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Azure AI Search Experten in Deutschland

aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI

Beauftragen Sie Experten, die Azure AI Search-Indizes entwerfen, Relevanz und Filter optimieren und die Suche mit Azure OpenAI oder Ihrer Dokumenten-Pipeline verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Azure AI Search eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Niklas Witzel

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Senior IT Consultant

Eichenzell
Niklas Witzel

Letzte Position:

AI Engineer bei Tensora GmbH

  • Konzeption und Entwicklung einer Multi-Tenant-SaaS-Plattform, mit der Unternehmen ihre eigenen Wissensdatenbanken aufbauen und mit individuell gebrandeten KI-Assistenten chatten können (White-Label-Ansatz mit dynamischem Branding pro Organisation).
  • Implementierung einer skalierbaren RAG-Architektur mit einer GPT-4o-Tool-Use-Loop, hybrider semantischer Suche und strikter Mandantentrennung auf Datenbank- und Suchindex-Ebene.
  • Aufbau persistenter, projektähnlicher Chat-Sessions inklusive Streaming-API (SSE), mehrsprachiger Unterstützung sowie Sprach-Ein- und Ausgabe (STT/TTS).
  • Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur als Infrastructure-as-Code, vollständig automatisierte CI/CD-Pipelines pro Kunde und ein Onboarding-Prozess für neue Mandanten.

Verwendete Technologien: Python, FastAPI, Pydantic (v2 noted), Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, OpenAI / LLMs (GPT-4o), Azure AI Search, Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Cognitive Services Speech, Azure App Service, Azure Container Registry, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Server-Sent Events (SSE), Docker, Terraform, GitHub Actions, REST, OpenID Connect (OIDC), Multi-Tenancy

Verifizierter Experte

Rutger Boels

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Geschäftsführer

Hamburg
Rutger Boels

Letzte Position:

Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT

  • Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
  • End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
  • Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
  • Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
  • Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
  • Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
  • Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Verifizierter Experte

Enrico Goerlitz

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Data- & KI-Engineering | Backend-Softwareentwicklung

Berlin
Enrico Goerlitz

Letzte Position:

Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer

  • Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
  • Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Verifizierter Experte

Kerstin Burgen

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Reporting und Analysen für HR

Grünwald
Kerstin Burgen

Letzte Position:

Reporting und Analysen für HR bei Apobank

  • Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
  • Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
  • Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
  • Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
  • Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
  • Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
  • Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
  • Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.
Verifizierter Experte

Florian Rubel

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Senior Fullstack-Entwickler

Köln
Florian Rubel

Letzte Position:

Senior Fullstack-Entwickler bei Ivii GmbH

  • Zwei-monatige Modernisierung der Management-UI für KI-gestützte Kameras
  • Komplexe React-Anwendung auf Vue 3 mit Single-File-Komponenten umgeschrieben
  • Aufbau der zentralen Architektur der Vue-Applikation und Konfiguration mit Vite, Pinia, Router, I18n, ESLint und Prettier
  • Kundenspezifische Integration von Leaflet zur Darstellung von Erkennungszonen auf Bildern
  • Unterstützung bei der Erweiterung des Backends und Anpassung der Authentifizierung
Verifizierter Experte

Mohamed Ghassen Brahim

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Gründer & CEO

Berlin
Mohamed Ghassen Brahim

Letzte Position:

Lead / Principal Cloud-, KI- & Sicherheitsarchitekt bei Freiberufler / CC Conceptualise GmbH

Durchgeführte Projekte:

Projekt: RWE – Aufbau einer konzernweiten Zero-Trust-Cybersecurity-Architektur (CITADEL) Rolle: Senior Enterprise Cybersecurity-Architekt / Zero-Trust-Architekt Unternehmen: RWE AG Beschreibung: Konzeption und Umsetzung der strategischen Cybersecurity-Zielarchitektur CITADEL bei RWE, basierend auf dem Zero-Trust-Architekturprinzip und ausgerichtet an regulatorischen Anforderungen wie NIS2, ISO 27001 und konzernweiten Security-Governance-Vorgaben. Ziel war der Aufbau einer messbaren, auditierbaren und skalierbaren Sicherheitsarchitektur mit starkem Fokus auf Identity Governance, Compliance-Transparenz und operative Steuerbarkeit. Aufgaben & Erfolge:

