Artificial Intelligence Experten in Wien
, in Minuten passend aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von AIStellen Sie Experten ein, die Machine-Learning-Systeme entwerfen, LLM- und GenAI-Lösungen bauen und Datenpipelines mit produktionsreifen Modellen verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben
Chrisabel Prischl
Letzte Position:
Expertin für KI-Systeme & Produktstrategie bei Webmeisterin
Ich baue. Ich berate. Ich denke in Systemen. Nach Jahren, in denen ich die digitale Transformation im großen Maßstab geführt habe — Accenture, BP, Lidl — habe ich bewusst eine Entscheidung getroffen: Unabhängigkeit von Plattformen statt Abhängigkeit. Mein Fokus liegt an der Schnittstelle von KI-Systemen, Produktstrategie und Venture Thinking. Ich arbeite mit Operatoren und Gründern, die schnell vorankommen wollen, ohne die Kontrolle zu verlieren — über ihre Daten, ihren Stack und ihre Richtung.
Marko Agrez
Letzte Position:
Program Lead | Agile Transformation Coach bei EnBW
Technologien: Azure DevOps, Jira, Confluence, Office 365 (Teams, PowerPoint, Copilot, Excel, SharePoint, Forms, OneNote, PowerAutomate, Word), DataDog, Conceptboard, Python, AWS, Claude, Perplexity Methodik: Scrum
- Steuerung und Begleitung der Organisation bei der Einführung von Scrum sowie einer vom SAFe-Framework inspirierten, quartalsbasierten Roadmap- und Portfolioplanung auf Programmebene.
- Servant Leadership gegenüber Scrum-Teams und Führungskräften, um Quartalsziele zu erreichen und die Wertschöpfung für interne und externe Kunden messbar zu steigern.
- Konzeption und Ausbau effizienter Kommunikations- und Kollaborationsstrukturen zwischen mehreren Entwicklungsteams und zentralen Stakeholdern der Organisation.
- Moderation und professionelle Facilitation von bereichsübergreifenden Workshops und Management-Meetings zur Ausrichtung auf gemeinsame Ziele.
- Coaching von Führungskräften, Product Ownern und Entwicklungsteams in Bezug auf agile Werte, Rollenverständnis und skalierte Arbeitsweisen (Scrum, SAFe, Business Agility).
- Beseitigung struktureller Hindernisse auf Team- und Organisationsebene durch gezielte Impediment-Management- und Eskalationsprozesse.
- Befähigung von Teams zu höherer Selbstorganisation, Eigenverantwortung und End-to-End-Verantwortung entlang der Wertströme.
- Individuelles Coaching von Schlüsselpersonen (Product Owner, Chapter Leads, Scrum Master) zur Stärkung ihrer Wirksamkeit im Transformationsprogramm.
- Organisationweite Identifikation, Planung und Umsetzung von Prozess-, Struktur- und Toolverbesserungen, um Effizienz, Durchsatz und Wertschöpfung nachhaltig zu erhöhen.
- Enge Begleitung der Product Owner in den Bereichen Stakeholder-Management, Priorisierung nach Geschäftswert (Business Value), Produktstrategie, Roadmap-Planung und effektive Zusammenarbeit mit den Entwicklungsteams.
- Einführung, Governance und Skalierung von Azure DevOps als zentrales Projekt- und Produktmanagement-Tool, inklusive Coaching der Organisation in Nutzung, Reporting und Ausrichtung auf allen Ebenen.
Erfolge:
- Deutliche Steigerung der Sichtbarkeit, Transparenz und wahrgenommenen Wertschöpfung der Entwicklungsteams innerhalb der Gesamtorganisation.
- Spürbare Verbesserung der Kommunikation zwischen Entwicklung, Business und weiteren Stakeholdern.
- Optimierung von Arbeitsprozessen, Workflows und Backlog-Strukturen, wodurch Durchlaufzeiten reduziert, Prioritäten geschärft und die Effektivität der Teams nachhaltig erhöht wurden.
