Foundation Model Experten in Deutschland
in Minuten mit geprüften Spezialisten aus über 15.000 CVsStelle Experten ein, die Foundation Models anpassen, Prompt- und RAG-Workflows aufbauen und Model-Evaluierungen für den produktiven Einsatz liefern. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Foundation Model eingesetzt haben
Aruldass Arulanandu
Letzte Position:
Web Module Lead bei Mphasis Limited
- Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
Ariel Lev
Letzte Position:
Sr. Principal Engineer bei Slalom
- Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
- Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
- Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
- Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.
Janina Peters
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)
Kevin Baßler
Letzte Position:
Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH
- Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
- Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
- Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
- Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Srividhya Sainath
Letzte Position:
PhD Student bei KatherLab EKFZ for digital health TU Dresden
- Hauptforschung:
- Entwicklung eines kompakten (<700 Mio. Parameter) generativen Vision-Language-Modells für Whole Slide Images (WSI) durch Optimierung der Bild-Tokenisierung.
- Aufbau eines verbesserten Bewertungsrahmens, einschließlich eines kuratierten Frage-Antwort-Datensatzes und der Auswahl geeigneter Metriken.
- Vorbereitung für die Einreichung.
- Zusammenarbeit:
- Forschung zur Entdeckung digitaler Biomarker in der computergestützten Pathologie (CPath) mit KI-Methoden.
- Zusammenarbeit an Projekten mit internationalen Partnern, darunter das Francis Crick Institute (Vorhersage molekularer Biomarker beim Clear-Cell-Renalkarzinom), HeCOG Griechenland (Identifikation des Lynch-Syndroms beim Kolonkarzinom und multimodale Überlebensvorhersage beim Prostataadenokarzinom) sowie das National Cancer Center Hospital Japan (HIBIRD).
- Die Arbeit mit dem Francis Crick Institute wird derzeit für die Einreichung vorbereitet. Die gemeinsame Arbeit in Japan wurde bereits veröffentlicht, und die HeCOG-Projekte laufen noch.
- Konsortium:
- Steuerung der Zusammenarbeit zwischen den Institutionen und der Ziele als KatherLab-Vertreter für das LiSYM-Konsortium.
- Lehre:
- Zwei Jahre lang Online-Workshop-Sessions beim Clinicum Digitale durchgeführt und dabei Ärztinnen und Ärzte sowie Medizinstudierende in den Grundlagen von KI und Python geschult.
- Einen Workshop zu multimodalen Foundation Models bei der AI in Cancer Research Summer School in Korfu geleitet, organisiert im Rahmen von ESAC.
- Einen Vortrag über Vision-Language-Modelle bei der AI in Medicine Summer School gehalten, einer gemeinsamen Veranstaltung von EKFZ, GENIAL, dem TransformLiver Consortium und ESAC.
Mohammad Labeeb
Letzte Position:
Forschungspraktikant - ML/ADAS bei IAV GmbH
- Entwicklung und Optimierung von LSTM-RNN- und Decoder-Transformer-Modellen zur Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie bei Zielverlust im adaptiven Tempomatsystem, was eine 20% höhere Vorhersagegenauigkeit gegenüber den Basismodellen ergab.
- Entwicklung einer neuen Datenvorverarbeitungs-Pipeline aus realen Fahrversuchsdaten, Verarbeitung von Multisensor-Zeitreihendaten und Erstellung von über 300 Trainingsabschnitten.
- Implementierung einer bayesianischen Hyperparameteroptimierung und Anwendung physikalischer Beschränkungen, um ein Ausreißer-Verhalten des Modells zu verhindern, was zu 30% gleichmäßigeren Beschleunigungsprofilen führte.
- Erweiterung der bestehenden patentierten Technologie zur KI-gestützten Verbesserung der ACC-Funktion, basierend auf Vorarbeiten zur Leistungssteigerung des Netzwerks.
- Tools: Python, TensorFlow, Keras, Optuna, CarMaker
Claudia Helming
Letzte Position:
Gründer & KI-Produktleiter bei Unforgotten
- Konzipiert, entwickelt und weiterentwickelt ein Applied-KI-MVP, das ausführliche Audio-Interviews mithilfe agentenbasierter Orchestrierung und mehrstufigem Reasoning in strukturierte, langformatige Erzählformate über verschiedene Genres (z. B. Memoiren, institutionelles Wissen, thematische Essays) umwandelt.
