
Artificial Intelligence Experten in Stuttgart
, die in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die Machine-Learning-Modelle entwickeln, generative AI-Lösungen bereitstellen und intelligente Services mit Geschäftssystemen verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben
Thomas G.
Letzte Position:
Autor bei Springer Gabler
- Verfassen des Buchbeitrags „Entwicklung eines digitalen Geschäftsmodells“ für das Springer Gabler-Sammelwerk „Praxishandbuch Digitales Management“.
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.
Sercan T.
Letzte Position:
Mitgründer & Lead Software Architect bei Pflege-Pfad
- Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
- Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
- Business-Analyse & Prozessdesign:
- Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
- Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
- Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
- Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
- Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
- Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
- Technische Umsetzung:
- Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
- Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
- Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
- Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
- Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
- E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
- KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
- Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
- Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
- CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
- End-to-End-Tests mit Playwright.
Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.
Carlos M.
Letzte Position:
Umsetzung in Pimcore/Shopware
- Beratung, Konzeption, Analyse, Softwarearchitektur und Entwicklung
- Konzeption, Entwicklung, Gestaltung sowie Implementierung einer Pimcore-Umgebung und Anbindung mehrerer externer API-Systeme in einer Kubernetes-Umgebung sowie diverser PIM- und ERP-Systeme
- Technologien: Unix-Umgebung, Konzeption, Entwicklung mit Symfony, Konzeption, PHP 8+, Softwarearchitektur, MySQL/SQL, Shell Script, Git Dev Ops Aufgaben, KI-Coding-Unterstützung, Pimcore 12, Shopware 6
- Teamgröße: >10 Personen
Swetha B.
Letzte Position:
Projektleitung bei the sandblasters GmbH
- Planung und Konzeption des Aufbaus eines neuen Geschäftsmodells inkl. Strukturierung und Implementierung von Geschäftsprozessen.
- Koordination und Steuerung externer Dienstleister sowie Schnittstellenmanagement.
- Einführung und Umsetzung neuer digitaler Tools und Prozesse zur Optimierung der operativen Abläufe.
Karin A.
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Till W.
Letzte Position:
UX-Consultant bei RumX
Conversion- und UX-Optimierung einer Verkaufsplattform
- Identifizierte die größten Schwachstellen im gesamten Kaufprozess durch einen umfassenden UX-Audit.
- Erhöhte die Conversion von 0.2% auf 25% durch die Entwicklung von einem durchgängigen Kaufprozess, getragen von neuer Informationsarchitektur und klarerem Messaging.
- Beschleunigte die Umsetzung mit Bildschirmanmerkungen, die Missverständnisse zwischen Design und Entwicklung ausschließen.
- Reduzierte die Abbruchrate im Kaufprozess von 85% auf 15%.
Tools: Figma, MS-Clarity, Interaktionsprinzipien, Heuristiken
Ronald F.
Letzte Position:
Senior IT Consultant – Anforderungsingenieur bei Deutsche Bank - Strivion
Methodik: Agiles Projektmanagement
Ziel: Digitalisierung und Umsetzung der Anforderungen der CCD2 innerhalb der Consumer-Finance-Systeme.
Analyse, Identifikation und Bewertung von Fachanforderungen sowie deren Überführung in technische Umsetzungsanforderungen. Koordinierung und Statusreporting der unterschiedlichen Anforderungen. Dokumentation und Prozessmanagement anhand von UML und BPMN. Funktionsübergreifendes Stakeholder-Management, UAT-Tests, Datenmanagement, API-Architekturmanagement.
Tools: Jira, Confluence, Visual Code, Sql Developer, Enterprise Architect, MsOffice, Bruno, ALM, Camunda, Figma
Stephan J.
Letzte Position:
Technischer Redakteur bei pro-beam
Technischer Redakteur bei einem Sondermaschinenhersteller zur Implementierung der Anforderungen der EU-MVO in die technische Dokumentation und FMEA-Moderation. Funktion: Technischer Redakteur und FMEA-Moderator
Kartheek K.
