LangChain Experten in Österreich
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die LangChain-Pipelines entwerfen, LLMs mit Tools und Retrieval verbinden und produktive Chat- und Agent-Workflows umsetzen. Sie erhalten ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich LangChain eingesetzt haben
Manuel Pasieka
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Daniel Schlager
Letzte Position:
KI-Automatisierung E-Commerce bei Looops
- KI-Automatisierungs-Roadmap für ein D2C/B2B-E-Commerce-Unternehmen.
- Customer-Service-Bot mit RAG über Support-Tickets und Produktdaten, OCR-Pipeline für Eingangsrechnungen mit Writeback in Business Central, Lead-Gen- und Posting-Automation.
- Deterministische n8n-Workflows mit EU-gehosteten Modellen.
- n8n, RAG / Mistral, Qwen/BGE Embeddings / Business Central API, HubSpot, Shopify / Scaleway, S3 / Claude Code, OpenCode.
Marcel Steger
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Fabio Galvagni
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Armin Fanzott
Letzte Position:
Leiter KI & Data Science bei Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
Martin Haintz
Letzte Position:
Softwareentwicklung & IT-Beratung bei Selbstständig
Tech-Stack: Flutter/Dart, Unity3D, React, NextJS, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, SASS, SCSS, Tailwind, Bootstrap, Ollama, llama.cpp, LangChain, MCP, RAG, n8n, Node-Red, PlatformIO, Arduino, ESP, C, C++, Python/Django, NodeJS, C#, .NET, PostgreSQL, MySQL, MS-SQL, MongoDB, AWS, Azure, GCP, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, Ansible, Terraform, Docker, Postman, REST, WebSocket, Figma, Penpot, Adobe Illustrator, Adobe InDesign, VS Code, Android Studio, Visual Studio, Unity3D, Jira, Confluence, Traefik, Rclone, Authentik, pfSense, Cloudflare, Proxmox, MQTT
Frühere Projekte:
n8n-Automatisierung, die eingehende E-Mails aus einem Office-Postfach ausliest und an die zuständigen Personen weiterleitet
FastMCP 2-Server, der interne Dienste über eine REST-API einem LLM bereitstellt
Terraform-Migration der Cloud-Infrastruktur mit Azure-VMs, Netzwerk, Blob, Storage und cloud-init
Azure Pipelines für automatisierte Tests, Deployments und Artefakt-Management
Integration von Terraform, Ansible und Cloudflare Tunnel mit Docker-Container-Provisionierung und Backups
GitHub Actions CI/CD für Flutter-App-Builds, Tests, automatisierte Screenshots und App-Store-Deployment
Flutter-App mit SSO, lokaler Datenbank, Backend-Integration und BLE-Synchronisation
GCP-Setup mit Cloud DNS, App Engine und Cloud SQL
AWS-Umgebung mit EC2, S3, Route 53 und ECS
Durchführung von Workshops zu Docker, Git, Terraform, Ansible, Cloudflare, DevOps und modernen Software-Entwicklungspraktiken
Backend-Entwicklung mit Python Django REST Framework, PostgreSQL und MQTT
SSO-Identity-Provider mit OIDC, OAuth, LDAP, Cloudflare Tunnels und Authentik
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die LangChain einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Österreich 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 Österreich, die LangChain 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 macht
LangChain ist ein Framework zum Erstellen von Anwendungen rund um große Sprachmodelle. Unternehmen nutzen es, um Prompts, Retrieval, Tools und Speicher in Chat-Produkte, interne Assistenten und Agent-Workflows einzubinden. Es passt gut, wenn einfaches Prompting nicht ausreicht.
Typische Aufgaben
- Retrieval-augmented Generation für Dokumenten- und Wissenssuche
- Nutzung von Tools, Function Calling und Workflow-Orchestrierung
- Chat-Assistenten für Support, Vertrieb und interne Abläufe
- Datenextraktion und Textverarbeitungs-Pipelines
Ökosystem
LangChain läuft über LangChain Python und LangChain.js in Python und JavaScript. Oft wird es mit Vektorspeichern, Embedding-Modellen, Document-Loadern und Tracing-Tools eingesetzt. Viele Teams kombinieren es auch mit LangGraph, wenn sie mehr Kontrolle über den Zustand und das Verzweigen von Agenten brauchen.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Holen Sie freiberufliche Spezialisten dazu, wenn aus einem Prototypen verlässliche Software werden soll. Typische Anzeichen sind fragile Prompts, schwaches Retrieval, unklare Tool-Grenzen oder langsame Abstimmung zwischen Produkt- und Datenteams. In Österreich ist Remote-Arbeit üblich, aber eine Zusammenarbeit vor Ort kann helfen, wenn das System zu lokalen Geschäftsprozessen oder deutschsprachigen Inhalten passen muss.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis verbinden nicht nur fertige Bausteine. Sie wählen das passende Chain- oder Agent-Muster, halten Prompts testbar, verbessern die Retrieval-Qualität und bauen Schutzmechanismen für Ausgabequalität und Tool-Sicherheit ein. Sie wissen auch, wie man Fehler misst und das Design vereinfacht, wenn kein vollständiger Agent nötig ist.
