Generative AI Experten in Stuttgart
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagieren Sie Experten, die GenAI-Use-Cases entwerfen, große Sprachmodelle mit Ihren Daten verbinden und sichere Prompts, Retrieval-Flows und Evaluations-Setups umsetzen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
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.
Daniel Unger
Letzte Position:
Leitender Strategischer Designer bei Berlin Bytes
- Ausgewählte Kunden: b.telligent, Jugendfeuerwehr, Stackable, 1K5
Albert Frischmann
Letzte Position:
Leitender Product Owner bei CMBlu Energy AG
- Lead Product Owner für 4 Entwicklungsteams
- Leitung und Koordination eines Greenfield-Projekts mit paralleler Implementierung der Kernkomponenten durch unabhängige Teams; Management von Abhängigkeiten und Ressourcen
- Etablierung eines Data-Lakehouse-Ansatzes inklusive Analyse des Mengengerüsts und zukünftiger Anforderungen im Rahmen einer Cloud-Migration (Best-of-Breed-Ansatz)
- Verantwortung für die Anforderungsanalyse, Auswahl und Pilotierung eines LIMS/ELN-Systems, unterstützt durch Beratung der Entscheidungsträger und Management der externen Dienstleister
- Einführung und Management eines OpenWeb UI- und Azure Open AI-basierten RAG-Systems zur Unterstützung der Wissensgewinnung und datengetriebenen Analysen
- Einrichtung, Konfiguration und Management von Jira-Projekten sowie Entwicklung projektbezogener Workflows und Automatisierungen
- Implementierung klassischer Scrum-Prozesse mit allen Zeremonien und Übernahme der Scrum-Master-Rolle für alle beteiligten Teams
- Unterstützung bei der Personalauswahl durch Interviews und Assessments aus der Perspektive eines Product Owners
- Entscheidungsfindung in zentralen Architekturfragen, darunter die Auswahl der Plattform für das Data-Lakehouse (Databricks) und die strategische Integration von LIMS und Analyseplattformen
Alberto Fernandez
Letzte Position:
Leiter Produkt & Services bei Bosch Connected Industry
- Verantwortlich für das BCI-Produktportfolio, Application Services, den Betrieb und den Kunden-Support
- Entwicklung einer neuen Strategie, die Agentic AI nutzt, um Fertigungsbereiche zu transformieren
- Leitung der GenAI-Integration für Produktdokumentation und Kundenschulungen mit dem Ziel einer >20%igen Kostensenkung durch Verkleinerung des externen Teams
- Wiederherstellung des Vertrauens von Bosch als internem Kunden und VW sowie Sicherung neuer Verträge durch strategische Besetzung von Schlüsselpositionen mit High-Potentials, pünktliche Lieferung und erhöhte Transparenz
- Umsetzung eines Restrukturierungsplans für einen Produktbereich in einem volatilen Markt mit dem Ziel einer 15%igen Senkung der Fixkosten zur Minimierung der EBIT-Auswirkungen in herausfordernden Jahren
- Start einer Initiative zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch Neuausrichtung der KPIs auf den Kundennutzen. Klare Support-Verantwortung in den Produktteams etabliert, was die Reaktionszeit um 4% und die Lösungszeit um 3% verbesserte
Ronald Foerster
Letzte Position:
IT-Consultant & Weiterbildung bei Diverse Kleinprojekte & AI Weiterbildung
- Entwicklung mehrerer Webauftritte für Kleinunternehmen (6)
- SEO/SEM
- Unternehmensberatung (Einführung von ERP-Systemen (Fresha / MS Dynamics))
- KI-Tooling, Prompting & Programmierung
- GenAI-Chatbot (GPT 4.0)
- Erstellung eines Telefonagenten (NLP-Services, Twilio, Python, Azure Services)
- Python-Programmierung, Berichterstellung und Dashboard-Erstellung
- Stakeholdermanagement und Beratung im gesamten Projektlebenszyklus
Weiterbildung und Zertifizierungen im KI-Bereich:
- Microsoft Azure AI Fundamentals
- Develop Gen AI Solutions with Azure Open AI Service
- Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
- Artificial Intelligence for the Business Professional
- Generative AI for the Business Professional
- Certified Artificial Intelligence Practitioner
Noushiq Mohammed K A N
Letzte Position:
Projekte bei Institute for Intelligent Systems
- Bewertet und analysiert ein kamerabasiertes Verkehrslicht- und Verkehrsschild-Erkennungssystem in verschiedenen auf LLM basierenden autonomen Fahrsystemen (LMDrive, BEVDriver)
- Implementiert eine VLM-basierte Einheit zur Generierung von Verkehrshinweisen für ein geschlossenes autonomes Fahrsystem, die den Fahrer bei unvorhergesehenen Vorfällen warnt
- Entwickelt einen eigenständigen, LLM-basierten lokalen Chatbot mit Llama, DeepSeek und Qwen inklusive MLflow-Evaluierungsframework
Christian Saba
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI Consultant bei Fraunhofer IAO
- Entwicklung von NLP und LLM-POCs für den Einsatz in Produktionsunternehmen
- Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Produktionsdaten und zur Entwicklung maßgeschneiderter Datenpipelines für die Qualitätssicherung
- Konzeption und Leitung des IAO-Grundlagenseminars zu KI in der Industrie, inklusive praxisorientierter Trainingsmodule
Karin Alf
Letzte Position:
Teilnehmerin KI-Crashkurs: Grundlagen der künstlichen Intelligenz bei IHK Region Stuttgart
Begrifflichkeiten, Methoden und Technologien
Anwendungsfelder und Potenziale
Anwenden des KI-Periodensystems
Chancen und Risiken der KI-Nutzung
Erfolgsfaktoren für KI-Projekte
Business Case Evaluierung
Definition und Abgrenzung generativer KI
Chancen und Risiken generativer KI
Prompts schreiben und CustomsGPTs erstellen
Urheberrechtliche Aspekte generativer KI
Datenschutz im Unternehmenskontext
Europäische KI-Verordnung (AI Act)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Generative AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Projektmanagement, Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Automotive, Fertigung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 74%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Stuttgart 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 Stuttgart, 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 umfasst Systeme, die aus Prompts und Kontext Text, Code, Bilder, Audio oder strukturierte Ausgaben erzeugen. Sie wird für Copilots, Content-Workflows, die Suche in internem Wissen und die Prozessautomatisierung eingesetzt. In der Praxis sprechen viele Teams auch von GenAI, LLM-Arbeit oder ChatGPT-basierten Lösungen.