  • Zero-Trust-Architekturdesign: Entwicklung einer unternehmensweiten Zero-Trust-Referenzarchitektur (Identity, Device, Network, Application, Data) inkl. Trust-Zonen, Kontrollpunkten und Durchsetzungsmechanismen gemäß NIS2.
  • Identity & Access Governance (IGA): Design und Einführung von IGA-Governance-Strukturen inkl. Rollenmodellen, Rezertifizierungsprozessen, Segregation of Duties (SoD) und Lifecycle-Management für Identitäten und Zugriffe.
  • Security Governance & KPIs: Definition und Implementierung von Security-KPIs und Metriken zur Steuerung von Zero-Trust-Reifegrad, Identitätsrisiken und Compliance-Erfüllung auf Management-Ebene.
  • Compliance & Reporting: Aufbau standardisierter Compliance-Reports und Dashboards zur Unterstützung interner Audits, externer Prüfungen und regulatorischer Nachweispflichten (u. a. NIS2).
  • Architektur- & Stakeholder-Alignment: Enge Abstimmung mit Enterprise Architecture, IT-Betrieb und Fachbereichen zur Integration der CITADEL-Architektur in bestehende IT- und Security-Landschaften.
  • Strategische Sicherheitsberatung: Beratung von Programmen und Projekten hinsichtlich Zero-Trust-Konformität, Identity-Zentrierung und regulatorischer Anforderungen im Energie- und KRITIS-Umfeld. Technologien & Methoden: Zero Trust Architecture, NIS2, Identity Governance & Administration (IGA), IAM, RBAC, SoD, Entra ID, Sailpoint, Zscaler, Terraform / IaC, Policy as Code, Security KPIs, Compliance Reporting, NIS2, NIST 2.0, ISO 27001, Enterprise Security Architecture, Governance Frameworks, Risk & Control Management

Projekt: Aufbau einer skalierbaren AI Workbench Plattform auf Microsoft Azure Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Siemens Energy Beschreibung: Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer sicheren, modularen Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung von Data Science, Machine Learning und KI-Anwendungen für verschiedene Engineering-Teams bei Siemens Energy. Aufgaben & Erfolge:

  • Cloud-Architektur: Entwurf und Implementierung einer Infrastructure-as-Code-Lösung (Terraform) zur automatisierten Bereitstellung von Azure-Ressourcen (Resource Groups, Storage Accounts, Cosmos DB, Application Insights, Netzwerk, PostgreSQL Flexible Server, Azure Container Apps, Azure Container Registry).
  • Developer Portal: Um Self-Service und die Befähigung von Entwicklern, Data Scientists und KI/ML-Ingenieuren zu ermöglichen, wurde Backstage mit benutzerdefinierten Frontend- und Backend-Plugins (Node.js, TypeScript, React.js, PostgreSQL, Container-Apps) verwendet.
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Umsetzung von Azure RBAC, um Engineering-Gruppen (z. B. AI Engineers) gezielten Zugriff (z. B. Storage Blob Data Contributor, Reader) auf relevante Ressourcen zu ermöglichen.
  • Datenplattform-Engineering: Aufbau und Konfiguration einer mehrstufigen Storage-Landschaft (Raw, Curated, Vektordaten) inkl. automatisierter Container-Erstellung und Zugriffssteuerung für fortgeschrittene Analyse- und KI-Workloads.
  • DevOps-Integration: Anbindung von Azure DevOps für CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Einhaltung von Sicherheitsstandards.
  • Sicherheit & Compliance: Implementierung von Private Endpoints, Netzwerkrichtlinien und Managed Identities zur Sicherstellung von Datenschutz und regulatorischer Konformität.
  • Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit interdisziplinären Teams zur Ausrichtung der Cloud-Infrastruktur an geschäftlichen und technischen Anforderungen und zur Förderung der digitalen Transformation bei Siemens Energy. Technologien: Azure, Terraform, Azure DevOps, Cosmos DB, Application Insights, Azure Storage, Private Endpoints, Azure Synapse, Azure Machine Learning, Azure Entra ID, RBAC, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL, Python (Automatisierung), Git