Team-Fit
Ein guter LangChain-Spezialist arbeitet gut mit Produkt-, Backend-, Daten- und Security-Teams zusammen. Er sollte nach Quellsystemen, Dokumentenqualität, Latenzgrenzen und der Prüfung von Antworten fragen. Für österreichische Unternehmen reicht klare Kommunikation auf Englisch oft aus, während Deutschkenntnisse bei lokalen Inhalten und Stakeholder-Reviews helfen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu LangChain? Hier findest du die passenden Antworten.
LangChain wird genutzt, um LLM-basierte Anwendungen zu bauen, die Retrieval, Tools, Speicher oder mehrstufige Abläufe brauchen. Unternehmen setzen es für Chat-Assistenten, Dokumentensuche, interne Wissenssysteme und Automatisierung von Aufgaben ein. Es ist besonders nützlich, wenn das Modell mit echten Daten und externen Systemen arbeiten muss und nicht nur Text erzeugen soll.
LangChain wird oft gewählt, wenn ein Team ein breites Framework für Prompts, Tools und Agent-Workflows möchte. LlamaIndex ist häufig stärker bei Retrieval-zentrierten Systemen, während eine eigene Lösung schlanker sein kann, wenn der Anwendungsfall eng begrenzt ist. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob das Projekt Flexibilität, schnelle Umsetzung oder strikte Kontrolle braucht.
Ein starker LangChain-Spezialist kennt meist Prompt-Design, Retrieval, Embeddings, Vektordatenbanken und API-Integration. Nützliche Ergänzungen sind Python oder JavaScript, Tests, Tracing und grundlegendes Backend-Design. Für produktive Systeme sollte er auch Evaluierung und Fehlerbehandlung verstehen.
LangChain-Unterstützung ist sinnvoll, sobald ein Projekt über eine Demo hinausgeht und echte Nutzer oder echte Dokumente ins Spiel kommen. Wenn das Team unsicher ist, wie Chains strukturiert, Tools geroutet oder Antworten bewertet werden sollen, spart externe Expertise Zeit. Je früher die Architektur festgelegt wird, desto weniger Nacharbeit entsteht.
Ja, die meiste LangChain-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Code, Prompts und Integrationsentscheidungen sind. Vor-Ort-Sessions können trotzdem helfen, wenn sich das Team auf Geschäftsregeln, deutsche Inhalte oder sensible interne Daten abstimmen muss. Viele österreichische Unternehmen nutzen eine Mischung aus beidem.
Ein starker LangChain-Freelancer erklärt Abwägungen klar und vermeidet es, einen Agenten zu überbauen, wenn eine einfachere Chain ausreichen würde. Er fragt nach Datenqualität, Evaluierung, Latenz und Sicherheit, bevor er Code schreibt. Gute Spezialisten zeigen auch, wie sie Retrieval und Ausgabequalität testen, nicht nur den Happy Path.
Bei LangChain umfassen Ergebnisse oft funktionierende Prototypen, Retrieval-Pipelines, Tool-Integrationen, Prompt-Flows und Evaluierungs-Setups. Bei guten Projekten bekommen Sie außerdem klare Dokumentation und eine Struktur, die das Team weiter pflegen kann. Das Ergebnis sollte in der Produktion nutzbar sein und nicht nur in einer Demo beeindrucken.
LangChain ist der Name des Kern-Frameworks, während LangChain.js die JavaScript-Version und LangGraph ein verwandtes Tool für zustandsbehaftete Agenten-Workflows ist. Sie werden oft zusammen verwendet, lösen aber leicht unterschiedliche Probleme. Ein guter Spezialist weiß, wann welches Werkzeug passt und wann keines davon nötig ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 821 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Transport und Logistik (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich LangChain 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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
