Generative AI Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von AIStelle Experten ein, die GenAI-Copilots, Prompt-Workflows, Retrieval-Augmented-Systeme und Modellintegrationen für Produktteams und interne Tools entwickeln. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
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.
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.
Ajay Kumar Deekonda
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
- Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
- Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
- Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
- Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
- Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
- Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
- Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
- Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Huda Iftikhar
Letzte Position:
Senior UX/UI Designer & AI Experience Lead bei NTT Data DACH
BMW AG · Mercedes-Benz AG · Munich Re · CARIAD / VW Group
- Leitung der UX- und Produktausrichtung von PromptM, einer Enterprise-KI-Plattform für Prompt-Management bei BMW, inklusive Design von Human-Agent-Interaktionsmodellen, rollenbasierten Governance-Flows und einer Playground-Testumgebung zur Validierung und Iteration von Prompts
- Neugestaltung von Versicherungs-Workflows bei Munich Re, inklusive Neuaufbau von Formularlayouts, besserer Priorisierung von Feldern nach Nutzerbedürfnissen und Einführung neuer Design-Komponenten in das bestehende Produktsystem
- End-to-End-UX bei BMW Shopfloor geleitet: User Flows, Wireframes, Usability-Tests und ein Figma-Designsystem, das von 5+ agilen Squads übernommen wurde, wodurch die Auftragsbearbeitungszeit um 35 % reduziert wurde
- UX Coach bei Mercedes-Benz, Weiterbildung von 50+ Teammitgliedern in User Research, Usability-Testing und agilen UX-Methoden; Reduzierung des Design-to-Dev Handoffs um 30 %
- Moderation von 10+ Design Sprints und Discovery Workshops; konsequente Umsetzung von WCAG 2.1 AA-Barrierefreiheit in allen Deliverables
Andreas Anding
Letzte Position:
KI-Berater & Digital-Architekt bei TeamIntel
- Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
- Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
- Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
- Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
- Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).
Hans-Christian Riess
Letzte Position:
Berater für KI-Sprachsysteme bei QuantaLingo
Beratung und Prototyping für KI-Sprach- und mehrsprachige Agentensysteme, mit KI-gestützter Auslieferung bei Prototypen für Echtzeitübersetzung, Call-Center-Automatisierung und Voice-to-Voice-Beratungsabläufe.
- KI-Sprach- und agentische Konversationsprototypen gebaut und beraten, einschließlich Echtzeitübersetzung und kundenorientierter Beratungserlebnisse.
- Arbeit an Call-Center-Automatisierung, Voice-UX, Produktarchitektur, Implementierungsentscheidungen und Prototyping.
Julia Liselotte Dau
Letzte Position:
Senior Content- & KI-Spezialistin bei IU Internationale Hochschule
Entwicklung KI-gestützter Marketing- und Content-Workflows, Konzeption skalierbarer Content-Prozesse, Prompt Engineering und Entwicklung eines KI-gestützten Textgenerators für skalierbare On-Brand-Kommunikation sowie Erstellung von Marketing- und Conversion-Texten.
Tobias Nawa
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Thomas Langer
Letzte Position:
Consultant für KI-gestützte Prozessautomatisierung bei Lumiz
KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.
Siegfried-Thor Bolz
Letzte Position:
KI-Lösungsarchitekt & Entwickler bei E-Commerce
- Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
- Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
- Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
- Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
- Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
- Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
- Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
- Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
- Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung
Florian Forster
Letzte Position:
Senior Director, Globale Exzellenz im Bildungsbereich bei IU.org - International University Group
Führte agile Transformationen von 170 FTE in Deutschland, Großbritannien und Kanada durch, steigerte die Effizienz um +15 % und den Mitarbeiter-NPS um +36 Basispunkte.
Leitete ein 20-köpfiges AI/SaaS-Team zur Entwicklung von GenAI-Lösungen für Video- und Textproduktion, senkte die Kosten um 75 % und erhöhte die Produktivität um +50 % durch Prozessschulungen und Workflow-Optimierung.
Verantworte ein €12 Mio. P&L, erzielte €1,3 Mio. jährliche OpEx-Einsparungen durch Organisations- und Prozessoptimierung sowie Zusammenarbeit mit Partnern.
Renate Frank
Letzte Position:
Teilnehmer MBAI®-Programm – Leaders of AI bei Leaders of AI
- Programm zur Befähigung von Fachkräften, KI strategisch im Unternehmen einzuführen und zu managen, inklusive praktischer KI-Anwendungen wie ChatGPT, copy.ai, make.com, Voiceflow und Midjourney
- Umfasst generative KI, strategische Implementierung, Führung, Ethik und KI-basierte Unternehmensentwicklung mit Anwendungsfällen für Marketing, Vertrieb, Betrieb und HR
Christian Schulze
Letzte Position:
Mitgründung einer KI-gestützten Plattform, die Second-Hand neu denkt bei Cirkular
Second-Hand-Commerce neu gedacht.
Verkaufen war noch nie so einfach mit unserer agentischen Reselling-Plattform.
→ Foto deines Artikels mit der App aufnehmen. → Sofortiges Angebot erhalten. → Abholung vor der Haustür. → KI übernimmt den Weiterverkauf.
Nur auf Einladung. Join the waitlist on [link] Find our app on the App Store and Google Play or visit us on our website.
Mit dem Ziel, Verkaufen so einfach wie Kaufen zu machen. Als Top-100-Impact-Startup von Change100 ausgezeichnet. Gewinner des ChangeNOW Awards. Tausende Nutzer in ganz Europa.
