Generative AI Experten in Dortmund
in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die GenAI-Use-Cases entwerfen, LLM-basierte Assistenten bauen und Retrieval, Prompts sowie Evaluation für echte Produkte verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Dortmund kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Nemanja Milenković
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 Parthasarathy
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 Fenge
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 Micallef
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 Belitz
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 Abdallatif
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
17 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 74%)
Doktortitel
40% (Deutschland: 16%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Generative AI, oft auch GenAI genannt, wird genutzt, um Text, Code, Bilder und strukturierte Ausgaben aus Prompts und Quelldaten zu erzeugen. Unternehmen holen sich Spezialisten für Assistenten, Content-Workflows, Suche über internes Wissen und Produktfunktionen, die natürliche Sprachinteraktion brauchen.
Typische Aufgaben
- Assistenten im ChatGPT-Stil für Support und Betrieb
- Retrieval-Augmented Generation über Unternehmensdokumente
- Prompt-Design, Feinabstimmung und Steuerung der Antworten
- Prüfungen der Ausgaben auf Ton, Sicherheit und Genauigkeit
Tool-Stack
Starke Profis kennen die Modellebene, Orchestrierungs-Tools, Vektordatenbanken und die dazugehörigen Bewertungsmethoden. Sie arbeiten auch mit APIs, Embeddings, Guardrails und Setups für die Bereitstellung, die zu bestehenden Software- und Datensystemen passen.
Warum Freelancer
Teams brauchen oft Hilfe, wenn aus einem Pilotprojekt ein echtes Produkt werden soll, wenn internes Wissen unübersichtlich ist oder wenn die Ausgabequalität schwankt. In Dortmund suchen Unternehmen auch nach Experten, die gut mit deutschsprachigen Inhalten, lokalen Geschäftsnutzern und gemischten Remote-Teams arbeiten können.
Was gute Spezialisten tun
Gute Spezialisten machen mehr als nur Prompts zu schreiben. Sie formen den Anwendungsfall, wählen den passenden Modellansatz, testen Fehlerfälle und machen das Ergebnis für das Unternehmen nützlich. Sie dokumentieren Abwägungen klar, damit Produkt-, Daten- und Sicherheitsteams das Setup prüfen können.
Wann man jemanden hinzuzieht
Holen Sie sich Unterstützung, wenn Sie einen Prototypen, einen sicheren internen Assistenten, eine Funktion für Kunden oder eine Prüfung eines bestehenden GenAI-Setups brauchen. Freelancer-Expertise ist auch nützlich, wenn Sie zusätzliche Kapazität für Evaluation, Prompt-Bibliotheken oder Integrationsarbeit brauchen, ohne dafür ein festes Team aufzubauen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Generative AI wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Generative AI wird genutzt, um aus Prompts und Quelldaten Texte, Code, Bilder, Zusammenfassungen und strukturierte Antworten zu erzeugen. In Unternehmen steckt sie oft hinter Assistenten, Wissenssuche, Texterstellung und Workflow-Automatisierung. Die besten Anwendungsfälle sind eng genug, um sie zu testen, und nützlich genug, um sie zu messen.
GenAI ist das größere Feld. ChatGPT ist ein darauf aufgebautes Produkt und auf die Unterhaltung mit einem großen Sprachmodell ausgelegt. Unternehmen brauchen meist Know-how, das über eine einzelne App hinausgeht, darunter Prompts, Retrieval, Modellwahl und Qualitätsprüfungen.
Ein gutes Generative AI-Setup kann unstrukturierte Sprache verarbeiten und sich an unterschiedliche Eingaben anpassen, während klassische Automatisierung besser für feste Regeln und wiederholbare Schritte ist. Am besten arbeiten beide oft zusammen. Spezialisten helfen dabei zu entscheiden, welche Teile deterministisch sein sollten und welche erzeugt werden sollten.
Ein guter Generative AI-Spezialist kennt meist Prompt-Design, API-Integration, Vektorsuche, Datenaufbereitung und Evaluation. Je nach Projekt sind auch Sicherheit, Produktdenken und Backend-Integration wichtig. Für interne Tools ist Wissen über Berechtigungen und Dokumentenzugriffe besonders nützlich.
Ein kleiner Pilot braucht vielleicht nur eine erfahrene Generative AI-Fachkraft, während ein Rollout in die Produktion Unterstützung über Produkt, Daten und Software-Integration hinweg erfordern kann. Je sensibler der Inhalt oder Workflow ist, desto wichtiger werden Review, Tests und Guardrails. Starke praktische Erfahrung zählt mehr als Theorie allein.
Ja, die meiste Generative AI-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie auf Software, Daten und schriftlichen Anforderungen basiert. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Workshop-Sitzungen, Zugriffsprüfungen oder enge Abstimmung mit Stakeholdern in Dortmund brauchen. Viele Einsätze nutzen ein gemischtes Setup.
Achten Sie auf klare Beispiele für umgesetzte GenAI-Arbeit und nicht nur auf Prompt-Experimente. Gute Spezialisten erklären Modellgrenzen, zeigen, wie sie Ausgaben testen, und können über Retrieval, Kontrolle von Halluzinationen und Fallback-Verhalten sprechen. Fragen Sie, wie sie Nutzen messen und mit Fehlern umgehen.
Vor der Beauftragung für Generative AI ist es hilfreich, den Anwendungsfall, die Quelldaten, Erfolgskriterien und mögliche Sicherheits- oder Sprachvorgaben zu definieren. Wenn das Projekt interne Dokumente nutzt, braucht der Spezialist außerdem Zugriffsregeln und eine verantwortliche Person für die Inhaltsprüfung. Ein klares Briefing spart auf allen Seiten Zeit.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 80 €, was einem Tagessatz von etwa 642 € 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, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 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 (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (67%) und Gesundheitswesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (100%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Produktentwicklung (83%).
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.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Stuttgart 
Düsseldorf 
Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