Manuel Pasieka
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Christina Dulnigg
Letzte Position:
Community Manager Social Intranet bei Bayerische Versorgungskammer (BVK)
- Unterstützung bei der Einführung neuer digitaler Austausch- und Kommunikationsstrukturen im Rahmen eines organisationsweiten Transformationsprojekts
- Konzeption, Einrichtung und operative Steuerung von Viva Engage Communities im Intranet im Zuge des Rollouts neuer digitaler Austausch- und Kommunikationsformate
- Planung und Begleitung der Pilotphase und des ersten Betriebs inklusive Feedback- und Optimierungsschleifen
- Onboarding und Befähigung von Mitarbeitenden und Führungskräften für die Nutzung neuer digitaler Austauschformate
- Entwicklung von Change-Management- und Aktivierungsmaßnahmen zur Förderung von Teilnahme und Akzeptanz
- Moderation von Diskussionen sowie Erstellung von Richtlinien, FAQs und Netiquette
- Redaktionelle und Content-Strategie inklusive Führungskommunikation
- Anpassung und Umsetzung zentraler Konzepte und Kommunikationsrichtlinien an organisationsspezifische Anforderungen
- Monitoring, Reporting und Ableitung von Optimierungsmaßnahmen
- Koordination mit IT, Datenschutz, Kommunikation und Fachbereichen
Christian Stradal
Letzte Position:
Standardisierung Equipment, Software und Prozesse DACH/SOE Raum bei Neuroth AG
- Scopeentwicklung und Projektplanung
- Stakeholdermanagement
- Prozessanalyse und -adaption
- Entwicklung von Reportingstrukturen
- Etablierung gemeinsamer Kommunikationsstrukturen
- Schulungskonzept
- Bestellabwicklung und Kostentracking
Marcel Steger
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Gabriele Bolek-Fügl
Letzte Position:
Gründerin und Geschäftsführerin bei PaiperOne GmbH
- Wichtigste Tätigkeiten und Zuständigkeiten: Entwicklung, Akquisition, Vertrieb, Beratung und Controlling
- Tätigkeitsbereich oder Branche: Software as a Service im Bereich KI-Compliance und Beratung
Auszug Kundenprojekte:
- Erstellung und Betrieb einer KI-Governance-Plattform, inkl. Schulungsinhalte zum Einsatz von KI im Unternehmen
- Konzeption, Aufsetzen und Betrieb des ISO-42001-Managementsystems bei PaiperOne mit Zertifizierung durch den TÜV
- Prüferin gemäß ISO 17024 bei den Austrian Standards für den „KI-Manager"
- KI-Schulung der Belegschaft zweier österreichischer Verlagsgruppen
- KI-Schulung der Führungsebene beim Land NÖ
- KI-Strategie-Workshop einer steirischen und einer Salzburger Gemeinde
- KI-Workshops für das Haus der Digitalisierung in Tulln
- KI-Schulungen für Gemeinden bei der KDZ
- Durchführung von Schulungen zum „Certified AI Compliance Officer" an der Akademie für Interne Revision
- Organisationsberatung zur KI-Governance bei der ÖGK
- Projektbegleitung „Homepage-Chatbot" bei der öbv
- Zertifizierungsprüfungen bei den Austrian Standards
Nikola Neloski
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer - Senior Business Analyst bei fintechno AI GmbH
- Business Analyse
- Anforderungsmanagement
- Systemdesign
- Verschiedene Versicherungsprojekte
- Technologie-Stack: msg.Billing (InExkasso)
- Produkt: Pay-per-Use-KFZ-Versicherung auf Blockchain-Basis und OBD-II-Echtzeittelemetrie mit KI
Walter Sarg
Letzte Position:
Territory Service Manager Red Hat Consulting bei Major German Engineering and Technology Multinational Company
- Migration von VMware zu OpenShift Virtualization, 40+ Workstreams / Projekte parallel (Small- bis Medium Sized VM Operators / Owner kritischer Produktions-Workloads / Betreiber großer Rechenzentren)
Jori Martini
Letzte Position:
Agiler IT-Manager Gesundheitssysteme bei MA01 Gov. Digital City
- Verantwortlich für das Management GMP-kritischer Systeme
- Führung eines Teams von 20 Fachkräften
- Lieferantenmanagement mit einem Jahresbudget von 15 Mio. €
Shahram Fallahdoust
Letzte Position:
Senior Product Owner bei Elderly Neighbour Watch
Lieferung einer digitalen, gemeinnützigen Nachbarschaftsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen für praktische Unterstützung und soziale Begleitung. Verantwortung für Business Analyse, Anforderungsdefinition, Plattformbewertung und Delivery einer lokal skalierbaren Servicelösung mit Fokus auf KI-gestützte Weiterentwicklung, datenbasierte Optimierung und klare Marktpositionierung. Evaluierung mehrerer Low-Code-/Business-Plattformen, darunter Odoo und Glide Apps, sowie Bewertung von monday.com als CRM-nahe Option, bevor Glide Apps für die Umsetzung ausgewählt wurde. Realisierung einer nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie der Webpräsenz mit WordPress. Aufgaben
- Erhebung, Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen für das Produkt- und Service-Modell
- Durchführung von Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen zur Positionierung des Angebots
