Generative AI Experten
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die GenAI-Apps entwickeln, große Sprachmodelle fein abstimmen, RAG-Workflows aufbauen und Evaluation sowie Leitplanken einrichten – schnell passend aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Khalid El Mansouri
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Shamaila Mahmood
Letzte Position:
Founder/Kubernetes- und Cloud-Architekt bei Kubekanvas
- Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
- CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
- DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
- Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
- LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
- An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
- Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React
Peter Schillen
Letzte Position:
Senior ML Engineer & AI Researcher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen
Umfeld:* Automated Visual Inspection (AVI), Metallurgie & Fertigung
Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Hannah Kaup
Letzte Position:
Dozentin KI-Grundlagenkompetenzen für die digitale Arbeitswelt bei grandedu
- Dozentin in einer AZAV-zertifizierten, einmonatigen Weiterbildung zu KI-Grundlagen und Anwendungspraxis
- Konzeption und Durchführung der Module für Teilnehmende aus unterschiedlichen Berufsfeldern
- Vermittlung von Funktionsweise, Einsatzfeldern und Grenzen generativer KI sowie von Prompting- und Bewertungspraxis
- Erstellung der Schulungsunterlagen und Übungsformate
- Ausbildereignung nach AEVO
Alwin G.
Letzte Position:
IT Interim Manager & KI-Stratege
- KI-Produktentwicklung: Konzeption einer KI-gestützten GRC-Plattform zur Automatisierung von Compliance-Prozessen.
- KI-Expertise: Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI als Core-Asset für moderne IT-Governance
- IT-Interim-Management und stra...
Jens Henneberg
Letzte Position:
Interim CTO (punktuelle Einsätze) bei Fujitsu / FSAS
Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.
- Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
- Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen
Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Sebastian Zwiesler
Letzte Position:
CRM Consultant bei Adevinta / kleinanzeigen.de
- Ziel: Entwicklung und Optimierung von Loyalitäts- und CRM-Maßnahmen für eine führende E-Commerce-Plattform
- Lösung: Identifikation vielversprechender Nutzer, Steigerung des Engagements und langfristige Bindung zur Umsatzsteigerung
- Definition der lokalen CRM-Direktkommunikation für spezifische Segmente
- Übersetzung von Research-Erkenntnissen in wirkungsvolle Empfehlungen
- Planung und Umsetzung von CRM-Kampagnen in enger Zusammenarbeit mit Marketing- und Produktteams
- Identifizierung von Optimierungspotenzial in der Direktkommunikation
- Zusammenarbeit mit externen Agenturen für Kreativlösungen, Prototyping und UAT
- Messung und Reporting wichtiger KPIs
Franz Bauer
Letzte Position:
Produktentwicklung (KI) bei Eigeninitiative
AI-Telefonassistent-Plattform
Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL
- Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
- Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
- Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Hubertus S.
Letzte Position:
Senior Product Manager AI
Workflow-Automation-SaaS für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freelance-Engagement mit Reporting an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interim-Mandat, zweimal verlängert durch den KI-Aufbau; verantwortlich für ein Produkt-Squad und Coaching der anderen Produktmanager im Prozess.
- Generative-KI-(LLM)-Integration ins Kernprodukt geleitet: von LLM-gestützten Schritten über Workflow-Erstellung in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu dynamischen, von KI gesteuerten Workflows, ausgeliefert hinter Eval-Gates mit Human-in-the-Loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31 % aller neuen Workflows, und die mediane Time-to-first-Workflow fiel von 3 Tagen auf 4 Stunden.
- KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on mit Preis pro ausgeführtem Automatisierungsschritt verpackt und gemeinsam mit Sales und Marketing positioniert: rund 800.000 € zusätzlicher ARR im ersten Jahr, und Accounts, die das Produkt einführen, hatten 1,8 Prozentpunkte weniger Churn.
- Roadmap end-to-end verantwortet: quartalsweise Planung auf Basis von Feature-Requests durch eine outcome-basierte Rolling Roadmap mit Quartals-Wetten und klaren Kill-Kriterien ersetzt, monatlich an das Executive Team und quartalsweise an den Vorstand präsentiert.
- Das Product-Management-Operating-System neu aufgebaut: wöchentliche Customer-Discovery-Routine inkl. Workshop-Moderation, RFC-/Decision-Doc-Reviews und eine einheitliche quartalsweise Metrics-Story; vier Product Manager gecoacht, eine Person während des Mandats zum Senior befördert.
