Artificial Intelligence Experten
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Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben
Felix Bauchspiess
Letzte Position:
Digital Consultant and Solution Manager bei Vorwerk SE & Co. KG
Einführung eines neuen digitalen Produkts auf dem chinesischen Markt im Rahmen einer globalen Wachstumsstrategie.
Verbindungspunkt und koordinierende Schnittstelle zwischen zentralem Produktmanagement, lokalen chinesischen Teams und internationalen Stakeholdern.
Steuerung des gesamten Programmmanagements zur Koordination komplexer Digitalprojekte.
Erfolgreiche Markteinführung eines digitalen Produkts in China (inkl. erfolgreicher Zertifizierung für den chinesischen Markt).
Ausbalancierung lokaler Anforderungen mit den globalen Prioritäten unter Berücksichtigung steuerlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen.
Einführung eines neuen Way of Working zur Verbesserung der standortübergreifenden Zusammenarbeit und Steuerung.
Entwicklung und Umsetzung einer Skalierungsstrategie für das digitale Geschäftsmodell in China.
Einsatz von Jira, Confluence, Miro, Scrum, Agile Arbeit, SAFe.
Projektsprache: Englisch.
Marco Steidel
Letzte Position:
IT-Interim Manager & Digitalisierungsberater bei paarprojekt GmbH
- Projektmanagement und Beratungsdienstleistung mit dem Schwerpunkt IT-Interim-Management: Digitalisierung der Unternehmenssteuerung inkl. Prozesse und Anwendungen
- Bewertung der gesamten IT-Infrastruktur inkl. Anwendungen, Hauptprozesse und Verträge einschließlich Kostenoptimierung
- Evaluierung und Einführung von Lösungen zur Förderung der Digitalisierung im Unternehmen in den Bereichen: Immobilienverwaltung, CRM, Rechnungsprüfungs- & Freigabeprozesse, Smart Metering, DMS, Zeiterfassung
- Digitalisierung von Aktenordnern und Einführung von SharePoint und Microsoft Teams als zentrale Dokumenten- & Kommunikationsplattform
- Konzeption und Durchführung von KI-Workshops inkl. Rollout von KI-Tools zur Steigerung von Effizienz und Transparenz in den wichtigsten Unternehmensprozessen
- Erstellung von Schulungsunterlagen und Durchführung von Anwenderschulungen in neu eingeführten digitalen Prozessen und Lösungen
Ornel Franck Wora Yeno
Letzte Position:
Vertriebspartner bei ERGO PRO
- Branche: Versicherung, Handel, IT
- Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
- Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
- Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports
Jörg Kopitzke
Letzte Position:
Leitender Coach / Consultant / Agilist bei HASOMED GmbH
Reparatur eines defekten „ScrumBan“-Prozesses, danach ein reines Kanban-System etabliert; Steigerung des Outputs im Kanban-Flow um 22 % in vier Wochen
Team-Autonomie und Entscheidungsfähigkeit durch Implementierung neuer Entscheidungsstrategien gesteigert; somit bis zu 25 % bessere Resultate
Neugestaltung von Retrospektiven (u. a. durch Einzelcoaching und Workshops), die zur konsequenten Umsetzung der resultierenden Action Items führten
Intensives Coaching von Product Ownern (POs) zur Entwicklung und Förderung von „Empowered Teams“ neben Führungskräfteentwicklung zur realistischen Einordnung („De-Illusionierung“) agiler Frameworks und Methoden
Begleitung von Change-Management-Prozessen zur Förderung einer agilen Firmenkultur bei Management und Teams, wobei die interne Kommunikation zur Erhöhung der Transparenz und Effektivität in agilen Prozessen verbessert wurde
Matthias Kühnlein
Letzte Position:
Business Owner bei AKM
Verwaltung von mehreren MFA-Methoden zur zentralen Authentifizierung innerhalb eines Konzerns. Schnittstelle zwischen verschiedenen Stakeholdern wie Support, Finanzbuchhaltung, Entwicklern und Security-Abteilungen. Budgetcontrolling und Überwachung der KPIs sowie der SLAs. Prüfung der Betriebsdokumentation
Silvia Bürmann
Letzte Position:
Fractional VP Sales, Executive Sales Coach & GTM Advisor, AI Transformation Management bei Selbstständig
- Berate B2B-Technologie- und Mid-Market-Unternehmen bei kommerzieller Strategie, Vertriebseffizienz, Operating-Model-Design und skalierbarem Wachstum.
- Coache erfahrene Vertriebsleiter und Führungsteams bei GTM-Entscheidungen, Führungseffektivität, Verantwortlichkeit und Umsetzung.
- Unterstütze Markteintritts- und Wachstumsplanung durch eine strukturierte Bewertung von Kundensegmenten, Value Propositions, Kanälen, Coverage-Modellen, Investitionsprioritäten, KPIs und Risiken.
- Moderiere Strategie-Sparring auf Augenhöhe und übersetze strategische Entscheidungen in messbare kommerzielle Initiativen.