- Evaluierung und Auswahl geeigneter Low-Code-/Business-Plattformen für die Umsetzung
- Definition zentraler User Journeys, Geschäftsprozesse und operativer Abläufe für ältere Menschen, Freiwillige und Administration
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in Anforderungen für Profile, Aufgabenverwaltung, Koordination, Kommunikation und Benachrichtigungen
- Begleitung der Umsetzung der nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung in Glide Apps sowie der Webpräsenz in WordPress
- Fachliche Vorbereitung zukünftiger KI-gestützter Funktionen wie intelligentes Matching und datenbasierte Optimierung
- Sicherstellung der Berücksichtigung von DSGVO-Anforderungen Ergebnisse
- Erfolgreich gelieferte digitale Unterstützungsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen
- Fundierte Grundlage für die Marktpositionierung durch Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen
- Realisierte funktionale nicht-native Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie begleitende Webpräsenz mit WordPress
- Geschaffene Grundlage für Skalierung und KI-basierte Weiterentwicklung
Alexander Lechner
Letzte Position:
Gastdozent für Künstliche Intelligenz (Master-Niveau) bei FH des BFI Wien
- Lehren & Präsentieren
- Kommunikation
- Komplexe technische Themen durch Vorlesungen verständlich für nicht-technische Zielgruppen vermitteln
- Nicht-technische Studierende von null Wissen bis zum sicheren Verständnis und zur Anwendung von Algorithmen begleitet, um Geschäftsergebnisse zu erreichen
Fabio Galvagni
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Matthias K.
Letzte Position:
Business-Architekt bei E5GTEC
- Analyse der erweiterten Anforderungen bezogen auf vorhandene Controller in einer Industrieanlage
- Erstellung von Konzepten zur Speicherung und Visualisierung von Sensordaten
- Kommunikation mit SPS / PLC
- Microservice Architektur
- Unified Architecture
- KI Auswertungen aus Sensordaten
- Angewandte Technologien: .NET 8, Minimal API, Postgres, MQTT, RabbitMQ
Frank Welk
Letzte Position:
Softwareentwicklung bei REI und EMI
- Code review, Fehlerbeseitigung und Neuentwicklung von Programmcode im Rahmen von PL/SQL und Oracle Forms
- Umstellung der Datenbankversion auf Oracle 12/19 und Migration der Oracle Forms Umgebung von Client-Server auf Web (6i → 12c)
- Behebung von blockierenden Sitzungen und Implementierung neuer Workflow-Anforderungen
- Einsatz von PL/SQL Packages, Prozeduren, Funktionen, Datenbanktriggern, Batch-Dateien und Java-Anwendungen
- Überarbeitung der Bildschirmmasken auf Basis von Oracle Forms und clientseitigem PL/SQL-Code
- Fachliche Abwicklung der Ausstellung und Verarbeitung von Gutscheinen (REI=Reimbursement; EMI=Emission), inklusive Abrechnung mit Akzeptanzpartnern
- Agile Entwicklung auf SCRUM-Basis mit monatlichen Sprints und wöchentlichen Abstimmungen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Artificial Intelligence einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
3,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
16%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Artificial Intelligence umfasst Systeme, die aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen oder die Erstellung von Inhalten automatisieren. Unternehmen nutzen es für Suche, Prognosen, Empfehlungen, Dokumentenverarbeitung, Chat-Assistenten und Workflow-Automatisierung. Es kommt auch in Produkten zum Einsatz, die Vision, Sprache oder Anomalieerkennung brauchen.
Kern-Stack
- Python, TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
- LLMs, Prompt-Design, RAG und Vektordatenbanken
- Datenaufbereitung, Feature-Arbeit und Model-Bewertung
- Cloud-Deployment, APIs und Monitoring
- MLOps, Versionierung und Retraining-Schleifen
Häufige Anwendungsfälle
Artificial Intelligence-Projekte beginnen oft mit einem Geschäftsprozess, der langsam, manuell oder schwer zu skalieren ist. Gute Experten verwandeln diesen Prozess in ein Modell, einen Service oder ein Copilot-ähnliches Feature, das zum Produkt passt.
Wann Freelancer dazu holen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn interne Teams zusätzliche Tiefe für ein neues Modell, einen Proof of Concept oder den Rollout in die Produktion brauchen. Das ist häufig der Fall, wenn bestehende Systeme bessere Vorhersagen, besseres Textverständnis oder mehr Automatisierung brauchen, ohne den gesamten Stack neu aufzubauen.
Was starke Experten tun
Gute Spezialisten trainieren nicht nur ein Modell. Sie definieren den Datenbedarf, testen die Qualität, achten auf Bias und Drift und stellen sicher, dass das Ergebnis zum echten Anwendungsfall passt. Sie wissen auch, wie sie Zielkonflikte klar gegenüber Produkt-, Daten- und Engineering-Teams erklären.
