Google Vertex AI Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Vertex AI-Pipelines entwerfen, das Training und den Deployment-Prozess von Modellen optimieren und Google Cloud-Services zu einem sauberen Machine-Learning-Workflow verbinden. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Google Vertex AI eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Andreas Anding
Letzte Position:
KI-Berater & Digital-Architekt bei TeamIntel
- Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
- Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
- Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
- Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
- Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Alexander Schwartz
Letzte Position:
Gründer und Full-Stack-Entwickler bei TrumpPostAlert.com
- Machbarkeitsstudie zur schnellen Umsetzung von Anforderungen mit KI-basierter Entwicklung (Vibe-Coding)
- Entwicklung einer Single-Page-Webanwendung in Angular 20
- Entwicklung einer Backend-Server-Anwendung in Kotlin
- Anbindung der Google Cloud Platform (Firebase): Authentifizierung, Firestore NoSQL-Datenbank, Storage, Cloud Functions, Hosting und Cloud Run
- Anbindung einer NEON PostgreSQL-Datenbank
- Automatisierte, KI-basierte Auswertung von Donald Trumps Posts auf Truth Social und Analyse ihrer Relevanz für Aktienmärkte und geopolitische Themen
- CI/CD über GitHub Actions unter Verwendung von Docker und Google Cloud Run
- Technisches Umfeld: Angular 20 (Angular Material, RxJS), Kotlin 2.2.20, TypeScript 5.9.3, Spring Boot 3.5.6, Google Cloud Platform (Firebase, Cloud Run, Gemini, Vertex AI), ChatGPT Codex, Git, GitHub, SourceTree, IntelliJ WebStorm, IntelliJ IDEA
Siegfried-Thor Bolz
Letzte Position:
KI-Lösungsarchitekt & Entwickler bei E-Commerce
- Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
- Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
- Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
- Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
- Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
- Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
- Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
- Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
- Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung
Alyosh Agarwal
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Patrick Upmann
Letzte Position:
Interim Management | Beratung & Umsetzung | Datenlöschen in SAP bei BSR (Berliner Stadtreinigung)
- Themen: Business Analyse, Datenschutz, Datenmanagement, Stakeholder Management, Konzeption
- Das vorliegende Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Ansatzes für das Datenlöschen in SAP-Systemen. Ziel ist es, die relevanten Daten und Strukturen bei der Systemübernahme zu identifizieren, um sowohl den Datenschutz als auch die IT-Systemeffizienz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollen Downtimedauern minimiert und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
- Entwicklung eines umfassenden Ansatzes zur Datenlöschung in SAP-Systemen unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und geschäftlicher Anforderungen.
- Sicherstellung einer effizienten und strukturierten Datenüberführung in das neue System.
- Optimierung der Systemeffizienz und Reduktion von Downtimes während der Migration.
- Erstellung fachlicher und technischer Konzepte, um eine rechtskonforme und nachhaltige Datenverwaltung sicherzustellen.
- Themenvorbereitung: Detaillierte Untersuchung des Themenfelds „Datenlöschen", um die Grundlage für eine strukturierte Datenmigration zu schaffen.
- Definition der Projektstruktur: Festlegung von Rollen, Schnittstellen und der organisatorischen Projektstruktur.
- Regulatorische Anforderungen: Analyse von datenschutzrechtlichen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen, um die Löschkriterien zu definieren.
- Vorgehensweise: Entwicklung möglicher Szenarien und Vorgehensweisen für die Datenbereinigung und -löschung.
- Löschkonzepte: Erstellung von fachlichen und technischen Löschkonzepten, die die Implementierung strukturieren und klare Vorgaben liefern.
- Festlegung der Löschkriterien: Definition, welche Daten und Strukturen gelöscht oder übertragen werden.
- Verantwortlichkeiten: Klärung der Verantwortlichkeiten innerhalb des Projektteams sowie bei beteiligten Stakeholdern.