- Engagement wie geplant abgeschlossen: permanente VP Product eingestellt und eingearbeitet, Prozess-Playbook und Roadmap übergeben und planmäßig im Juni 2026 ausgeschieden.
Marijn Scholtens
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Puls Security GmbH
Optimierung und Beschleunigung unserer GitLab-CI-Pipeline
Konzeptarbeit für den PoC des Zero-Trust-Systems
Erweiterung des Policy-Engine-Backends in Go
Erweiterung des Policy-Testing-Mechanismus in Python
Architekturelle Gestaltung der PEP-Komponente von Zero Trust
Dokumentation des Produkts
Technologien: Zero Trust, Go, Python, GitLab CI, Docker, JWT, Domain-Driven Design
Burhan Dinler
Letzte Position:
Enterprise Architekt & Solution Architekt bei DB Netz AG
Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.
- Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
- Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
- Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
- Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
- Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
- Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
- Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
- Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
- Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
- Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
- Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
- Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
- Umsetzung des IT-Konzepts
- Dokumentation der Infrastruktur
Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot
Luca Beck
Letzte Position:
Founder & CEO bei Lube AI
- Entwickle maßgeschneiderte KI-Agenten mit einer Reduktion des manuellen Aufwands um über 90 % und deutlichen Effizienzgewinnen
- Biete KI-Strategieberatung von A bis Z: von der digitalen Analyse bis hin zu Implementierung und Change Management
- Entwickle und führe passgenaue Trainingsprogramme und Workshops zu KI-Adoption, Prompt Engineering und Automatisierung durch
- Unterstütze Kunden bei der Umsetzung skalierbarer KI-Lösungen, die in bestehende Technologie-Stacks integriert werden
- Schwerpunkte: KI-Strategie, Automatisierung, Workflow-Optimierung und Kompetenzaufbau
David Schindler
Letzte Position:
Senior Referent Marketing und Kommunikation bei NetCologne Gesellschaft für Telekommunikation mbH
- Verantwortete Marketing-, Content- und Kommunikationsprojekte mit sechsstelligen Budgets für einen regionalen Telekommunikations- und IT-Dienstleister
- Entwickelte und steuerte Content- sowie Videoformate von der Konzeption bis zur Produktion inklusive Drehplanung
- Führte und koordinierte Social-Media-Manager, Kreativteams sowie externe Agenturen und Dienstleister
- Konzipierte, entwickelte und optimierte Kampagnen-Landingpages über den gesamten Lifecycle
- Steuerte die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Management und externen Partnern
- Gewährleistete eine konsistente Markenkommunikation sowie die termin- und qualitätsgerechte Umsetzung aller Projekte
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Generative AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
97%
Master-Abschluss oder höher
74%
Doktortitel
16%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die Generative AI 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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Generative AI bedeutet Systeme, die aus Prompts und Kontext Texte, Code, Bilder, Audio oder strukturierte Ausgaben erzeugen. Starke Profis nutzen sie, um Copilots, Support-Assistenten, Content-Workflows, Sucherlebnisse und interne Wissenswerkzeuge zu bauen. Die Arbeit beginnt oft mit einem klaren Anwendungsfall und endet mit zuverlässiger Ausgabe in der Produktion.
Häufige Builds
- Chat- und Sprachassistenten
- Retrieval-Augmented Generation mit privaten Dokumenten
- Prompt-Flows und Tool-Nutzung
- Content-Entwürfe und Zusammenfassungen
- Hilfe beim Code und Workflow-Automatisierung
Wichtige Fähigkeiten
Gute Spezialisten verstehen Modellverhalten, Prompt-Design, Evaluation und Sicherheit. Sie wissen auch, wie man mit APIs von OpenAI, Anthropic, Google Gemini und Open-Source-Modellen wie Llama arbeitet. In der Praxis verbinden sie die Modellausgabe mit Produktlogik, Datenquellen und Prüfschritten.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Expertise, wenn sie von Experimenten zu einem nutzbaren System kommen wollen. Dazu gehört die Wahl eines Modells, das Formulieren von Prompts, der Aufbau von RAG, die Verringerung von Halluzinationen und das Festlegen von Qualitätsprüfungen. Hilfe wird auch gebraucht, wenn einem internen Team die Zeit fehlt, Optionen zu vergleichen oder einen Prototypen zu härten.
