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Artificial Intelligence Experten in der Schweiz

, die Daten in funktionierende Produkte verwandeln, vermittelt mit geprüften Fachkräften in wenigen Minuten

Beauftragen Sie Experten, die Machine-Learning-Modelle, generative AI-Anwendungen und produktionsreife Datenpipelines entwickeln. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die präzise auf Ihre technischen Anforderungen und den Projektkontext abgestimmt sind.

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

Verifizierter Experte

Vincent V.

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Senior Enterprise Architect | IT Business Relationship Manager

Zürich
Vincent V.

Letzte Position:

IT Business Partner & Enterprise Architect bei Sulzer

  • Die Enterprise-Architecture-Funktion von Grund auf für die Sulzer Group (~13'500 Mitarbeitende, CHF 3.6 Mrd. Umsatz) aufgebaut
  • Das Technical-Governance-Framework, das Target Operating Model und die IT-PMO-Grundlage definiert, die heute Architekturentscheidungen und die Portfolio-Nachfrage über alle Divisionen hinweg steuern.
  • SAP LeanIX als maßgebliches System of Record für das Application Portfolio eingeführt - gruppenweit 500 Anwendungen katalogisiert (140 für Chemtech), Business- und IT-Stakeholder eingebunden und die Integration mit ServiceNow angestoßen, um Architekturdaten in operative Workflows einzubetten.
  • Die divisional und gruppenweite Initiative zur Application Rationalization geleitet
  • 15% des 140 Anwendungen umfassenden Chemtech-Portfolios außer Betrieb genommen und damit über zwei Jahre CHF 627k an laufenden Einsparungen erzielt sowie Lizenz- und Support-Risiken deutlich reduziert.
  • Die divisional AI Roadmap gemeinsam mit Sales, Legal und R&D Leadership definiert und umgesetzt
  • 4 AI-Lösungen in die Produktion gebracht (darunter Harmonisierung von Sales-Prozessen und LLM-basierte Erkennung von IP-Konflikten) aus einem Portfolio von 7 priorisierten Initiativen.
  • Die 3-Jahres-IT-Strategieroadmap für Chemtech aufgebaut und verantwortet
  • Cloud- und Technologiearchitektur mit den geschäftlichen Prioritäten der Division und einem jährlichen Investitionsrahmen von CHF 1.5 Mio. abgestimmt.
  • CHF 500k an vermiedenen Kosten durch das Hinterfragen und Stoppen finanzierter, aber wenig wertvoller Initiativen erzielt; Governance-Disziplin und Executive-Impact bewiesen, ohne Implementierungsaufwand.
Verifizierter Experte

Nik G.

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Senior Interim Executive

Kilchberg
Nik G.

Letzte Position:

Executive Interim & Transformation Partner bei Audoban & Co. GmbH

  • Übernahm ein Senior-Interim-Mandat mit operativer Verantwortung für eine komplexe Transformation des Geschäftsmodells und trug die Verantwortung für Umsetzung, operative Entscheidungen und Lieferung in einem stark regulierten und komplexen regionalen Umfeld.
  • Leitete die Transformation von Market Access, Launch und Go-to-Market und richtete kommerzielle, operative und Governance-Strukturen so aus, dass der Eintritt in neue Märkte unter Zeit- und Regulierungsdruck unterstützt wurde.
  • Unterstützte Post-Merger-Integration sowie Aufgaben zur Ausgestaltung von Desinvestitionen und arbeitete dabei eng mit den Führungsteams daran, operative Realität, Entscheidungsrechte und Verantwortung mit der Transaktionsabsicht in Einklang zu bringen.
  • Übernahm interimistisch kritische Transformations- und Integrationsprogramme und setzte Prioritäten, Reihenfolgen und Erwartungen an die Führung neu auf, wenn Umsetzungsrisiken oder Reibungen in der Organisation entstanden waren.
  • Handelte als vertrauensvoller Interim-Partner für CEOs und Senior Leader in Phasen struktureller Veränderung und brachte klare Urteilsfähigkeit, hands-on Leadership und Umsetzungsdisziplin ein.
Verifizierter Experte

Mike B.

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User-Experience-Designer / Design-Thinking-Coach

Bottighofen
Mike B.

