Generative AI Experten
, die intelligente Produkte mit geprüften und verfügbaren Freelancern entwickeln, die innerhalb von Minuten passend vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die LLM-Anwendungen, Retrieval-Augmented-Generation-Systeme und produktionsreife KI-Workflows entwickeln. FRATCH verbindet Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten genau zu Ihrem Generative AI-Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Alwin G.
Letzte Position:
IT Interim Manager & KI-Stratege
- Gründer CheironX: KI-gestütztes GRC-Management (ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, TISAX, DORA)
- Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI für modernes IT-Governance, Risk & Compliance Management
- IT-Interim-Management und strategische Beratung
Reinhold M.
Letzte Position:
Business Requirements Engineer, Proxy Product Owner, Tester bei AXA Konzern AG
Arbeitsumfeld
- Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
- REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter
Aufgabenbereich
- Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
- Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung
Tätigkeiten
- Schnittstelle zwischen IT und Business
- Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
- Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion
Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD
Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)
Jens L.
Letzte Position:
Beratung Digitale Entwicklung & Transformation bei European Mar GmbH
Produktvision und Outcome-Strategie für eine neue Registry-Plattform entwickelt, Management-Workshop zur strategischen Ausrichtung konzipiert, BPMN-Prozessmapping über Systeme und Rollen durchgeführt, User-Story-Praxis analysiert und auf Outcome-Basis weiterentwickelt, Stakeholder zwischen Fachbereich, Management und externem Entwicklungspartner zusammengeführt.
Skills: Produktstrategie, Outcome-Roadmapping, Stakeholder-Workshops, BPMN/Prozessanalyse, Miro, Linear
Roland C.
Letzte Position:
Gründer, Agenten im Unternehmensalltag bei CXO AI OS
CXO AI OS ist ein Agenten-System aus sechs Bausteinen. Statt AI als Chat-Fenster zu nutzen, entsteht ein System, das den Kontext eines Unternehmens kennt, nach seinen Regeln urteilt und in seinem Auftrag handelt.
- Für den Mittelstand: geführter Sprint mit anschließendem Betrieb für ein Team, einen Bereich oder einen priorisierten Cluster, auf Basis einer AI-Diagnose
- Für Selbstständige: Programm, in dem die Teilnehmenden ihr eigenes Agenten-System bauen
- Sequenz im Unternehmen: Diagnose, Priorisierung, Sprint, Betrieb
- Umsetzung in Claude Cowork oder ChatGPT Work, ohne Programmierung
- Architektur: Chief of Staff, Goals, Advisors, Agents, Context, Catalog
Hannah K.
Letzte Position:
Dozentin KI-Grundlagenkompetenzen für die digitale Arbeitswelt bei grandedu
- Dozentin in AZAV-zertifizierten, jeweils einmonatigen Weiterbildungen zu KI-Grundlagen und Anwendungspraxis, mehrere Durchläufe seit Februar 2026
- Konzeption und Durchführung aller Module für Teilnehmende aus unterschiedlichen Berufsfeldern
- Vermittlung von Funktionsweise, Einsatzfeldern und Grenzen generativer KI sowie von Prompting- und Bewertungspraxis
- Sämtliche Unterrichtsmaterialien und Übungsformate vollständig selbst erstellt
- Lernbegleitung der Teilnehmenden über den gesamten Kurszeitraum
William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
Yulia V.
Letzte Position:
Unabhängiger Berater - Strategie, Transformation & AI bei JV Advisory
Unabhängige Beratungspraxis für Strategie, organisatorische Transformation, M&A / Investorenarbeit und AI-/datenbasierte Veränderungen.
- Kurzfristige Diagnose- und Problemlösungsmandate: schnelle strategische und organisatorische Bewertungen für Führungsteams und Aufsichtsgremien, übersetzt in Empfehlungen und Transformations-Roadmaps.
- Organisationsneugestaltung und AI-Governance für eine internationale Gruppe mit etwa 1,500 Mitarbeitenden: Struktur, Mandate, Entscheidungsrechte und Schnittstellen; Bewertung der AI-Bereitschaft und Datenreife; Anbieterevaluierung und -auswahl; Aufbau von Kompetenzen.
- Entwicklung eines zentralen Strategy Execution / Results Delivery Office für einen Industriekunden: Mandat, Governance, Portfoliosteuerung, KPI-Logik, Entscheidungsforen und Umsetzungs-Roadmap.
- Ausgewähltes Teilzeitmandat bei SPARS GmbH (als Director Business Development and Investments): Entwicklung von M&A-Pipelines, Bewertung von Zielunternehmen hinsichtlich strategischer Passung und Synergiepotenzial, Leitung kommerzieller Due-Diligence-Workstreams sowie Zusammenarbeit mit Investoren und Partnern.
Patrick L.
Letzte Position:
Senior GenAI Fullstack Developer bei SBH (Schulbau Hamburg)
Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.
- Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
- Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
- Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern
Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular
Volker W.
