Generative AI Experten in der Schweiz
aus über 15.000 CVs mit Hilfe von KIStellen Sie Experten ein, die LLM-Apps entwickeln, Prompt- und Retrieval-Workflows aufbauen und Modelle mit Ihren Daten und Tools verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Matthias Sauer-Rank
Letzte Position:
Lehrbeauftragter Softwaremanagement, 10% bei FH Graubünden
- Konzeption und Durchführung des Hochschulmoduls «Softwaremanagement» im Bachelorstudiengang Artificial Intelligence in Software Engineering
- Vermittlung von Softwareprojektmanagement, Projektorganisation, Stakeholdermanagement, Risiko- und Qualitätsmanagement sowie agiler und hybrider Projektsteuerung
- Behandlung von Releaseplanung, Cut-over, Go-live, Betriebsübergabe und den betrieblichen Folgen technischer Entscheidungen
- Entwicklung einer semesterübergreifenden Fallstudie zur praktischen Anwendung der vermittelten Methoden
- Konzeption von Vorlesungen, Gruppenarbeiten, Risiko- und Entscheidungsworkshops sowie praxisnahen Leistungsnachweisen
- Verbindung von methodischen Grundlagen mit Erfahrungen aus Softwareentwicklung, Kundenprojekten, Delivery, Release, Testing und IT-Betrieb
- Einsatz von KI im Software- und Projektmanagement
Methoden und Tools: Softwareprojektmanagement, HERMES, PRINCE2, Scrum, Kanban, hybride Vorgehensmodelle, Requirements Engineering, Risiko- und Qualitätsmanagement, Release Management, Testmanagement, Moodle
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Chris Wyer
Letzte Position:
Senior Product / UX Designer bei NOUMENA DIGITAL
- Services, Interfaces und Workflows für Token-Finance- und Digital-Asset-Ökosysteme entworfen, einschließlich einer MiCA-regulierten Stablecoin-Plattform.
- Direkt mit Produkt, Engineering und Stakeholdern zusammengearbeitet, um geschäftliche, regulatorische, Datenschutz- und technische Anforderungen in nutzerfreundliche Produkterlebnisse zu übersetzen.
Milan Simonović
Letzte Position:
Cloud Architect & DevOps bei Avaloq
- Hauptverantwortlicher Cloud-Solution-Architekt für ein Banking-SaaS-Angebot, gehostet in Azure.
- Die Azure-Infrastruktur vollständig mit Terraform automatisiert.
- Cloud-Kosten um 50 % gesenkt.
- Auf Incidents reagiert, Ursachen gefunden und mit Post-Mortems abgeschlossen.
Peter Puchalla
Letzte Position:
Berater Strategie & Digital bei Polynova AG
- Entwicklung der Wachstums- und Digitalstrategie für einen EU-Distributor
- Aufbau einer Differenzierungsstrategie mit Fokus auf horizontale Portfolioerweiterung, ESG und Reduzierung der SG&A-Kosten durch neue digitale Vertriebs- und Servicekanäle
- Angebot einer Logistiklieferung am selben Tag für Schlüsselkunden, wodurch die Kundenzufriedenheit um 25% stieg
Ralf Ramge
Letzte Position:
Sicherheitsarchitekt bei Bundesagentur für Arbeit
Verantwortung für Design, Migration und Integration einer sicherheits- und revisionskritischen HashiCorp-Vault-Plattform im Trust Center einer bundesweiten Behörde mit systemkritischer Relevanz.
Analyse und Neuausrichtung der bestehenden HashiCorp-Vault-Landschaft, produktiven und geplanten Use Cases
Design, Proof-of-Concept, Migration und Integration von HashiCorp Vault Enterprise unter Berücksichtigung der PKI- und Betriebsprozesse der BA
Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Zertifikats- und Secrets-Verwaltung für 300 Kubernetes-Cluster und mehrere tausend Zertifikate des Trust Centers
Absicherung der Vault-Plattform mittels Hardware Security Module (HSM)
Die Lösung ermöglicht einen hochverfügbaren, revisionssicheren und automatisierten Betrieb der Zertifikats- und Secrets-Use-Cases in einem hochregulierten Umfeld.