Was starke Experten liefern
Starke Profis schreiben nicht nur Prompts. Sie testen Ausgaben, dokumentieren Grenzen, legen Fallback-Pfade fest und erstellen wiederholbare Evaluationsfälle. Sie verstehen auch, wann ein kleineres Modell, ein fein abgestimmtes Modell oder eine Retrieval-Schicht besser passt als ein allgemeiner Chatbot.
Gute Passung für Teams
Generative AI passt zu Produktteams, Kundensupport, Sales Enablement, Rechtsprüfung, Wissensmanagement und Medien-Workflows. Für Unternehmen in Deutschland oder anderen mehrsprachigen Umgebungen ist es hilfreich, Experten zu haben, die englische Inhalte, lokale Begriffe und bei Bedarf die Zusammenarbeit vor Ort oder remote abdecken können.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Generative AI anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Generative AI wird genutzt, um Texte zu entwerfen, Dokumente zusammenzufassen, Fragen aus privaten Inhalten zu beantworten und bei Coding- oder Support-Workflows zu helfen. Sie treibt auch Chat-Erlebnisse, Content-Erstellung und strukturierte Ausgaben aus unstrukturierten Eingaben an. Im Unternehmensumfeld geht es meist nicht um eine Demo, sondern um einen wiederholbaren Workflow, dem Menschen vertrauen können.
Generative AI erzeugt neue Ausgaben, während klassisches Machine Learning oft bestehende Daten klassifiziert, vorhersagt oder bewertet. Das macht GenAI besser geeignet für Entwürfe, Dialoge und Wissensabruf, aber nicht immer für jede Entscheidungsaufgabe. Ein starker Spezialist weiß, wann ein einfacheres Modell sicherer, günstiger oder leichter zu warten ist.
GenAI ist breiter als Large Language Models. LLMs sind ein wichtiger Teil davon, aber das Feld umfasst auch Bildgenerierung, Sprachgenerierung, multimodale Systeme und agentische Systeme, die Tools nutzen. Wenn Ihr Projekt nur auf Text basiert, kann ein LLM ausreichen; wenn es mehrere Medienarten umfasst, ist der Umfang größer.
Ein starker Generative AI Spezialist versteht meist Prompt-Design, API-Integration, Datenzugriff, Evaluation und grundlegende Sicherheit. Für viele Projekte braucht er außerdem Erfahrung mit Python, Vektordatenbanken, Retrieval-Workflows und Produktdenken. Wenn das System zuverlässig sein muss, sind Tests und Monitoring genauso wichtig wie die Modellwahl.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur einen Generative AI Experten, der Prompts, Modelle und eine einfache Evaluation aufsetzt. Produktionsarbeit braucht mehr Tiefe: Datenhandling, Guardrails, Fehlerbehandlung und einen klaren Release-Prozess. Wenn die Ausgabe Kunden, Support-Teams oder interne Entscheidungen beeinflusst, wählen Sie jemanden, der echte Systeme ausgeliefert hat.
Ein Generative AI Spezialist hilft dabei, gehostete APIs mit Open-Source-Modellen wie Llama zu vergleichen. Gehostete Modelle sind schneller startklar, während Open-Source-Optionen mehr Kontrolle über Daten, Deployment und Tuning bieten können. Die richtige Wahl hängt von Datenschutzanforderungen, Leistungszielen und davon ab, wie viel Betriebsaufwand Ihr Team tragen kann.
Ja, die Arbeit mit Generative AI ist oft gut remote machbar, weil viel davon auf gemeinsamen Prompts, Datensätzen, Tests und Review-Zyklen basiert. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Workflows, sensible Inhalte oder interne Wissensquellen gemeinsam abbilden müssen. In mehrsprachigen Umgebungen wie in Deutschland ist klare schriftliche Kommunikation besonders wichtig.
Beurteilen Sie einen Generative AI Experten anhand der Qualität seines Evaluationsansatzes, nicht anhand von glitzernden Demos. Achten Sie auf klare Tests, vernünftige Modellentscheidungen, ehrliche Abwägungen und darauf, dass er schlechte Ausgaben reduzieren kann und nicht nur erzeugt. Gute Freelancer erklären Grenzen, dokumentieren Entscheidungen und entwerfen Systeme, die auch dann noch funktionieren, wenn sich Prompts ändern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 812 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 97% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 74% mindestens einen Master-Abschluss und 16% einen Doktortitel.
Freelancer, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (99%), Deutsch (97%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Professionelle Dienstleistungen (48%) und Automotive (41%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Produktentwicklung (85%) und Projektmanagement (61%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Generative AI 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
FRATCH CEO