Projekt: Aufbau einer skalierbaren Data Plattform POC auf Azure Kubernetes Service (AKS) Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Hannover Rück SE Beschreibung: Entwicklung und Bereitstellung einer modularen, containerisierten KI-Plattform auf Microsoft Azure zur Unterstützung von Data Engineering und Data Science Teams bei der Hannover Rück SE. Die Plattform basiert auf AKS und integriert JupyterHub, Spark, Kafka, Airflow sowie eine zentrale Benutzeroberfläche zur Verwaltung. Ziel war es, eine wiederverwendbare, sichere Umgebung für datengetriebene Anwendungen und Experimente bereitzustellen. Aufgaben & Erfolge:

  • Cloud- und Plattformarchitektur: Aufbau einer Kubernetes-basierten Infrastruktur mittels Terraform und Helm, unterstützt durch Azure Container Registry (ACR) für die Bereitstellung containerisierter Komponenten.
  • Workbench-Design: Integration von JupyterHub (Bitnami Helm Chart), Spark-Cluster, Kafka-Streaming, Apache Airflow und Redpanda in ein konsistentes System mit rollenbasierter Steuerung.
  • DevOps-Automatisierung: Entwicklung von PowerShell-Skripten und CI/CD-Prozessen für Image-Vorbereitung, Chart-Deployment und Secrets-Management mit Helm.
  • Self-Service & Skalierbarkeit: Ermöglichung einer standardisierten, reproduzierbaren Bereitstellung für Data Science Umgebungen auf Mandantenbasis. Katalog und Entwicklerportal wurden über Backstage mit einer benutzerdefinierten Integration mit Azure DevOps bereitgestellt, um Pipelines auszulösen und zu überwachen (Node.js, TypeScript, React.js, Spotify Backstage mit Custom Plugins, gehostet auf AKS).
  • Netzwerk & Sicherheit: Einsatz privater Endpunkte, Netzwerkrichtlinien, Key Vault und RBAC zur Sicherstellung von Sicherheit und Governance-Vorgaben im Versicherungskontext.
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit Data Scientists, DevOps-Teams und Security Offices zur Integration von Anforderungen in Design und Betrieb. Technologien: Azure, AKS, Helm, Terraform, Azure Container Registry, PowerShell, Apache Spark, JupyterHub, Airflow, Kafka, Redpanda, Azure Key Vault, Azure Monitor, RBAC, Kubernetes Secrets, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL

Projekt: Data & AI Plattform Engineer Unternehmen: Allianz Technology Beschreibung:

  • Befähigung und Unterstützung der Nutzer der Allianz Data Platform (ADP) – insbesondere Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning Engineers – zur optimalen Nutzung der Plattform auf Basis von Azure Synapse und Azure Machine Learning, um ihre geschäftlichen Ziele effizient zu erreichen.
  • Beratung zu Architektur, Best Practices und effizientem Einsatz der ADP für End-to-End-Anwendungsfall-Pipelines – von der Datenaufnahme über Datenverarbeitung bis hin zu Softwarebereitstellung und Feedbackschleifen.
  • Erklärung von Vor- und Nachteilen vorgeschlagener Plattformlösungen gegenüber internen und externen Stakeholdern, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
  • Definition und Implementierung von Best Practices (insbesondere in PySpark) sowie kontinuierliche Verbesserung des ADP-Stacks und der finalen Produktionsumgebung.
  • Identifikation und Umsetzung von Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung von Leistung, Zuverlässigkeit und Automatisierung der Plattform.
  • Erstellung technischer Dokumentation sowie interner Ankündigungen und Blogbeiträge, um Neuerungen, Funktionen und Best Practices der ADP zu kommunizieren.