Letzte Position:
Analyst – Plattformoptimierung bei TradingView ProRealtime
Programmierung eigener Indikatoren mit ProBuilder (für ProRealTime Plattform)
6 Monate RCP - Rabe Academy (Grundlagen - Handelskonto - TWS interactive Brokers) Focus: Kursverlauf ETH - Aktie NVIDIA (NASDAQ und CBOE)
- 500 Stunden gesamt (TradingView & ProRealTime) davon ca 1.500 Stunden Tickdaten Analyse per ProRealTime
Systematische Marktanalyse, Entwicklung eigener Indikatoren, Mustererkennung.
Kareem S.
Letzte Position:
Business Analyst & Consulting Manager bei S&M Unternehmensberatung PartG
- Ich begleite mittelständische Mandanten bei ihren Fördermittelbedarfe.
- Ich evaluiere operative Geschäftsprozesse und übersetze komplexe gesetzliche und regulatorische Vorgaben in fachliche Anforderungen, Zielbilder und umsetzbare Roadmap-Epics.
- Ich setze gezielt Generative KI-Werkzeuge und Automatisierungen ein, um Anforderungsdokumentationen, Prozessanalysen, Auswertungen, Gesprächsvorbereitungen, Kundenanalysen und Entscheidungsvorlagen effizient zu erstellen.
Qamar H.
Letzte Position:
Freelance Consultant Data Analytics & AI Portfolio bei TIC Company
- Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
- Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.
Vadim R.
Letzte Position:
Independent AI Product Lab – Agentic Product Owner / Product Builder | R&D
- Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
- Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
- Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
- Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
- Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.
Alexander H.
Letzte Position:
Senior Product & Strategy Consultant bei hegehofer.consulting
Konzeption, Entwicklung und Markteinführung digitaler Produkte und Plattformen – von der strategischen Ausrichtung über agile Umsetzung bis zum Go-to-Market bzw. Go-Live, Integration von KI in Prozesse und Produkte
Khalid E.
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.
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (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
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
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
16%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Generative AI Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (89%)
- Professionelle Dienstleistungen (48%)
- Automotive (40%)
- Bank- und Finanzwesen (39%)
- Fertigung (38%)
- Bildung (35%)
- Einzelhandel (33%)
- Gesundheitswesen (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Generative AI leistet
Generative AI erstellt aus erlernten Mustern neue Texte, Bilder, Audioinhalte, Videos und Software. Unternehmen nutzen GenAI für Assistenten, Sucherlebnisse, Content-Workflows, Dokumentenanalyse und kreative Tools. Anders als herkömmliche Automatisierung kann sie auf offene Anfragen reagieren, erfordert aber weiterhin sorgfältige Kontrollen für Genauigkeit, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.
Modelle und Architektur
Projekte können große Sprachmodelle, multimodale Modelle oder Bildgenerierungssysteme von Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google und Open-Source-Communities nutzen. Leistungsfähige Lösungen verbinden Modelle über Embeddings, Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation mit Unternehmensdaten. Die Architektur umfasst außerdem Prompt-Design, Modellauswahl, Kontextverarbeitung, Fine-Tuning, Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben.
Umsetzung und Tools
Generative-AI-Arbeit umfasst Experimente, Integration und den Betrieb in der Produktion. Spezialisten arbeiten häufig mit Python, TypeScript, REST APIs, Orchestrierungs-Frameworks, Cloud-Diensten, Datenpipelines und Evaluierungs-Tools. Sie etablieren versionierte Prompts, wiederverwendbare Komponenten, Observability und Schutzmaßnahmen, statt einen Modell-Endpunkt als vollständiges Produkt zu betrachten.
Wo Unternehmen sie einsetzen
- Interne Wissensassistenten auf Basis von Unternehmensdokumenten
- Kundensupport-Systeme mit kontrolliertem Zugriff auf Unternehmensdaten
- Extraktion von Verträgen, Rechnungen und Berichten mit menschlicher Prüfung
- Marketing-, Produkt- und Medien-Workflows mit Markenvorgaben
- Tools zur Unterstützung von Programmierung, Tests und Recherche
Generative AI kann viele Branchen unterstützen – von Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen bis hin zu Fertigung, Einzelhandel und öffentlichen Einrichtungen. Das passende Design hängt von der Sensibilität der Daten, dem Risiko von Antworten, den Erwartungen der Nutzer und dem erforderlichen Maß an menschlicher Kontrolle ab.
Wann Freelancer-Expertise hilft
Unternehmen holen oft freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn sie einen Anwendungsfall validieren, ein Modell mit proprietären Informationen verbinden oder einen vielversprechenden Prototypen in einen zuverlässigen Produktionsbetrieb überführen möchten. Sie benötigen möglicherweise auch Unterstützung bei Modellevaluierungen, Latenz, Kostenkontrolle, Zugriffsrichtlinien oder der Migration zwischen Anbietern. Ein Spezialist ist besonders hilfreich, wenn internen Teams Erfahrung mit GenAI-Fehlermustern und Governance fehlt.
