AI Agents Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die autonome Workflows, Assistenten mit Tool-Nutzung und agentische KI-Systeme für Kundenservice, Betrieb und internes Wissensmanagement entwickeln. Erhalten Sie ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich AI Agents eingesetzt haben
Ali Aminian
Letzte Position:
Platform Engineer & Software Architekt bei Yatta GmbH
- Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
- Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
- Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
- Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
- NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
- CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
- Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
- Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
- Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
- Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
- Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
- Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.
Saqib Javed
Letzte Position:
KI-Entwickler / AI Engineer (Lead) bei KOM4TEC GmbH
- Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
- Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
- Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
- LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
- Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
- Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
- Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure
Maxime Djongoue
Letzte Position:
Lead Product Manager E-Invoicing & KI bei fino data services GmbH
- Verantwortung für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Produktentwicklung von GetMyInvoices 2.0 und der Unterkomponente InvoiceRails
- Eigenständige Arbeit an allen Aspekten des Projekts, einschließlich Konzeption, Spezifikation in Tickets und Koordination der Entwickler
- Erstellung, Verwaltung und Priorisierung von Tickets, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben zeitgerecht und in hoher Qualität abgeschlossen werden
- Durchführung und/oder Koordination von Tests und Sicherstellung der ordnungsgemäßen Implementierung der entwickelten Features und Funktionen
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, um technische Anforderungen zu klären und sicherzustellen, dass die Umsetzungen den Spezifikationen entsprechen
- Regelmäßige Berichterstattung über den Projektfortschritt und Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen, Änderungen und Risiken
- Übernahme der fachlichen Führungsrolle für alle Themen rund um E-Rechnungen und Peppol, insbesondere in Bezug auf die InvoiceRails-Komponente
- Interne Beratung und Wissensweitergabe zu E-Rechnungen und Peppol für andere Teams und Abteilungen
- Verfolgen von Markttrends und neuen Entwicklungen im Bereich E-Rechnungen und Peppol, um die Produktstrategie kontinuierlich anzupassen
- Sicherstellung der langfristigen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produkte an zukünftige technologische und gesetzliche Änderungen im Bereich E-Rechnungen
Jan Sammeck
Letzte Position:
Bootcamp-Coach bei neuefische GmbH
- Bootcamp-Coach: "Digital Sales mit KI" für die neuefische GmbH
- Erstellung von Curriculum und Inhalten für Quereinsteiger, die eine Karriere im digitalen Vertrieb starten möchten
- Vermittlung von Methoden und Taktiken für einen umfassenden Tech-Stack:
- KI-Agents Zapier und make.com
- KI-Tools Midjourney, heygen, Text-Text-LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini etc.)
- Sales-Software-Stack: Fireflies, HubSpot, WIX, Talkwalker
Yves Schleich
Letzte Position:
Inhaber und AI-Operator bei Path to AI
- Operative Umsetzung der Wachstumshebel wachsender E-Com Brands: SEO, GEO, SEA, Shop, Conversion und Automatisierung wiederkehrender Prozesse.
- Aufbau und Steuerung spezialisierter AI-Agent-Systeme, die als Rollen arbeiten (SEO, Content, Conversion, Shopify-Engineering) statt als einzelne Prompts.
- Zusammenarbeit als Done-for-you-Umsetzung oder als Done-with-you-Aufbau, bei dem das Team der Brand anschließend selbst weiterarbeitet.
- Kunden und Projekte unter anderem TeamTex und Original Veddel, Störtebekker, ConstructionX.
- KI-Workshops und Enablement-Formate für Fach- und Führungsteams, dazu die gemeinsame Webinar-Reihe AI Vibe Club mit Xentral.
Noel Lang
Letzte Position:
Gründer & leitender Entwickler bei ausbildung-in-der-it.de
- Plattform aufgebaut und stabil betrieben; bewusst mein Engagement reduziert, um mich wieder auf eine Ingenieursrolle im Finanzbereich zu konzentrieren.