Projekt: OneTenant – Post-Merger Azure & M365 Consolidation Rolle: Projektleiter / Azure Workstream Lead Unternehmen: Alliance Healthcare Deutschland / GEHE

  • Post-Merger Tenant-Konsolidierung: Migration und Zusammenführung von zwei bestehenden Microsoft-Tenants in einen neuen Ziel-Tenant im Rahmen eines M&A-Projekts, inkl. Azure, Entra ID (Azure AD) und Microsoft 365.
  • End-to-End-Migrationssteuerung: Planung, Koordination und Durchführung von Cloud-to-Cloud- und On-Prem-to-Cloud-Migrationen unter Berücksichtigung von Business Continuity, regulatorischen Anforderungen (u. a. Datenschutz, IT-Compliance) und Cutover-Strategien.
  • Azure Plattform-Setup: Design, Aufbau und Härtung der neuen Azure-Landing-Zone inkl. Subscription-Struktur, Netzwerk-Topologie, Identity-Architektur, Security-Baseline und Governance-Framework (RBAC, Policies, Blueprints).
  • IAM & Security-Integration: Konsolidierung und Neustrukturierung von Entra ID (Azure AD), Rollenmodellen, Conditional Access, Privileged Identity Management (PIM) und Identity-Governance für eine sichere Post-Merger-Zielarchitektur.
  • Microsoft 365 Migration: Durchführung der mandantenübergreifenden M365-Migration (Exchange Online, OneDrive, SharePoint, Teams) mit AvePoint Fly, inkl. Benutzer-, Daten- und Berechtigungsübernahme.
  • Problem- & Cutover-Management: Identifikation, Priorisierung und Lösung technischer und organisatorischer Risiken während der Migrationswellen, inkl. Go-Live-Vorbereitung und Hypercare-Phase.
  • Stakeholder- & Programmsteuerung: Enge Abstimmung mit IT, Security, Compliance, Business Units und externen Migrationspartnern zur Sicherstellung einer stabilen und revisionssicheren Post-Merger-IT-Plattform.
  • Service Transition: Überführung von Applikationen, Plattformen und Betriebsmodellen in eine konsolidierte Zielorganisation.
  • Kommunikation: Steuerung internationaler Projektteams in Deutsch und Englisch in einem unternehmenskritischen Post-Merger-Transformationsprogramm.
  • Technologien: Azure Cloud: Aufbau und Betrieb einer M&A-fähigen Cloud-Plattform mit Azure Networking, Compute, Storage, Entra ID, Security Center und Governance-Services; Microsoft 365 & AvePoint Fly: Tenant-to-Tenant Migration von Collaboration-, Mail- und Identitätsdaten.

Projekt: Aufbau einer Azure KI & Analytics Plattform für Single Risk Reporting Unternehmen: Hannover Rück SE

  • Entwickelte eine skalierbare und leistungsstarke Azure Data & AI Analytics Plattform für das Single Risk Reporting.
  • Implementierte die Infrastruktur automatisiert mit Infrastructure as Code (IaC) mittels Tools wie PowerShell/Bicep.
  • Entwickelte und optimierte Datenpipelines für die Verarbeitung und Validierung großer Datenmengen.
  • Setzte eine Self-Hosted Integration Runtime auf, um eine sichere Verbindung zu SAP-Systemen zu gewährleisten.
  • Integrierte die aufbereiteten Daten in MicroStrategy und erstellte interaktive Dashboards und Berichte für datenbasierte Entscheidungen.
  • Sicherstellte Datenschutzkonformität und Sicherheitsanforderungen durch rollenbasierte Zugriffskontrolle und Compliance-Maßnahmen. Technologien: Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning, RAG, LLMs, Infrastructure as Code (IaC), Azure Data Pipelines, Self-Hosted Integration Runtime, SAP, MicroStrategy

Integrations-Engineering Azure / CI/CD Unternehmen: Mercedes-Benz Tech Innovation Tätigkeiten & Verantwortlichkeiten:

  • Systemanalyse & Anforderungsdefinition: Bewertung geplanter Systemlandschaften zur Identifikation von Integrations- und Sicherheitsanforderungen.
  • Integrationsarchitektur & Design: Definition und Umsetzung von Anforderungen zur Integration von Microsoft Dynamics 365 in bestehende Azure-basierte Infrastrukturen.
  • Architektur & Infrastruktur: Aufbau sicherer, skalierbarer Azure Landing Zones, Design von Cloud-Architekturen und Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mittels Bicep, YAML und PowerShell.
  • Entwicklung von KI-Lösungen: Design & Implementierung einer RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation) auf Basis von Azure OpenAI, Azure AI Search, Cosmos DB, Data Lake und Azure Machine Learning Workspace.
  • Programmierung & Services: Entwicklung und Integration von Lösungen mit C#, TypeScript, PowerShell und X++ sowie Einsatz von Azure Functions, Azure Logic Apps, Power Platform und weiteren Services.
  • API-Management: Verwaltung und Sicherstellung des sicheren Datenflusses durch Azure API Management und Implementierung von RESTful APIs.
  • DevSecOps: Aufbau und Betrieb sicherer DevSecOps-Pipelines in Azure DevOps und GitHub, inklusive automatisierter Security- und Compliance-Checks.
  • Fehlerbehebung & Optimierung: Identifizierung, Analyse und Behebung von Integrationsproblemen in Echtzeit sowie kontinuierliche Optimierung von Prozessen für Performance und Effizienz.
  • Dokumentation & Wissenstransfer: Erstellung umfassender technischer Dokumentation (inkl. IaC) sowie Schulung von Teammitgliedern und Endanwendern. Eingesetzte Technologien & Tools: Microsoft Azure (Landing Zones, Data Lake, API Management, Logic Apps, Functions, Cosmos DB, Machine Learning Workspace), Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations (ERP in der Public Cloud), C#, TypeScript, PowerShell, YAML, Bicep, Azure DevOps, GitHub Actions, Security- und Compliance-Tools.

Projekt: Sirius: Weiterentwicklung von Single Risk Solution Unternehmen: Hannover Rück SE

  • Weiterentwicklung des Systems: Verbesserung der bestehenden Module für die Erfassung, Verarbeitung und Administration von Policydaten.
  • Integration neuer Features: Einführung neuer Funktionen, die den aktuellen geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
  • Optimierung der Benutzererfahrung: Verbesserung der Interaktion zwischen Benutzern und System, insbesondere durch Anpassungen in der UI/UX.
  • Datenverwaltung: Entwicklung von Lösungen für die Verwaltung und Konsistenz von Single-Risk-Daten, inklusive automatisierter Validierung und Berichterstattung.
  • Sicherstellung der Skalierbarkeit: Optimierung der Software-Architektur, um zukünftige Anforderungen und eine wachsende Datenmenge zu unterstützen.
  • Technologien: Azure DevOps, C# und .NET Core, Angular, RabbitMQ

Projekt: Cloud Native Anwendung für Security und Compliance Management Unternehmen: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft AG

  • Das Projekt entwickelt eine interne cloud-native Webanwendung für das Sicherheits- und Compliance-Management in der Azure Cloud.
  • Architekturkonzeption, Prototyping, POC, MVP und vollständige Produktentwicklung. Bereitstellung der Azure-Infrastruktur.
  • Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps. Azure Cloud Verwaltung.
  • Azure DevOps, Azure AD, App-Registrierung und Sicherheit. Entwicklung von Diensten in .NET Core.
  • Selbstverwaltung und Onboarding von Anwendungen auf der Plattform über Spotify Backstage mit benutzerdefinierten Plugins zur Integration mit Azure DevOps und zur Automatisierung von Richtlinienbereitstellung und Überwachungstools.
  • IaC mit YAML und Bicep / ARM-Vorlagen. SQL Server DB, App Services, Functions.
  • Microsoft Graph API, Single Sign-On, Azure AD Services. Betrieb und Sicherheitsüberwachung der Dienste.

Projekt: Semis Rollout Unternehmen: GEA Gruppe

  • OTSec - PSec Projektkombination aus Azure DevOps Pipeline, Terraform, Kubernetes, CAF.