- Verbinde systemisches Coaching, Vertriebserfahrung und Change-Management-Praxis, damit Entscheidungen praxistauglich sind und umgesetzt werden.
Khalid El Mansouri
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Stefan Ojanen
Letzte Position:
Gründer bei ProtocolEngine.io
Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.
- Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
- Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
- Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
- Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
- Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
- Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.
Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.
Onur Kayir
Letzte Position:
Projektleiter & Outsourcing-Manager bei SENEC GmbH (EnBW-Gruppe)
- Aufbau eines skalierbaren Nearshore-IT-Developer-Hubs (Kroatien, Tschechien, Polen) als eigenständige Gesellschaft über ein BOT-Modell (Build – Operate – Transfer)
- Identifikation, Auswahl und Steuerung von Full-Service-Agenturen; Einführung von Steuerungs- und Kontrollmechanismen inkl. KPIs, SLAs und regelmäßigen Service Reviews
- Erstellung und Prüfung von AVVs und Rahmenverträgen in Abstimmung mit Legal & Compliance; Integration regulatorischer Vorgaben (u. a. KRITIS) in die Prozessgestaltung
- Beratung zu Cloud-vs.-On-Premise-Strategien, Datenhaltung und Berechtigungskonzepten; Unterstützung des Einkaufs bei Vergabe- und Dienstleisterbewertungen
- Change Management und Prozessharmonisierung zwischen internen Teams und Nearshore-Partnern; Reporting an Geschäftsführung, CFO und CIO
Ergebnis: Skalierbarer IT-Developer-Hub mit revisionssicherem Governance-Modell, reduzierten Betriebskosten und beschleunigter Produktentwicklung.
Tobias Witte
Letzte Position:
CEO & Gründer bei Wittbix
Shamaila Mahmood
Letzte Position:
Founder/Kubernetes- und Cloud-Architekt bei Kubekanvas
- Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
- CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
- DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
- Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
- LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
- An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
- Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React
Peter Schillen
Letzte Position:
Senior ML Engineer & AI Researcher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen
Umfeld:* Automated Visual Inspection (AVI), Metallurgie & Fertigung
Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Tobias Mönch
Letzte Position:
Power BI Experte bei MITTELSTÄNDISCHES HANDELSUNTERNEHMEN FÜR REINIGUNGSTECHNIK UND HYGIENEPRODUKTE
Reporting und Controlling mittels Power BI für produktives ERP-System
- Analyse der ERP-Daten und Schnittstellen für die Nutzung in Power BI Dashboards
- Bewertung und Migration bestehender Auswertungen (z. B. Excel) nach Power BI
- Entwicklung eines Berechtigungskonzepts für selektiven Datenzugriff
- Dokumentation und Schulung zur Nutzung und Anpassung der Power BI-Dashboards
Label: Power BI, Excel, SelectLine ERP, Microsoft SQL, SQL Server Management Studio
Sascha Bach
Letzte Position:
Freiberuflich bei GxPlex
- Aufbau einer maßgeschneiderten MediaWiki-Instanz inkl. Installation, MySQL-Datenbank, SSL und automatischer Backups
- Einrichtung von Benutzerrollen (Admin, Mod, Verifiziert, User) und Rechtesystem
- FlaggedRevisions für redaktionellen Prüf-Workflow · Kommentar- und Bewertungs-Extensions
Beate Peters
Letzte Position:
Interim-Leiterin Service bei Altendorf Group
- Strategische und operative Leitung der technischen Serviceorganisation
- Verbesserung aller Prozesse und Abläufe
- Konzeption und Einführung eines IT-Tools für das Service Management inkl. KI-Datenbank, Kunden-App und Self-Service-Portal
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Artificial Intelligence einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
3,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
93%
Master-Abschluss oder höher
63%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die Artificial Intelligence 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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Artificial Intelligence verwandelt Daten in Systeme, die klassifizieren, vorhersagen, Empfehlungen geben, Inhalte erzeugen und Entscheidungen automatisieren können. Unternehmen holen Spezialisten für Chatbots, Dokumentenverarbeitung, Suche, Prognosen und Entscheidungsunterstützung dazu. Die Arbeit ist oft in Produktteams, Datenteams oder Automatisierungsprojekten angesiedelt.
Zentrale Fähigkeiten
Starke Profis verbinden meist Modelldesign mit praktischer Umsetzung. Sie wissen, wie man mit Daten arbeitet, passende Algorithmen auswählt, Ergebnisse testet und AI in Software integriert, die Menschen nutzen können.
- Design und Bewertung von Machine-Learning-Modellen
- Prompting und Arbeit mit generativer AI
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- API-Integration und Deployment
- Monitoring, Tuning und Qualitätsprüfungen
Typische Anwendungsfälle
Artificial Intelligence wird eingesetzt, wenn Regeln allein zu begrenzt sind. Häufige Aufgaben sind die Automatisierung des Kundensupports, Content-Generierung, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und Predictive Analytics. In vielen Projekten geht es nicht um ein vollautonomes System, sondern um einen zuverlässigen Assistenten, der menschliche Arbeit verbessert.
