Google ADK Experten in Deutschland
entwickeln, vermittelt an geprüfte Freelancer in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Agenten-Workflows entwickeln, Gemini-Modelle mit Unternehmenstools verbinden und zuverlässige Systeme über Vertex AI bereitstellen. FRATCH findet mit schnellem, präzisem KI-Matching den passenden geprüften und verfügbaren Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Google ADK eingesetzt haben
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Patrick W.
Letzte Position:
KI Software Engineer bei IppenMedia
- Analyse
- Beratung
- Software-Design
- Entwicklung
- Automatisierung
- Testen
- Deployment
- Architektur, Entwicklung und Bereitstellung verschiedener Proof-of-Concept-Anwendungen rund um die Integration aktueller KI-Schnittstellen, inklusive Gespräch, Echtzeit-Voice, Bilder und Videos
- Best Practices für die Arbeit mit agentischen Systemen und KI in der Praxis entwickelt
- Code-Vorlagen erstellt
Prajwal A.
Letzte Position:
Master Thesis bei Smart City Research Lab
Vom Rohdaten zum Feinschliff: Partizipative Design-Daten in stakeholdertaugliche Ergebnisse überführen
- Eine produktive Document-AI-Plattform mit Retrieval Augmented Generation (RAG) über 1.500+ partizipative Design-Artefakte entwickelt, um historische Projektanfragen mit fundierten Antworten zu beantworten.
- LLM-Evaluierung mit RAGAS, eigenen Bewertungsmetriken und Human-in-the-Loop-(HITL)-Validierungs-Workflows entworfen, um faktische Fundierung, Antwortqualität und Prompt-Performance zu bewerten.
- Ein Frontend mit React, TypeScript und D3.js für die interaktive Erkundung von KI-generierten Insights gebaut.
- Sicherheitsmechanismen und Guardrails für die LLM-Eingabeschicht implementiert, einschließlich PII-Redaktion und Filterung von vulgärer Sprache.
Mitali S.
Letzte Position:
Freiberufler bei Fintom8 Fintech AI UG
- Entwicklung und Einführung des KI-gestützten 'E-Rechnungs-Korrektors', eines intelligenten Systems zur Prüfung und Korrektur von Rechnungen mit Python, FastAPI und Machine Learning. Das System ist jetzt bei Fintom8 im Einsatz.
- Umwandlung des Korrektors in eine voll funktionsfähige API, veröffentlicht mit Swagger-Dokumentation für einfachen Zugriff und Integration durch interne und externe Nutzer.
- Entwurf, Testen und Optimierung fortgeschrittener LLM-Prompts und Meta-Prompting-Strategien zur Verbesserung des automatisierten Denkens, der Fehlerkorrektur und Entscheidungsfindung in Agent-Workflows.
- Integration bestehender APIs in das Google Agent Development Kit (ADK), um Automatisierungsfunktionen und Conversational-AI-Workflows zu erweitern.
- Implementierung umfassender Unit-Tests mit pytest und unittest sowie Einsatz von Breakpoint-Debugging (VS Code, pdb) zur Sicherstellung von Code-Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und reibungslosem Laufzeitverhalten.
- Einsatz von Pydantic und Tabulate für strukturierte Datenvalidierung, API-Schema-Verwaltung und klare tabellarische Datenrepräsentation in Test- und Debugging-Workflows.
- Verfolge das Google Cloud Professional Certificate.
Mohamed S.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Jan W.
Letzte Position:
Technischer Berater bei AI Beratung (KMU)
- Evaluation RAG für juristische Beratung (Kauf oder Eigenentwicklung)
- Evaluierung und Machbarkeitsnachweis (PoC) für ein ERP-Arbeitszeiterfassungsmodul
- Beratung bei der Auswahl von Foundation-Modellen
- Einrichtung einer KI-Entwicklungsumgebung (Abschaffung von Schatten-KI)
- KI-Strategieberatung
- Durch KI gestützte Codeerstellung und Kontext-Engineering werden Änderungssätze umfangreicher
- Fundierte Software-Engineering-Kompetenz, Code-Reviews und Absicherung durch die Pipeline und fachlich automatisierte Testfälle
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google ADK einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Medien, Unterhaltung und Druck, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Personalwesen, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Google ADK 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Google ADK Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (67%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Automotive (50%)
- Bildung (50%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Energie (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Agenten-Grundlage
Google ADK, kurz für Google Agent Development Kit, ist ein Framework zum Entwickeln, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten. Es bietet Teams strukturierte Komponenten für Anweisungen, Tools, Sitzungen, Speicher und Multi-Agenten-Workflows. Spezialisten nutzen es, um Gemini-Funktionen in kontrollierte Anwendungen zu verwandeln, statt in isolierte Chat-Prompts.
Was damit entwickelt wird
ADK unterstützt Agenten, die Informationen recherchieren, internes Wissen abrufen, Geschäfts-APIs aufrufen und Aufgaben über spezialisierte Sub-Agenten hinweg koordinieren. Typische Ergebnisse sind Kundenservice-Abläufe, Assistenten für den Betrieb, Services für Dokumentenintelligenz und Workflow-Automatisierung.