Letzte Position:

Freiberuflicher UX-Researcher, Designer bei Bodensee Schiffsbetriebe; Labhard-Medien

  • UX-Research, UX-Konzept und UX-Design für ein KI-Dialogsystem mit Events, Locations, ÖV-Fahrplan- und Sonderfahrtenauskunft. Beobachtungen, Remote-Benutzertests, Sitzungsaufzeichnungen, Analytics-Auswertungen, RapidUser-Tests usw., Prototyping usw., Figma/Figma Make, Claude Design, OpenAI Codex (Design)
Verifizierter Experte

Marc P.

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Berater für digitale Strategie

Wettswil am Albis
Marc P.

Letzte Position:

Berater für digitale Strategie bei EVO Creations

Transformation im Einzelhandel durch KI:

  • -------------------------- Leitete die Umwandlung maßgeschneiderter konversationeller KI-Modelle in eine skalierbare Chatbot-Plattform im Luxussegment für Florentia Village (China). Senkte die Betriebskosten auf 20 %, stellte gleichzeitig eine mandantenfähige Lösung für Stakeholder im Einzelhandel bereit und steigerte den Umsatz durch KI-gestützte Verkaufsempfehlungen.

Innovation im Bereich Consumer Technology:

  • ----------------------------- Entwickelte eine KI-Engine zur Echtzeitautomatisierung für die Live-Streams von Philips, die automatisierte Fragen und Antworten sowie eine Sentimentanalyse ermöglichte und dadurch die Verkaufsleistung unter hohem Druck verbesserte.

Digitale Pharmastrategie:

  • -------------------------- Leitung des Engagements, Beratung und Koordination der Omnichannel-Transformation für Grünenthal in 14 Ländern. Leitete SteerCo-Meetings, verwaltete Finanzen, RAIDs und QRBs für 192 Projekte, koordinierte zwischen C-Level (EU/USA), dem globalen Omnichannel-Leiter, Global Customer Excellence, den globalen Marketingleitern und dem Outsourcing-Hub (Indien) und steigerte den Umsatz auf 160 %.

Governance & RAID:

  • ---------------------- Implementierte eine konsequente Projekt-Governance, Pläne und RAID-Logs für digitale Transformationen unter hohem Druck. Stellte dadurch Transparenz für das SteerCo und die funktionsübergreifende Abstimmung über verschiedene Engagements hinweg sicher.

Produktmanager (Plattform für konversationelle Analysen):

  • ---------------------------------------------------------- Leitete die durchgängige Entwicklung einer modernen, NLP-basierten Analyseplattform. Definierte die Produkt-Roadmap und User Stories und führte das Engineering-Team vom MVP bis zum Launch.

Markteintritt von den USA in die EU:

  • ------------------------- Verantwortete die digitale Infrastruktur für den Markteintritt eines großen US-Unternehmens in der EU und stimmte globale Entwicklungsteams auf europäische regulatorische Standards ab.
Verifizierter Experte

Gwang Jin K.

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Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme

Zürich
Gwang Jin K.

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
Verifizierter Experte

Banashankari N.

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Senior IT-Projekt- und Programmmanager

Zürich
Banashankari N.

Letzte Position:

Senior IT-Projektmanager, Daten- und Integrationsplattform bei MCH Group, Group IT

Leitete die Einführung einer Azure-Cloud-basierten, ereignisgesteuerten Enterprise-Integrationsplattform, die Salesforce-, Momentus-(Event-) und ERP-Anwendungen verbindet. Senkte die Gesamtkosten um 60 %, reduzierte Betriebsfehler auf unter 1 % und lieferte termingerecht.

  • Leitete den gesamten Projektlebenszyklus von der Initiierung bis zur Übergabe mit agilen und hybriden Methoden - Plattformvision, Machbarkeit, technischer Entwurf, Architektur, Implementierung, Integration, Testing, Rollout und fachliche Einführung.
  • Baute das Engineering-Team von Grund auf auf und führte Teams in der Schweiz, Bulgarien und Indien mit Scrum und Kanban; etablierte Jira, Confluence, Asana und SharePoint für Delivery und Reporting.
  • Etablierte und moderierte regelmäßige Steering-Meetings sowie Reporting, das den Stakeholdern Transparenz verschaffte und wichtige Entscheidungen vorantrieb.
Verifizierter Experte

Chris W.

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Produktleiter, der Dinge baut

Zürich
Chris W.

