Flowise Experten in Deutschland
, die innerhalb von Minuten durch KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Flowise-Chatflows, Retrieval-Augmented-Generation-Systeme und autonome Agenten erstellen und LangChain-Komponenten mit Geschäftsdaten, APIs und Vektorspeichern verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Flowise eingesetzt haben
Wolfgang H.
Letzte Position:
Interim Supply Chain / SAP S/4HANA Transformation Manager bei Solventum / globaler Logistikdienstleister
Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.
- Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
- Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
- Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
- Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
- Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
- Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.
Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
Marc E.
Letzte Position:
Gründer & KI-Berater bei Omniance
- Lokale KI und agentische Systeme für Mittelstand und Konzerne, vom Anwendungsfall bis zur Produktion
- Mitgründung mit Dr. Artur Hahn
- Erstmandat: KI-Anwendungsfall-Workshop bei einem Konzern mit Rollout zum Ersatz von ca. 1 200 Kassensystemen und Priorisierung von 15 KI-Anwendungsfällen
- Entwicklung dreier technischer Bausteine: OmniExtract (Rechnung-Lieferscheinmatching), WING (Voice-to-CRM), OmniConnect (KI-Middleware + Chat)
- Konzeption einer 12-monatigen Lernarchitektur für ein KI-Beratungshaus
- Operativer Einsatz eines KI-getriebenen Wissensmanagements
Julien L.
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
Janina P.
Letzte Position:
KI und Automatisierung bei A-Leecon GmbH
- Einführung in KI und Automatisierung
- Das Automatisierungsprojekt
- Make.com Foundations
- Automation Basics: Datenmanagement
- Workflows dokumentieren, Fehler beheben und Reports automatisieren
- Exkurs: Daten als Grundlage von KI-Systemen
- Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis
- Exkurs: Large Language Models (LLM's)
Anton H.
Letzte Position:
Senior UX-Fachkraft / Forscher bei Viessmann Group GmbH & Co. KG
- B2B: Konzeptionelle Projektentwicklung der Produktionssoftware im Bereich ViGuide (Web), ViGuideMobile und HMI.
- Überarbeitung der Informationsarchitektur, UX Konzeption für neue und bestehende Funktionen.
- UX-Forschung.
- UI-Geschäftsanalyse: Analyse und Konzeption bestehender UI- und UX-Strukturen sowie Validierung vorhandener Interaktions- und Designkonzepte im Abgleich mit fachlichen, technischen und nutzerbezogenen Anforderungen.
- Durchführung von UI/UX-Workshops, Ableitung konsistenter UI-Konzepte sowie Erstellung von Wireframes, Click-Dummies und Prototypen zur Entscheidungsfindung und Umsetzung in enger Abstimmung mit Stakeholdern, UX und Entwicklung.
- Barrierefreiheit nach BITV/WCAG (Analyse, Konzeption, Umsetzung).
- Einsatz von KI zur Unterstützung von UX-Analyse, Mustererkennung in Research-Daten sowie zur Beschleunigung von Konzeptentwicklung und Prototyping.
- Nutzerzentriertes Design, Usability-Engineering, Agiles Arbeiten (Scrum), UX-Analyse, Konzeption, Wireframing, Prototyping, DIN EN ISO 9241-110/210, User Journeys, Personas, Interaktionsdesign, Benutzerführung und Informationsarchitektur.
- Interviews remote/vor Ort, Testplanung, Moderation, Dokumentation von UX-/UI-Konzepten und -Empfehlungen, Jira, Confluence, Miro, Workshops zu UX/UI (Anforderungsanalyse, UI-Abstimmung, Design-Reviews).
- Figma (Mockups, Wireframes, Design, Konzeption), Axure und ProtoPie (Prototyping mit niedriger und hoher Detailtreue), Confluence, Jira, MS Office, Miro, Maze.
- Quantitative Forschung: Usability- und Prototyping-Tests mit Maze (remote), Umfragen (Maze).
- Qualitative Forschung: moderierte Interviews, Auswertung, Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Tomas S.