- Eigene SaaS-Lernplattform von Grund auf entwickelt und auf über 20.000 Nutzer skaliert (über 6.000 verkaufte Kurse, B2C und B2B); End-to-End-Verantwortung von der Entwicklung über Infrastruktur bis zum Betrieb.
- Laborumgebung aufgebaut, die für jeden Nutzer einen isolierten Linux-Container bereitstellt (Docker, Traefik, Go), inklusive automatischer Bereitstellung und eigener Subdomain pro Nutzer.
- LLM-Funktionen in das Produkt integriert und die Entwicklung mit KI-gestützten Workflows (Claude Code, Codex) End-to-End beschleunigt; CI/CD mit automatisierten Tests.
Najat Diamante
Letzte Position:
Freiberufliche Beraterin Microsoft Purview bei Bechtlee IT-Systemhaus
- Konzeption und globale Einführung von Sensitivity Labels (Vertraulichkeitskennzeichnungen) zur automatisierten Klassifizierung und Verschlüsselung geschäftskritischer Daten.
- Definition und Rollout von Data Loss Prevention (DLP)-Richtlinien zum Schutz von IP und personenbezogenen Daten über Endgeräte, Exchange, SharePoint, Teams und Non-Microsoft-Clouds hinweg.
- Einrichtung von Insider-Risk-Management-Richtlinien zur Erkennung und Eindämmung von exzessiven Datenabflüssen und riskantem Nutzerverhalten.
- Umsetzung von DSGVO- und Aufbewahrungsanforderungen durch automatisierte Retention Policies und strukturiertes Records Management.
- Technische Begleitung von Rechtsabteilungen bei internen und externen Untersuchungen mittels eDiscovery (Standard/Premium) und Content Search.
- Kontinuierliche Optimierung des Sicherheits- und Compliance-Niveaus durch Auswertung des Microsoft Compliance Managers und Schließen von Lücken (Regelwerke wie ISO 27001, NIS-2)
Gregor Pestsov
Letzte Position:
Projektmanager für Engineering-Datenmanagement
Technische und kaufmännische Risikobewertung für ein Investitionsvorhaben im Hardware-Sektor (Skalierungspotenzial, Haftungsrisiken, operative Prozesse) Prozessberatung für zwei KMUs im Engineering-Umfeld, Fokus Workflow-Digitalisierung, PLM
Mobin Rupani
Letzte Position:
Senior Consultant und Chief Product Owner bei Luxota Travel Tech
- Teams in Agile-Methoden und bei der Einführung des Scrum-Frameworks gecoacht.
- Die Product Roadmap mit Geschäftszielen wie mehr Buchungen, besserer Nutzererfahrung und dem Ausbau von Lieferantenintegrationen abgestimmt.
- Mit Entwicklern und Drittanbietern zusammengearbeitet, um eine reibungslose API-Integration und End-to-End-Funktionalität sicherzustellen.
- Das Product Backlog erstellt und laufend verfeinert mit User Stories, Bugs und technischen Verbesserungen.
- Backlog-Items nach Business Value, Umsatzwirkung und regulatorischen Fristen priorisiert.
- Eng mit Backend- und Frontend-Teams zusammengearbeitet, um Abhängigkeiten zu klären und technische Schulden zu priorisieren.
