Generative AI Experten in Nürnberg
Beauftragen Sie Experten, die Retrieval-Augmented-Generation-Systeme entwickeln, Foundation-Modelle integrieren und zuverlässige KI-Assistenten für Ihre Produkte und Abläufe bauen. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Oleg O.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines KI-Agenten mit Function-/Tool-Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID
David O.
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Partha N.
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Kashyap K.
Letzte Position:
Masterarbeit – Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwicklung eines Frameworks zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und Generativer KI (Stable Diffusion) zur Modellierung und Erweiterung industrieller Oberflächenfehler.
- Training und Evaluierung von Computer-Vision-Modellen (YOLO, DETR) mit einer Detektionsgenauigkeit von 94% bei realen Proben sowie erfolgreicher Übertragung von der Simulation auf die Realität.
- Anwendung von Domänenanpassung zur Verbesserung der Übertragung von der Simulation auf die Realität, wodurch skalierbare industrielle KI für die automatisierte Qualitätsprüfung ermöglicht und Produktionsausfallzeiten reduziert wurden.
Tobias V.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefings
- Erfolgreicher Start von Einbug, dem Pantopia-Chatbot, mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
- Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link]) 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.
Puranjan B.
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Ralph N.
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Ekaansh K.
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Ralf T.
Letzte Position:
Director Global Cloud - Qualität & Compliance bei Eviden
- Leitung eines globalen Teams für Qualitätssicherung und Compliance in Cloud-Services
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
2,4 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 75%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bengalisch
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Fertigung (60%)
- Automotive (40%)
- Bildung (30%)
- Professionelle Dienstleistungen (30%)
- Bank- und Finanzwesen (20%)
- Einzelhandel (20%)
- Werbung (10%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Generative AI leistet
Generative AI erstellt neue Inhalte aus Mustern, die in großen Datensätzen gelernt wurden. Sie kann Text, Code, Bilder, Audio und strukturierte Antworten aus Eingaben in natürlicher Sprache erzeugen. Unternehmen nutzen sie, um Assistenten zu betreiben, die Dokumentenarbeit zu automatisieren, Forschung zu unterstützen und bestehende Software um intelligente Funktionen zu erweitern.
Produkte und Anwendungsfälle
Typische Einsatzbereiche sind:
- Assistenten für Kunden und Mitarbeitende, die auf Unternehmenswissen basieren
- Extraktion, Zusammenfassung und Klassifizierung von Dokumenten
- Erstellung von Inhalten, Code und Produktbeschreibungen
- Semantische Suche und Empfehlungserlebnisse
- Synthetische Daten und kreative Bild-Workflows
Das passende Design hängt von der Sensibilität der Daten, der Antwortqualität, der Latenz und dem benötigten Maß an Kontrolle ab.
Modelle und Werkzeuge
Das Ökosystem umfasst Foundation-Modelle von OpenAI, Anthropic, Google und Open-Source-Communities, die über APIs genutzt oder in kontrollierten Umgebungen betrieben werden. Spezialisten arbeiten mit Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt-Vorlagen, Tool Calling, Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation. Außerdem verbinden sie Modell-Workflows mit Python- oder TypeScript-Diensten, Cloud-Infrastruktur und bestehenden Geschäftssystemen.
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen häufig freiberufliche Unterstützung, wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen Produkt werden muss, interne Daten sicher eingebunden werden sollen oder Modellkosten und Ausgabequalität schwer zu kontrollieren sind. Ein Spezialist kann Modelle bewerten, eine Architektur definieren, Evaluationsdatensätze erstellen und Monitoring einrichten, bevor eine Lösung die Nutzer erreicht. Das ist für Teams in Nürnberg hilfreich, die eine Remote-Umsetzung oder gelegentliche Zusammenarbeit vor Ort benötigen.