Letzte Position:
Mitgründer & CTO bei Printkiss GmbH & Co. KG
- Agile App Entwicklung und Product Owner im eCommerce-Bereich
- Feature-Planung und Erstellung von User Stories
- Organisation externer Freelancer (cross-funktionale Teams)
- Backend- und Frontend-Entwicklung
- Story Mapping
- Backlog-Management
- Roadmap-Planung
- Budgetkontrolle und Kapazitätsplanung
Rohit T.
Letzte Position:
Data Scientist bei KRiAN GmbH
- Entwickelte und implementierte End-to-End-ML-Pipelines mit Python und SQL für multimodale Datenverarbeitung und Prognosemodellierung.
- Aufbau cloudfähiger ML-Systeme durch Integration heterogener Datenquellen mit skalierbaren Data-Engineering-Methoden.
- Zusammenarbeit mit Produkt- und Fachabteilungen zur Definition von ML-Anwendungsfällen mit hohem Mehrwert und Begleitung der technischen Umsetzung von Prototyp bis zur Bereitstellung.
- Einführung von Architekturmustern und Dokumentationsframeworks zur Unterstützung von Model Governance, Nachvollziehbarkeit des Lebenszyklus und Audits.
- Mentoring von über 4 Ingenieuren in ML-Workflows und Modellbereitstellung.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Flowise einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Flowise 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 Flowise Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (88%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Energie (38%)
- Lebensmittel und Getränke (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Fertigung (38%)
- Einzelhandel (38%)
- Werbung (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Visuelle LLM-Workflows
Flowise ist eine Low-Code-Oberfläche zum Erstellen von Anwendungen, die auf Large Language Models basieren. Die visuelle Arbeitsfläche ermöglicht es Teams, Prompts, Modelle, Speicher, Tools und Datenquellen zu verbinden, ohne jede Orchestrierungsschicht von Grund auf programmieren zu müssen. Flowise AI wird häufig für Chat-Assistenten, interne Wissens-Tools und KI-Funktionen in bestehenden Produkten eingesetzt.
Chatflows und Agenten
Professionals nutzen Flowise, um Chatflows für geführte Gespräche und Agentflows für Aufgaben zu entwerfen, die Planung, Tool-Nutzung oder mehrere Schritte erfordern. Sie konfigurieren Modellanbieter, System-Prompts, Speicher, Webhooks und benutzerdefinierte Funktionen und stellen das Ergebnis anschließend über eine API, einen eingebetteten Chat oder eine Anwendungsoberfläche bereit.
- Assistenten für Kundensupport und Kundenservice
- Retrieval-Augmented Generation für Unternehmensdokumente
- Agenten für Recherche und Workflow-Automatisierung
- Interne Such- und Wissensoberflächen
Daten und Integrationen
Eine zuverlässige Flowise-Lösung hängt von mehr als nur der Arbeitsfläche ab. Spezialisten verbinden Dokumenten-Loader, Text-Splitter, Embedding-Modelle und Vektordatenbanken wie Pinecone, Qdrant, Weaviate oder PostgreSQL mit pgvector. Außerdem integrieren sie REST-APIs, Datenbanken, Cloud-Speicher und Identitätssysteme und kümmern sich um Aktualisierungen der Quellen und Metadaten.
Bereitstellung und Betrieb
Flowise kann lokal, in Docker, auf einer virtuellen Maschine oder in einer verwalteten Cloud-Umgebung betrieben werden. Eine starke Implementierung umfasst die Konfiguration der Umgebung, Geheimnisse, Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Protokollierung, Backups und Limits der Modellanbieter. Für Unternehmen in Deutschland können freiberufliche Spezialisten die Umsetzung aus der Ferne unterstützen oder sich mit lokalen Produkt-, Sicherheits- und Datenteams abstimmen.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Unternehmen suchen häufig freiberufliche Flowise-Experten, wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen internen oder kundenorientierten Service werden soll. Unterstützung durch Spezialisten ist wertvoll, wenn Gespräche fundierte Antworten benötigen, Integrationen sicher sein müssen oder ein Team Modelle vergleichen und Betriebskosten kontrollieren möchte.