Hamid Manesh
Letzte Position:
Leiter Operations bei transact – AI-native company intelligence
Verantwortlich für Aufbau und Skalierung der Operations
Definition der globalen Digitalstrategie und Roadmap
Tätigkeit als Product Owner für die KI-Anwendungen
Entwicklung und Pflege strategischer Netzwerke zur Unterstützung von Veränderungen bei Kunden
Zuständig für Kundenprojekte und Change Management
Product Owner einer KI-nativen Anwendung, die Research-Zyklen von 2 Wochen auf 1–2 Tage verkürzt
Einführung eines KI-Agents zur Optimierung von Firmen- und Marktanalyseprozessen
Aufbau strategischer Partnerschaften mit großen Daten- und Technologieanbietern
Lieferung von Kundenprojekten im vereinbarten Umfang, Zeitrahmen und Budget
Helge Steimann
Letzte Position:
Partner & Mitbegründer bei Digitice.io
- End-to-End-Verantwortung für Produktstrategie und Technologiearchitektur in mehreren Kundenprojekten
- Führung strategischer Plattformtransformationen von Legacy- und On-Premise-Umgebungen zu cloud-nativen Architekturen auf Google Cloud und Azure
- Aufbau einer SaaS-fähigen, API-getriebenen Plattformbasis zur Unterstützung von Skalierbarkeit, internationaler Einführung und langfristigem Wachstum
- Konzeption und Implementierung von KI-fähigen Plattformfunktionen, einschließlich agentischer KI in Softwareentwicklungs-Workflows und KI-basierter Automatisierung zur Ablösung klassischer Middleware-Lösungen
- Aufbau und Leitung funktionsübergreifender Produkt-, Engineering- und Technologieteams; Abstimmung der Stakeholder über Business, Produkt und Technologie hinweg
Muhammad Arslan
Letzte Position:
Senior Softwareingenieur bei Hoja AI
- Entwicklung skalierbarer Flutter-Apps (mobil & Web) mit BLOC und Clean Architecture, wodurch die App-Leistung und Wartbarkeit verbessert wurde.
- Bereitstellung fortschrittlicher KI- und agentischer KI-Funktionen mit Echtzeitkommunikation und personalisierten Nutzerabläufen.
- Entwicklung von Backend-Services in Ktor (Kotlin) und Sicherstellung der Qualität durch Tests, CI/CD, Code Reviews und Scrum-Praktiken.
John Krämer
Letzte Position:
Vizepräsident im Vorstandsstab bei Helaba, Landesbank Hessen Thüringen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AI Agents einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 72%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 14%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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 von Experten in Frankfurt, die AI Agents einsetzen
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 Technologie
Was sie tun
AI Agents sind Softwaresysteme, die Schritte planen, Tools nutzen und mit wenig Aufsicht auf ein Ziel hinarbeiten können. Sie werden oft auch autonome Agenten oder agentische KI genannt. Unternehmen setzen sie ein, um Support, Recherche, Vertriebsansprache, interne Abläufe und die Orchestrierung von Workflows zu automatisieren.
Typische Umsetzungen
- Aufgabenassistenten, die Eingaben lesen, APIs aufrufen und Ergebnisse zurückgeben
- Mehrstufige Agenten, die Arbeit über Tools und Dienste hinweg weiterleiten
- Retrieval-basierte Assistenten für Unternehmenswissen und Dokumente
- Agent-Workflows, die mit CRM-, Ticket- oder Analysesystemen verbunden sind
Kern-Stack
Starke Spezialisten kennen LLM-APIs, Prompt-Design, Tool-Calling, Funktionsschemas, Speicher-Patterns und Guardrails. Sie arbeiten auch mit Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain, LangGraph, AutoGen oder Semantic Kernel, wenn das Projekt eine strukturierte Steuerung braucht. Solide Integrationsfähigkeiten sind genauso wichtig wie die Wahl des Modells.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen suchen meist nach freier Expertise, wenn aus einer Idee ein zuverlässiges System werden soll. Typische Anzeichen sind instabile Ausgaben, schwache Tool-Nutzung, schlechte Kostenkontrolle oder unklare Sicherheitsgrenzen. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finanzdienstleister, Logistik und Enterprise-Teams, die eine sorgfältige Prozessautomatisierung brauchen.
Was gute Experten liefern
Gute Profis machen mehr, als nur Prompts miteinander zu verbinden. Sie definieren Agentenrollen, zerlegen Aufgaben in sichere Schritte, entwerfen Fallback-Pfade und testen auf Fehlerfälle. Außerdem dokumentieren sie das Verhalten klar, damit Produkt-, Sicherheits- und Betriebsteams prüfen können, wie das System arbeitet.