Letzte Position:

Senior Product / UX Designer bei NOUMENA DIGITAL

  • Services, Interfaces und Workflows für Token-Finance- und Digital-Asset-Ökosysteme entworfen, einschließlich einer MiCA-regulierten Stablecoin-Plattform.
  • Direkt mit Produkt, Engineering und Stakeholdern zusammengearbeitet, um geschäftliche, regulatorische, Datenschutz- und technische Anforderungen in nutzerfreundliche Produkterlebnisse zu übersetzen.
Verifizierter Experte

Mohamad K.

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Senior-Backend-Entwickler

Zürich
Mohamad K.

Letzte Position:

Senior-Backend-Entwickler bei Standing on Giants

  • Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
  • Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
  • Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
  • Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
  • Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
  • Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
  • Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
  • Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
  • Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
  • Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
  • Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.
Verifizierter Experte

Nadine B.

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Technologieberatung

Zürich
Nadine B.

Letzte Position:

Programmverantwortung & Innovation bei Industrie

  • Steuerung von Security- und Governance-Initiativen
  • Aufbau der SAP BTP als Innovationsplattform
  • Trusted Advisor des Executive Managements
Verifizierter Experte

Christoph P.

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IKT DevSecOps Engineer & Security Coordinator

Zug
Christoph P.

Letzte Position:

IKT DevSecOps Engineer & Security Coordinator bei Abraxas Informatik AG

  • Schnittstellenfunktion zum SOC-Team; Verbesserung der Incident-Response-Zeit um 45% durch strukturierte Eskalationsprozesse und proaktive Sicherheitsüberwachung.
  • Definition technischer Standards für Multi-Tenant Enterprise-Plattform (10+ Services), resultierend in 30% reduzierter Onboarding-Zeit für neue Mandanten im Behördenumfeld.
  • Aktiver Wissenstransfer und Mentoring eines 6-köpfigen Teams; Steigerung der Team-Autonomie und Etablierung einer nachhaltigen Engineering-Kultur.
  • Reduzierung der Time-to-Market um 50% durch Optimierung von CI/CD-Pipelines und Etablierung von Self-Service-Deployments.
  • Stack: GitLab CI/CD, Kubernetes, Nexus, Harbor, ArgoCD, HashiCorp Vault, Grafana, Python, PostgreSQL, Java, Spring Boot, Flyway, Quarkus, JBoss, Loki, Go, Kafka, Kustomize, MongoDB
Verifizierter Experte

Constantinos S.

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ERP-Lösungsarchitekt | IT-Programmleiter | KI-Einführung

Geneva
Constantinos S.

Letzte Position:

Geschäftsführer bei PrimeLogic Advisory Sàrl

  • Zusammenarbeit mit Organisationen bei der Steuerung komplexer IT-Programme, der Architektur und Implementierung von ERP-Lösungen sowie der Einführung von KI, wenn dadurch messbare Leistungssteigerungen erzielt werden.
  • ERP-Lösungsarchitektur und praktische Umsetzung über den gesamten Lebenszyklus (Oracle Cloud, Infor LN, Cegid, iValua)
  • Programm- und Umsetzungsleitung in klassischen und agilen Umgebungen (SAFe / Scrum / Kanban) – Governance, Stakeholder-Management und Umsetzung in großem Maßstab
  • Umfassende Bewertung von Geschäftsprozessen, organisatorischer Reife und technologischer Landschaft, um eine erfolgreiche ERP-Einführung und digitale Transformationsvorhaben sicherzustellen
  • Aktuelles Mandat: Implementierung von Oracle Cloud SCM für eine Big-Four-Beratung
  • Mit Sitz in Genf; tätig in der Schweiz und der EU
Verifizierter Experte

Bettina D.

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Marketing Manager

Olten
Bettina D.

Letzte Position:

