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Artificial Intelligence Experten in Deutschland

, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden

Beauftragen Sie Experten, die Machine-Learning-Systeme, generative AI-Anwendungen und produktionsreife Datenpipelines entwickeln. Erhalten Sie eine präzise und schnelle Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Artificial Intelligence-Projekt.

Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Marco S.

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IT-Interim Manager | Interim-CIO | Transformationsleiter | IT-Projektleiter & Programmmanager | Digitalbeirat

Grünwald
Marco S.

Letzte Position:

IT-Interim Manager & Digitalisierungsberater bei paarprojekt GmbH

  • Projektmanagement und Beratungsdienstleistung mit dem Schwerpunkt IT-Interim-Management: Digitalisierung der Unternehmenssteuerung einschließlich Prozessen und Anwendungen
  • Bewertung der gesamten IT-Infrastruktur einschließlich Anwendungen, Hauptprozessen und Verträgen einschließlich Kostenoptimierung
  • Evaluierung und Einführung von Lösungen zur Förderung der Digitalisierung im Unternehmen in den Bereichen: Immobilienverwaltung, CRM, Rechnungsprüfungs- und Freigabeprozesse, Smart Metering, DMS, Zeiterfassung
  • Digitalisierung von Aktenordnern und Einführung von SharePoint und Microsoft Teams als zentrale Dokumenten- und Kommunikationsplattform
  • Konzeption und Durchführung von KI-Workshops einschließlich Einführung von KI-Tools zur Steigerung von Effizienz und Transparenz in den wichtigsten Unternehmensprozessen
  • Erstellung von Schulungsunterlagen und Durchführung von Anwenderschulungen zu neu eingeführten digitalen Prozessen und Lösungen
Verifizierter Experte

William N.

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Senior/Lead Business Analyst & KI-Workflow-Berater | Requirements Engineering | BI | Workflow-Automatisierung | Claude Code

Berlin
William N.

Letzte Position:

Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH

  • Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
  • Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
  • Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
  • Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
  • Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
  • Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
  • KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
  • Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
  • KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
  • Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
  • Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
  • Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
  • Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

Verifizierter Experte

Matthias K.

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IT-Projektmanagement | IT-Security & Governance | ISO 27001 / DORA / BaFin | Stakeholdermanagement | Workshop-Moderation |

Schwindegg
Matthias K.

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. Bewertung von Compliance Anforderungen wie KRITIS. Budget Controlling und Überwachung der KPIs sowie der SLAs. Unterstützung bei internen und externen Audits zum Thema MFA sowie bei der Anbindung an neue Systeme. Prüfung der Betriebsdokumentation. Teilnahme bei Steering Komitees und Leitung von Service Review Meetings sowie Entscheidungsgremien.

Tools/Frameworks: FIDO, Yubikey, Veridium, BSI Grundschutz, NIST

Verifizierter Experte

Paul K.

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Programmmanager – Multi-Projekt-Betriebsstabilisierung (Operational Excellence)

Berlin
Paul K.

Letzte Position:

Programmmanager – Multi-Projekt-Betriebsstabilisierung (Operational Excellence) bei ITDZ - IT Dienstleistungszentrum Berlin

  • Übergeordnete Leitung mehrerer strategischer Betriebsprojekte mit Schwerpunkten in Workplace Services, SLA Framework, Berechtigungsmanagement, Zertifikatsmanagement, E-Learning, Backup & Recovery, Test Management und Capacity Management sowie der Einführung von System Monitoring und Machbarkeitsstudien bezüglich eines 24x7 Betriebs, teils inklusive der Implementierung in ServiceNow
  • Erstellung verschiedener ServiceNow Betriebskonzepte in Bezug auf Schulungen, Berechtigungen und Notfallmanagement im Rahmen einer neuen Cloud-Hosting Initiative für die ServiceNow Plattform
  • Vorstandsberichte und Leitung der Lenkungsausschüsse im Rahmen unternehmensstrategischer Zielsetzung sowie Etablierung neuer Balanced Scorecards für die KPI-Bemessung der optimierungsgetriebenen Projektergebnisse
Verifizierter Experte

Florian S.

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AI Product Owner / AI Product Manager

München
Florian S.

