Generative AI Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KIBeauftragen Sie Experten, die GenAI-Assistenten, Prompt-Workflows, RAG-Suche und Modell-Integrationen für Produktteams und interne Tools entwickeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Vadim Romanenko
Letzte Position:
Senior Business Analyst – Digitale Produkte & Risiko bei Deutsche Landesbank
- Analyse, Strukturierung und Priorisierung komplexer Business- und Stakeholder-Anforderungen für ein geschäftskritisches Limit- und Risikosystem.
- Überführung fachlicher Anforderungen in Backlog Items, User Stories, Akzeptanzkriterien und End-to-End-Szenarien.
- Moderation strukturierter Workshops und Refinements mit Fachbereich, Entwicklung und QA zur Klärung komplexer Problemstellungen und Ableitung umsetzbarer Produkt- und Systemanforderungen.
- Optimierung von Requirements-, Test- und Qualitätsprozessen inklusive Automatisierung, Datenqualität und CI/CD-nahen Abläufen.
- Discovery und Bewertung von AI-/GenAI-Use-Cases hinsichtlich Nutzer- und Business Value, Datenbasis, Machbarkeit und potenziellem Capability Impact.
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
Ebru Ataman
Letzte Position:
Produkt-Operations-Manager, Media Operations & Growth, Global Marketing bei Zalando SE
- Gesamtverantwortung für die erfolgreiche Implementierung und kontinuierliche Optimierung von Mediatool für die strategische Mediaplanung (offline & online).
- Entwicklung und Verwaltung effizienter Onboarding-, Konfigurations- und Support-Prozesse für internationale Stakeholder-Teams.
- Leitung von API-Integrationen zur Anbindung externer Systeme (z. B. für Ergebnistracking und Leistungsanalyse).
- Beratung der Fachbereiche zur Nutzung und Weiterentwicklung des Tools, einschließlich Workshop-Design, Schulungen und Wissenstransfer.
- Aufbau und Pflege eines umfassenden PMO-Trackings für alle Aufgaben, Meilensteine und Ergebnisse.
- Priorisierung und Dokumentation von Anforderungen, Change Requests und Bugs in Jira, mit transparenter Kommunikation über Confluence.
- Systematische Auswertung von Nutzerfeedback zur Ableitung datengetriebener Optimierungsmaßnahmen.
- Verantwortlich für den monatlichen Mediatool-Newsletter, einschließlich der Erstellung von Inhalten für Anwender und Führungskräfte.
Marcus Niebudek
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei DR. NIEBUDEK CONSULTING GmbH
- Betriebswirtschaftliche Beratung, Interimsmanagement und Coaching
- Eigenverantwortliche Akquisition und Durchführung von Beratungsprojekten im Kontext Strategie & Innovation, Prozesse, Organisation sowie Business Transformation
Florentin Steiner
Letzte Position:
Freelance UI/UX Designer bei fintus GmbH
- Konzeption & UI-Design für cloudbasierte Banking-Plattformen und SaaS-Kreditprozess-Automatisierung inkl. KI-gestützter Dokumentenvalidierung.
- UX-Optimierung der Kreditantragsstrecke, Erweiterung des Design Systems sowie Aufbau einer skalierbaren White-Label-Lösung.
Christopher Zulauf
Letzte Position:
IT-Produktmanager / Transformation Consultant bei Führender deutscher Finanzdienstleister
Weiterentwicklung & Digitalisierung zentraler Vertriebs- und Antragsprozesse im regulierten Bankingumfeld, u. a. mit Anforderungsstrukturierung, Roadmap-Arbeit und KI-gestützter Use-Case-Bewertung
Verantwortung & Wirkung:
- Betreuung bestehender digitaler Produkte im Sinne eines stabilen Betriebs (Keep the lights on) bei wachsender regulatorischer Komplexität
- Produktvision sowie Ableitung einer konsistenten, umsetzbaren Roadmap
- Identifikation, Strukturierung und Bewertung KI-gestützter Use Cases an der Schnittstelle von Fachbereich, IT und regulatorischem Umfeld
- Analyse, Strukturierung und Übersetzung komplexer fachlicher Anforderungen in Epics und User Stories
- Moderation von Team-, Stakeholder- & Alignment-Formaten zur Sicherstellung von Zielklarheit, Zusammenarbeit und Entscheidungsfähigkeit
- Einhaltung transparenter Strukturen und Dokumentation (LeanIX, Anwendungssteckbriefe, Runbooks)
Ergebnisbeitrag:
Stabilisierung und Weiterentwicklung zentraler Finanzprozesse unter hoher regulatorischer und technischer Komplexität. Verbesserung von Transparenz, Entscheidungsfähigkeit und Umsetzbarkeit durch strukturierte Anforderungen, prüffähige Dokumentation und KI-gestützte Arbeitsweisen.