Projekt: Entwicklung einer Cloud Native Data Platform Unternehmen: Carl Zeiss Digital Innovation GmbH Teil des Teams der Gesundheitsdatenplattform

  • Konzeption, Prototyping, POC, MVP und Full-Product-Entwicklung. Bereitstellung von Azure-Infrastruktur, Sicherheit und Compliance, Serverless-Architektur, CI/CD und Qualitätssicherung.
  • Terraform IaC und Bash-Scripting. TypeScript und Node.js für Azure Functions.
  • Verwendung von Azure API Management, Azure Functions, Azure FHIR APIs, Azure Data Lake, DICOM, Azure Health Services, Azure Cosmos DB
Verifizierter Experte

Uddipan Basu Bir

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Mitglied des Forschungsteams

Erlangen
Uddipan Basu Bir

Letzte Position:

Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM

  • Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Verifizierter Experte

Martin Musiol

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Product Owner für AI-Lernplattform

München
Martin Musiol

Letzte Position:

Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up

  • Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
  • Extraktion kontext-relevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
  • Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
  • Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
  • Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zur Datenübernahme
  • Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
  • Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Azure AI Search einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

16 Jahre

Positionsdauer

1,5 Jahre

Positionen pro Freelancer

14

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Bachelor-Abschluss oder höher

100%

Master-Abschluss oder höher

88%

Doktortitel

13%

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 1 2 3 4
<€480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €1120-​1280 €1280+

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.

Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Azure AI Search einsetzen

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 777 €

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 744 €

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

Such-Grundlagen

Azure AI Search ist Microsofts verwalteter Suchdienst für App- und Unternehmensinhalte. Er wird genutzt, um schnelle Suche über Produktdaten, Dokumente, Wissensdatenbanken und interne Portale aufzubauen. Viele Teams nennen ihn immer noch Azure Cognitive Search, vor allem wenn sie sich auf ältere Implementierungen beziehen.

Was damit möglich ist

  • Volltextsuche über strukturierte und unstrukturierte Daten
  • Facetten, Filter, Scoring und Autocomplete
  • RAG-Pipelines, die Azure OpenAI mit fundierten Inhalten versorgen
  • Suche über PDFs, Office-Dateien, Webseiten und Datensätze

Er passt gut zu inhaltsreichen Apps, bei denen Nutzer eine genaue Suche brauchen und nicht nur eine Stichwortsuche.

Das Kern-Ökosystem

Starke Spezialisten arbeiten mit Azure Storage, Blob-Indexierung, Skillsets, Vektorsuche und API-Integration. Sie wissen auch, wie Quelldaten so aufbereitet werden, dass Indizes sauber bleiben und Suchergebnisse relevant sind. In Deutschland werden sie oft in funktionsübergreifende Teams eingebunden, die mit Cloud-Plattformen, Unternehmensinhalten und mehrsprachigen Suchanforderungen arbeiten.

Wann Hilfe sinnvoll ist

  • Ein Such-Prototyp soll produktionsreif werden
  • Die Relevanz ist schwach oder Filter liefern unruhige Ergebnisse
  • Dokumente brauchen OCR, Anreicherung oder Chunking für die Suche
  • Eine ältere Azure Cognitive Search-Einrichtung muss migriert oder bereinigt werden

Freelance-Expertise hilft, wenn die Umsetzung von einem klaren Datenmodell, stabiler Ingestion und sorgfältigem Tuning abhängt.

Was starke Spezialisten tun

Gute Fachleute erstellen nicht nur einen Index. Sie wählen die passenden Analyzer aus, entwerfen Felder für Sortierung und Facettierung und testen Suchanfragen gegen echte Nutzerintentionen. Sie wissen auch, wann Vektorsuche, semantisches Ranking oder klassische Stichwortsuche den Hauptteil der Arbeit übernehmen sollten.