Letzte Position:

AI Product Manager / Product Owner bei AI Product

  • Generative KI-Produkte für Unternehmenskunden, von der Strategie über die Spezifikation bis zur Produktion end-to-end verantwortet.
  • Zentrale Strategie, lokale Konfiguration: mandantenfähiger KI-Assistent für die betriebliche Altersversorgung (bAV), als interaktiver Avatar mit Text- und Sprachpfad umgesetzt. Drei Mandanten laufen auf einer Codebasis, jeweils mit eigenem Gesprächsleitfaden, während Wissensbasis, Schutzmechanismen und Eskalationspfade zentral bleiben
  • Versionierte, KI-fähige Wissensbasis, die in einen mandantenunabhängigen Sprachkontext und mandantenspezifische Text-Prompts eingebunden wird — die Konfigurationsebene, die lokale Anpassungen ermöglicht, ohne das Produkt aufzuspalten
  • Konversationsdesign: Antwortgrenzen, Umfang und Umgang mit themenfremden Fragen, Regeln gegen Halluzinationen, Eskalation und Übergabe von Leads an menschliche Berater
  • Fünf Eval-Suites als Qualitätstor vor jeder Änderung an Prompt oder Modell (Anti-Halluzination, Fehlermuster des LLM-as-a-judge, Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden, Sprach-KPIs, Aktionsvokabular mit Konfusionsmatrix); ein Nutzertest mit 10 Testern (Hamburg, 07/2026) führte zur Überarbeitung von Alpha zu Beta
  • Externe Entwickler, Compliance und Kunden-Stakeholder koordiniert; DSGVO-konformer EU-Stack, IDD-konform, Klassifizierung nach EU AI Act dokumentiert
  • Zweite Produktlinie: White-Label-Social-Media-Generator für die Beratung chilli mind (CH/DE) — eine Codebasis, kundenindividuelles Branding und Konfiguration
  • Ergebnisse: mehr als 239 Deployments und ein Pilot mit Unternehmenskunden · mehr als 108 Deployments für das White-Label-Produkt · wiederverwendbares Muster für mandantenfähige KI-Produkte in einem regulierten Umfeld
Verifizierter Experte

Jörg K.

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Interim-PM-, PMO- und Strategieumsetzungsexperte

Erlangen
Jörg K.

Letzte Position:

Interim-Projektmanager bei Rubix Holding Deutschland GmbH

  • Rubix ist Europas größter Anbieter von Industrieteilen und Instandhaltungslösungen (ca. 3 bn € Umsatz, im Besitz einer Private-Equity-Gesellschaft). Ich berichtete an den COO der DACH-Tochtergesellschaft und leitete ein umfangreiches Restrukturierungsprojekt.
  • Projekt-Governance: Aufbau robuster Governance-Strukturen (Projektauftrag, Governance-Plan, Kommunikationsstrukturen), um Transparenz und die Abstimmung mit der Führungsebene sicherzustellen.
  • Restrukturierung der Logistik: Zusammenlegung mehrerer Distributionszentren zu zwei zentralen Standorten mit Optimierung von Kosteneffizienz und Servicequalität.
  • Teamführung: Leitung eines Kernteams von 9 Personen sowie Steuerung von Planung und Umsetzung in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld.
  • Projektplanung: Entwicklung und Validierung eines umfassenden Projektplans sowie Übersetzung übergeordneter Meilensteine in umsetzbare Arbeitspakete.
  • Risikomanagement: Einführung eines Risikoregisters und einer Ursachenanalyse zur proaktiven Reduzierung von Projektrisiken.
  • Reporting auf C-Level: Präsentation des Projektstatus und von Empfehlungen vor dem Steering Committee (CEO und Geschäftsführung).
  • Stakeholder-Management: Steuerung der Abstimmung und Einbindung verschiedener Stakeholder im Private-Equity-Umfeld.
  • Budgetüberwachung: Verwaltung eines Projektbudgets von über 3 Millionen €.
  • Eine wirksame Projekt-Governance und klare Kommunikation sind entscheidend für die Abstimmung mit Stakeholdern und eine erfolgreiche Transformation.
Verifizierter Experte

Ole H.

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Manager Post Merger Integration, KI- & IT-Transformation

Leipzig
Ole H.

Letzte Position:

Senior IT-Projektleiter bei Rail-Flow GmbH

Der Auftraggeber betreibt eine SaaS-Plattform für das Management von Schienenverkehrs- und Intermodaltransporten (Rail-Flow Transport Management Plattform).