Arbeitssetup
AI Agents lassen sich oft remote bauen, aber der Erfolg hängt vom Zugang zu echten Daten, Tools und Geschäftsregeln ab. Für Teams in Frankfurt reicht Englisch im Alltag meist aus, während On-site-Termine bei sensiblen Workflows und zur Abstimmung mit Stakeholdern helfen. Starke Spezialisten stellen präzise Fragen, bevor sie etwas entwickeln.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AI Agents am häufigsten aufkommen.
AI Agents werden eingesetzt, wenn ein System den nächsten Schritt entscheiden, ein Tool aufrufen und eine Aufgabe mit wenig Begleitung erledigen muss. Typische Anwendungsfälle sind Support-Triage, Dokumentenverarbeitung, Recherche, Terminplanung und interne Workflow-Automatisierung. Sie sind eine gute Wahl, wenn ein einfacher Chatbot nicht ausreicht.
Ein AI Agents-Setup geht über reine Konversation hinaus und kann über Tools, Datenquellen und APIs hinweg Aktionen ausführen. Ein Chatbot beantwortet hauptsächlich Fragen, während ein Agent eine Abfolge planen, Ergebnisse prüfen und weitermachen kann, bis die Aufgabe erledigt ist. Diese zusätzliche Stärke bedeutet auch mehr Bedarf an Kontrolle und Tests.
AI Agents-Projekte starten oft mit LangChain oder einem ähnlichen Framework, aber das ist nur ein Teil des Stacks. Starke Experten kennen auch Prompt-Design, API-Integration, Evaluation, Observability und Sicherheits-Guardrails. Wenn das System mit internen Daten arbeiten soll, ist auch das Retrieval-Design wichtig.
Für einen Proof of Concept kann ein starker AI Agents-Spezialist ausreichen. Für den Produktivbetrieb möchten Sie normalerweise jemanden, der Tool-Calling-Workflows umgesetzt, Fehlerfälle behandelt und klare Fallback-Logik entworfen hat. Die passende Person sollte sowohl die Produktziele als auch die technischen Einschränkungen verstehen.
Ja, viele AI Agents-Projekte funktionieren remote sehr gut, weil die Kernaufgaben Design, Integration und Testen sind. Für Teams in Frankfurt können On-site-Termine helfen, wenn der Workflow sensible Daten, komplexe Freigaben oder viele Stakeholder berührt. Der klare Zugriff auf Systeme ist wichtiger als der physische Standort.
In der Praxis werden AI Agents und agentische KI oft verwendet, um dieselbe Idee zu beschreiben: Software, die Aktionen auswählen kann, statt nur Text zurückzugeben. Manche Teams nutzen "autonome Agenten" für Systeme, die mit weniger Aufsicht laufen, während "agentische KI" ein breiterer Begriff ist. Ein guter Freelancer sollte klarstellen, welches Verhalten Sie tatsächlich brauchen.
Ein starker AI Agents-Experte kann das System in einfachen Schritten erklären: Eingaben, Tools, Entscheidungspunkte, Sicherheitsprüfungen und Fallback-Pfade. Achten Sie auf klare Beispiele für Evaluation, Debugging und Produktionshärtung, nicht nur auf Demovideos. Gute Arbeit umfasst auch Dokumentation und wartbare Prompts oder Workflows.
Überhastete AI Agents-Arbeit scheitert oft an denselben Stellen: Tool-Aufrufe brechen ab, Ausgaben driften, Kosten steigen oder unsichere Aktionen rutschen durch. Probleme entstehen auch, wenn der Agent zu viel Freiheit ohne Guardrails hat. Sorgfältige Eingrenzung und Tests verhindern den größten Teil dieser Schäden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 941 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (15%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Bank- und Finanzwesen (54%), Medien und Unterhaltung und Druck (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (92%), Projektmanagement (92%) und Informationstechnologie (IT) (85%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AI Agents eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