- Tool-nutzende Agenten mit klaren Handlungsgrenzen
- Multi-Agenten-Orchestrierung für komplexe Prozesse
- Fundierte Antworten aus Unternehmensdaten
- Evaluierung und Beobachtbarkeit des Verhaltens in der Produktion
Ökosystem und Fähigkeiten
Erfahrene Google ADK Spezialisten beherrschen Python oder eine andere unterstützte Sprache, Gemini, Vertex AI und Muster für die Bereitstellung in der Cloud. Sie arbeiten außerdem mit Authentifizierung, API-Design, Datenbanken, Retrieval-Systemen und Prompt-Evaluierung. Projekte mit dem Google Agent Development Kit können Model Context Protocol und das Agent2Agent-Protokoll einbinden, wenn Agenten eine umfassendere Interoperabilität benötigen.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn aus einem Experiment ein zuverlässiger Service werden soll oder interne Teams Unterstützung bei der Auswahl der richtigen Agentenstruktur benötigen. Das ist besonders hilfreich bei regulierten Workflows, komplexem Tool-Zugriff, Legacy-Integrationen und Systemen, die nachvollziehbare Entscheidungen erfordern. In Deutschland kann die Zusammenarbeit eine Remote-Umsetzung mit geplanten Workshops vor Ort und einer klaren Dokumentation auf Deutsch oder Englisch umfassen.
- Der Prototyp liefert uneinheitliche oder unsichere Ergebnisse
- Geschäftstools benötigen sicheren Agenten-Zugriff
- Mehrere Agenten müssen Kontext teilen und Aufgaben übergeben
- Vor dem Produktionsstart fehlt eine Evaluierung
Umsetzung und Zuverlässigkeit
Professionelle sollten den Umfang des Agenten, Tool-Berechtigungen und Fehlerpfade festlegen, bevor sie zusätzliche Komplexität einführen. Sie erstellen wiederholbare Evaluierungen, isolieren Geheimnisse, protokollieren wichtige Aktionen und unterscheiden generierten Text von verifizierten Geschäftsdaten. Eine gute Umsetzung umfasst außerdem Latenz, Kostenkontrolle, Punkte für menschliche Freigaben und einen praxistauglichen Bereitstellungsprozess auf Google Cloud.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweislich ausgelieferte Agentensysteme, nicht nur auf Prompt-Experimente. Fragen Sie, wie der Spezialist Tool-Aufrufe getestet, nicht verfügbare Services behandelt, sensiblen Kontext geschützt und die Antwortqualität gemessen hat. Ein starker Freelancer kann erklären, warum ADK zum Workflow passt, wann ein einfacherer Service besser ist und wie das Team den Agenten nach dem Start warten wird.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Google ADK? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Google ADK wird verwendet, um KI-Agenten zu entwickeln, die Anfragen interpretieren, Tools aufrufen, Informationen abrufen und mehrstufige Workflows abschließen. Es eignet sich für Assistenten, Rechercheabläufe, Unternehmensautomatisierung und Anwendungen, die eine strukturierte Interaktion mit Gemini und Geschäftssystemen benötigen.
Google Agent Development Kit ist eng auf Gemini und Google Cloud-Services ausgerichtet, während LangGraph die explizite Steuerung graphenbasierter Workflows in den Mittelpunkt stellt und Microsoft-Frameworks sich natürlich in Azure-Ökosysteme einfügen. Die richtige Wahl hängt von den Modellanbietern, der Bereitstellungsumgebung, dem Orchestrierungsstil und den Governance-Anforderungen des Projekts ab.
Ein starker Google ADK Spezialist verbindet normalerweise Agenten-Design mit Python, Gemini-APIs, Vertex AI, Cloud-Sicherheit und API-Integration. Retrieval-Augmented Generation, Datenbankarbeit, Evaluierung, Beobachtbarkeit und Kontrollen für Modellrisiken sind ebenfalls wertvoll für Produktionssysteme.
Ein kleiner Proof of Concept benötigt möglicherweise fokussiertes Framework-Wissen und einen klaren Anwendungsfall. Ein Produktionssystem braucht einen Google Agent Development Kit-Experten, der Berechtigungen, Tests, Monitoring, Fallbacks und Bereitstellung konzipieren kann, insbesondere wenn der Agent auf sensible Daten oder geschäftskritische Tools zugreift.
Ja. Google ADK Projekte können normalerweise remote über gemeinsam genutzte Repositories, Cloud-Umgebungen und aufgezeichnete technische Entscheidungen umgesetzt werden. Workshops vor Ort können weiterhin bei der Prozesserfassung, der Abstimmung mit Stakeholdern und den Zugriffsanforderungen helfen, während die Kommunikation auf Englisch oder Deutsch zum Kundenteam passen sollte.
Google ADK unterstützt Multi-Agenten-Designs, bei denen spezialisierte Agenten die Arbeit aufteilen und über einen übergeordneten Workflow koordinieren. Das kann die Aufgabentrennung verbessern, bringt aber auch zusätzliche Anforderungen an Kontext, Berechtigungen und Fehlermanagement mit sich, die bewusst gestaltet werden müssen.
Bitten Sie um eine klare Erklärung der Tools, Grenzen, Evaluierungsmethode und Fehlerbehandlung des Agenten. Qualitativ hochwertige Google ADK Arbeit umfasst fundierte Ausgaben, sichere Zugangsdaten, nützliche Protokolle, wiederholbare Tests und eine Übergabe, die es dem internen Team ermöglicht, das System zu betreiben und weiterzuentwickeln.
Ein Google ADK Projekt kann mehr umfassen als das Schreiben von Agenten-Anweisungen: Zugriffsdesign, Datenabruf, Cloud-Bereitstellung, Beobachtbarkeit und die Abstimmung mit Stakeholdern gehören oft zur Arbeit. Klären Sie vor der Aufwandsschätzung das Zielmodell, das Google Cloud-Setup, die Quelldaten, Erfolgskriterien und Anforderungen an menschliche Freigaben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Google ADK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 856 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Google ADK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Google ADK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Google ADK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Google ADK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Medien, Unterhaltung und Druck (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Google ADK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google ADK eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