Für zwei seiner Kunden sucht dieser eine 3-monatige Vertretung der Projektleitung. Beide Kunden bieten Schienen- und Intermodalverkehre an. Der Fortschritt in der Umsetzung ist unterschiedlich: einer der Kunden ist bereits live und möchte seine Erweiterungen der Phase 2 umgesetzt haben; der andere Kunde ist in der MVP-Umsetzung und steigt in eine intensive Testphase ein.

Im Rahmen des Mandates wird die Projektleitung übernommen inkl. Steuerung des internen Entwicklerteams (Offshore Turkei).

  • Übernahme der kompletten Projektleitung von 2 Kundenprojekten inkl. der Rollen Product Owner und Co-Scrum Master
  • Steuerung der agilen Umsetzungsteams bestehend aus Business Analysten, Implementation Consultants, Entwickler (Offshore) und QA-Mitarbeitenden
  • Einhaltung und Weiterentwicklung der Projekt-Governance
  • Planung und Rollout-Management: Erstellung und Pflege von Projekt- und Rollout-Plänen sowie Abstimmung der Rollenverteilung mit dem Management des Auftraggebers
  • Anforderungs- und Änderungsmanagement: Verwaltung von vertraglichen Anforderungen, Bugs und Changes
  • Kunden- und Projektkommunikation: Organisation und Moderation von Statusmeetings und Lenkungsausschüssen
  • Identifikation von Projektrisiken, Einleitung von Gegenmaßnahmen und Eskalation
  • Sicherstellung einer korrekten und fristgerechten Rechnungsstellung für Projektleistungen mit Finance

Methoden: Zeitplanung (vorwärts und rückwärts basiert) inkl. Meilensteinplanung, Strukturierte Interviews, Multi-Projektmanagement (in Englisch)

Tools / Technologien: Jira, Confluence / Atlas, Claude (Skills, Artifakte), MS Outlook

Verifizierter Experte

Felix B.

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Programm-, Portfolio- & Transformationsmanagement

Essen
Felix B.

Letzte Position:

Digitalberater und Lösungsmanager 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.

Verifizierter Experte

Volker W.

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Senior Manager für Qualität und Prozesse

Altdorf
Volker W.

Letzte Position:

Analyst – Plattformoptimierung bei TradingView ProRealtime

Programmierung eigener Indikatoren mit ProBuilder (für ProRealTime Plattform)

6 Monate RCP - Rabe Academy (Grundlagen - Handelskonto - TWS interactive Brokers) Focus: Kursverlauf ETH - Aktie NVIDIA (NASDAQ und CBOE)

  • 500 Stunden gesamt (TradingView & ProRealTime) davon ca 1.500 Stunden Tickdaten Analyse per ProRealTime

Systematische Marktanalyse, Entwicklung eigener Indikatoren, Mustererkennung.

Verifizierter Experte

Wolfgang H.

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Interim Manager

Schortens
Wolfgang H.

Letzte Position:

Interim Supply Chain / SAP S/4HANA Transformation Manager bei Solventum / globaler Logistikdienstleister

Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.

  • Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
  • Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
  • Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
  • Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
  • Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
  • Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.
Verifizierter Experte

Michael H.

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Interimsmanager / Projektmanager / Agile Coach

Schönau am Königssee
Michael H.

Letzte Position:

Interim Manager (Chief Digital Officer) bei Führendes deutsches Unternehmen im technischen Großhandel

  • Agile Transformation – Einführung agiler Prinzipien und Umwandlung traditioneller IT-Abteilungen in Scrum- und Kanban-Teams

  • IT-Betriebsmodell – Neugestaltung der IT-Organisation und Einführung moderner Umsetzungsstrukturen und Rollen

  • Flight Levels – Einführung von Flight Levels zur Abstimmung von Strategie, Koordination und operativer Umsetzung

  • Führung & Coaching – Einstellung von Agile Coaches sowie Coaching von Scrum Mastern und IT-Führungskräften

  • ERP-Betrieb – Tätigkeit als Interim Product Owner für die bestehende ERP-Landschaft und Sicherstellung der Geschäftskontinuität

  • ERP-Transformation – Unterstützung bei der Migration von Microsoft Dynamics NAV zu Microsoft Dynamics 365 Business Central als Projektmanager

  • Operativer Kern (ERP) – Aufbau dedizierter Teams für ERP-Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration

  • Modern Workplace – Initiierung des Übergangs zu einer cloudbasierten Arbeitsplatzumgebung auf Basis von Microsoft 365