Ökosystem und Tools
Das Ökosystem ist breit. Es umfasst oft Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, OpenAI-Modelle, Vektor-Datenbanken, Cloud-Services und MLOps-Tools. Gute Experten verstehen, wann man Standard-ML nutzt, wann große Sprachmodelle sinnvoll sind und wann ein einfacher Ansatz sicherer und leichter zu pflegen ist.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn aus einem Prototypen ein Produktivsystem werden soll, wenn internes Know-how fehlt oder wenn ein Projekt eine externe Prüfung braucht. Sie holen Experten auch dazu, um die Modellqualität zu verbessern, die Latenz zu senken, Daten zu bereinigen oder AI-Funktionen an bestehende Software anzubinden. Das ist besonders in schnelllebiger Produktarbeit und in regulierten Branchen üblich.
Was starke Experten tun
Starke Artificial Intelligence Spezialisten trainieren nicht nur Modelle. Sie definieren das Problem klar, prüfen die Datenqualität, messen Ergebnisse und erklären Abwägungen in einfacher Sprache. Außerdem denken sie über Datenschutz, Bias, Sicherheit und das Verhalten des Systems nach dem Start nach.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Artificial Intelligence? Hier findest du die passenden Antworten.
Artificial Intelligence wird eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, die Vorhersagen, Sprachverständnis, Mustererkennung oder Content-Generierung brauchen. In der Praxis gehört dazu Support-Bots, Suche, Empfehlungen, Dokumentenprüfung, Prognosen und Betrugserkennung. Die besten Experten konzentrieren sich auf eine klare geschäftliche Aufgabe und nicht darauf, AI um ihrer selbst willen einzusetzen.
AI ist das große Feld. Machine Learning ist eine Möglichkeit, AI-Systeme zu bauen, und generative AI ist eine neuere Gruppe von Werkzeugen, die Texte, Bilder, Code oder andere Inhalte erzeugt. Unternehmen brauchen oft Fachleute, die alle drei Bereiche verstehen, weil die richtige Wahl vom Anwendungsfall und von den Daten abhängt.
Ein starker Artificial Intelligence Freelancer bringt meist Datenhandling, Modellbewertung, Produktdenken und solide Software-Integrationsfähigkeiten mit. Viele Projekte brauchen außerdem Python, Cloud-Services, Prompt-Design und grundlegendes MLOps-Wissen. Wenn es um Sprache oder Suche geht, sind Vektor-Datenbanken und Retrieval-Methoden oft ebenfalls wichtig.
Artificial Intelligence funktioniert am besten, wenn Ziel, Datenquelle und Erfolgskriterien klar sind. Ein Freelancer kann dabei helfen, diese Punkte zu schärfen, falls nötig, aber das Team sollte bereit sein, Beispieldaten, bestehende Systeme und Rahmenbedingungen zu teilen. Ohne diesen Kontext verbringt selbst ein starker Experte Zeit mit Raten statt mit Bauen.
Für einfache Prototypen kann ein breiter Artificial Intelligence Spezialist genügen. Für Produktivsysteme sollten Sie jemanden suchen, der ähnliche Arbeit bereits ausgeliefert hat, vor allem in Bezug auf Ihre Domäne, Ihren Datentyp und Ihr Deployment-Setup. Je mehr Risiko, Compliance oder Integrationsarbeit beteiligt ist, desto wertvoller wird tiefes Spezialwissen.
Ja, Artificial Intelligence eignet sich oft gut für Remote-Arbeit, weil vieles davon von Code, Datenzugriff und klarer Kommunikation abhängt. Vor-Ort-Zeit kann bei Workshops, sensiblen Datenprüfungen oder der frühen Abstimmung mit Stakeholdern helfen. Viele Teams arbeiten remote-first und bringen Menschen nur bei Bedarf zusammen.
Ein guter AI Spezialist kann erklären, warum ein Modell oder Ansatz gewählt wurde, wie er getestet wurde und welche Fehlermodi noch offen sind. Achten Sie auf sauberen Umgang mit Daten, ehrliche Bewertung und einen Plan für das Monitoring nach dem Start. Wenn die Erklärung vage ist oder die Metriken nicht zum Anwendungsfall passen, ist das ein Warnsignal.
Artificial Intelligence Projekte brauchen oft Data Engineering, Backend-Integration, Cloud-Architektur, Produktdesign und ein Bewusstsein für Sicherheit. Bei sprachbasierten Systemen sind Suche und Retrieval häufige Begleiter; bei Prognosen oder Klassifikation sind Analytics und Experimentieren wichtiger. Die besten Freelancer wissen, wie sie mit diesen benachbarten Disziplinen arbeiten, statt AI als isolierte Arbeit zu behandeln.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 841 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Professionelle Dienstleistungen (51%) und Fertigung (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (74%) und Projektmanagement (65%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben
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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