AI Agents Experten in der Schweiz
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die autonome Workflows, Assistenten mit Tool-Nutzung und agentische KI-Systeme entwerfen und sie dann mit Ihren Daten, APIs und Freigabeschritten verbinden. FRATCH gleicht geprüfte, verfügbare Freelancer schnell und präzise ab.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich AI Agents eingesetzt haben
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Robin Ochsner
Letzte Position:
Mitgründer & AI Solutions Architect bei airdys
- Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
- KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
- Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
- Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
- Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
- Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
- Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung
Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker
Mike Battistella
Letzte Position:
Freelance UX-Researcher, -Designer bei Companion Hub
UX-Research und UX-Konzepte für eine Anwendung zu Assisted Living mit QT-Klienten-Pinwand-/Videoanwendung und Webinterface für die Betreuung von Klienten
Rainer Tolksdorf
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Tolksdorf.digital GmbH
- Unabhängige Beratung für digitale Transformation, Schnelldurchläufe und Business-Case-Entwicklung
- Bereitstellung von Systemen und Digital Engineering, Industrie 4.0, Workflow & KI-Agenten
- Implementierung von digitalen Vertriebs- und Service-Lösungen, Einführung von KMU-Open-Source, Datenmigration, Hosting und Wartung von Kunden-IT-Systemen
- Eingesetzte Methoden: Lean Innovation, ISO 9001:2015, Scrum; Leitung von Teams mit 2–80 Personen und Projektvolumen bis zu 22 Mi0 USD
Fabian Kostadinov
Letzte Position:
Dozent bei HWZ University of Applied Sciences
- Gemeinsame Lehre in den CAS AI Management- und CAS AI Innovation-Programmen für künftige KI-Manager
- Vermittlung von Themen wie Datenplattformen, KI-Architekturen, Grundlagen der Technologie-Einführung und Erfolgsfaktoren von KI-Initiativen in Unternehmen
Matthias Isler
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AI Agents einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Strategie und Planung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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 AI Agents tun
AI Agents sind Software-Systeme, die Schritte planen, Tools nutzen und Aufgaben mit wenig manueller Eingabe ausführen können. Unternehmen nutzen sie, um Antworten zu entwerfen, internes Wissen zu durchsuchen, Daten zwischen Systemen zu bewegen und wiederkehrende Arbeit mit klaren Regeln zu erledigen. Die besten Setups bleiben eng gefasst, beobachtbar und an echte Geschäftsziele gebunden.
Wo sie passen
- Assistenten für den Kundensupport und Weiterleitung
- Wissenssuche in internen Dokumenten
- Automatisierung von Vertriebs- und Operativaufgaben
- Erstellung von Berichten und Anreicherung von Daten
- Orchestrierung von Workflows mit menschlicher Prüfung
Sie werden oft mit LLMs, Retrieval, APIs und ereignisgesteuerten Workflows kombiniert. Gute AI-Agent-Arbeit geht weniger um auffällige Demos und mehr um zuverlässige Aufgabenerledigung, sicheren Tool-Einsatz und saubere Übergaben.
Wichtige Fähigkeiten
Ein starker Spezialist versteht Prompts, Function Calling, Memory-Patterns, Retrieval-Augmented Generation und Evaluation. Er weiß auch, wie man Halluzinationen reduziert, Zustände verwaltet und einen Agenten innerhalb klarer Grenzen hält. In der Praxis bedeutet das oft, über Produkt-, Daten- und Backend-Systeme hinweg zu arbeiten.
Ökosystem und Tools
Gängige Stacks umfassen OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel und Frameworks für die Agenten-Orchestrierung. Gute Fachleute können je nach Risiko, Geschwindigkeit und Wartung zwischen Custom Code, Low-Code-Wrappers und bestehenden Agenten-Mustern wählen. Sie denken außerdem von Anfang an an Logging, Tracing und Rollback.
Wann man Hilfe holen sollte
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Expertise, wenn ein internes Team schnell Prototypen bauen, einen Agenten mit privaten Systemen verbinden oder ein bestehendes, instabiles Setup verbessern muss. In der Schweiz ist das häufig in Finanzen, Versicherungen, Pharma und industriellen Umgebungen der Fall, wo Genauigkeit und Kontrolle wichtig sind. Remote-Arbeit ist oft in Ordnung, aber Workshops vor Ort helfen bei komplexen Workflows.
Was starke Experten liefern
Starke Experten verbinden nicht einfach nur ein Modell. Sie definieren die Aufgabe, setzen Grenzen, testen Fehlerfälle und sorgen dafür, dass der Agent zum Arbeitsprozess passt. Dazu gehören Prompt-Design, Tool-Auswahl, Evaluationskriterien und eine Lieferung, die Ihr Team nach dem Start weiter pflegen kann.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei AI Agents anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
AI Agents werden genutzt, um mehrstufige Aufgaben auszuführen, etwa Support-Anfragen zu beantworten, Dokumente zu durchsuchen, Datensätze zu aktualisieren oder Aktionen in anderen Systemen auszulösen. Sie sind hilfreich, wenn ein einzelner Prompt nicht ausreicht und die Arbeit Planung, Tool-Nutzung und Prüfungen unterwegs braucht.
Ein AI Agents-Setup kann entscheiden, welches Tool es nutzt, APIs aufrufen, Zustände behalten und eine Aufgabe über mehrere Schritte fortsetzen. Ein einfacher Chatbot antwortet meist in einem Zug, während ein Agent darauf ausgelegt ist, zu handeln und nicht nur zu antworten.
Vor der Beauftragung für AI Agents sollten Sie einen klaren Anwendungsfall, die Systeme, mit denen verbunden werden muss, und die Freigaberegeln vorbereiten, denen gefolgt werden muss. Gute Projekte enthalten außerdem Beispiel-Eingaben, bekannte Grenzfälle und eine Definition davon, wie sichere Ausgaben aussehen.
Ein starker AI Agents-Spezialist bringt meist Prompt-Design, API-Integration, Retrieval, Evaluation und Workflow-Design mit. Je nach Projekt sind auch Kenntnisse in Python, Cloud-Services und Datenzugriffsmustern wichtig.
Agentische KI wird oft als weiter gefasster Begriff verwendet, während AI Agents meist die konkreten Systeme meint, die Aufgaben planen und ausführen. Bei Suchanfragen verwenden Menschen beide Namen oft für ähnliche Arbeit, besonders wenn sie Automatisierung mit Tool-Nutzung und Entscheidungsschritten suchen.
Ein einfacher Proof of Concept für AI Agents kann von einem Spezialisten umgesetzt werden, der bereits ähnliche Workflow-Automatisierung geliefert hat. Für produktive Arbeit mit internen Daten, Freigaben oder kundenorientierten Aktionen brauchen Sie jemanden, der Testing, Monitoring und Fehlerbehandlung bereits kennt.
Für AI Agents-Arbeit reicht die Zusammenarbeit aus der Ferne oft für Architektur, Integration und Testing. Vor-Ort-Termine können in der Schweiz helfen, wenn Teams Zugriff auf sensible Prozesse, lokale Stakeholder oder ein detailliertes Workflow-Mapping brauchen.
Achten Sie auf einen AI Agents-Spezialisten, der Kompromisse erklären, echte Beispiele zeigen und beschreiben kann, wie er Fehler und unsichere Aktionen testet. Gute Arbeit zeigt sich in den Logs, ist leicht zu prüfen und bleibt stabil, wenn sich das Modell oder die Eingabe ändert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 127 €, was einem Tagessatz von etwa 1.016 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (83%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Strategie und Planung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AI Agents eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