  • ConnectHub – Aufbau eines dedizierten Teams zur Förderung von Integrations- und Vernetzungsinitiativen

  • Lagerbetrieb – Aufbau eines funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung von Logistik- und Lagerfunktionen

  • Wartung & Betrieb (M&O) – Einführung eines dedizierten Teams mit Fokus auf stabilen Betrieb und kontinuierliche Verbesserung

  • KI-Initiativen – Identifizierung und Förderung praxisnaher Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung

  • Als Interim Chief Digital Officer (CDO) für einen führenden Industrieanbieter mit starkem E-Commerce-Fokus, der häufig als „Amazon für Industriegüter“ bezeichnet wird, war ich für die Leitung der digitalen und organisatorischen Transformation verantwortlich und berichtete direkt an die Geschäftsführung.

  • Einführung agiler Prinzipien und Arbeitsweisen im gesamten Unternehmen sowie Umwandlung der traditionell strukturierten IT-Abteilung in funktionsübergreifende Scrum- und Kanban-Teams mit Fokus auf Transparenz, Zusammenarbeit und Kundennutzen.

  • Neugestaltung der gesamten IT-Organisation durch Einführung eines modernen Betriebsmodells, neuer Rollen wie Product Owner, Scrum Master und Solution Architect sowie Stärkung der Organisation durch strategische Einstellungen und gezielte Kompetenzentwicklung.

  • Einstellung und Einarbeitung von Agile Coaches zur Beschleunigung der Transformation sowie persönliche Führung und Betreuung von Scrum Mastern und IT-Führungskräften zur Förderung von Servant Leadership, Selbstorganisation und einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.

  • Einführung von Flight-Level-Praktiken nach Klaus Leopold zur Abstimmung strategischer Ziele, funktionsübergreifender Koordination und operativer Umsetzung im gesamten Unternehmen.

  • Einführung eines Ticketsystems zur Steigerung der Transparenz und Ermöglichung datenbasierter Entscheidungen, flussbasierter Arbeitssteuerung und größerer Verantwortungsübernahme auf allen Ebenen.

  • Aufbau und Unterstützung mehrerer funktionsübergreifender Teams, darunter der Bereich Operativer Kern (ERP) mit eigenen Streams für Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration sowie Teams für Lagerbetrieb, Wartung & Betrieb (M&O), Modern Workplace und ConnectHub.

  • Tätigkeit als Interim Product Owner für den Betrieb und die Weiterentwicklung der bestehenden ERP-Landschaft sowie Unterstützung der Migration von Microsoft Dynamics NAV zu Microsoft Dynamics 365 Business Central als Projektmanager.

  • Zusammenarbeit mit dem ausgewählten Implementierungspartner bei der Konzeption und dem Aufbau der Projektorganisation und des Zielbetriebsmodells für die ERP-Transformation sowie Einführung agiler Umsetzungsstrukturen und Arbeitsweisen.

  • Abstimmung zwischen Fachbereichen, IT und dem externen Dienstleister sowie maßgebliche Beteiligung an der Verhandlung des vertraglichen Rahmens und des Umsetzungsmodells, um eine nachhaltige Grundlage für das Transformationsprogramm zu schaffen.

  • Initiierung der strategischen Modernisierung der Arbeitsplatzumgebung durch Einführung von Microsoft-365-Cloud-Funktionen und Schaffung der Grundlage für bessere Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und zukünftige digitale Services.

  • Start von KI-Initiativen zur Identifizierung praxisnaher Geschäftsanwendungsfälle und Förderung der verantwortungsvollen Einführung künstlicher Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung.

  • Förderung von Selbstorganisation und Befähigung der Teams, Verantwortung für Entscheidungen, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung zu übernehmen.

Projektsprache: Deutsch

Verifizierter Experte

Qamar H.

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Freiberufler

Runkel
Qamar H.

Letzte Position:

Freelance Consultant Data Analytics & AI Portfolio bei TIC Company

  • Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
  • Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.
Verifizierter Experte

Vadim R.

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Senior Product Owner & IT-Projektmanager | Mobiles Banking · PSD2 · KI-Produktentwicklung | 19M+ Nutzer:innen | Frankfurt ·

Frankfurt am Main
Vadim R.

Letzte Position:

Independent AI Product Lab – Agentic Product Owner / Product Builder | R&D

  • Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
  • Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
  • Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
  • Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
  • Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.
Verifizierter Experte

Gabin Maxime N.