Alona Liuzniak
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Harsh Vardhan Agrawal
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Führte die Entwicklung und Einführung einer generativen KI-Lösung für die Automobilindustrie an, um das Kundenerlebnis durch KI-basierte Innovationen zu verbessern.
Führte umfangreiche Marktforschung durch, um die Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor besser zu verstehen, indem Branchentrends, Kundenprobleme und Wettbewerbsangebote analysiert wurden, um die Produktstrategie zu untermauern.
Entwickelte eine strategische Vision für die generative KI-Lösung zur Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Ziele des Unternehmens sowie die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch personalisierte KI-Funktionen und erreichte eine 15%ige Erhöhung des Kundenengagements und der Kundenbindung.
Nahm konzernweit an Workshops zur KI-Strategie für das Kundenerlebnis teil und vertrat dort die Audi AG.
Setzte Kenntnisse in rekurrenten neuronalen Netzen und Transformer-Architektur ein.
Setzte GPT-3-Frameworks für generative KI ein.
Verwendete TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen.
Setzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung ein.
Fungierte als Solution Manager für das Business Architecture Team.
Arbeitete mit Business-Stakeholdern bei Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie aufzunehmen – darunter Marketingabteilung, CRM-Verantwortliche in den Ländern, Marken der VW Gruppe und CARIAD SE.
Repräsentierte die Audi AG in CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM und Data basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis erhobener Marktdaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und startete Marketingkampagnen wie Willkommens-Mailings, Erinnerungen an Führerscheinverlängerungen, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Agierte als Solution Manager für das ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, abgeordnet von Audi AG.
Kooperierte mit Business-Verantwortlichen der VW-Gruppe-Marken, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Repräsentierte CARIAD SE in CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM bei CARIAD SE basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis von Markt- und Markendaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und implementierte Kampagnenfunktionen von Vorlagen für Marken wie Willkommens-Mailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Head of CRM.
Farhan Haider
Letzte Position:
AI Governance Berater für die Einführung einer GenAI zur Prozessautomatisierung bei eine Bank
- Sicherstellung des übergeordneten Projektzieles gemeinsam mit dem Product Owner
- Onboarding eines neuen Dienstleisters einschließlich Sourcing und Vertragsverhandlung mit relevanten Stakeholdern (z. B. Einkauf, Legal)
- Umsetzung und Durchführung der notwendigen Governance-Prozesse
- Integration neuer Extractions-Software/GenAI-Tools zur Verbesserung der Datenextraktion und -verarbeitung innerhalb eines Dokumentenmanagement-Workflows
- Laufendes agiles Management des Deliverables inkl. Aufbau von Projektorganisation und Controlling von Zeit, Qualität, Kosten im Kontext des Gesamtprojekts
- Teilprojektorganisation, insbesondere Anforderungsmanagement, Strukturierung, agile Planung und Priorisierung
- Organisation und Optimierung von Workstream-Kommunikation für einen End-to-End-Prozess
- Moderation und Gestaltung von Meetings und Workshops
- Change-Management-Consulting durch gezielte Einflussnahme, Coaching und Anreizsysteme
Eduard Van Kleef
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Mathew Divine
Letzte Position:
Data Science Expert and AI Strategist bei Freelancer
- Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
- Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
- Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
- Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
- Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
- Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher
Moritz Pommer
Letzte Position:
Sr. UX Designer bei Razorfish
- Entwicklung von Microsites und digitalen Kampagnen
- Kunden: Nissan, Audi, Ikea
Roman Krivtsov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Michael Yaco
Letzte Position:
Senior Berater, Senior DevOps-Ingenieur bei DB Regio AG
- Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
- Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
- Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
- Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API
Ralitsa Popova
Letzte Position:
Prozess-, Projekt- und Anforderungsmanagerin, Kundenprojekt @ RUBINLAKE bei 1&1 Versatel GmbH
- Einführung eines neuen Workflow-Tools für die Fibre Connectivity & Broadband Delivery
- Anforderungskonzeption, -Schätzung und Priorisierung
- Erstellung von Rollout- und Projektplänen
- Steuerung des Entwicklerteams nach Scrum
- Konzeption und Projektleitung der API-Schnittstelle zu bestehenden Tools
- Prozessmodellierung des neuen Order Dispatching-Teams (FCD & BD)
- Konzeption der Prozesse im und außerhalb des Teams
- Anforderungskonzeption und Umsetzung der notwendigen Tools
- Erstellung und Berechnung von Produktions-KPIs
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
2,8 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
79% (Deutschland: 74%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 16%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
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 Frankfurt 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 Frankfurt, 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 wird genutzt, um aus Prompts und Daten Texte, Bilder, Code, Audio und strukturierte Ausgaben zu erzeugen. Unternehmen setzen sie für Copilots, Content-Tools, Suche, Support-Automatisierung und Workflow-Assistenten ein, die in bestehenden Produkten integriert sind.