Marketing Manager bei NorthC Schweiz AG

  • Strategisches Marketing
  • Verantwortlich für die Definition und Präsentation der übergeordneten Go-to-Market-Strategie vor dem Management und Stakeholdern
  • Leitung und Optimierung umfassender Marketingkampagnen, einschließlich Konzeption, Umsetzung und Erfolgskontrolle
  • Überwachung und Anpassung der Marketingmaßnahmen zur Maximierung der Effizienz und des ROI
  • Gesamtverantwortung für die Planung, Zuweisung und Kontrolle des Marketingbudgets
  • Zusammenarbeit mit dem globalen Marketingteam (NL & DE)
  • Erweiterte Betreuung des digitalen Marketings, einschließlich strategischer Entwicklung digitaler Marketinginitiativen unter Berücksichtigung von SEO-Prinzipien zur Verbesserung der Sichtbarkeit und Auffindbarkeit
  • Verantwortung für die ganzheitliche Betreuung und fortlaufende Optimierung der Website, einschließlich SEO-Maßnahmen zur Steigerung des organischen Traffics und Verbesserung des Rankings
  • Überwachung und strategische Ausrichtung der Google Ads, Bing Ads und LinkedIn Lead Generation Ads
  • Entwicklung und Implementierung von innovativen Landing-Page-Konzepten und Pardot-Flows zur Kampagnenunterstützung, gestaltet nach neuesten SEO-Standards zur Optimierung der Konversionsraten
  • Ausarbeitung und Präsentation eines umfassenden Social Media-Redaktionsplans
  • Führung im Bereich Brand Marketing und Lead Generierung, einschließlich der strategischen Positionierung der Marke NorthC in den Segmenten ICT, Finance und HealthCare, Behörden & Verwaltung, HPC/AI
  • Umsetzung von Kampagnen zur Steigerung des Bekanntheitsgrades und der Markenpräsenz
  • Entwicklung und Implementierung einer Employer-Branding-Strategie, die das Unternehmensprofil als attraktiven Arbeitgeber stärkte, die Mitarbeiterbindung erhöhte und zu erfolgreichem Recruiting sowie einem deutlichen Mitarbeiterzuwachs führte
  • Entwicklung und Leitung von Lead-Generierungsinitiativen und -kampagnen
  • Pflege von strategischen Sponsoringpartnerschaften zur Markenstärkung und Leadgenerierung
  • Gesamtleitung von Eventmarketing-Projekten: Strategische Planung, Koordination und Durchführung von Offline- und Online-Events
  • Verantwortlich für die Online- und Offline-Implementierung der Marke NorthC an Datacenter-Standorten
  • Planung und Umsetzung der lokalen Content-Strategie
  • Erstellen von Inhalten, wie Whitepaper, oder Steuerung der Vergabe an Externe
  • Einpflegen der Inhalte in ein Content-Management-System (CMS)
  • Datenbasierte Erfolgsanalyse und Optimierung von Maßnahmen
  • Ständige Optimierung der Inhalte und des Webauftritts
Verifizierter Experte

Lenka P.

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Enterprise HR Projektmanager | Workday Solution Architect

Zürich
Lenka P.

Letzte Position:

Workday Technical Architect bei Swisscom

(Projekteinsatz über die Beratungsfirma HighPerfPeople)

  • Leitung des Workday Optimization Board, Definition und Präsentation der Workday-Verbesserungs-Roadmap; Priorisierung auf Basis von Stakeholder-Input, Systemanalysen und identifizierten Funktionslücken.
  • Fachliche Anforderungen und vorgeschlagene Lösungen hinterfragen, um die Ausrichtung an langfristigen Architekturprinzipien, der Plattformstrategie und der operativen Nachhaltigkeit sicherzustellen.
  • Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von Workday-Verbesserungen von der fachlichen Analyse und Lösungsdesign über Governance der Umsetzung, Teststrategie, Deployment bis hin zur Stabilisierung.
  • Fachliche/technische Leitung für zentrale Produktbereiche wie Peakon, Workday Learning und Talent-/Performance-Prozesse (z. B. Jahresendzyklus, Zielsetzung).
  • Definition und Umsetzung von Workday-Branding- und Kommunikationsstandards (Vorlagen, Notification-Design, Nachrichtenstruktur), um Konsistenz und Employee Experience zu verbessern.
  • Aufbau und Weiterentwicklung von Tools für Führungskräfte und HR (Reports, Dashboards, Leitfäden/Journeys, Prozessunterstützung), um manuelle Aufwände zu reduzieren und Entscheidungen zu verbessern.
  • Komplexes Systemverhalten, Security-/Privacy-Vorgaben und Prozessauswirkungen in klare Optionen für Business-Stakeholder und Führungskräfte übersetzen.
  • Förderung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit HR-Prozessverantwortlichen, IT/Security und Anbietern, um Probleme zu lösen und skalierbare Lösungen zu ermöglichen.
  • Starker Fokus auf Adoption: sicherstellen, dass Änderungen nutzbar, verständlich und für Mitarbeitende, Führungskräfte und HR-Teams direkt umsetzbar sind.
Verifizierter Experte

Fabian P.

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Strategie für digitales Marketing | Senior-Experte für SEO & AI Search | KI-Integration für Marketingteams | Datengetriebenes

Fabian P.