- Analyse laufender Aktivitäten: Identifikation und Erhebung bereits laufender Aktivitäten im Themenfeld „Datenlöschen".
- Aufwands-, Kosten- und Zeitplanung: Erstellung von Schätzungen für Ressourcen, Zeitaufwand und Budget.
- Umsetzungsinitiativen: Entwicklung und Umsetzung konkreter Maßnahmen, um die definierten Löschstrategien umzusetzen.
- IT-Systemeffizienz: Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um Optimierungspotenziale für die Löschung und Überführung von Daten zu identifizieren.
- Technologietrends: Bewertung neuer Technologien und Tools, die den Prozess der Datenbereinigung unterstützen können.
- Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der finanziellen Auswirkungen der Datenbereinigung und der Einführung neuer Lösungsansätze.
- Risikomanagement: Identifikation potenzieller Risiken während der Umsetzung und Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Minimierung.
- Dieses Projekt legt die Grundlage für eine nachhaltige und rechtskonforme Datenüberführung in ein neues SAP-System. Mit einem klar definierten Ansatz zur Datenlöschung werden Datenschutzanforderungen erfüllt, Downtimes reduziert und die Effizienz des neuen Systems gesteigert. Die Ergebnisse und Handlungsempfehlungen werden Unternehmen dabei unterstützen, eine zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln, die gleichzeitig den gesetzlichen und geschäftlichen Anforderungen entspricht.
Martin Musiol
Letzte Position:
Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up
- Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
- Extraktion kontext-relevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
- Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
- Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
- Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zur Datenübernahme
- Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
- Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI
Mohamed Saleh
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 Wahler
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 Vertex AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
91% (Deutschland: 92%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, 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
Vertex AI auf einen Blick
Google Vertex AI ist der verwaltete Machine-Learning- und Generative-KI-Dienst auf Google Cloud. Er hilft Teams dabei, Modelle in einer Umgebung zu trainieren, anzupassen, bereitzustellen und zu überwachen. Unternehmen nutzen ihn für Vorhersagen, Suche, Assistenten, Dokumentenverarbeitung und andere datenintensive Produkte.
Was Experten bauen
- Workflows für Modelling-Training und Feinanpassung
- Vorhersage-Endpunkte und Batch-Scoring-Jobs
- Generative-KI-Apps mit Foundation Models
- MLOps-Pipelines für wiederholbare Releases
- Monitoring für Drift, Qualität und Kosten
Ökosystem und Tools
Starke Profis, die mit Vertex AI arbeiten, kennen den breiteren Google-Cloud-Stack, nicht nur die Konsole. Sie arbeiten mit BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, IAM, Notebooks, Pipelines und containerbasierter Bereitstellung. Sie verstehen auch, wie man vom Experiment in die Produktion kommt, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren.
Wann freiberufliche Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung meist dann, wenn ein Modellprojekt ins Stocken geraten ist, ein Cloud-Setup bereinigt werden muss oder ein Produktteam schneller liefern soll. In München passt das oft zu Teams, die mit Unternehmensdaten, Mobilität, Medien, Versicherungen oder Produktion arbeiten und klare Kommunikation auf Englisch sowie eine reibungslose Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Ein guter Vertex AI-Spezialist schreibt praktische, wartbare Workflows. Er kümmert sich um Datenaufbereitung, Feature-Design, Modellevaluierung, Deployment-Entscheidungen und Monitoring. Er erkennt auch, wo Begriffe aus Google Cloud AI Platform, Vertex AI-Services und Gemini-basierten Funktionen in älteren oder gemischten Setups zu Verwirrung führen können.