Wien-Kontext
In Wien berührt Artificial Intelligence Arbeit oft forschungsnahe Produkte, Unternehmenssoftware, Finanzwesen, Mobilität und Dienstleistungen für den öffentlichen Sektor. Viele Projekte funktionieren gut mit Remote-Experten, aber Zusammenarbeit vor Ort kann helfen, wenn das Team schnelle Workshops, Zugang zum Fachbereich oder eine engere Abstimmung mit deutsch- und englischsprachigen Stakeholdern braucht.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Artificial Intelligence wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Unternehmen stellen Artificial Intelligence Spezialisten ein, um Systeme zu bauen, die vorhersagen, klassifizieren, empfehlen, suchen oder Text und andere Inhalte erzeugen. Die Arbeit umfasst oft Modellauswahl, Datenaufbereitung, Prompt-Design, Bewertung und den Einsatz in ein Live-Produkt. In Wien kann das in Unternehmenstools, Kundendienstsystemen oder forschungsgetriebenen Produkten zum Einsatz kommen.
Artificial Intelligence ist das breitere Feld; Machine Learning ist ein Teil davon. AI umfasst auch regelbasierte Systeme, Schlussfolgern, Planung und sprachbasierte Assistenten, während sich Machine Learning auf Modelle konzentriert, die aus Daten lernen. Wenn Sie jemanden beauftragen, achten Sie darauf, dass der Experte Erfahrung mit dem konkreten Ansatz hat, den Ihr Projekt braucht, nicht nur mit dem Begriff.
Generative AI ist ein Teilbereich von Artificial Intelligence, der sich auf die Erzeugung von Texten, Bildern, Code oder anderen Ausgaben konzentriert. Sie wird oft mit großen Sprachmodellen, Retrieval-Systemen und klaren Schutzmechanismen aufgebaut. Wenn Ihr Projekt Chat, Wissenszugriff oder Content-Erzeugung betrifft, fragen Sie nach direkter Erfahrung mit GenAI, LLMs und RAG.
Ein starker Artificial Intelligence Spezialist versteht meist auch Data Engineering, API-Design, Cloud-Infrastruktur und Tests. Für produktive Systeme sind MLOps und Monitoring ebenfalls wichtig, weil ein Modell auch nach dem Start weiter funktionieren muss. Für sprachlastige Anwendungsfälle ist Erfahrung mit Prompt-Design und Bewertung besonders nützlich.
Artificial Intelligence Projekte brauchen je nach Risiko und Umfang unterschiedliche Tiefen. Ein Prototyp braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der schnell arbeiten kann, während ein Produktionssystem jemanden braucht, der Datenqualität, Model-Bewertung, Deployment und Governance beherrscht. Je mehr das Projekt Kunden oder Abläufe beeinflusst, desto wichtiger wird nachweislich erfolgreiche Umsetzung.
Ja, Artificial Intelligence Arbeit ist oft gut remote machbar, weil viele Aufgaben in Notebooks, Cloud-Services und gemeinsamen Produkttools stattfinden. Zeit vor Ort in Wien kann trotzdem bei Workshops, beim Zugang zu internen Stakeholdern oder bei Gesprächen über sensible Daten und fachlichen Kontext helfen. Ein hybrides Setup ist oft die praktischste Wahl.
Bei Artificial Intelligence sollten Sie auf konkrete Ergebnisse schauen, nicht nur auf Theorie. Fragen Sie nach Beispielen ausgelieferter Systeme, wie mit Datenproblemen umgegangen wurde, wie die Qualität gemessen wurde und wie mit Fehlerfällen wie Halluzinationen oder Drift umgegangen wurde. Klare Kommunikation ist genauso wichtig wie Modellwissen, besonders wenn die Arbeit Produkt und Betrieb berührt.
Ein guter Artificial Intelligence Freelancer sollte das Ziel, die verfügbaren Daten, die Erfolgskriterien und die Einschränkungen rund um Datenschutz oder Deployment verstehen. Er sollte auch wissen, ob es sich um Forschung, einen Prototyp oder Produktionssupport handelt, denn jeder Fall braucht einen anderen Ansatz. In Wien reicht für die Umsetzung oft Englisch, aber Deutsch kann bei Stakeholder-Workshops und lokaler Dokumentation helfen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 875 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 16% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (96%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Professionelle Dienstleistungen (47%) und Bank- und Finanzwesen (37%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (75%) und Projektmanagement (69%).
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.
Länder:
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