Häufige Stacks
- Prompt-Design und Bewertung
- Retrieval-augmented Generation mit Vektorsuche
- OpenAI-, Anthropic-, Gemini- und Open-Source-Modelle
- API-Integration, Orchestrierung und Guardrails
- Fine-Tuning, Sicherheitsprüfungen und Monitoring
Wann man jemanden beauftragen sollte
Holen Sie freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein internes Team Unterstützung braucht, um eine Idee in eine funktionierende GenAI-Funktion zu verwandeln. Das ist häufig bei Proof-of-Concepts, der Absicherung für den Produktivbetrieb oder bei Migrationen von einem Demo-Setup zu einer sicheren Lösung der Fall.
Starke Umsetzung
Starke Profis schreiben nicht nur Prompts. Sie definieren den Datenfluss, reduzieren Halluzinationen, legen Testfälle fest und stimmen das Modellverhalten auf Geschäftsregeln, Tonalität und Compliance-Anforderungen ab.
Passung für Frankfurt
In Frankfurt unterstützt Generative AI oft Teams aus Finance, Logistik, Beratung und Enterprise-Software. Workshops vor Ort können bei sensiblen Daten und Stakeholder-Reviews helfen, während Entwicklungsarbeiten und Feintuning oft gut remote erledigt werden.
Qualitätssignale
- Klare Beispiele für ausgelieferte GenAI-Funktionen
- Erfahrung mit Retrieval, Bewertung und Sicherheit
- Gutes Urteilsvermögen bei Modellwahl und Kostenabwägung
- Fähigkeit, Grenzen, Risiken und Rollout-Schritte zu erklären
- Saubere Übergabe an Produkt- und Engineering-Teams
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Generative AI, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Generative AI wird genutzt, um Inhalte zu entwerfen, Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen, Code zu erzeugen und Assistenten in Produkten zu betreiben. In der Praxis setzen Unternehmen sie ein, wenn sie Inhalte schneller erstellen, Wissen besser zugänglich machen oder die Nutzerinteraktion natürlicher gestalten wollen, ohne jede Antwort von Hand zu bauen.
Ein starker Generative AI Spezialist konzentriert sich auf Prompts, Modellverhalten, Retrieval und Ausgabequalität, nicht nur auf den Anwendungscode. Er versteht auch, wie man Antworten testet, Halluzinationen reduziert und das Modell mit Geschäftsdaten und Workflow-Regeln verbindet.
Bei Generative AI ist Retrieval-augmented Generation oft die erste Wahl, wenn das Modell aktuelle oder private Unternehmensinformationen braucht. Fine-Tuning ist sinnvoller, wenn Sie einen stabilen Stil, ein bestimmtes Format oder ein Fachverhalten brauchen, das sich allein durch Datenabruf nicht erreichen lässt.
Ein fähiger Generative AI Freelancer bringt meist API-Integration, Datenverarbeitung, Suche, Bewertung und Sicherheitsbewusstsein mit. Bei vielen Projekten sind Kenntnisse in Vektordatenbanken, Cloud-Services und Produktdesign genauso wichtig wie die Wahl des Modells.
Der richtige Generative AI Spezialist hängt vom Umfang ab. Ein kleiner Prototyp braucht vielleicht nur einen starken Experten, während Produktivarbeit jemanden erfordert, der Architektur, Tests, Monitoring und Governance sorgfältig beherrscht.
Ja, die meiste Generative AI Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Datenzugang, die Sicherheitsprüfung und der Entscheidungsprozess klar sind. In Frankfurt kombinieren Teams oft Remote-Umsetzung mit Workshops vor Ort, wenn sie enge Abstimmung mit Produkt, Legal oder Fachexperten brauchen.
Achten Sie auf Generative AI Arbeit, die echte Ergebnisse zeigt, nicht nur Prompt-Beispiele. Gute Spezialisten können erklären, warum sie ein Modell gewählt haben, wie sie Antworten getestet haben, welche Guardrails sie ergänzt haben und wie sie Fehler im Produktivbetrieb behandelt haben.
Generative AI ist stärker, wenn Sprache, Variation und unstrukturierte Eingaben wichtig sind. Regelbasierte Automatisierung ist weiterhin besser für feste Abläufe und klare Ergebnisse, daher kombinieren die besten Projekte oft beides, statt sie als Ersatz zu sehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 858 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 79% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (69%) und Automotive (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (81%) und Business Intelligence (69%).
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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