Qualitätsmerkmale
Achten Sie auf Menschen, die Trade-offs in einfachen Worten erklären und zeigen können, wie ihre Arbeit in den gesamten Produktionspfad passt. Starke Experten denken an Datenzugriff, Berechtigungen, Reproduzierbarkeit, Latenz und Rollback, bevor sie an das finale Release gehen. Sie hinterlassen Systeme, die andere Spezialisten verstehen und weiterentwickeln können.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Google Vertex AI wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Google Vertex AI wird genutzt, um Modelle auf Google Cloud zu trainieren, anzupassen, bereitzustellen und zu überwachen. Teams verwenden es auch für Generative-KI-Apps, Batch-Vorhersagen, semantische Suche, Dokumenten-Workflows und interne Assistenten. Es passt gut, wenn das Ziel ein verwaltetes Machine-Learning-Setup ist, das vom Experiment in die Produktion übergehen kann.
Vertex AI ist der neuere Google-Cloud-Dienst, der viele ältere Machine-Learning-Tools zusammengeführt hat. Google Cloud AI Platform war der frühere Name, den Menschen noch in Gesprächen und älteren Projektdokumenten verwenden. Wenn ein Unternehmen ein älteres Setup hat, sollte ein Spezialist wissen, wie die Bausteine zwischen alten und neuen Servicenamen zusammenhängen.
Google Vertex AI wird meist gewählt, wenn ein Team ohnehin stark in Google Cloud arbeitet oder von BigQuery und von Google verwalteten Datendiensten abhängt. Im Vergleich zu AWS SageMaker oder Azure AI liegt der Hauptunterschied oft im umgebenden Cloud-Stack und in den Arbeitsgewohnheiten des Teams, nicht nur in den Modellfunktionen. Ein guter Spezialist kann erklären, welche Wahl zur aktuellen Architektur passt und warum.
Ein starker Google Vertex AI-Profi sollte auch Python, SQL und zentrale Google-Cloud-Dienste wie BigQuery, Cloud Storage, IAM sowie Cloud Run oder Kubernetes beherrschen, wenn sie gebraucht werden. Für produktive Arbeit sind MLOps, Datenpipelines und Monitoring genauso wichtig wie der Modellcode. Wenn das Projekt Generative KI nutzt, werden Prompt-Design und Evaluationsmethoden ebenfalls wichtig.
Ein Vertex AI-Projekt kann schon früh von freiberuflicher Hilfe profitieren, besonders wenn das Team gerade die Architektur auswählt, Berechtigungen einrichtet oder das Deployment plant. Ein einfaches Proof-of-Concept braucht weniger Tiefe als Produktionssysteme mit Compliance, Monitoring und mehreren Datenquellen. Je stärker das Projekt von Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit abhängt, desto wertvoller wird ein Spezialist.
Die meiste Arbeit mit Google Vertex AI kann remote erledigt werden, weil die wichtigen Teile in Cloud-Umgebungen und gemeinsamen Projekt-Tools liegen. Zeit vor Ort in München kann trotzdem helfen, wenn Teams Workshops, Abstimmung mit Stakeholdern oder Zugang zu sensiblem Geschäftskontext brauchen. Viele Projekte funktionieren gut mit einem Remote-First-Setup und gelegentlichen Terminen vor Ort.
Fragen Sie, welche Teile von Google Vertex AI die Person produktiv umgesetzt hat: Training, Deployment, Monitoring oder die Integration von Generative KI. Fragen Sie auch, wie mit Datenzugriff, Rollback, Evaluierung und Übergabe an den Rest des Teams umgegangen wird. Klare Antworten sind wichtiger als vage Aussagen darüber, dass die Plattform bekannt sei.
Achten Sie auf Vertex AI-Arbeit, die reproduzierbar, dokumentiert und an Geschäftszielen ausgerichtet ist. Gute Antworten nennen, wie der Spezialist Modelle testet, Drift überwacht, Berechtigungen handhabt und die Pipeline für andere verständlich hält. Wenn jemand Fehler genauso klar erklären kann wie Erfolge, ist das ein starkes Zeichen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Google Vertex AI 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 München, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (91%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Versicherung (73%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Google Vertex AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Vertex AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