Letzte Position:
Advisor & Investor (Limited Partner) bei Destrosolutions
- Beriet das Executive Team bei Strategie, Architektur und Entwicklung eines KI-gestützten Product Security Operations Center (PSOC); eines Cybersecurity-Betriebssystems für softwaredefinierte cyber-physische vernetzte Systeme.
- Gab strategische Unterstützung bei Produktvision, regulatorischer Ausrichtung und Marktpositionierung und unterstützte Funktionen in den Bereichen Threat Intelligence, Schwachstellenmanagement, Compliance-Automatisierung und autonome Produktsicherheit.
Artyom N.
Letzte Position:
KI-Automatisierungsingenieur & Solution Architect bei Technology Research Project
Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.
- Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
- KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
- Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
- Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
- Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
- Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt
Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks
Selin E.
Letzte Position:
Projektmanager & Entity PMO Lead bei Valeo Switches and Sensors GmbH
- Leitung und Koordination komplexer, bereichsübergreifender Projekte in LiDAR- und Softwareentwicklungsumgebungen.
- Erstellung und Pflege kritischer Projektpläne, Überwachung von Arbeitspaketen, Verfolgung von Projekt-Baselines und Steuerung des Meilensteinfortschritts über Gantt-Pläne.
- Sicherstellung eines belastbaren Project Controls durch detaillierte Projektprognosen, Kostenanalysen, Auslastungsplanung und Ressourcenverfolgung.
- Monitoring und Reporting der zentralen KPIs zu Kosten, Terminen, Qualität und Lieferperformance, um die Ausrichtung an den Unternehmenszielen sicherzustellen.
- Entwicklung und Präsentation von Executive Dashboards, Management-Reports und Steering-Committee-Präsentationen für das Senior Management.
- Förderung einer reibungslosen Kommunikation und Abstimmung zwischen R&D, Qualität, Einkauf, Produktion, Finance und internationalen Stakeholdern.
- Proaktive Identifikation von Risiken, Pflege umfassender Risikoregister und Mitwirkung an Maßnahmen zur Risikominimierung sowie Eskalationsprozessen.
- Koordination von Engineering Change Requests und Bewertung ihrer Auswirkungen auf Umfang, Termine, Ressourcen und Budgets der Projekte.
- Steigerung der Effizienz durch KI-gestützte Prozessverbesserungen mit LEA Suite, strukturierter Prompt-Erstellung, Workflow-Automatisierung und automatisierter Meeting-Dokumentation.
Alexander A.
Letzte Position:
HR Business Partner bei Internationaler Automobilzulieferer
Neustrukturierung des Recruitings
- Recruiting gebündelt und neu strukturiert; Recruiter in Rumänien und Portugal gesteuert
Aleksander B.
Letzte Position:
SAP S/4HANA Solution Architect Logistik bei Teckentrup GmbH & Co.KG
Hauptprojektleiter und Consultant für die Einführung von ePPDS
- Rolle: Lead Consultant für die Einführung von ePPDS, Hauptprojektleiter für die Einführung von ePPDS
- Projektinhalt: 4) Vorprojekt zur Auswahl des Feinplanungstools abgewickelt 5) Projektplanung und Team Staffing für die ePPDS-Einführung 6) Solution Architect für die digitale Prozesslandschaft rund um die Digitale Produktion
Technologien: Beratung, Projektleitung, Customizing
Saribek K.
Letzte Position:
Leiter Projektmanagement bei Teva-Pharma Germany
- Leiter Projektmanagement für die Implementierung von KI und Modernisierung (Operations)
- Den vollständigen RFP-Prozess für eine Plattform zur vorausschauenden Wartung und Anlagenzustandsüberwachung geleitet — Anforderungen, Bewertungskriterien und Anbieterauswahl.