Umsetzung und Governance
Eine starke Implementierung umfasst mehr als eine überzeugende Demo. Dazu gehören Zugriffskontrolle, Datenschutz durch Technikgestaltung, Schutz vor Prompt Injection, Nachvollziehbarkeit, menschliche Prüfung und ein klares Verhalten im Fallback. Fachleute sollten Datenflüsse dokumentieren, Antworten anhand realistischer Fälle testen und die Qualität mit wiederholbaren Evaluationen messen. Außerdem berücksichtigen sie regionale Sprachanforderungen, wenn Assistenten deutschsprachige Nutzer unterstützen.
Was starke Spezialisten auszeichnet
Achten Sie auf Fachleute, die Modellfähigkeiten mit einem klaren Geschäftsprozess verbinden können. Sie erklären die Unterschiede zwischen gehosteten APIs, offenen Modellen, Retrieval und Fine-Tuning, ohne eine Option als universell geeignet darzustellen. Gute Spezialisten hinterlassen wartbare Prompts, Testsuiten, Dokumentation zur Bereitstellung und einen praktikablen Plan, um das System weiterzuentwickeln, wenn sich Daten, Modelle und Erwartungen der Nutzer verändern.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Generative AI.
Generative AI wird für Assistenten, Dokumentenverarbeitung, semantische Suche, Inhaltserstellung, Code-Unterstützung und Workflow-Automatisierung eingesetzt. Ein Freelancer kann diese Fähigkeiten mit internen Daten und Geschäftsregeln verbinden, anstatt nur eine isolierte Chat-Oberfläche zu liefern.
Generative AI erstellt flexible Antworten und neue Inhalte, während herkömmliche Automatisierung vordefinierten Regeln folgt und die Suche hauptsächlich vorhandene Informationen abruft. Retrieval-Augmented Generation verbindet die Suche mit der Modellausgabe und hilft einem System, Fragen anhand freigegebener Unternehmensquellen zu beantworten.
Ein starker Generative AI Spezialist arbeitet häufig mit APIs, Python oder TypeScript, Cloud-Diensten, Vektordatenbanken, Datenpipelines und dem Design nutzerorientierter Anwendungen. Auch Sicherheit, Evaluationsmethoden und der Schutz vor Prompt Injection sind für produktive Systeme wichtig.
Der erforderliche Hintergrund hängt vom Umfang ab. Für einen Proof of Concept können fundierte Modell- und Anwendungskenntnisse ausreichen, während ein System für Kunden zusätzlich Erfahrung mit Monitoring, Zugriffskontrolle, Evaluation, Data Governance und zuverlässiger Bereitstellung erfordert.
Ja. Generative AI eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit über gemeinsame Repositories, Cloud-Umgebungen und strukturierte Review-Sitzungen. Workshops vor Ort in Nürnberg können dennoch helfen, wenn Teams sensible Prozesse erfassen, den Datenzugriff abstimmen oder Nutzer schulen müssen.
Die Entscheidung hängt von Datenschutzanforderungen, Antwortqualität, Betriebsaufwand, Integrationsbedarf und Kostenkontrolle ab. Generative AI Spezialisten sollten relevante Modelle anhand repräsentativer Unternehmensaufgaben testen, statt sich nur an öffentlichen Benchmarks oder der Bekanntheit einer Marke zu orientieren.
Bitten Sie um aufgabenspezifische Evaluationsfälle, Fehleranalysen und Nachweise dafür, dass die Ausgaben auf freigegebenen Quellen basieren. Eine zuverlässige Generative AI Implementierung verfügt außerdem über klare Eskalationswege, Zugriffskontrollen, Monitoring und dokumentiertes Verhalten, wenn das Modell unsicher ist.
Generative AI Systeme für deutschsprachige Nutzer sollten mit lokaler Terminologie, formeller und informeller Sprache, zusammengesetzten Substantiven und fachspezifischen Dokumenten getestet werden. Der Spezialist sollte außerdem prüfen, ob Prompts, Retrieval-Inhalte und Sicherheitsregeln in deutschen und englischen Workflows konsistent funktionieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 66 €, was einem Tagessatz von etwa 529 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 90% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Bengalisch (10%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Fertigung (60%) und Automotive (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Produktentwicklung (80%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
