Generative AI Experten in Dortmund
in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen, mit der Kraft von KIBuch Experten, die Prompts entwerfen, RAG-Workflows aufbauen und GPT, Claude oder Open-Source-Modelle mit deinen Daten und Produkten verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Dortmund kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Hannah K.
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
Nemanja M.
Letzte Position:
AI Engineer / Senior Backend Engineer bei Intelycx
Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.
- Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
- Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
- Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
- Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.
Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.
Ashwin P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzipierte und entwickelte End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifikations- und Vorhersagedaten und implementierte sie unter Einsatz von MLOps-Best Practices, um Robustheit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
- Trug direkt zur Verbesserung der Ausgabegenauigkeit von LLM-Modellen bei, indem ich spezialisierte Prompts entwickelte, die auf der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines basieren.
- Erstellte Trainingsdaten für Large Language Models, indem ich Programmieraufgaben formulierte, die die Modelle nicht lösen konnten, und anschließend die richtigen Lösungen dokumentierte.
Daniel F.
Letzte Position:
KI-Forscherin & LLM-Evaluation – Conventional Paradigm Test (CPT) bei Privat
Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung
Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.
Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.
Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren
Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.
Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review
Derek M.
Letzte Position:
KI-Automationsmanager - Hardwareeinrichtung, Automatisierung & Voice-Agent bei Autohaus Mazda
- Einrichtung neuer Desktop-Rechner
- Einrichtung eines VPS für Automatisierung, Datenbanken und Chatinterface
- Anbindung an Azure AI Foundry
- Entwicklung diverser n8n-Workflows für E-Mail-, Social-Media- und Dokumentenmanagement
- Implementierung eines QM-Systems (Sicherungen, Fehlerbehandlung, HITL)
- Einrichtung und Optimierung eines Inbound-Voice-Agents
Hendrik B.
Letzte Position:
Dozent bei Dozent Front- und Fullstackentwicklung
- Unterricht in JavaScript, HTML, CSS, React, Node.js, MongoDB, MariaDB und Express
- Unterrichtsgestaltung und -vorbereitung
- Klassenunterricht und Einzelcoachings
Mohammed A.
Letzte Position:
Data Scientist & Energieberater bei Accenture GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Generative AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
3 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Dortmund 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 Dortmund, 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 19 Sep 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.
- Bildung (71%)
- Informationstechnologie (IT) (71%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Automotive (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Fertigung (43%)
- Werbung (29%)
- Energie (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Generative AI wird genutzt, um Texte, Bilder, Code, Audio und strukturierte Ausgaben aus Prompts und Daten zu erzeugen. Sie kommt in Chat-Assistenten, Content-Tools, internen Copiloten und bei der Workflow-Automatisierung zum Einsatz. Gute Arbeit beginnt mit einem klaren Anwendungsfall und einem sauberen Weg von der Eingabe zur zuverlässigen Ausgabe.
Typische Umsetzungen
- Chat- und Support-Assistenten
- Retrieval-augmented Generation für internes Wissen
- Entwürfe und Review-Workflows für Inhalte
- Code-Unterstützung und Entwickler-Tools
- Datenextraktion aus Dokumenten und Nachrichten
Kern-Stack
Teams, die mit Generative AI arbeiten, kombinieren oft Foundation Models, Prompt-Design, Retrieval, Embeddings, Vektor-Datenbanken und Tools zur Bewertung. Je nach Projekt arbeiten Spezialisten mit GPT, Claude, Gemini, Llama, LangChain, LlamaIndex oder ähnlichen Toolchains. Gute Umsetzung braucht außerdem Logging, Guardrails und Prompt-Versionierung.
Wann Experten dazuholen
Freelance-Spezialisten helfen, wenn ein Team einen Pilot, eine Einführung in die Produktion oder Unterstützung beim Feintuning von inkonsistenten oder unsicheren Ausgaben braucht. Sie sind auch nützlich für Unternehmen in Dortmund, die schneller Zugriff auf erfahrene Unterstützung für Produkt-, Operations- oder Wissensmanagement-Anwendungsfälle wollen. Remote-Arbeit passt zu den meisten Aufgaben gut, während Vor-Ort-Termine helfen können, Beteiligte abzustimmen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis schreiben nicht nur Prompts. Sie definieren Bewertungskriterien, reduzieren Halluzinationen, gestalten Fallback-Pfade und passen das System an echte Geschäftsdaten an.