- Die SOW mit dem ausgewählten Anbieter verhandelt — Umfang, Zeitplan und kommerzielle Bedingungen (Aufteilung der Lizenzen, Gutschriften).
- Product Owner für den POV-Piloten — Umfang, KPIs (OEE/Ausfallzeit), Erfolgskriterien und Go-/No-Go-Meilensteine definiert.
- Globale und lokale Stakeholder aus Engineering, Operations, Einkauf und Recht abgestimmt — einschließlich GxP- und Skalierbarkeitsanforderungen für den Rollout an mehreren Standorten.
Region: EU
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
3,3 Jahre (Deutschland: 3,1 Jahre)

Positionen pro Freelancer
10

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
93%
Master-Abschluss oder höher
58% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
5% (Deutschland: 10%)

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Stuttgart verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Stuttgart, 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 29 Okt 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) (73%)
- Automotive (62%)
- Professionelle Dienstleistungen (54%)
- Fertigung (48%)
- Bildung (33%)
- Bank- und Finanzwesen (30%)
- Gesundheitswesen (25%)
- Transport und Logistik (24%)
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 erstellen und Entscheidungen zu unterstützen. Dazu gehören Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision und generative AI. Die Projekte reichen von prädiktiven Services bis hin zu intelligenter Automatisierung, die in bestehende Produkte eingebettet ist.
Produkte und Anwendungsfälle
Unternehmen nutzen AI, um Abläufe, Kundenerlebnisse und technische Workflows zu verbessern. Typische Ergebnisse umfassen:
- Services für Empfehlungen und Prognosen
- Verarbeitung von Dokumenten, Texten und Sprache
- Computer Vision für Inspektion und Analyse
- Generative AI-Assistenten und Retrieval-Systeme
- Anomalieerkennung für vernetzte Anlagen
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit Python, SQL und Frameworks für das Bereitstellen von Modellen wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn. Sie nutzen möglicherweise Cloud-AI-Services, Vektordatenbanken, Orchestrierungstools und Systeme zur Nachverfolgung von Experimenten. Für den produktiven Betrieb sind außerdem Datenpipelines, APIs, Container, Monitoring und verantwortungsvolle Zugriffskontrollen erforderlich.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen häufig externe Fachkräfte hinzu, wenn sie einen AI-Anwendungsfall validieren, fragmentierte Daten aufbereiten oder ein Modell aus einem Notebook in den produktiven Betrieb überführen müssen. Freelancer können einen fokussierten Prototyp, eine Integration mit Unternehmenssoftware oder eine umfassendere Modernisierung unterstützen. In Stuttgart kann dies für industrielle, automotive, logistische und forschungsnahe Umgebungen hilfreich sein, mit Remote- oder Vor-Ort-Zusammenarbeit je nach Daten- und Teamanforderungen.
Anzeichen dafür, dass Sie einen Spezialisten brauchen
Ein Projekt profitiert von dedizierter AI-Expertise, wenn Ziele, Daten oder Risiken noch nicht klar sind. Suchen Sie Unterstützung, wenn:
- Die Datenqualität ein zuverlässiges Modelltraining verhindert
- Ein Proof of Concept zu einem wartbaren Service werden muss
- Modelle schwer zu erklären oder zu überwachen sind
- Generative AI sicheren Unternehmenskontext benötigt
- Teams vor dem Launch einen Evaluierungsplan brauchen
Was gute Fachkräfte liefern
Die besten Fachkräfte verbinden technische Entscheidungen mit messbaren Geschäftsergebnissen, ohne ein Modell als vollständige Lösung zu betrachten. Sie definieren geeignete Evaluierungsmethoden, dokumentieren Annahmen, schützen sensible Daten und testen die Leistung unter realen Betriebsbedingungen. Außerdem erklären sie Abwägungen klar, arbeiten mit Produkt- und Fachteams zusammen und hinterlassen reproduzierbare Pipelines, die andere warten können.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Artificial Intelligence, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Artificial Intelligence wird eingesetzt, um Entscheidungen zu automatisieren, Bedeutung aus Dokumenten zu gewinnen, die Nachfrage vorherzusagen, Anomalien zu erkennen und digitale Services zu personalisieren. Sie kann Mitarbeitende auch durch Suche, Zusammenfassungen und generative AI-Assistenten unterstützen. Der passende Anwendungsfall hängt von den verfügbaren Daten, dem Geschäftsrisiko und dem Bedarf an menschlicher Prüfung ab.