Letzte Position:

Senior SEO/GEO- & Content-Berater bei BlueGlass | Team Farner

  • Strategische und operative Beratung in SEO/AI Search und Content
  • Planung, Umsetzung und Auswertung von SEO-GEO-Massnahmen (B2C und B2B)
  • Betreuung und Weiterentwicklung von Kunden, Projektmanagement
  • Teamübergreifendes Account Management (SEO/GEO, SEA, Social Media, UGC, PR, UX/UI)

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Artificial Intelligence einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

22 Jahre

Artificial Intelligence Experten in der Schweiz verfügen im Durchschnitt über 22 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3 Jahre

Artificial Intelligence Experten in der Schweiz bleiben im Durchschnitt 3 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

11

Artificial Intelligence Experten in der Schweiz haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 11 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

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

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Artificial Intelligence Experten in der Schweiz sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bank- und Finanzwesen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Qualitätssicherung

Artificial Intelligence Experten in der Schweiz erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Qualitätssicherung.

Bachelor-Abschluss oder höher

97%

97% der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

78%

78% der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

14%

14% der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Artificial Intelligence Experten in der Schweiz besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

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

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

100% der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 10 20 30 40
2 der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz verlangen weniger als 400 € pro Tag.
11 der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
34 der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
28 der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
11 der Artificial Intelligence Experten in der Schweiz 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 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 Artificial Intelligence einsetzen

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

1200
900
600
300
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 1062 €

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

1200
900
600
300
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 1000 €

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) (78%)
  • Professionelle Dienstleistungen (66%)
  • Bank- und Finanzwesen (55%)
  • Fertigung (45%)
  • Bildung (33%)
  • Gesundheitswesen (32%)
  • Energie (29%)
  • Regierung und öffentliche Verwaltung (25%)

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

Über die Technologie

Was Artificial Intelligence abdeckt

Artificial Intelligence, allgemein AI genannt, ermöglicht es Software, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Urteilsvermögen erfordern. Sie kann Dokumente klassifizieren, Sprache verstehen, Objekte erkennen, Aktionen empfehlen und Texte, Bilder oder Code generieren. Projekte reichen von spezialisierten Prognosediensten bis zu AI-Funktionen, die in Geschäftsanwendungen integriert sind.

Modelle und Anwendungen

Spezialisten wählen die Methoden passend zu Daten, Risiko und erwartetem Ergebnis aus. Sie trainieren möglicherweise überwachte oder unüberwachte Modelle, passen große Sprachmodelle an, entwickeln Retrieval-Augmented-Generation-Systeme oder kombinieren Computer Vision mit Sensordaten.

  • Nachfrage, Betrug, Abwanderung oder Geräteausfälle prognostizieren
  • Bedeutung aus Verträgen, E-Mails und Supportaufzeichnungen extrahieren
  • Such-, Empfehlungs- und dialogorientierte Anwendungen entwickeln
  • Bilder, Videos oder industrielle Messwerte prüfen

Ökosystem und Tools

AI-Arbeit verbindet Python und SQL mit Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und Hugging Face Transformers. Gute Spezialisten verstehen außerdem Notebooks, APIs, Vektordatenbanken, Cloud-Dienste, Modellregister und Bereitstellungsprozesse. MLOps-Praktiken sorgen dafür, dass Training, Tests, Monitoring und erneutes Training nach dem Launch kontrolliert ablaufen.

Wann Unternehmen Spezialisten benötigen

Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein internes Team über wertvolle Daten verfügt, aber keinen klaren Weg zu einem zuverlässigen Produkt hat. Sie ist nützlich, um einen AI-Anwendungsfall zu validieren, einen manuellen Prozess zu ersetzen, ein Modell in bestehende Software zu integrieren oder eine Lösung vor einer breiteren Einführung zu prüfen.

  • Ein Prototyp liefert vielversprechende Ergebnisse, erreicht aber nicht die Produktion
  • Datenqualität, Labeling oder Feature-Design blockieren den Fortschritt
  • Ein Team benötigt eine unabhängige Prüfung von Modellrisiken und Kosten
  • Eine neue AI-Funktion muss mit sicheren Geschäftssystemen verbunden werden

Umsetzung in der Schweiz

Unternehmen in der Schweiz nutzen AI in den Bereichen Finanzen, Versicherungen, Gesundheitswesen, Life Sciences, Fertigung, Logistik und professionelle Dienstleistungen. Die Remote-Zusammenarbeit kann bei Daten- und Modellprojekten gut funktionieren, wenn Zugriff, Dokumentation und Prüfprozesse klar geregelt sind. Workshops vor Ort können bei sensiblen Abläufen, Fachwissen und der Abstimmung mit Stakeholdern hilfreich sein.