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KI/ML-Ingenieur · Agentische KI

Freising
Gabin Maxime N.

Letzte Position:

Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt

  • Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

  • 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

  • Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Artificial Intelligence einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre

Artificial Intelligence Experten in Deutschland verfügen im Durchschnitt über 18 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3,1 Jahre

Artificial Intelligence Experten in Deutschland bleiben im Durchschnitt 3,1 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

10

Artificial Intelligence Experten in Deutschland haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Artificial Intelligence Experten in Deutschland haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Fertigung

Artificial Intelligence Experten in Deutschland sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Fertigung am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Artificial Intelligence Experten in Deutschland erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

93%

93% der Artificial Intelligence Experten in Deutschland haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

64%

64% der Artificial Intelligence Experten in Deutschland haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

11%

11% der Artificial Intelligence Experten in Deutschland haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Artificial Intelligence Experten in Deutschland besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Artificial Intelligence Experten in Deutschland sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

97% der Artificial Intelligence Experten in Deutschland sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 230 460 690 920
124 der Artificial Intelligence Experten in Deutschland verlangen weniger als 400 € pro Tag.
701 der Artificial Intelligence Experten in Deutschland verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
910 der Artificial Intelligence Experten in Deutschland verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
281 der Artificial Intelligence Experten in Deutschland verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
92 der Artificial Intelligence Experten in Deutschland verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.

Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Artificial Intelligence:

Tagessatz-Einblicke entdecken

Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Artificial Intelligence einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 839 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €

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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der Artificial Intelligence Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (81%)
  • Professionelle Dienstleistungen (50%)
  • Fertigung (38%)
  • Bank- und Finanzwesen (37%)
  • Automotive (35%)
  • Einzelhandel (33%)
  • Bildung (33%)
  • Gesundheitswesen (28%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was Artificial Intelligence abdeckt

Artificial Intelligence ermöglicht es Software, Daten zu interpretieren, Muster zu erkennen, Inhalte zu generieren und Entscheidungen zu unterstützen. Projekte reichen von Prognosemodellen und Empfehlungssystemen bis hin zu dialogorientierten Schnittstellen, Computer Vision und autonomen Workflows. Leistungsfähige Implementierungen verbinden Modelle mit zuverlässigen Geschäftsprozessen, statt AI als isolierte Funktion zu behandeln.

Häufige Anwendungen

  • Prognose von Nachfrage, Risiken und Geräteausfällen
  • Klassifizierung von Dokumenten, Bildern, Audiodateien und Kundenanfragen
  • Entwicklung von Chatbots, Copiloten und Retrieval-Augmented-Anwendungen
  • Personalisierung von Suche, Empfehlungen und Nutzererlebnissen
  • Automatisierung von Qualitätsprüfungen und operativen Entscheidungen

Artificial Intelligence kommt in der Fertigung, im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel, in der Logistik und bei öffentlichen Dienstleistungen zum Einsatz. In Deutschland verbinden Unternehmen häufig kundenorientierte Automatisierung mit strengen Anforderungen an Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und verantwortungsvolle Nutzung.

Ökosystem und Tools

Das Ökosystem umfasst Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face und Cloud-Dienste von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Für die Umsetzung sind außerdem Vektordatenbanken, APIs, Notebooks, Data Warehouses, Modell-Registries und Monitoring-Tools wichtig. Spezialisten arbeiten je nach Problem mit Large Language Models, Embeddings, Computer-Vision-Frameworks oder klassischen statistischen Methoden.

Wann Experten Mehrwert schaffen

Unternehmen holen freiberufliche Artificial Intelligence Spezialisten hinzu, wenn interne Teams ein Modell validieren, einen Prototyp in die Produktion überführen oder ein bestehendes System zuverlässiger machen müssen. Sie benötigen möglicherweise Unterstützung bei der Datenaufbereitung, dem Evaluationsdesign, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Inferenzkosten oder der Integration in Geschäftssoftware. Kurzfristige Expertise ist hilfreich, wenn das benötigte Kompetenzprofil sehr speziell ist oder die Roadmap noch getestet wird.

Umsetzung und Zusammenarbeit

Ein erfolgreiches Projekt beginnt mit einem klaren Anwendungsfall, nutzbaren Daten und einer messbaren Qualitätsdefinition. Fachleute klären Einschränkungen, wählen einen passenden Ansatz und dokumentieren Risiken wie Verzerrungen, Datenlecks, Halluzinationen und Model Drift. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Zugriffsrechte, Verantwortlichkeiten und Review-Prozesse definiert sind; Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn Modelle von physischen Abläufen oder sensiblen Umgebungen abhängen.