Eingesetzte Technologien: HashiCorp Vault Enterprise, Terraform, Ansible, OpenSSL, PKI, HSM
Daniela Hengl
Letzte Position:
Datenbasierte Transformation & Strategisches Mapping von Geschäftsfähigkeiten bei CSS Versicherung
- Architektur und Implementierung eines Data-Value-Frameworks als Entscheidungsgrundlage für die strategische Priorisierung und Festlegung datengetriebener Wertbeiträge entlang der Unternehmenswertschöpfungskette unter Verbindung des Datenwerts mit den Geschäftszielen.
- Entwurf standardisierter Use Cases zur Bewertung von Reifegraden für die Quantifizierung von Geschäftswert und Datenwert.
- Integration des Frameworks in SAFe-Strukturen im Lean Portfolio Management und in ARTs zur Steuerung strategischer Investitionsentscheidungen.
- Entwicklung von Kennzahlen und Bewertungsverfahren zur Priorisierung von Geschäftsbereichen auf Basis quantitativer Daten.
- Neugestaltung der Daten-Governance, einschließlich Einführung der Rolle des Data Owners mit klar definierten Verantwortlichkeiten und Abgrenzung zur Data Steward-Rolle.
- Ableitung von MVP-Prioritäten durch Gap-Analysen über Schlüsselbereiche und Wertstromanalyse.
Christian Bucholdt
Letzte Position:
Principal für Geschäftsoptimierung und Beratung bei Xebia
- Aufbau von Produktivitätslösungen für Backoffice-Prozesse, einschließlich Fallmanagement und automatisierter Workflows in der Versicherungsbranche
- Integration von GenAI-Funktionen in operative Prozesse zur Effizienzsteigerung auf Basis messbarer KPIs
- Erfolgreiche Umsetzung von Integrations- und Datenprojekten mit agiler Methodik in den Bereichen Requirements Engineering, Cloud-native Entwicklung und Computing, Softwareentwicklung, Datenanalyse, Qualitätsmanagement und technischer Dokumentation
- Coaching und Beratung von Kunden bei der Einführung von Technologien, z.B. bei der Identifizierung von Anwendungsfällen, der Bewertung organisatorischer Auswirkungen und dem Aufbau eines Business Case für Investitionen
- Beratung von Kunden zur Kostenoptimierung durch IT-Carve-out und Outsourcing des Software-Produkt-Engineerings
- Technologien: Jira, Confluence, ServiceNow, GitHub Copilot, Agile/SAFe
Ursula Maria Mayer
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Fabian Kostadinov
Letzte Position:
Dozent bei HWZ University of Applied Sciences
- Gemeinsame Lehre in den CAS AI Management- und CAS AI Innovation-Programmen für künftige KI-Manager
- Vermittlung von Themen wie Datenplattformen, KI-Architekturen, Grundlagen der Technologie-Einführung und Erfolgsfaktoren von KI-Initiativen in Unternehmen
Matthias Isler
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Rami Linkomo
Letzte Position:
Vorstands- und Geschäftsberater, Teilzeit bei CloudMotiv
Beratung der Gründer zu kommerziellen GenAI-gestützten Enterprise-Lösungen, einschließlich Strategie, Positionierung, Produktarchitektur, Implementierung und organisatorischer Skalierung für globale Kunden.
Unterstützung beim Aufbau der IoT-Drohnen-Vertikale im kommerziellen Bereich, mit Aktivitäten auf sechs Kontinenten.
Begleitung des Ausstiegs aus dem rein auf Indien ausgerichteten Joint Ventures für Predictive-Maintenance-Software.
