Generative AI Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die LLM-Workflows entwerfen, RAG-Systeme aufbauen, Prompts optimieren und generative Modelle in Produkte, Support-Flows und interne Tools integrieren. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany 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.
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
Onur Kayir
Letzte Position:
Projektleiter & Outsourcing Manager bei SENEC GmbH (EnBW-Gruppe)
- Aufbau eines skalierbaren Nearshore-IT-Developer-Hubs (Kroatien, Tschechien, Polen) als eigenständige Gesellschaft über ein BOT-Modell (Build – Operate – Transfer)
- Identifikation, Auswahl und Steuerung von Full-Service-Agenturen; Einführung von Steuerungs- und Kontrollmechanismen inkl. KPIs, SLAs und regelmäßigen Service Reviews
- Erstellung und Prüfung von AVVs und Rahmenverträgen in Abstimmung mit Legal & Compliance; Integration regulatorischer Vorgaben (u. a. KRITIS) in die Prozessgestaltung
- Beratung zu Cloud-vs.-On-Premise-Strategien, Datenhaltung und Berechtigungskonzepten; Unterstützung des Einkaufs bei Vergabe- und Dienstleisterbewertungen
- Change Management und Prozessharmonisierung zwischen internen Teams und Nearshore-Partnern; Reporting an Geschäftsführung, CFO und CIO
Ergebnis: Skalierbarer IT-Developer-Hub mit revisionssicherem Governance-Modell, reduzierten Betriebskosten und beschleunigter Produktentwicklung.
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
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.
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
Shamaila Mahmood
Letzte Position:
MCP, Kubernetes, Helm, Docker, Terraform, Typescript, Java, SpringBoot, Go Lang, React bei Kubekanvas
- Entwicklung einer browserbasierten Plattform für No-Code-Deployment und Cluster-Management in Kubernetes
- Implementierung eines CLI-Tools in TypeScript, um Ressourcen direkt aus der Browser-Oberfläche im Cluster bereitzustellen
- Entwicklung eines Ausdrucksparsers in Go und Bereitstellung als Microservice zur Extraktion von Helm-Ausdrücken aus Values-Dateien
- Einsatz von LLMs zur Umwandlung von Nutzerintentionen in Kubernetes-Diagramme
- Technologie-Stack: Java, Go, OpenAI API, React, Azure, Next.js, Strapi, Stripe Connect
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
Lucien André Reuter
Letzte Position:
Gründer und geschäftsführender Gesellschafter bei NovoSign GmbH
Ich habe NovoSign gemeinsam mit zwei Partnern gegründet. Dort bin ich für die strategische Weiterentwicklung und die operative Steuerung verantwortlich vom Produkt bis hin zum Geschäftsmodell.
Diese Erfahrung ist für meine Tätigkeit als externer CDO besonders wertvoll: Ich kenne die Produkt- und Gründerperspektive aus eigener Verantwortung und nicht nur aus Beratungsprojekten.
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
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 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, 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 bedeutet Systeme, die aus Prompts und Daten Texte, Bilder, Code, Audio oder strukturierte Ausgaben erzeugen. Sie werden in Chat-Assistenten, Content-Tools, Suche, Dokumentenverarbeitung und Produktfunktionen eingesetzt, die natürliche Sprachinteraktion brauchen.
Kern-Stack
Ein starkes Projekt kombiniert oft:
- Große Sprachmodelle und API-Integrationen
- Prompt-Design und Bewertung
- Retrieval-Augmented Generation, oder RAG
- Vektordatenbanken und Suchschichten
- Schutzmechanismen, Logging und Ausgabekontrollen
Typische Aufgaben
Unternehmen holen Spezialisten dazu, um schnell von der Idee zum funktionierenden Ablauf zu kommen. Typische Ergebnisse sind Proof-of-Concepts, Prompt-Bibliotheken, Unterstützung bei der Modellauswahl, Wissensdatenbank-Assistenten und interne Copilots für Teams, die viel mit Text arbeiten.
