Google Vertex AI Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBuchen Sie Experten, die Vertex AI-Pipelines bauen, Gemini- und Model Garden-Workflows optimieren und Prompt-Design, Evaluierung und Deployment für Berliner Teams mit schnellem, präzisem Matching aus geprüften, verfügbaren Freiberuflern liefern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Google Vertex AI eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Haseeb Zahid
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Viktor Shcherban
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberuflich) bei Empion
Enterprise-KI-Inhaltskategorisierung und KI-gestützte Web-Recherche.
- Multi-LLM-Evaluierungs-Framework mit annotierten Daten aufgebaut
- LLM-Fehlerraten anhand annotierter Datensätze iteriert
- KI-gestützte Web-Recherche-Pipeline implementiert Technologie-Stack: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Apoorv Singh
Letzte Position:
KI-Interviewer
- Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.
Kashaf Khan
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Muskan Verma
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Sagas IT Analytics
- Aufbau eines KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs in Kombination mit Vektorsuche; Forschungszeit um 30% reduziert.
- Entwicklung maßgeschneiderter Retrieval-Workflows mit LlamaIndex und einem ReAct-Style-Agenten für dynamisches Chunking; Abfragegenauigkeit um 18% verbessert.
- Untersuchung und Optimierung von Embedding-Strategien, wodurch die Abrufkosten pro Anfrage um 15% gesenkt wurden.
- Entwicklung von RAG-Bewertungsframeworks mit RAGAS und Langsmith anhand eigener Datensätze; Abdeckung um 40% gesteigert.
- Feintuning von LLMs (LLaMA 2 auf Vertex AI mit eigenen Inferenz-Containern, dynamischem Batching und Quantisierung); Latenz der Inferenz um 25% verringert.
- Integration von KI-Agenten in LangGraph mit Kurz- und Langzeitspeicher (Mem0); Abschlussquote der Aufgaben um 20% erhöht.
- Erstellung schema-bewusster Generatoren für synthetische Daten; Feintuning nachgelagerter Modelle mit +12% F1-Score.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google Vertex AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Einzelhandel
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 81%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Ukrainisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
71% (Deutschland: 92%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Google Vertex 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 ist
Google Vertex AI ist Googles verwalteter KI- und ML-Stack in Google Cloud. Teams nutzen ihn, um Modelle an einem Ort zu trainieren, anzupassen, bereitzustellen und zu überwachen. Er unterstützt auch generative KI mit Gemini, Prompt-Design, Grounding und Modellbewertung.
Typische Arbeit
Experten nutzen Vertex AI für produktive Aufgaben wie:
- ML-Trainings- und Vorhersage-Workflows aufbauen
- BigQuery, Cloud Storage und Datenpipelines anbinden
- GenAI-Apps mit Prompts, Sicherheitsprüfungen und Bewertung erstellen
- Modelle als Online- oder Batch-Services bereitstellen
- Drift, Qualität und Kosten überwachen
Einbettung ins Ökosystem
Vertex AI ist Teil des größeren Google-Cloud-Stacks. Starke Profis wissen, wie man mit BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow und IAM arbeitet, dazu mit Python, Notebooks und containerbasierter Auslieferung. Sie wissen auch, wann AutoML, Custom Training oder Foundation Models aus dem Vertex AI-Ökosystem sinnvoll sind.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freies Expertenwissen dazu, wenn ein Projekt einen sauberen Start, eine Rettung oder einen schnelleren Weg in die Produktion braucht. Berliner Teams brauchen oft Unterstützung für interne Tools, kundennahe KI-Funktionen und datenintensive Produkte, die zu bestehenden Google-Cloud-Systemen passen müssen. Der richtige Spezialist kann die Einrichtungszeit verkürzen und teure Nacharbeiten vermeiden.
Was starke Spezialisten tun
Gute Vertex AI Profis machen mehr, als nur APIs aufzurufen. Sie definieren den Anwendungsfall, wählen den passenden Modellpfad, setzen die Bewertung auf und machen das Deployment zuverlässig. Sie schreiben klare Prompts, verwalten Versionen, verstehen Sicherheit und Zugriffsrechte und halten die Lösung für das Geschäft praktisch.
