und Hosting-Optionen auswählen
- Prompts, Tools, Agenten und Retrieval-Pipelines entwickeln
- KI-Dienste mit APIs, Datenbanken und bestehender Software verbinden
- Ausgaben testen, Nutzung überwachen und technische Dokumentation erstellen
Zentrale technische Fähigkeiten
Starke Fachkräfte verbinden Softwareentwicklung mit praktischem Wissen über maschinelles Lernen. Sie arbeiten mit Python oder TypeScript, REST-APIs, Vektordatenbanken, Embeddings und Frameworks zur Evaluierung. Je nach Projekt nutzen sie Dienste wie OpenAI oder Azure OpenAI, Open-Source-Modelle, LangChain, LlamaIndex, Hugging Face und Cloud-Infrastruktur auf AWS, Azure oder Google Cloud.
Sie verstehen Token-Limits, Kontextfenster, Modellauswahl, Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation. Außerdem entwickeln sie Schutzmaßnahmen für sensible Daten, Prompt Injection, Halluzinationen und unangemessene Ausgaben, anstatt eine Modellantwort automatisch als zuverlässig zu betrachten.
Wann Sie einen solchen Experten beauftragen sollten
Unternehmen holen einen freiberuflichen Generative-AI-Ingenieur hinzu, wenn sie für ein klar definiertes Vorhaben spezielle Fähigkeiten benötigen oder eine Idee validieren möchten, bevor sie ein festes Team aufbauen. Typische Aufgaben sind ein LLM-Proof-of-Concept, ein Assistent für die Unternehmenssuche, Dokumentenextraktion, Automatisierung im Kundenservice, Tools für Entwickler oder eine KI-Funktion innerhalb eines bestehenden SaaS-Produkts.
Für Organisationen in Berlin kann die Zusammenarbeit lokale Produktteams, Technologieunternehmen, Beratungen und Industrieunternehmen einbeziehen. Ein Freelancer kann je nach Datenzugang, Workshops und Sicherheitsanforderungen remote oder vor Ort arbeiten. Klare Zugriffsregeln und ein benannter Product Owner helfen dabei, die Zusammenarbeit gut zu starten.
Was starke Ingenieure auszeichnet
Ein kompetenter KI-Entwickler verbindet nicht einfach nur eine API mit einer Chat-Oberfläche. Er fragt, welcher Workflow sich ändern soll, definiert messbare Evaluierungskriterien und wählt die einfachste Architektur, die diese Anforderungen erfüllen kann. Er trennt Experimente von produktionsfähiger Entwicklung und macht Abwägungen transparent.
- Modellqualität, Kosten, Latenz und Anforderungen an den Umgang mit Daten vergleichen
- Wiederholbare Tests mit repräsentativen Prompts und Dokumenten erstellen
- Protokollierung, Tracing, Feedback-Schleifen und Fallback-Verhalten ergänzen
- Einschränkungen für technische und nichttechnische Stakeholder klar erklären
- Wartbaren Code, Anleitungen für die Bereitstellung und Übergabematerial hinterlassen
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Generative-AI-Ingenieure am häufigsten aufkommen.
Ein freiberuflicher Generative-AI-Ingenieur plant und entwickelt Anwendungen rund um große Sprachmodelle und andere generative Modelle. Die Arbeit kann Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation, Agenten-Workflows, API-Integration, Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung umfassen. Der Umfang sollte anhand eines konkreten Anwendungsfalls und klarer Ergebnisse vereinbart werden.
Ein guter Generative-AI-Entwickler verbindet Python oder TypeScript mit API-Entwicklung, Cloud-Diensten, Vektorsuche und Data Engineering. Er sollte Modellauswahl, Embeddings, Prompt-Design, Evaluierung und Sicherheit verstehen. Erfahrung mit Überwachung im Produktivbetrieb und dem Umgang mit Fehlern ist genauso wichtig wie ein beeindruckender Prototyp.
Ein Generative-AI-Ingenieur konzentriert sich meist auf Anwendungen, die mit Foundation-Modellen entwickelt werden, einschließlich Orchestrierung, Retrieval, Prompts und nutzerorientierten Workflows. Ein Machine-Learning-Ingenieur verbringt möglicherweise mehr Zeit mit dem Training, der Bereitstellung und der Wartung prädiktiver Modelle oder individueller Pipelines. Die Rollen überschneiden sich, insbesondere wenn Fine-Tuning oder der Betrieb von Modellen Teil des Projekts sind.
Ein Generative-AI-Ingenieur ist eine gute freiberufliche Wahl, wenn ein Unternehmen für einen Piloten, einen Produktstart, eine Integration oder eine technische Prüfung spezielle Unterstützung benötigt. Dieser Ansatz bietet gezielte Fähigkeiten, ohne sich auf eine langfristige Struktur festzulegen, bevor der Anwendungsfall bewiesen ist. Eine Festanstellung kann besser sein, wenn KI zu einer kontinuierlichen Kernfunktion mit dauerhaftem Verantwortungsbedarf wird.
Ja. Ein Generative-AI-Ingenieur kann in der Regel remote arbeiten, wenn auf Repositories, Cloud-Umgebungen und Testdaten sicher zugegriffen werden kann. Workshops vor Ort in Berlin können dennoch bei der Anforderungsanalyse, der Abstimmung mit Stakeholdern und der Prozessmodellierung helfen. Teams sollten Arbeitssprache, Meeting-Routinen, Datenberechtigungen und Verfügbarkeit vor Beginn der Zusammenarbeit klären.
Geben Sie dem Generative-AI-Ingenieur eine klare Problembeschreibung, die vorgesehenen Nutzer, Beispielinputs und gewünschten Outputs. Beschreiben Sie außerdem bestehende Systeme, Datenquellen, Compliance-Vorgaben, bevorzugte Hosting-Optionen und die Kriterien für den Erfolg. So kann der Freelancer schwache Annahmen hinterfragen und eine realistische Architektur vorschlagen.
Beurteilen Sie einen Generative-AI-Ingenieur anhand relevanter Projektbeispiele, seiner technischen Argumentation und einer praktischen Diskussion über Fehlerfälle. Fragen Sie, wie er Halluzinationen testet, sensible Daten schützt, das Modellverhalten überwacht und mit wechselnden Modellanbietern umgeht. Starke Kandidaten erklären Abwägungen verständlich und verbinden technische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen.
Ein Generative-AI-Ingenieur übernimmt zusätzlich zu Prompts Softwarearchitektur, Datenpipelines, Integrationsarbeit, Tests und den Betrieb im Produktivsystem. Er kann Retrieval-Systeme, Agenten mit Tool-Nutzung, Abläufe mit strukturierter Ausgabe und Evaluierungssuiten entwickeln. Prompt-Schreiben ist nur ein Teil davon, eine generative KI-Anwendung zuverlässig zu machen.
Der durchschnittliche Stundensatz für Generative-AI-Ingenieure in Berlin liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 764 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Generative-AI-Ingenieure in Berlin arbeiten, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 71% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als Generative-AI-Ingenieure in Berlin arbeiten, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Generative-AI-Ingenieure in Berlin arbeiten, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Französisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Generative-AI-Ingenieure in Berlin arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Einzelhandel (71%) und Gesundheitswesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Generative-AI-Ingenieure in Berlin arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (71%).
FRATCH Generative-AI-Ingenieure Hauptstandorte
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Länder:
Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