Mitwirkung beim langfristigen Einstieg in den Bereich proprietärer, KI-integrierter Softwarelösungen, heute im MVP- und Kunden-PoC-Stadium in Financial Research (footnote.ai) und EPM & ERP (cloudbooks.ai) in Asien.
Georgios Sfakianakis
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei UBS Bank
- Implementierung eines Code-Refactoring-Frameworks, das Tausende von Repositories mithilfe von generativer KI refaktorieren kann
- Einsatz von Python (Django, Flask, FastAPI), Java und TypeScript in Azure-Cloud (Data Lake, VMs, KI) und GitLab-Infrastruktur
- Mentoring und Pair Programming
- Erwerb der Zertifizierungen Azure AI-900 und AI-102
Ahsen Zala
Letzte Position:
Gründer & Business-Stratege bei Kream Korean Skincare
- Ein E-Commerce-Startup gegründet und skaliert, dabei die kompletten Geschäftsabläufe und strategischen Wachstumsinitiativen geleitet.
- Marktforschung zu Verbrauchertrends durchgeführt, um den Wachstumsfahrplan zu gestalten.
- Website in Figma gestaltet und am UX/UI gearbeitet, um eine intuitive und nahtlose Customer Journey zu gewährleisten.
- Die auf Shopify basierende Plattform aufgebaut, Analytics (Google Analytics, Meta Pixel, SEMrush) integriert und digitale Marketingkampagnen sowie Influencer-Partnerschaften umgesetzt.
- Partnerschaften mit koreanischen Hautpflegemarken etabliert und die Lieferkettenprozesse gesteuert.
Séverine Boulard
Letzte Position:
Grenzüberschreitender HR-Berater bei HR Graff Consulting GmbH
Unterstützung internationaler Kunden bei formellen Prozessen wie der Zustellung gerichtlicher Dokumente nach Haager Protokollen, der Koordination beglaubigter Übersetzungen und der Sicherstellung lokaler Compliance.
Fähigkeiten: Internationale Rechtskoordination, Management beglaubigter Übersetzungen, grenzüberschreitendes HR
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Generative AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Strategie und Planung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
93%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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 wird genutzt, um Texte, Code, Bilder und strukturierte Ausgaben aus Prompts und Kontext zu erstellen. Unternehmen holen Spezialisten für Chat-Assistenten, Content-Workflows, interne Suche und Dokumentenautomatisierung dazu. Die Arbeit dreht sich oft um GPT, OpenAI, Claude und ähnliche Model-APIs.
Typische Umsetzungen
- Assistenten im Copilot-Stil für Teams und Kunden
- Retrieval-augmented generation mit Unternehmenswissen
- Prompt-Flows, Guardrails und Ausgabeverifikation
- Modellintegrationen in Web-Apps und interne Tools
- Wege vom Prototypen zur Produktion für neue KI-Funktionen
Wichtige Fähigkeiten
Starke Spezialisten kennen Prompting, Evaluation, Context Design und Datenaufbereitung. Sie arbeiten auch mit Embeddings, Vektordatenbanken, Orchestrierungsschichten und API-Integration. Die besten Leute können Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Kosten und Datenschutz ausbalancieren, ohne das System unnötig zu verkomplizieren.
Wann Sie Hilfe dazuholen sollten
Unternehmen brauchen meist freiberufliche Expertise, wenn sie über Experimente hinausgehen und eine stabile Funktion ausliefern wollen. Dazu kann gehören, das richtige Modell auszuwählen, Halluzinationen zu beheben, Retrieval zu verbessern oder Ausgaben für Nutzer sicherer zu machen. In der Schweiz passt das oft zu Produktteams, die Inhalte auf Englisch sowie Deutsch oder Französisch im selben Ablauf brauchen.