Wann man einstellen sollte
Freelance-Expertise hilft, wenn ein Team Anwendungsfälle testen, generative Funktionen in ein bestehendes Produkt einbauen oder frühe Prototypen aufräumen muss. Sie ist auch nützlich, wenn interne Teams die Domäne kennen, aber Hilfe beim Modellverhalten, beim Datenzugriff oder bei der Zuverlässigkeit brauchen.
Was gute Spezialisten tun
Starke Profis denken über Prompts hinaus. Sie planen für Genauigkeit, Datenschutz, Latenz und Wartbarkeit und wissen, wann ein gehostetes Modell, ein Open-Source-Modell oder ein hybrides Setup sinnvoll ist. Außerdem testen sie Ausgaben an echten Aufgaben und nicht nur an Demos.
Deutschland-Kontext
In Deutschland brauchen Unternehmen oft Spezialisten, die ohne Reibung mit Produkt-, Rechts- und Datenteams zusammenarbeiten können. Englisch ist im Tech-Stack üblich, aber deutsche Ausgaben, lokale Domänendaten und klare Dokumentation können sowohl für Workshops vor Ort als auch für Remote-Umsetzungen wichtig sein.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Generative AI? Hier findest du die passenden Antworten.
Generative AI wird genutzt, um Texte zu entwerfen, Dokumente zusammenzufassen, Fragen zu beantworten, Code zu erzeugen und kundennahe Assistenten zu erstellen. Sie unterstützt auch die Suche über internes Wissen, Content-Operationen und Workflow-Automatisierung, wenn Sprache oder strukturierte Ausgaben Teil der Aufgabe sind.
Generative AI konzentriert sich darauf, neue Ausgaben zu erzeugen, während klassisches Machine Learning oft anhand fester Labels klassifiziert, vorhersagt oder rankt. In der Praxis nutzen Unternehmen beides: generative Modelle für Erstellung und Interaktion und klassische Modelle für Scoring, Erkennung oder Prognosen.
Ein starker Generative AI Spezialist kennt oft auch Prompt-Design, API-Integration, Retrieval-Systeme, Vektorsuche und Modellbewertung. Je nach Anwendungsfall braucht er außerdem Datenaufbereitung, Python, Cloud-Services und grundlegende Sicherheits- oder Datenschutzthemen.
Du brauchst keine vollständig definierte Architektur, bevor du einen Generative AI Experten beauftragst. Viele Unternehmen holen jemanden dazu, wenn sie einen Anwendungsfall, eine Datenquelle und ein Geschäftsziel haben, aber noch Hilfe brauchen, um das in einen stabilen Workflow zu überführen.
Generative AI-Projekte eignen sich oft gut für Remote-Arbeit, weil Modell-APIs, Prompts und Bewertungen online bearbeitet werden können. In Germany können vor Ort stattfindende Sessions trotzdem zu Beginn helfen, wenn Teams Workshops zu Anwendungsfällen, Abstimmung mit Stakeholdern oder Zugriff auf sensible interne Informationen brauchen.
Ein guter Generative AI Freelancer kann Kompromisse klar erklären und zeigen, wie er Ausgaben getestet, Grenzfälle behandelt und Halluzinationen reduziert hat. Achte auf praktische Beispiele mit RAG, Bewertungsmethoden, Fallback-Verhalten und klarer Begründung zu Datenzugriff und Risiko.
Bevor sie sich für Generative AI entscheiden, vergleichen Teams oft regelbasierte Workflows, Suche, Vorlagen oder klassisches NLP. Diese Optionen können besser sein, wenn die Aufgabe eng gefasst und vorhersehbar ist, während generative Modelle am besten funktionieren, wenn Sprachvariationen und flexible Antworten wichtig sind.
Generative AI kann mit Unternehmensdaten genutzt werden, aber das Setup muss sorgfältig geplant werden. Spezialisten entscheiden meist, welche Daten an ein Modell gesendet werden dürfen, was privat bleibt, wie Ausgaben protokolliert werden und wie Leaks oder schwache Antworten in sensiblen Workflows verhindert werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 815 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, 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 in Deutschland, 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 in Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (97%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Professionelle Dienstleistungen (48%) und Automotive (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, 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
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