- Zentrale Workflows in einem Next.js-Stack entworfen und implementiert, mit strukturierten Repräsentationen (JSON und andere Formate), Retrieval-gestützter Generierung und entstehenden Knowledge-Graph-Strukturen, um Kontext und Konsistenz über lange Dokumente hinweg zu wahren.
- Agentenverhalten in realistischen Erzählszenarien definiert und getestet, einschließlich idealer Nutzerpfade, Randfälle und Fehlerzustände, mit expliziten Kriterien für Kohärenz, faktische Übereinstimmung und Erfüllung der Nutzerabsicht.
- Führe derzeit gezielte Nutzertests mit ausgewählten Partnern durch, um Anwendungsfälle zu validieren und die nächsten Produktiterationen zu informieren.
Geraldine Castillo
Letzte Position:
Solution Engineer (Daten- & ML-Integration) bei Amadeus Data Processing GmbH
- Entwarf ML-fähige Datenintegrations-Workflows zwischen On-Premise-Systemen und Cloud-Plattformen (Snowflake, AWS Redshift, Azure) und ermöglichte so skalierbares Feature Engineering und Deployment von Modellen
- Implementierte automatisierte ML-Pipeline-Bereitstellung mit Python, SQL und CI/CD-Tools und reduzierte die Modellbereitstellungszeit um 60 %
- Entwickelte Logik zur Datenumwandlung für die Stammdatensynchronisation zwischen ERP- und Analysesystemen und sicherte so die Datenqualität für prädiktive Modelle
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen in mathematische Spezifikationen für ML-Lösungen zu übersetzen
Florian Dietz
Letzte Position:
Wissenschaftler bei MATS
- Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Modellebewertung, mit der LLMs einander auf Ausrichtungsprobleme prüfen können
- Umsetzung eines RAG-Systems mit iterativer Kreuzprüfung für verlässliche Ergebnisse
- Automatisierte Erstellung schriftlicher Zusammenfassungen und Hypothesen zur Unterstützung schneller Iterationen und Hypothesentests
Kurt Stoll
Letzte Position:
Lead-KI-Architekt Solarindustrie LLM-Orchestrierung & Agenten bei Greencells Development Group
- Konzipierte und implementierte ein agentenbasiertes KI-System für den automatisierten B2B-Solarvertrieb mit mehrstufigen Workflows, einschließlich Planung, Memory und Leitplanken
- Führte ein funktionsübergreifendes Team, um ein Produktivsystem termingerecht und regelkonform einzuführen
- Setzte Wissensgraphen und SQL ein
- Tech: LangChain, Pydantic AI, OpenAI-/Anthropic-APIs, FastAPI, Neo4j, GNNs, strukturiertes Reasoning, relationale Daten, SQL, Pandas, NumPy
Damon Tajeddini
Letzte Position:
KI & Business-Berater bei Auria Solutions GmbH
- Workshop zur Einführung von KI
- Beratung zu bestehenden Prozessen, Ableitung von Anwendungsfällen mit hohem Mehrwert
- Beratung zur Bewertung externer Tools im Vergleich zu Eigenentwicklungen auf Basis von Fundamentmodellen
- Technologien: Microsoft Copilot, KI
Maciej Modrzejewski
Letzte Position:
AI & Machine Learning Consultant bei Selbständig
- Leitung der technischen Umsetzung mehrerer KI-Produkte für Unternehmen, einschließlich der Definition der Softwarearchitektur, der Leitung verteilter Entwicklungsteams aus ML- und Software-Ingenieuren sowie der Koordination der Umsetzung mit Führungskräften.
- Entwicklung und Umsetzung von 5+ produktionsreifen KI-Produkten in den Bereichen Maschinelle Übersetzung, Sprach-KI, Dokumenten-KI, Conversational AI und KI-Qualitätsbewertung.
- Aufbau einer mehrsprachigen Plattform für maschinelle Übersetzung mit über 550 produktionsreifen Modellen zur automatisierten Übersetzung von Dokumenten und Geschäftsinhalten in mehr als 40 Sprachen.
- Aufbau produktionsreifer Conversational-AI-Plattformen unter Verwendung selbst gehosteter Large Language Models (Qwen) mit RAG-Pipelines, Prompt Engineering, Tool Calling und sicheren Enterprise-Deployments für interne Wissensassistenten und kundenorientierte Chatbots.
- Entwicklung von KI-Orchestrierungsframeworks zur dynamischen Auswahl von Foundation Models sowie zur Optimierung von Qualität, Latenz, Robustheit und Kosten produktiver KI-Systeme.
- Entwicklung automatisierter Evaluierungs- und Monitoring-Pipelines zur kontinuierlichen Qualitätsbewertung von Conversational-AI-Systemen, Sprach-KI und Large Language Models.