- Prompts und Systemanweisungen gestalten
- Modelle nach Kosten, Qualität und Latenz auswählen
- Retrieval- und Grounding-Ebenen aufbauen
- Ausgaben an realen Szenarien testen
- Grenzen, Risiken und Übergabeschritte dokumentieren
Anzeichen, dass du Hilfe brauchst
Wenn Ausgaben abschweifen, Antworten vage sind oder dein Team Firmendaten nicht sicher nutzen kann, brauchst du wahrscheinlich externe Expertise. Das Gleiche gilt, wenn aus einem Proof of Concept ein stabiler Service mit Zugriffskontrolle, Monitoring und klaren Prüfschritten werden muss. In Dortmund ist das oft wichtig für Industrie-, Logistik- und Service-Workflows, die verlässliche Automatisierung brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Generative AI wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Generative AI wird genutzt, um Inhalte zu entwerfen, Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen und Code oder strukturierte Daten zu erzeugen. In Unternehmensumgebungen steckt sie oft hinter Assistenten, Wissenssuche und Workflow-Automatisierung, bei denen Sprache und Kontext wichtig sind. Gute Projekte konzentrieren sich zuerst auf eine klare Aufgabe, bevor sie erweitert werden.
Generative AI erzeugt neue Inhalte aus Mustern, die sie gelernt hat, während klassisches Machine Learning oft bestehende Daten klassifiziert, vorhersagt oder bewertet. Das macht sie besser für Entwürfe und Interaktion, aber sie braucht auch eine strengere Prüfung, weil Ausgaben selbst dann überzeugend klingen können, wenn sie falsch sind. Viele Teams nutzen beides zusammen.
Ein starker Generative AI Spezialist kennt meist Prompt-Design, Retrieval-augmented Generation, Bewertungsmethoden und Modell-Integration. Erfahrung mit Python, APIs, Vektor-Datenbanken und Guardrails hilft sehr. Für produktive Arbeit sind Logging und Monitoring genauso wichtig wie die Wahl des Modells.
Für einen klar abgegrenzten Pilot reicht oft ein solider Generative AI Freelancer mit praktischer Umsetzungserfahrung. Mehr Seniorität brauchst du, wenn sensible Daten betroffen sind, das Ganze in bestehende Systeme integriert werden muss oder viele interne Teams es nutzen werden. Die richtige Stufe hängt vom Risiko ab, nicht nur vom Umfang.
Die meiste Generative AI Arbeit kann remote erledigt werden, weil Prompts, Modellaufrufe und Bewertungen online geteilt werden können. Vor-Ort-Zeit in Dortmund hilft, wenn Teams schnell zu Anwendungsfällen, Prüfregeln oder Wissensquellen abgestimmt werden müssen. Ein hybrides Setup funktioniert oft am besten für erste Workshops und späteres Feintuning.
Generative AI wird oft mit regelbasierter Automatisierung, Suchsystemen und klassischem NLP verglichen. Wenn die Aufgabe exakte, wiederholbare Logik braucht, ist ein einfacherer Ansatz vielleicht besser. Wenn flexible Sprachverarbeitung oder natürliche Interaktion gefragt ist, passt Generative AI oft besser.
Achte auf klare Beispiele dafür, wie Generative AI in echte Workflows gebracht wurde, nicht nur auf Demos. Frag nach, wie die Person Ausgaben testet, Halluzinationen behandelt, sensible Daten schützt und entscheidet, wann ein Modell nicht antworten sollte. Gute Spezialisten erklären Abwägungen in einfacher Sprache und hinterlassen ein wartbares Setup.
Ein fähiger Generative AI Freelancer arbeitet oft mit Prompt-Bibliotheken, Embeddings, Vektor-Suche, RAG-Pipelines und Review-Workflows. Er kann auch Modell-APIs mit CRM-, Dokumenten- oder Support-Systemen verbinden. Die besten Experten wählen zuerst einfache Tools und erhöhen die Komplexität nur, wenn es sinnvoll ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 692 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (71%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Professionelle Dienstleistungen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Forschung und Entwicklung (F&E) (86%) und Business Intelligence (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