Artificial Intelligence lernt Muster aus Daten oder erzeugt Antworten, während herkömmliche Automatisierung meist festen Regeln folgt. AI ist nützlich, wenn Eingaben komplex oder variabel sind, lässt sich aber schwieriger validieren und überwachen. Viele erfolgreiche Systeme kombinieren beide Ansätze und nutzen Regeln für Kontrollen sowie Modelle für Interpretation oder Prognosen.
Ein starker Artificial Intelligence Spezialist verbindet häufig Machine Learning mit Data Engineering, Statistik, Softwareentwicklung und Cloud-Bereitstellung. Erfahrung mit APIs, Datenbanken, Modell-Monitoring, Sicherheit und Nutzer-Workflows ist ebenfalls wertvoll. Für generative AI sollten Sie auf Kenntnisse in Retrieval-Augmented Generation, Evaluierung und Prompt-Design achten.
Das passende Niveau hängt vom Projekt und nicht von einer festen Anzahl an Jahren ab. Ein kleiner Proof of Concept benötigt möglicherweise einen Spezialisten, der das Problem eingrenzen und die Daten testen kann, während ein produktives System tiefere Kenntnisse in Architektur, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Betrieb erfordert. Bitten Sie Kandidaten, vergleichbare Ergebnisse zu zeigen und ihre Entscheidungen zu erklären.
Ein großer Teil der Artificial Intelligence Arbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Datenaufbereitung, Experimenten, Modellevaluierung und API-Entwicklung. Die Zusammenarbeit vor Ort kann hilfreich sein, wenn Spezialisten auf geschützte Umgebungen zugreifen, industrielle Prozesse untersuchen oder eng mit Fachteams arbeiten müssen. Klären Sie Datenzugriff, Kommunikationsroutinen und Sprachanforderungen, bevor das Projekt beginnt.
Prüfen Sie, wie der Experte Erfolg definiert, die Datenqualität kontrolliert und ein Modell mit einer aussagekräftigen Baseline vergleicht. Ein fähiger Artificial Intelligence Experte sollte über Fehlerfälle, Erklärbarkeit, Monitoring, Sicherheit und Wartung sprechen und nicht nur über Modellgenauigkeit. Bitten Sie um Beispiele für Systeme, die produktiv eingesetzt wurden, und darum, wie ihre Leistung bewertet wurde.
Definieren Sie die Geschäftsentscheidung oder den Workflow, den das Artificial Intelligence System verbessern soll. Sammeln Sie Informationen zu Datenquellen, Zugriffsbeschränkungen, bestehenden Systemen, erwarteten Nutzern und akzeptablen Risiken. Eine klare Discovery-Phase kann zeigen, ob Machine Learning, generative AI, Regeln oder eine Kombination die beste Lösung ist.
Artificial Intelligence ist das übergeordnete Feld, während generative AI eine Gruppe von Systemen ist, die Texte, Bilder, Audio, Code oder andere Ergebnisse erzeugen. Generative Lösungen basieren häufig auf Large Language Models, Embeddings und Retrieval-Komponenten. Sie benötigen weiterhin eine sorgfältige Evaluierung, Zugriffskontrollen, eine Verankerung in Quellen und menschliche Aufsicht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 833 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 5% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (97%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (73%), Automotive (62%) und Professionelle Dienstleistungen (54%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Produktentwicklung (78%) und Projektmanagement (75%).
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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