LangChain Experten in Nürnberg
aus geprüften, verfügbaren Spezialisten mit KI-Unterstützung.Stelle Experten ein, die mit LangChain LLM-Workflows, LangGraph, Retrieval-Pipelines, Agentenlogik und Modellintegrationen aufbauen. FRATCH bringt dich schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die remote oder vor Ort in Nürnberg arbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich LangChain eingesetzt haben
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Partha Nandi
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Ralph Navasardyan
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ashmi Jha
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Kashyap Khunt
Letzte Position:
Masterarbeit - Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwickelte ein Framework zur Generierung synthetischer Daten mittels 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und generativer KI (Stable Diffusion), um industrielle Oberflächendefekte zu modellieren und anzureichern.
- Trainierte und evaluierte Computer-Vision-Modelle (YOLO, DETR), erreichte 94% Erkennungsgenauigkeit bei realen Proben und demonstrierte einen erfolgreichen Simulation-zu-Realität-Transfer.
- Setzte Domain-Anpassung ein, um den Simulation-zu-Realität-Transfer zu verbessern, ermöglichte so skalierbare industrielle KI für automatisierte Qualitätsprüfungen und reduzierte Ausfallzeiten in der Produktion.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die LangChain einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
8 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,4 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 77%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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 LangChain macht
LangChain ist ein Framework, mit dem man Anwendungen rund um große Sprachmodelle baut. Teams nutzen es, um Prompts, Tools, Retrieval-Systeme und externe APIs zu einem Ablauf zu verbinden. Es passt für Chat-Funktionen, Suchassistenten, Dokumentenautomatisierung und agentenbasierte Workflows.
Typische Umsetzungsarbeit
- Prompt-Ketten und Tool-Calling-Abläufe entwerfen
- Retrieval-augmented Generation für Unternehmensinhalte aufbauen
- Vector Stores, Datenbanken und APIs verbinden
- Memory, Routing und Guardrails für Agenten ergänzen
- Verhalten von LLMs in der Produktion testen, überwachen und verbessern
Ökosystem und Tools
Starke Profis kennen das LangChain-Ökosystem, darunter LangGraph für zustandsbehaftete Agentenabläufe und LangSmith für Tracing und Bewertung. Sie arbeiten auch mit OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Vektor-Datenbanken sowie Python- oder TypeScript-Codebasen. Gute Ergebnisse hängen von einer sauberen Integration ab, nicht nur vom Schreiben von Prompts.
Wann Unternehmen Unterstützung holen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn ein internes Team von Demos zu funktionierenden Systemen wechseln muss. Das passiert oft bei Wissensassistenten, Support-Automatisierung, interner Suche oder Workflow-Tools, die mit unordentlichen Dokumenten und sich ändernden Geschäftsregeln umgehen müssen. In Nürnberg ist das oft hilfreich für Industrie-, Logistik- und Enterprise-Teams, die verlässliche Sprachfunktionen brauchen, ohne ein komplettes Spezialistenteam aufzubauen.
Was starke Spezialisten liefern
Starke LangChain-Spezialisten denken von Anfang an über Datenfluss, Latenz, Fehlerbehandlung und Bewertung nach. Sie schreiben klare Chains, halten Prompts wartbar und wählen das passende Muster für Retrieval- oder Agentenarbeit. Sie wissen auch, wann eine einfache Pipeline besser ist als ein komplexes Agenten-Setup.
Arbeitsmodell
Für viele Projekte reicht Remote-Arbeit aus, weil die Kernaufgaben Code, Daten und Reviews sind. Vor-Ort-Termine in Nürnberg können helfen, wenn Teams sich bei Geschäftssprache, internen Dokumenten oder Freigabeprozessen abstimmen müssen. Die besten Experten kommunizieren klar mit Stakeholdern aus Produkt, Daten und Sicherheit.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu LangChain? Hier findest du die passenden Antworten.
LangChain wird genutzt, um Anwendungen zu bauen, die große Sprachmodelle mit Tools, Retrieval und externen Daten verbinden. Unternehmen setzen es für Chat-Assistenten, Dokumenten-Q&A, interne Suche, Workflow-Automatisierung und Agentenabläufe ein, die APIs aufrufen oder Unternehmenswissen lesen müssen.
LangChain bringt Struktur um Prompts, Retrieval, Tools und Zustand, während direkte LLM-Aufrufe einfacher und manueller bleiben. Es hilft vor allem dann, wenn ein Projekt wiederverwendbare Bausteine, Tracing oder mehrstufige Abläufe braucht. Für sehr kleine Aufgaben können einfache Modellaufrufe trotzdem die bessere Wahl sein.
Ein starker LangChain-Spezialist kennt meist Python oder TypeScript, Prompt-Design, Retrieval-Pipelines, Vector Stores, API-Integration und Bewertung. Erfahrung mit LangGraph, LangSmith und gängigen Modellanbietern ist ein Plus. Sicherheit, Tests und sauberes Logging sind ebenfalls wichtig.
Ein Projekt braucht einen erfahrenen LangChain-Experten, wenn der erste Prototyp funktioniert, das System aber noch Stabilität, Nachvollziehbarkeit und bessere Antworten braucht. Das ist typisch bei internen Assistenten, Support-Tools und dokumentenlastigen Workflows. Je geschäftskritischer der Anwendungsfall ist, desto wertvoller wird ein Spezialist.
Ja, LangChain eignet sich oft gut für die Remote-Umsetzung, weil die wichtigsten Ergebnisse Code, Prompts, Testfälle und Integrationsarbeit sind. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn Teams interne Dokumente prüfen, Fachsprache festlegen oder Zugriffsregeln abstimmen müssen. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Achte auf ein klares Systemdesign, nicht nur auf glänzende Demos. Ein guter LangChain-Freelancer erklärt, warum er eine bestimmte Chain, ein Retrieval-Setup oder ein Agentenmuster gewählt hat, und zeigt, wie er Ausgaben testet, Fehler behandelt und Qualität misst. Frage nach Beispielen aus der Produktion, nicht nur nach Notebooks.
Nein, LangChain hat auch starke Unterstützung in TypeScript, was für Web- und Produktteams wichtig ist. Python ist zwar immer noch häufig für datenlastige Arbeit und Backend-Services, aber die richtige Wahl hängt von deinem Stack ab. Ein guter Spezialist kann in beiden Umgebungen arbeiten.
Frage, wie der Freelancer mit Datenquellen, Zugriffskontrolle, Bewertung und Fallback-Verhalten umgeht. Wenn dein Team in Nürnberg sitzt, frage außerdem, ob die Zusammenarbeit remote mit lokalen Stakeholdern möglich ist oder ob bei Bedarf Vor-Ort-Termine möglich sind. So findest du eine passende Lösung für die Technologie und das Arbeitsmodell.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 41 €, was einem Tagessatz von etwa 330 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 8 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Fertigung (63%) und Automotive (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die LangChain in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich LangChain eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