Raksha Shet
Letzte Position:
Werkstudent – Industrial Foundation Model bei Siemens AG
- Entwerfen und Implementieren einer durchgängigen Pipeline auf Basis von Siemens NX, um OBJ-CAD-Modelle in Graphdarstellungen zu konvertieren, durch KI-gesteuerte Gruppierung von Netzflächen zu Knoten und Flächenbenachbarungen als Kanten, um die GNN-Integration zu optimieren
- Erzeugen eines groß angelegten synthetischen 3D-CAD-Datensatzes, Annotieren von Bauteilen mit einigen MFCAD-ähnlichen Merkmalen, um ausgewogene, vielfältige Trainingsdaten für GNN-Workflows zu gewährleisten
- Unterstützung beim Entwurf, Training und der Evaluierung von Graph-Neural-Network-Architekturen für KI-gestützte Erkennung und Klassifizierung geometrischer Merkmale in 3D-CAD-Formen, um Feature-Erkennungs-Workflows zu beschleunigen
Jan Wahler
Letzte Position:
Technischer Berater bei AI Beratung (KMU)
- Evaluation RAG für juristische Beratung (Kauf oder Eigenentwicklung)
- Evaluierung und Machbarkeitsnachweis (PoC) für ein ERP-Arbeitszeiterfassungsmodul
- Beratung bei der Auswahl von Foundation-Modellen
- Einrichtung einer KI-Entwicklungsumgebung (Abschaffung von Schatten-KI)
- KI-Strategieberatung
- Durch KI gestützte Codeerstellung und Kontext-Engineering werden Änderungssätze umfangreicher
- Fundierte Software-Engineering-Kompetenz, Code-Reviews und Absicherung durch die Pipeline und fachlich automatisierte Testfälle
Jana Janeva
Letzte Position:
Masterand, Abteilung für Funktionale Sicherheit in der Stromversorgung bei BMW Group
- Simulierte das elektrische Servolenkungssystem (EPS) in Dymola
- Entwickelte eine simulationsbasierte, systemabhängige Methodik unter Einsatz von Cauer-Thermnetzmodellierung zur Charakterisierung des transienten Kurzschluss-Ausfallverhaltens leistungselektronischer Bauteile
- Bewertete die Ausfallkritikalität basierend auf der Systemzustandsüberwachung im Vergleich zu den zulässigen Betriebsgrenzen nach ISO 26262
- Validierte die Simulationsergebnisse experimentell durch kontrollierte Kurzschluss-Fehlereinleitungstests an der EPS-Hardware und reduzierte so die geschätzte Failure-In-Time-(FIT)-Rate des EPS-Systems um bis zu 80%
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Foundation Model einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
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 Foundation Model 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 sie machen
Foundation Models sind große, allgemein einsetzbare Modelle für Text-, Code-, Bild- und multimodale Aufgaben. Unternehmen holen Spezialisten dazu, um daraus Suchassistenten, Content-Tools, interne Wissenssysteme und Workflow-Automatisierungen zu machen. Dabei geht es selten nur um den Modellzugang; es geht darum, Ausgaben nützlich, sicher und konsistent zu machen.
Häufige Stacks
- Prompt-Design und Systemanweisungen
- Retrieval-Augmented Generation oder RAG
- Model-Evaluierung, Guardrails und Monitoring
- API-Integration mit OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Modellen
- Embeddings, Vektor-Datenbanken und Reranking
Starke Profis wissen, wie diese Bausteine zusammenspielen. Sie können gehostete Modelle mit Open-Weight-Optionen vergleichen, die richtige Kontextstrategie wählen und die Leistung für echte Nutzer optimieren.
Wann man einstellen sollte
Unternehmen suchen meist dann nach freier Unterstützung, wenn aus einem Prototypen ein verlässliches Produkt werden soll. Das kann heißen, Halluzinationen zu beheben, Kosten zu senken, die Antwortqualität zu verbessern oder das Modell mit privaten Daten zu verbinden. In Deutschland kommt das oft in Enterprise-Software, Produktion, Finance und regulierten Umgebungen vor, wo der Umgang mit Daten wichtig ist.
Wichtige Fähigkeiten
- Klare Prompt- und Workflow-Gestaltung
- Evaluationssets und Fehleranalyse
- Datenzugriff, Grounding und Zitationslogik
- Denken in Sachen Sicherheit, Datenschutz und Zugriffskontrolle
- Praktisches Deployment und Observability
Gute Spezialisten testen nicht nur Prompts. Sie messen das Verhalten, prüfen Grenzfälle und treffen Abwägungen, die auch nach dem Go-live Bestand haben.