Was gute Fachkräfte mitbringen

Die besten Spezialisten verbinden die Modellleistung mit Geschäftsergebnissen. Sie definieren nützliche Bewertungskriterien, schaffen eine solide Aufteilung der Daten, testen auf Verzerrungen und Fehlerfälle und erklären Grenzen, ohne Unsicherheiten zu verschleiern. Außerdem schützen sie personenbezogene und vertrauliche Daten, dokumentieren Annahmen und liefern wartbare Services statt einer isolierten Demonstration.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Unsicher, wo du bei Artificial Intelligence anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.

Unternehmen nutzen Artificial Intelligence, um Entscheidungen zu automatisieren, große Wissensdatenbanken zu durchsuchen, die Nachfrage zu prognostizieren, Anomalien zu erkennen und kundenorientierte Anwendungen zu entwickeln. Häufige Projekte umfassen Dokumentenverarbeitung, Empfehlungssysteme, dialogorientierte Tools, Bildanalyse und vorausschauende Wartung.

Artificial Intelligence lernt Muster aus Daten oder nutzt trainierte Modelle, um mit variablen Eingaben umzugehen. Herkömmliche Automatisierung folgt meist festen Regeln. Sie lässt sich oft leichter prüfen, ist aber weniger anpassungsfähig, wenn sich Sprache, Bilder oder Geschäftsbedingungen ändern.

Ein guter AI-Spezialist bringt oft angrenzende Kenntnisse in Datenaufbereitung, Statistik, Softwareintegration und Modellbewertung mit. Die richtige Wahl hängt vom Engpass ab: Bei mangelhaften Daten ist möglicherweise Datenexpertise gefragt, während ein validierter Anwendungsfall jemanden benötigen kann, der Modelle trainiert, bereitstellt und überwacht.

Die erforderliche Tiefe hängt vom Umfang, der Datenqualität und den Folgen von Fehlern ab. Ein Proof of Concept benötigt möglicherweise gezielte Kenntnisse in Modellierung und Integration, während ein Produktionssystem Erfahrung mit Tests, Monitoring, Sicherheit, Governance und laufender Wartung erfordert.

Artificial Intelligence-Projekte eignen sich oft für Remote-Arbeit, da Experimente, Code-Reviews und Modellbewertungen digital erfolgen. Schweizer Unternehmen sollten Zugriffsrechte, Regeln für den Umgang mit Daten, die Sitzungssprache und die Verantwortlichkeit für Entscheidungen frühzeitig festlegen. Sitzungen vor Ort können dennoch hilfreich sein, wenn Fachwissen oder sensible Abläufe eine zentrale Rolle spielen.

Ein kompetenter AI-Freelancer wird nach der Geschäftsentscheidung, den verfügbaren Daten, den Zielnutzern, dem bisherigen Prozess und den akzeptablen Fehlertypen fragen. Außerdem sollte er Infrastruktur, Datenschutzvorgaben, Integrationspunkte, Bewertungskriterien und die Person klären, die die Lösung nach der Übergabe betreibt.

Achten Sie auf nachweislich ausgelieferte Systeme und nicht nur auf Modelldemonstrationen. Ein guter Artificial Intelligence-Experte erklärt Ausgangswerte, Validierungsdesign, Fehlerarten und Abwägungen und kann zeigen, wie ein Modell in eine reale Betriebsumgebung integriert, überwacht und verbessert wurde.

Generative AI eignet sich, wenn die Ausgabe aus Sprache, Bildern, Audio oder anderen flexiblen Inhalten besteht, etwa bei Zusammenfassungen oder unterstützter Texterstellung. Für eine eng begrenzte Prognose- oder Klassifizierungsaufgabe kann ein herkömmliches Modell besser sein, wenn konsistente, messbare Ergebnisse und einfachere Kontrollen besonders wichtig sind.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 133 €, was einem Tagessatz von etwa 1.062 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Schweiz, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 97% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.

Freelancer in Schweiz, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Französisch (48%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (78%), Professionelle Dienstleistungen (66%) und Bank- und Finanzwesen (55%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Projektmanagement (74%) und Produktentwicklung (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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Philipp Thomaschewski

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