Hinweise, dass Sie einen brauchen
- Sie haben Daten in Google Cloud, aber noch keinen funktionierenden KI-Workflow
- Ihr Modell funktioniert im Test, aber nicht in der Produktion
- Sie brauchen Gemini-basierte Funktionen mit sichereren Ausgaben
- Sie müssen KI-Arbeit mit Geschäftssystemen und Kontrollen verbinden
- Ihr Team braucht Hilfe mit Vertex AI, nicht mit allgemeiner Cloud-Beratung
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Google Vertex AI anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Google Vertex AI wird genutzt, um Machine-Learning- und generative KI-Systeme in Google Cloud aufzubauen und zu betreiben. Teams setzen es für Training, Tuning, Deployment, Prompt-basierte Apps, Bewertung und Monitoring ein. Es passt zu Projekten, die einen verwalteten Ort für den gesamten Modell-Lebenszyklus brauchen.
Vertex AI ist das neuere Google-Cloud-Produkt, das AI Platform für die meisten modernen ML- und GenAI-Aufgaben ersetzt hat. Der alte Name taucht weiterhin in Dokumenten und am Markt auf, deshalb sollten Freelancer beide Begriffe kennen. In der Praxis sind die meisten neuen Projekte auf Vertex-AI-Services und -Workflows ausgerichtet.
Google Vertex AI Freelancer sind sinnvoll, wenn Sie gezielte Umsetzung, Hilfe bei einem festgefahrenen Projekt oder kurzfristiges Fachwissen für einen bestimmten Modell-Workflow brauchen. Sie sind auch hilfreich, wenn Ihr Team Google Cloud kennt, aber mehr Erfahrung mit Modellbewertung, Deployment oder Gemini-basierten Funktionen braucht. Das ist für Berliner Unternehmen sinnvoll, die schnell vorankommen wollen, ohne fest einzustellen.
Ein starker Vertex AI Spezialist bringt meist Python, Google Cloud, SQL, Wissen über Datenpipelines und saubere Gewohnheiten bei der Modellbewertung mit. Erfahrung mit BigQuery, Cloud Storage, IAM und containerisierten Deployments ist oft ebenfalls wichtig. Für GenAI-Arbeit sind Prompt-Design, Grounding und Sicherheitsprüfungen ebenso relevant.
Vertex AI Arbeit kann einfach beginnen, aber Produktionssysteme brauchen mehr als nur Basiswissen über APIs. Suchen Sie nach jemandem, der Modell-Workflows ausgeliefert, Deployment und Monitoring übernommen und die Abwägungen klar erklären kann. Wenn das Projekt Daten-Governance oder kundennahe KI berührt, lohnt sich tiefere Erfahrung.
Google Vertex AI wird oft gewählt, wenn ein Team bereits stark in Google Cloud arbeitet oder engen Zugriff auf BigQuery und Googles Modell-Stack möchte. SageMaker und Azure Machine Learning lösen ähnliche Probleme, aber die umgebenden Cloud-Services und die Arbeitsweise des Teams entscheiden oft über die beste Wahl. Der richtige Freelancer sollte die Optionen im Kontext Ihrer Architektur vergleichen, nicht nur allgemein.
Ja. Vertex AI Arbeit ist oft gut für Remote-Arbeit geeignet, weil die meisten Aufgaben in Code, Cloud-Konsolen und gemeinsamen Datenumgebungen stattfinden. Für Berliner Teams kann ein Freelancer in der Regel remote auf Englisch zusammenarbeiten, mit Vor-Ort-Terminen nur dann, wenn Workshops oder die Abstimmung mit Stakeholdern nötig sind.
Ein starker Vertex AI Profi zeigt klare Projektbeispiele, nicht nur vage Cloud-Behauptungen. Achten Sie auf nachweislich ausgelieferte Lösungen, sinnvolle Modellentscheidungen, saubere Dokumentation und einen praktischen Umgang mit Bewertung und Monitoring. Die besten Experten können erklären, warum sie einen bestimmten Weg gewählt haben und wie sie ihn in der Produktion stabil halten würden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 731 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (71%) und Ukrainisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (57%) und Einzelhandel (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Vertex AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