Merkmale guter Fachleute

  • Sie vergleichen einfache Ausgangsmodelle mit komplexeren Modellen
  • Sie erklären Genauigkeit, Unsicherheit und Fehlerfälle in Geschäftssprache
  • Sie entwickeln wiederholbare Workflows für Daten, Tests und Deployment
  • Sie schützen personenbezogene Daten und kontrollieren den Zugriff auf Modelle und Datensätze
  • Sie überwachen das Verhalten im laufenden Betrieb und planen die Wartung nach dem Launch

Die besten Spezialisten verbinden technisches Tiefenwissen mit Produktverständnis. Sie wissen, wann ein Sprachmodell geeignet ist, wann Retrieval oder Regeln sicherer sind und wann Automatisierung die menschliche Prüfung unterstützen statt ersetzen sollte.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Neugierig auf Artificial Intelligence? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.

Unternehmen nutzen Artificial Intelligence für Prognosen, Klassifizierung, Empfehlungen, Sprachverarbeitung, Bildanalyse und Workflow-Automatisierung. Die passende Anwendung hängt von den verfügbaren Daten, der jeweiligen Geschäftsentscheidung und dem erforderlichen Maß an menschlicher Kontrolle ab.

Artificial Intelligence erkennt Muster in Daten oder nutzt trainierte Modelle, um mit variablen Eingaben umzugehen. Herkömmliche Automatisierung folgt meist festgelegten Regeln. Sie ist oft leichter zu testen, aber weniger flexibel bei Sprache, Bildern oder sich verändernden Bedingungen.

Artificial Intelligence umfasst sowohl Machine Learning für Aufgaben wie Prognosen als auch generative AI zur Erstellung von Texten, Bildern, Code oder anderen Inhalten. Ein Spezialist sollte beide Ansätze mit regelbasierten Lösungen vergleichen und die einfachste Methode wählen, die Qualitäts-, Sicherheits- und Wartungsanforderungen erfüllt.

Ein guter Artificial Intelligence Spezialist verfügt häufig über Kenntnisse in Data Engineering, Python, APIs, Cloud-Infrastruktur, Modellevaluierung und MLOps. Für generative Anwendungen sind außerdem Embeddings, Vektorsuche, Prompt-Design, Retrieval-Pipelines und Anwendungssicherheit nützlich.

Der erforderliche Hintergrund hängt vom Umfang ab. Ein Prototyp benötigt möglicherweise Erfahrung in Datenanalyse und Modellauswahl, während ein Produktionssystem nachweisbare Fähigkeiten in Tests, Deployment, Monitoring, Datenschutz und Fehlerbehandlung voraussetzt. Fragen Sie nach Beispielen, die Ihren Daten und betrieblichen Einschränkungen ähneln.

Ja, viele Artificial Intelligence Projekte lassen sich remote über sichere Repositories, Cloud-Umgebungen und strukturierte Reviews umsetzen. Vor-Ort-Zusammenarbeit kann bei Fabrikprozessen, eingeschränkten Daten oder Teams hilfreich sein, die intensive Workshops benötigen. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch sollte zu den Projektbeteiligten und dem Dokumentationsbedarf passen.

Bewerten Sie, ob der Spezialist Annahmen, Ausgangsmodelle, Validierungsmethoden und bekannte Fehlerfälle erklären kann, ohne sich hinter der Komplexität des Modells zu verstecken. Bei Artificial Intelligence sollten Sie außerdem Daten-Governance, Reproduzierbarkeit, Monitoring und das Verhalten des vorgeschlagenen Systems nach dem Launch prüfen.

Definieren Sie vor Beginn das Geschäftsziel, die Nutzer, Datenquellen, Integrationspunkte, Sicherheitsgrenzen und Abnahmekriterien. Ein Artificial Intelligence Fachmann kann dann die Machbarkeit beurteilen, fehlende Daten identifizieren, einen passenden Ansatz auswählen und einen nützlichen Proof of Concept von einer Produktionszusage abgrenzen.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 839 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, 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 in Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (21%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Professionelle Dienstleistungen (50%) und Fertigung (38%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (75%) und Projektmanagement (65%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben

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Philipp Thomaschewski

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