Generative AI Experten in der Schweiz
, um mit geprüften, verfügbaren Freelancern intelligentere Produkte zu entwickelnBeauftragen Sie Experten, die LLM-Anwendungen, Retrieval-Augmented-Generation-Systeme und zuverlässige KI-Workflows entwickeln – von der Analyse bis zur Bereitstellung. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Generative AI eingesetzt haben
Matthias S.
Letzte Position:
Lehrbeauftragter Softwaremanagement 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
- 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 K.
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 W.
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.
Élodie M.
Letzte Position:
Senior Academic Assistant (Forschung & Lehre) bei Universität Lausanne – Sektion für Geschichte und Ästhetik des Films
- Akademische Forschung, kritische Analyse und Informationszusammenführung
- Universitäre Lehre und Inhaltsbewertung
- Quellenprüfung und Archivforschung
- Wissenschaftliches Schreiben, Lektorat und strukturierte Rückmeldungen
- Bewertung komplexer schriftlicher und audiovisueller Materialien
- Entwicklung und Koordination von Forschungsprojekten
Milan S.
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 P.
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 R.
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 H.
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 B.
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 M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Fabian K.
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 I.
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 L.
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 S.
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 Z.
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Generative AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,4 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
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 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) (94%)
- Bank- und Finanzwesen (69%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Bildung (50%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Versicherung (38%)
- Energie (31%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Generative AI erstellt neue Inhalte aus erlernten Mustern in großen Datensätzen. Sie kann Texte, Bilder, Audio, Videos und Softwarecode erzeugen, während große Sprachmodelle dialogbasierte und aufgabenbezogene Anwendungen unterstützen. Unternehmen nutzen sie, um Wissensarbeit zu automatisieren, die Suche zu verbessern und persönlichere digitale Erlebnisse zu schaffen.
Zentrale Anwendungen
Generative AI kommt im Kundensupport, in internen Wissensplattformen, im Marketing, in der Dokumentenverarbeitung und in Produktfunktionen zum Einsatz. Häufige Projektziele sind:
- Chat- und Sprachassistenten entwickeln, die auf Unternehmensinformationen basieren
- Geschäftsdokumente erstellen, zusammenfassen und klassifizieren
- Inhalte, Produktempfehlungen oder Designkonzepte erstellen
- Strukturierte Daten aus unstrukturierten Dateien extrahieren
Ökosystem und Tools
Ein Produktionssystem kann Basismodelle von OpenAI, Anthropic, Google oder aus Open-Source-Ökosystemen wie Hugging Face kombinieren. Spezialisten arbeiten mit APIs, Prompt-Vorlagen, Embeddings, Vektordatenbanken, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierungs-Suites und Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex. Außerdem verbinden sie Modelldienste mit bestehender Cloud-, Daten- und Anwendungsinfrastruktur.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen greifen auf freiberufliche Expertise zurück, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Produkt werden soll oder interne Teams gezielte Unterstützung bei der Modellauswahl, Datenaufbereitung und Evaluierung benötigen. Das ist besonders hilfreich für Schweizer Organisationen, die mehrsprachige Inhalte, regulierte Prozesse oder sensible Unternehmensdaten verarbeiten. Remote-Arbeit ist üblich, ergänzt durch Zusammenarbeit vor Ort, wenn Workshops, Sicherheitsprüfungen oder die Abstimmung mit Stakeholdern dies erfordern.
Umsetzung und Governance
Starke Projekte definieren das Nutzerproblem, bevor sie ein Modell auswählen. Fachleute richten sichere Datenflüsse, Zugriffskontrollen, Protokollierung, menschliche Prüfungen und messbare Qualitätskontrollen ein. Sie berücksichtigen Halluzinationen, Prompt Injection, Urheberrechtsfragen, Datenschutz und die Abhängigkeit von Anbietern. Außerdem dokumentieren sie, wie sich das System verhält und wie es nach der Veröffentlichung überwacht werden kann.
Was starke Experten mitbringen
Die besten Spezialisten verbinden Modellkenntnisse mit Softwareentwicklung, Data Engineering und Produktverständnis. Sie können gehostete und selbst gehostete Optionen vergleichen, hilfreiche Prompts entwickeln, Retrieval optimieren, Ausgaben testen und Abwägungen für Nicht-Spezialisten erklären. Achten Sie auf klare Beispiele für Evaluierung im Produktionsbetrieb, einen durchdachten Umgang mit Fehlern und die Fähigkeit, mit den Sprachen, Sicherheitsanforderungen und Geschäftsprozessen Ihres Teams zu arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Generative AI? Hier findest du die passenden Antworten.
Generative AI wird eingesetzt, um Texte, Bilder, Audio, Videos und Code zu erstellen oder zu verändern. Unternehmen nutzen sie für Assistenten, Dokumenten-Workflows, semantische Suche, Content-Prozesse, Software-Support und personalisierte Produkterlebnisse.
Generative AI verarbeitet offene Eingaben und kann neue Inhalte erzeugen, während herkömmliche Automatisierung meist festen Regeln und vorgegebenen Abläufen folgt. Zuverlässige Lösungen kombinieren häufig beides: Deterministische Workflows steuern Geschäftsaktionen, während Modelle Sprache oder andere unstrukturierte Daten verarbeiten.
Ein starker Generative AI Spezialist verfügt häufig über Kenntnisse in Softwareentwicklung, Data Engineering, Cloud-Infrastruktur und Informationssicherheit. Erfahrung mit APIs, Vektordatenbanken, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierung und User Experience ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Maß an Generative AI Erfahrung hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Ein einfacher interner Prototyp erfordert möglicherweise fokussierte Kenntnisse zu Modellen und Integrationen, während ein kundenorientiertes System nachweisbare Fähigkeiten in Evaluierung, Monitoring, Sicherheit, Data Governance und Umsetzung im Produktionsbetrieb benötigt.
Generative AI eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Modellentwicklung, Tests und Dokumentation digital erfolgen. Schweizer Teams bevorzugen für sensible Datenprüfungen, regulierte Anwendungsfälle, sprachliche Abstimmungen oder die enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen möglicherweise dennoch Workshops vor Ort.
Bitten Sie einen Generative AI Experten zu erklären, wie er faktische Genauigkeit, Nutzen, Latenz, Kosten und Sicherheit für die vorgesehenen Nutzer misst. Prüfen Sie, wie er mit unsicheren Antworten, privaten Daten, Prompt Injection, Modelländerungen und der Eskalation an Menschen umgeht, statt sich nur auf eine überzeugende Demo zu konzentrieren.
Die Generative AI Auswahl hängt von der Sensibilität der Daten, dem erforderlichen Kontrollgrad, der Leistung, den Bereitstellungsanforderungen und den verfügbaren Wartungskapazitäten ab. Gehostete APIs können die Umsetzung beschleunigen, während Open-Source-Modelle mehr Kontrolle über Hosting und Anpassung bieten können, aber stärkere Infrastruktur- und Betriebskenntnisse erfordern.
Ein kompetenter Generative AI Freelancer sollte eine klare Architektur, funktionierende Integrationen, Daten- und Prompt-Designs, Evaluierungsmethoden sowie eine Dokumentation zur Bereitstellung liefern. Je nach Auftrag sollte die Übergabe außerdem Monitoring, Zugriffskontrollen, den Umgang mit Vorfällen und Empfehlungen für künftige Modelländerungen abdecken.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 113 €, was einem Tagessatz von etwa 902 € 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 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bank- und Finanzwesen (69%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Generative AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Produktentwicklung (88%) und Strategie und Planung (63%).
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