Lieferformen
Freelancer, die mit Foundation Models arbeiten, sollen oft Proof-of-Concepts, interne Copilots, Suchassistenten oder Automatisierungsschichten für Support- und Operations-Teams liefern. Sie helfen auch dabei, Unterlagen zur Modellauswahl, Architektur-Skizzen und Rollout-Pläne für Produkt- und Engineering-Teams vorzubereiten.
Was starke Experten mitbringen
Ein starker Foundation Model Spezialist versteht das Modellverhalten, nicht nur die Tools. Er oder sie weiß, wann ein Prompt reicht, wann RAG sinnvoll ist und wann man besser fine-tuned oder das Modell ganz wechselt. Außerdem schreiben sie saubere Übergaben, damit interne Teams das System nach Projektende weiter betreiben können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Foundation Model? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein Foundation Model wird als allgemeiner Motor für Aufgaben wie Textgenerierung, Suchunterstützung, Zusammenfassungen, Klassifizierung und multimodales Verstehen eingesetzt. Unternehmen verpacken es meist in Prompts, Retrieval oder Workflow-Logik, damit es zu einem bestimmten Produkt oder internen Prozess passt. Für sich allein ist es breit einsetzbar; in einem Projekt wird es zu einer konkreten Funktion.
Ein Foundation Model bietet dir sofort breite Fähigkeiten, während ein fine-tuned Modell enger auf eine Nischenaufgabe oder einen bestimmten Bereich angepasst ist. Viele Teams starten mit Prompting und RAG, bevor sie fine-tunen, weil das schneller und leichter zu pflegen ist. Fine-Tuning lohnt sich, wenn die Aufgabe stabil ist und der Ausgabestil sehr konsistent sein muss.
Nein. Foundation Models zusammen mit RAG sind stark, wenn die Antwort von aktuellen oder privaten Inhalten abhängt, weil du die Antwort auf Quellenmaterial stützen kannst. Fine-Tuning ist besser für wiederkehrende Muster, Tonalität und strukturierte Ausgaben. Ein guter Spezialist entscheidet nach dem Fehlerbild, nicht aus Gewohnheit.
Ein starker Foundation Model Spezialist bringt meist Prompt-Design, RAG, Embeddings, Vektorsuche, Evaluierung und API-Integration mit. Viele kennen auch Product Analytics, Sicherheit und grundlegendes Data Engineering, damit das System durchgängig funktioniert. Wenn das Projekt regulierte Daten berührt, sind Datenschutz und Zugriffskontrolle ebenfalls wichtig.
Ein kleiner Proof-of-Concept braucht oft nur einen fokussierten Foundation Model Spezialisten mit gutem Urteilsvermögen und schneller Arbeitsweise. Ein produktiver Rollout braucht meist jemanden, der Evaluierung, Kostenkontrolle, Monitoring und Fehleranalyse übernehmen kann. Je nutzernaher und geschäftskritischer der Use Case ist, desto wichtiger wird diese Tiefe.
Ja. Die meiste Foundation Model Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Design, Integration, Tests und Review sind. Bei sensiblen Daten, regulierten Umgebungen oder workshop-lastigen Projekten wünschen sich Unternehmen in Deutschland manchmal ein hybrides Setup oder zumindest klare Regeln für die Zusammenarbeit. Der Sprachbedarf hängt vom Team und vom Use Case ab.
Bitte um Beispiele von ausgelieferten Systemen, nicht nur um Prompts oder Demos. Ein starker Foundation Model Freelancer kann erklären, wie er Qualität gemessen, Halluzinationen behandelt und zwischen Modellen, RAG und Fine-Tuning gewählt hat. Achte auf klare Abwägungen, gute Dokumentation und einen praktischen Ansatz beim Deployment.
Ein Foundation Model Projekt läuft besser, wenn der Kunde echte Use Cases, Beispieldaten, Erfolgskriterien und Zugriff auf den Ziel-Workflow bereitstellt. Ohne das können Spezialisten zwar trotzdem einen Prototyp bauen, aber die Qualität ist schwerer zu beurteilen. Schnelles Feedback von Produkt- oder Fachexperten verbessert das Ergebnis ebenfalls.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Foundation Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 816 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Foundation Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Foundation Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Foundation Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (93%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Foundation Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Bildung (53%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Foundation Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (87%) und Business Intelligence (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Foundation Model eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