Was gute Fachkräfte einbringen
Erfahrene Generative-AI-Fachkräfte definieren messbare Qualitätskriterien, bevor sie ein Modell auswählen. Sie testen Faktentreue, Relevanz, Verweigerungsverhalten, Datenlecks und Robustheit gegenüber adversarialen Eingaben. Sie verstehen sowohl die Produktentwicklung als auch die Grenzen von Foundation Models, kommunizieren Zielkonflikte klar und entwickeln Systeme, bei denen Menschen eingebunden bleiben, wenn automatisierte Ausgaben erhebliche Risiken bergen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Generative AI anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Generative AI wird verwendet, um Texte, Bilder, Audioinhalte, Videos und Software zu erstellen oder zu verändern. Häufige Anwendungen sind Wissensassistenten, Dokumentenverarbeitung, Kundensupport, Content-Produktion und Recherche-Workflows. Die besten Anwendungsfälle haben klare Datengrenzen und eine Möglichkeit, die Ausgaben zu prüfen oder zu messen.
Generative AI verarbeitet offene Sprach- und Medienaufgaben, während herkömmliche Automatisierung vorgegebenen Regeln folgt und vorhersehbarere Ergebnisse liefert. GenAI ist hilfreich, wenn Eingaben variieren oder sich die gewünschte Antwort nur schwer als feste Logik abbilden lässt. Sie bringt jedoch auch Risiken wie Halluzinationen, uneinheitliche Formulierungen und Datenschutzverletzungen mit sich und funktioniert daher oft am besten zusammen mit deterministischen Kontrollen.
Generative AI-Projekte benötigen nicht immer das größte verfügbare Large Language Model. Für eine begrenzte Aufgabe, strenge Latenzanforderungen oder eine sensible Umgebung können ein kleineres Modell, ein Retrieval-System, ein Klassifikator oder ein herkömmliches Machine-Learning-Verfahren besser geeignet sein. Ein kompetenter Spezialist vergleicht Qualität, Kontextbedarf, Bereitstellungsanforderungen und Betriebsaufwand, bevor er ein Modell empfiehlt.
Ein guter Generative AI-Spezialist verbindet häufig Prompt- und Evaluierungsdesign mit Data Engineering, API-Integration, Cloud-Architektur und Sicherheitspraktiken. Nützliches Zusatzwissen umfasst Vektordatenbanken, Embeddings, Retrieval-Augmented Generation, Model Observability und User-Experience-Design. Kenntnisse in Python oder TypeScript sind üblich, der erforderliche Stack hängt jedoch vom Produkt ab.
Das passende Erfahrungsniveau für Generative AI hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Ein einfacher Prototyp benötigt möglicherweise eine gezielte Modellintegration, während ein Produktionssystem mit privaten Daten Erfahrung mit Evaluierungen, Zugriffskontrollen, Monitoring und Fehlerbehebung erfordert. Bitten Sie Kandidaten, vergleichbare Ergebnisse und die getroffenen Abwägungen zu erläutern, nicht nur die von ihnen verwendeten Modelle.
Generative AI eignet sich oft für die Zusammenarbeit aus dem Homeoffice, da Modell-APIs, Code, Evaluierungen und Dokumentation sicher online geteilt werden können. Vor-Ort-Arbeit kann zusätzlichen Nutzen bringen, wenn Spezialisten sensible Prozesse verstehen, eng mit operativen Teams zusammenarbeiten oder mit eingeschränkter Infrastruktur arbeiten müssen. Klären Sie frühzeitig den Datenzugriff, Kommunikationsabläufe und Spracherwartungen.
Eine zuverlässige Generative AI-Lösung sollte anhand repräsentativer Aufgaben getestet werden, statt nur aufgrund einer überzeugenden Demo beurteilt zu werden. Prüfen Sie Faktentreue, Relevanz, Sicherheit, Antwortzeit, Datenverarbeitung und das Verhalten bei unklaren oder adversarialen Anfragen. Gute Fachkräfte dokumentieren Evaluierungsmethoden, bekannte Grenzen, Punkte für menschliche Prüfung und die Überwachung der Qualität nach dem Launch.
Klären Sie vor Beginn eines Generative AI-Projekts die Zielgruppen, Quelldaten, Modellvorgaben, Erfolgskriterien und die Verantwortung für die Prüfung der Ausgaben. Fragen Sie, ob das Projekt Retrieval, Fine-Tuning, Tool-Nutzung, multimodale Eingaben oder eine einfache API-Integration benötigt. Wichtig ist auch, die Datenschutzanforderungen, die Verantwortung für die Bereitstellung und den Umgang mit Änderungen am Modell eines Anbieters zu verstehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 811 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% 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 (98%), Deutsch (97%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Professionelle Dienstleistungen (48%) und Automotive (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Produktentwicklung (85%) und Projektmanagement (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