Typische Aufgaben
- Prompt-Design und Prompt-Tests
- Retrieval-Augmented Generation mit Unternehmensdaten
- Chat-Oberflächen und Assistant-Workflows
- Content-Erzeugung, Zusammenfassung und Klassifizierung
- Bewertung, Guardrails und Ausgabekontrollen
Tools und Stack
Starke Spezialisten arbeiten über Modell-APIs, Vektor-Datenbanken, Orchestrierungsschichten und App-Backends hinweg. Sie wissen, wann OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Modelle sinnvoll sind und wie man sie mit Suche, Berechtigungen und Logging verbindet. Sie wissen auch, wo Fine-Tuning hilft und wo bessere Prompts oder Retrieval ausreichen.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Teams holen sich meist freiberufliche Expertise dazu, wenn sie von Experimenten zu einem nutzbaren Produkt kommen wollen. Das kann ein Kundenassistent, ein interner Knowledge-Copilot oder ein Dokumenten-Workflow sein, der verlässliche Ausgaben braucht. In Stuttgart passt das oft zu Produkt-, Industrie- und Enterprise-Umgebungen, in denen Datenqualität und Prüfschritte wichtig sind.
Was starke Experten tun
Gute Fachleute machen mehr, als nur Prompts zu schreiben. Sie definieren den Use Case, gestalten den Datenfluss, testen Fehlerfälle und arbeiten mit Produkt-, Security- und Fachteams zusammen. Außerdem achten sie auf Latenz, Kosten, Modellwahl und das Risiko von Halluzinationen.
Anzeichen dafür, dass Sie einen Spezialisten brauchen
- Ausgaben klingen nützlich, sind aber nicht zuverlässig
- Prompts ändern sich zu oft, um sie gut zu pflegen
- Interne Daten lassen sich nur schwer sicher wiederverwenden
- Das Team braucht Bewertung und Guardrails
- Ein Prototyp existiert, aber der Produktivbetrieb blockiert
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Generative AI am häufigsten fragen.
Generative AI wird verwendet, um Texte zu entwerfen, Dokumente zusammenzufassen, Fragen zu beantworten und strukturierte Ausgaben aus Unternehmensdaten zu erzeugen. Teams nutzen sie auch für Code-Unterstützung, Suchassistenten und Workflow-Support, wenn eine normale Regel-Engine zu starr ist.
Generative AI erzeugt neue Ausgaben aus Mustern und Kontext, während klassisches Machine Learning oft zum Klassifizieren, Ranking oder Vorhersagen eingesetzt wird. In der Praxis kombinieren viele Projekte beides: Ein traditionelles Modell entscheidet vielleicht über das Routing, und ein LLM liefert die Antwort oder den Entwurf.
GenAI eignet sich gut, wenn Sprache, Dokumente oder gemischte Inhalte im Mittelpunkt der Aufgabe stehen. Sie ist eine schlechte Wahl, wenn die Ausgabe vollständig deterministisch sein muss, die Eingabedaten schwach sind oder der Prozess mit Regeln oder Suche einfacher gelöst werden kann.
Ein starker Generative AI Spezialist versteht in der Regel Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation, API-Integration und die Bewertung von Ausgaben. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind Python, Backend-Services, Suche, Vektor-Datenbanken und eine grundlegende Sicherheitsprüfung.
Sie brauchen kein vollständig fertiges Produkt, bevor Sie für Generative AI jemanden beauftragen. Ein guter Zeitpunkt ist dann, wenn Sie einen echten Use Case, Beispieldaten und klare Qualitätsregeln haben, das Team aber Hilfe bei Architektur, Modellwahl oder der Härtung für den Produktivbetrieb braucht.
Die meiste Generative AI-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie stärker von Produktkontext, Datenzugang und Review-Zyklen abhängt als von physischer Anwesenheit. Vor-Ort-Zeit in Stuttgart kann am Anfang eines Projekts helfen, besonders wenn sich Teams auf Workflows, Datengrenzen oder die Qualität deutscher Ausgaben abstimmen müssen.
Ein solider Generative AI-Experte kann Abwägungen in klaren Worten erklären und zeigen, wie er Prompts, Ausgaben und Randfälle testet. Achten Sie auf klares Denken zu Datenhandling, Guardrails, Bewertung und Fehlermodi statt auf auffällige Demos.
Nein. Generative AI ist das breitere Feld, und GPT ist nur eine Modellfamilie darin. Ein guter Spezialist sollte wissen, wann GPT, andere LLMs oder Open-Source-Modelle besser zur Aufgabe passen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 719 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 83% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (88%), Fertigung (63%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Projektmanagement (100%), Produktentwicklung (88%) und Informationstechnologie (IT) (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