Ökosystem und Tools
Generative AI Projekte berühren oft OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, LangChain, LlamaIndex und Vektorspeicher wie Pinecone, Weaviate oder pgvector. Spezialisten arbeiten auch mit RAG-Pipelines, Observability-Tools und Evaluations-Sets. Gute Umsetzung hängt von sauberen Prompts, gutem Datenzugriff und wiederholbaren Tests ab.
Was starke Spezialisten liefern
Ein starker Experte liefert funktionierende Features, keine Demos. Er definiert klare Use Cases, schreibt Prompts, die auch unter echten Eingaben halten, und misst die Ausgabegüte mit praktischen Tests. Außerdem dokumentiert er Grenzen, Übergabeschritte und sichere Betriebsregeln, damit Teams das System nach dem Launch weiter betreiben können.
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 strukturierte Inhalte aus Unternehmensdaten zu erstellen. Sie ist häufig in Support-Assistenten, Wissenssuche, Marketing-Workflows und internen Produktivitätstools im Einsatz. Die besten Use Cases sind eng gefasst, klar definiert und an echte Geschäftsaufgaben gebunden.
Generative AI erzeugt neue Ausgaben, während klassisches Machine Learning oft bestehende Eingaben klassifiziert, vorhersagt oder bewertet. In der Praxis setzen Teams sie ein, wenn Sprache, Kontext oder Zusammenfassung wichtiger sind als feste Regeln. Sie basiert meist auf Foundation Models statt auf einem Modell, das nur für eine kleine Aufgabe trainiert wurde.
Ein starker Generative AI Spezialist bringt meist Prompt-Design, API-Integration, Datenverarbeitung und Evaluationskenntnisse mit. Erfahrung mit RAG, Embeddings, Vektordatenbanken und Sicherheitskontrollen ist oft ebenfalls wichtig. Für produktive Arbeit zählen Softwarearchitektur und Testdisziplin genauso viel wie die Modellauswahl.
Ein Generative AI Projekt profitiert von Expertenhilfe, sobald die Idee über eine einfache Demo hinausgeht. Wenn die Ausgabe genau, sicher oder mit Unternehmensdaten verbunden sein muss, spart fachlicher Input Zeit. Je unklarer der Umfang am Anfang ist, desto wertvoller wird ein erfahrener Freelancer.
Ein Generative AI Workflow ist besser, wenn die Aufgabe eigene Dokumente, Regeln oder einen eigenen Ton braucht. Standard-Tools reichen für allgemeines Schreiben, haben aber Probleme mit vertraulichem Wissen, Freigabeschritten oder kontrollierten Ausgaben. Ein Spezialist kann die richtige Mischung aus Prompt-Logik, Retrieval und Validierung entwerfen.
Ja, die meiste Generative AI Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Zugriff klar geregelt ist. Für Schweizer Unternehmen funktioniert die Zusammenarbeit oft gut bei Konzeption, Entwicklung und Tests, während Vor-Ort-Termine bei der Abstimmung mit Stakeholdern oder bei sensiblen Datenprüfungen helfen. Gute Kommunikation auf Englisch reicht meist aus, auch wenn Deutsch oder Französisch in Projekten mit Nutzerkontakt hilfreich sein kann.
Achten Sie auf ausgelieferte Use Cases statt auf vage Behauptungen. Ein starker Generative AI Freelancer kann Modellauswahl, Prompt-Strategie, Evaluationsmethoden und den Umgang mit Fehlern in einfacher Sprache erklären. Fragen Sie, wie er Ausgaben testet, Halluzinationen reduziert und das System nach dem Start wartbar macht.
Die wichtigsten Alternativen zu Generative AI sind regelbasierte Automatisierung, Vorlagen, Suche und klassisches NLP. Diese Optionen können besser sein, wenn die Ausgabe vollständig deterministisch oder streng kontrolliert sein muss. Ein Spezialist sollte erklären können, wann ein einfacherer Ansatz der richtige ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 116 €, was einem Tagessatz von etwa 932 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 93% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (47%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Produktentwicklung (93%) und Strategie und Planung (67%).
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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
