Generative AI Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIEngagieren Sie Experten, die GenAI-Lösungen entwerfen, LLMs mit Ihren Daten verbinden und Prompt-Workflows, Chat-Oberflächen und Automatisierungen für den echten Geschäftseinsatz umsetzen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Oleg Orlov
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 AI-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, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID
David Onaiyekan
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 Nandi
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 Shams
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.
Tobias Von Dewitz
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 Bandyopadhyaya
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.
Simone Pfliegel
Letzte Position:
Unabhängige Expertin und Gutachterin bei EIT Culture & Creativity
- Unabhängige Expertin und Gutachterin für das Europäische Institut für Innovation und Technologie (EIT), Culture & Creativity
- Begutachtung und Bewertung europäischer Innovations- und Förderanträge anhand definierter Qualitäts- und Auswahlkriterien
- Bewertung von Relevanz, Innovationsgrad, Umsetzbarkeit, Wirkung, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit
- Fachliche Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, EdTech, digitale Transformation, Bildung, Innovation und Kreativwirtschaft
- Analyse komplexer Projektkonzepte, Konsortien, Wirkungsstrategien und europäischer Kooperationsvorhaben
- Erstellung fundierter, nachvollziehbarer Evaluations- und Auswahlbewertungen Erfahrung an der Schnittstelle von Bildung, Technologie, Innovation und europäischen Förderprogrammen
Ralph Navasardyan
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 Khosla
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
Kashyap Khunt
Letzte Position:
Masterarbeit - Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwickelte ein Framework zur Generierung synthetischer Daten mittels 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und generativer KI (Stable Diffusion), um industrielle Oberflächendefekte zu modellieren und anzureichern.
- Trainierte und evaluierte Computer-Vision-Modelle (YOLO, DETR), erreichte 94% Erkennungsgenauigkeit bei realen Proben und demonstrierte einen erfolgreichen Simulation-zu-Realität-Transfer.
- Setzte Domain-Anpassung ein, um den Simulation-zu-Realität-Transfer zu verbessern, ermöglichte so skalierbare industrielle KI für automatisierte Qualitätsprüfungen und reduzierte Ausfallzeiten in der Produktion.
Ralf Thomas
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
16 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9
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
91% (Deutschland: 74%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bengalisch
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Worum es geht
Generative AI wird genutzt, um aus Prompts und Daten Texte, Bilder, Code, Audio und strukturierte Ausgaben zu erstellen. Unternehmen holen Spezialisten dazu, um ChatGPT-ähnliche Assistenten, Content-Pipelines, interne Wissenswerkzeuge und Workflow-Automatisierungen auf Basis großer Sprachmodelle zu bauen.
Typische Aufgaben
- Prompt-Design und Tests
- LLM-Integration mit Geschäftssystemen
- Retrieval-Augmented Generation mit Unternehmensdaten
- Validierung der Ausgaben und Leitplanken
- Modellauswahl für Produkt- und Support-Anwendungsfälle
Ökosystem und Tools
Starke Profis arbeiten über den gesamten GenAI-Stack hinweg, von OpenAI, Azure OpenAI und Anthropic bis hin zu offenen Modellen, Vektordatenbanken und Orchestrierungstools. Sie wissen auch, wie man APIs verbindet, Tokens verwaltet und Prompts für zuverlässige Ergebnisse im produktiven Einsatz feinjustiert.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn ein Team zwar Ideen hat, aber keine klare Modellstrategie, wenn aus einem Prototypen ein stabiler Service werden soll oder wenn die Ausgabequalität schwankt. In Nürnberg passt das oft zu Firmen, die anfangs Workshops vor Ort und danach eine Remote-Umsetzung wünschen, sobald die Architektur steht.
Was starke Spezialisten tun
Gute Spezialisten denken über Prompts hinaus. Sie formen den Kontext, bewerten Antworten, reduzieren Halluzinationen und bauen klare Fallback-Pfade, wenn das Modell nicht gut antworten kann. Außerdem arbeiten sie mit Produkt-, Rechts- und Datenteams zusammen, damit das System zu den realen Rahmenbedingungen passt.
Hinweise für die Auswahl
Achten Sie auf Spezialisten, die die Abwägungen zwischen geschlossenen und offenen Modellen erklären können, echte Bewertungsmethoden zeigen und beschreiben, wie sie mit Datenschutz, Grounding und Änderungsmanagement umgehen. Wenn die Antwort nur aus Prompt-Tricks besteht, ist das Profil meist zu oberflächlich.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Generative AI.
Generative AI wird genutzt, um Texte zu entwerfen, Fragen auf Basis von Unternehmenswissen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen und Content- oder Code-Workflows zu unterstützen. Viele Teams setzen sie auch für Assistenten, die Suche über interne Daten und die strukturierte Extraktion aus unübersichtlichen Eingaben ein.
Generative AI ist das breitere Feld. ChatGPT ist ein Produkt, das auf großen Sprachmodellen basiert, während GenAI auch Bild-, Audio- und multimodale Systeme sowie offene und geschlossene Modell-Stacks umfasst.
Ein starker Generative AI Spezialist kennt meist Prompt-Design, API-Integration, Datenverarbeitung und grundlegende Bewertungsmethoden. Für produktive Projekte ist es außerdem hilfreich, wenn er Vektorsuche, Retrieval-Design und Datenschutzanforderungen versteht.
Generative AI Projekte brauchen je nach Risiko und Umfang unterschiedliche Tiefe. Ein kleiner Prototyp braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der Prompts testet und eine API verbindet, während ein kundenorientiertes System jemanden braucht, der Leitplanken, Bewertung und Fallback-Logik einbaut.
Generative AI eignet sich besser für sprachlastige Aufgaben, offene Antworten und die Erstellung von Inhalten. Klassisches Machine Learning passt oft besser zu Klassifizierung, Vorhersage und klar definierten Ausgaben, daher kombinieren viele Teams beides.
Ja, GenAI-Arbeit ist oft gut remote umsetzbar, weil die meiste Umsetzung über Code, Prompts und gemeinsame Reviews läuft. In Nürnberg kann Zeit vor Ort am Anfang trotzdem helfen, um Anforderungen zu klären, Stakeholder abzustimmen oder sensible Daten zu besprechen.
Ein guter Generative AI Spezialist zeigt, wie er die Antwortqualität misst, Fehlerfälle erkennt und Ausgaben mit der Zeit verbessert. Fragen Sie nach Beispielen für Evaluationssets, Prompt-Iterationen und danach, wie mit Halluzinationen oder unsicheren Antworten umgegangen wurde.
Freelancer, die mit Generative AI arbeiten, müssen sich meist schnell an verändertes Modellverhalten, neue Produktziele und Einschränkungen beim Datenzugriff anpassen. Ein klarer Umfang, schnelles Feedback und ein definierter Review-Prozess machen die Arbeit deutlich reibungsloser.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 74 €, was einem Tagessatz von etwa 592 € 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 91% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Bengalisch (9%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Fertigung (55%) und Automotive (36%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (82%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