- Ein Proof of Concept muss für den produktiven Betrieb stabilisiert werden
- Die Dokumentenverarbeitung liefert unzuverlässige Antworten
- Agenten benötigen kontrollierten Zugriff auf Geschäftstools
- Mehrere Teams benötigen wiederverwendbare Workflow-Muster
Woran Sie gute Professionals erkennen
Die besten Professionals verstehen sowohl das Design visueller Workflows als auch die Systeme dahinter. Sie testen die Qualität der Recherche, verwalten Änderungen an Prompts und Modellen, schützen sensible Daten und erklären Kompromisse klar. Suchen Sie nach Spezialisten, die strukturierte Bewertungen, wartbare Flows, sichere Bereitstellungspraktiken und einen Plan zur Überwachung des Verhaltens nach dem Start vorweisen können.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Flowise am häufigsten gestellt werden.
Flowise wird verwendet, um visuelle Workflows für LLM-Anwendungen zu erstellen, darunter Chat-Assistenten, Tools zur Beantwortung von Fragen zu Dokumenten und aufgabenorientierte Agenten. Teams können damit Modelle, Prompts, Speicher, Tools, APIs und Vektorspeicher über eine konfigurierbare Oberfläche verbinden.
Flowise bietet eine visuelle Ebene rund um Konzepte, die häufig mit LangChain verbunden werden, während individueller Code eine genauere Kontrolle über Anwendungslogik und Tests ermöglicht. Flowise eignet sich gut für schnelle Iterationen und ein transparentes Workflow-Design, bei komplexen Produkten werden rund um die Flowise-Ebene jedoch möglicherweise weiterhin individuelle Services benötigt.
Ein guter Flowise-Spezialist sollte LangChain-Konzepte, Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation und die Vektorsuche verstehen. Erfahrungen mit APIs, Python oder JavaScript, Docker, Datenbanken, Authentifizierung und Cloud-Bereitstellung sind ebenfalls wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Risiko und Umfang des Projekts ab. Ein einfacher Prototyp benötigt möglicherweise gezielte Kenntnisse in Workflow- und Prompt-Design, während ein produktives System nachweisbare Kenntnisse in Datenpipelines, Sicherheit, Bewertung, Bereitstellung und laufender Überwachung erfordert.
Flowise kann Unternehmensdokumente über Loader, Chunking, Embeddings und Vektordatenbanken verarbeiten, um fundierte Antworten zu liefern. Ein qualifizierter Spezialist sollte außerdem Zugriffskontrollen, Aufbewahrungsregeln, die Verwaltung von Geheimnissen und Schutzmaßnahmen gegen die Offenlegung abgerufener Inhalte festlegen.
Flowise-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Workflows, Konfiguration und Tests digital überprüft werden können. Vor-Ort-Termine können bei der Anforderungsanalyse oder bei sensiblen Integrationen hilfreich sein. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch sollte zu den Teams und der Dokumentation des Unternehmens passen.
Bitten Sie einen Flowise-Freelancer zu erklären, wie er die Antwortqualität bewertet, mit fehlgeschlagener Recherche umgeht und den Zugriff von Agenten auf Tools einschränkt. Prüfen Sie Beispiele für wartbare Flows, Integrationsarbeit, Bereitstellungsentscheidungen und Dokumentation, statt einen Prototyp allein nach seinem visuellen Erscheinungsbild zu beurteilen.
Flowise ist attraktiv, wenn ein Team eine visuelle, selbst hostbare Möglichkeit sucht, LLM-Workflows zusammenzustellen und weiterhin auf LangChain-ähnliche Komponenten zuzugreifen. Andere Tools können für stark verwaltete Governance in Unternehmen, einfachere No-Code-Anwendungsfälle oder Anwendungen mit umfangreicher individueller Logik besser geeignet sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Flowise in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 960 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Flowise in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Flowise in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Flowise in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Flowise in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Professionelle Dienstleistungen (63%) und Energie (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Flowise in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Flowise eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