Sushil Pandey
Letzte Position:
Unabhängiger Berater (Gründer und geschäftsführender Partner) bei CLUSTIV
- Definierte und leitete Vision, Mission und strategische Ausrichtung des Unternehmens und etablierte ein globales digitales Trainings-Ökosystem für Executive Leadership und KI
- Aufbau strategischer Partnerschaften in der Automobil-, Energie- und Fertigungsbranche, Förderung von Innovation und globaler Marktexpansion
- Betreuung der Finanzmodellierung und Machbarkeitsanalysen, Erzielung einer 10-fachen Kostenreduzierung und einer Produktivitätssteigerung um 75 % durch Gen-KI-Strategien
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Generative AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
96% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 74%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 16%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
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 München 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 München, 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 macht aus Modellen nützliche Produkte und Workflows. Unternehmen nutzen sie für Chat-Assistenten, Content-Erstellung, Suche über internes Wissen, Dokumentenverständnis und automatisierten Support. Oft ist auch von GenAI, Large Language Models oder LLM-basierten Systemen die Rede.
Häufige Umsetzungen
- Produkt-Copilots und Chat-Erlebnisse
- Retrieval-Augmented Generation mit privaten Daten
- Prompt-Design und Evaluierungsabläufe
- Entwürfe, Zusammenfassungen und Klassifizierung von Inhalten
- API-Integrationen mit Modellanbietern
Stack und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit Modell-APIs, Orchestrierungsschichten, Vektordatenbanken und Evaluierungs-Tools. Sie wissen, wie man Prompts gestaltet, Kontextfenster verwaltet, Guardrails einsetzt und Modelle mit Geschäftssystemen verbindet. Sie verstehen auch, wann ein gehostetes Modell ausreicht und wann eigene Logik nötig ist.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn aus einer Idee mehr als nur ein Demo wird und eine verlässliche Umsetzung nötig ist. Das kann bedeuten, einen LLM-Proof-of-Concept aufzusetzen, einen produktiven Assistenten robuster zu machen oder die Antwortqualität und Latenz zu verbessern. In München passt das oft zu Teams, die Englisch und Deutsch im selben System brauchen.
Was starke Experten tun
Starke Fachleute schreiben nicht nur Prompts. Sie testen Ausgaben, reduzieren Halluzinationen, definieren Fallback-Verhalten und optimieren den gesamten Ablauf von der Eingabe bis zur finalen Antwort. Sie dokumentieren auch Kompromisse klar, damit Produkt-, Security- und Fachteams schnell entscheiden können.
Hinweise für die Einstellung
- Du musst private Daten sicher verarbeiten
- Dein aktueller Assistent liefert inkonsistente Antworten
- Du willst bessere Suche oder fundierte Antworten
- Deinem Team fehlt Erfahrung mit der Auslieferung von LLMs
- Du brauchst jemanden, der remote oder vor Ort in München arbeiten kann
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Generative AI.
Generative AI wird genutzt, um Chat-Assistenten zu erstellen, Texte zu entwerfen, Dokumente zusammenzufassen, Fragen zu internem Wissen zu beantworten und Content-Workflows zu unterstützen. Sie wird auch im Kundenservice, im Sales Enablement und bei der Wissenssuche eingesetzt, wenn Teams natürlichsprachliche Oberflächen brauchen, die auf Unternehmensdaten basieren.
GenAI ist der breitere Begriff, während LLMs eine der wichtigsten Technologien dahinter sind. Viele Projekte kombinieren LLMs mit Retrieval, Prompt-Design und Guardrails, damit die Ausgabe für echte Nutzer nützlich und sicher ist.
Generative AI ist besser, wenn die Eingaben unübersichtlich sind, die Antwort Kontext braucht oder die Ausgabe stark sprachbasiert ist. Regelbasierte Automatisierung ist weiterhin nützlich für feste Abläufe und strenge Geschäftslogik, bricht aber schneller zusammen, wenn Nutzer offene Fragen stellen oder unterschiedliche Dokumente einreichen.
Ein starker Generative AI Spezialist kennt in der Regel API-Integration, Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierungsmethoden und grundlegendes Sicherheitsdenken. Wissen in Produktanalyse, Suche, Vektordatenbanken und der Zielbranche hilft dabei, schneller voranzukommen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Du kannst Generative AI-Experten schon sehr früh hinzuziehen, noch bevor der erste Prototyp existiert. Besonders nützlich wird das, sobald zuverlässiges Verhalten, Datenanbindung, Kostenkontrolle oder ein Weg vom Demo- zum Produktivsystem nötig sind.
Ja, viele GenAI-Projekte können remote umgesetzt werden, weil die meiste Arbeit in Cloud-Tools, Modell-APIs und gemeinsamer Dokumentation stattfindet. Für sensible Workshops, Abstimmungen mit Stakeholdern oder den Zugriff auf Daten kann ein hybrides Setup in München dennoch hilfreich sein.
Ein guter Generative AI-Profi erklärt Kompromisse klar und zeigt, wie er Ausgaben testet, Fehlersituationen behandelt und Halluzinationen reduziert. Achte auf nachweislich gelieferte Arbeit, sauberes Integrationsdenken und praktische Entscheidungen zu Prompt-Design, Retrieval und Fallback-Verhalten.
Generative AI-Arbeit in München berührt oft Unternehmensprozesse, regulierte Daten und mehrsprachige Produkte. Freelancer sollten mit enger Zusammenarbeit mit Produkt-, Security- und Fachteams rechnen, plus mit einigen Projekten, bei denen Deutsch und Englisch beide wichtig sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 848 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (96%) und Französisch (24%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Automotive (51%) und Professionelle Dienstleistungen (51%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (85%) 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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