Typische Ergebnisse

Die Arbeit umfasst oft Sucharchitektur, Indexdesign, Ingestion-Pipelines, Relevanz-Tuning und Beobachtbarkeit der Suchqualität. Dazu können auch sichere Zugriffsmodelle, Managed Identities und die Integration in Portal-, App- oder Wissensassistenten gehören. Die besten Experten hinterlassen eine Suchlösung, die verständlich und wartbar ist.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Was Kunden uns zu Azure AI Search am häufigsten fragen – kurz beantwortet.

Azure AI Search wird genutzt, um durchsuchbare Erlebnisse über Dokumente, Produktkataloge, Support-Inhalte und internes Wissen aufzubauen. Es hilft Nutzern, das passende Element schnell zu finden – mit Filtern, Ranking, Autocomplete und semantischer oder vektorbasierter Suche. Es passt häufig gut zu Portalen, Assistenten und Unternehmenssuche.

Azure AI Search ist der aktuelle Name für denselben Microsoft-Suchdienst, den viele Teams noch als Azure Cognitive Search kennen. In älteren Projekten können beide Namen in Code, Dokumentation oder Azure-Ressourcen auftauchen. Ein Freelancer sollte beide Begriffe verstehen und sich mit Migrationen oder Bereinigungen auskennen.

Holen Sie einen Azure AI Search-Spezialisten dazu, wenn die Suchergebnisse schlecht sind, die Ingestion instabil ist oder das Projekt bessere Relevanz und Datenaufbereitung braucht. Das hilft auch, wenn Sie OCR, Anreicherungs-Skillsets, Vektorsuche oder Azure-OpenAI-Fundierung hinzufügen. Solche Aufgaben gehen meist schneller mit jemandem, der das schon einmal gemacht hat.

Azure AI Search ist ein verwalteter Microsoft-Dienst, deshalb ist er oft attraktiv für Teams, die bereits auf Azure setzen und weniger Betriebsaufwand möchten. Elasticsearch und OpenSearch bieten mehr Kontrolle auf niedrigerer Ebene und werden oft für breitere Suchinfrastruktur-Muster gewählt. Die richtige Wahl hängt von der Plattform, den Suchanforderungen und davon ab, wie viel Tuning Ihr Team selbst übernehmen möchte.

Ein starker Azure AI Search-Profi kennt meist Azure Storage, APIs, Datenmodellierung und Dokumentenverarbeitung. Kenntnisse in semantischem Ranking, Vektorsuche und Azure OpenAI sind ebenfalls nützlich für moderne Retrieval-Projekte. Auch Sicherheit, Monitoring und das Design von Content-Pipelines sind wichtig.

Ein kleiner Proof of Concept für Azure AI Search kann schnell umgesetzt werden, aber Produktivarbeit braucht meist jemanden, der Indizes gebaut, Queries getunt und echte Inhaltsprobleme gelöst hat. Wenn Ihre Daten unordentlich oder mehrsprachig sind, profitiert das Projekt von tieferer praktischer Erfahrung. Je schwieriger das Relevanzproblem, desto wichtiger wird das Urteil eines Spezialisten.

Ja, die meiste Azure AI Search-Arbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Indexdesign, Pipeline-Einrichtung und Relevanz-Tuning. Für Teams in Deutschland klappt die Zusammenarbeit meist gut, wenn der Zugriff auf Daten, Azure-Ressourcen und Stakeholder klar geregelt ist. Vor-Ort-Zeit ist nur nötig, wenn Workshops, Sicherheitsprüfungen oder komplexe Discovery-Sessions sinnvoll sind.

Achten Sie auf einen Azure AI Search-Spezialisten, der Felddesign, Scoring, Filter, Analyzer und Ingestion-Entscheidungen klar und verständlich erklären kann. Gute Antworten sollten Relevanztests, Content-Aufbereitung und die Abwägung zwischen Keyword-, semantischer und Vektorsuche abdecken. Fragen Sie nach Beispielen für Suchprobleme, die die Person verbessert hat, nicht nur nach dem, was sie konfiguriert hat.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Azure AI Search in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 777 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Azure AI Search in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, die Azure AI Search in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Azure AI Search in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (30%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Azure AI Search in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (60%) und Bank- und Finanzwesen (60%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Azure AI Search in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (80%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure AI Search 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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