Langfuse Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit KI-PowerStelle Experten ein, die Langfuse-Tracing, Prompt-Management und Eval-Workflows für LLM-Produkte, interne Tools und Production-Monitoring einrichten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Langfuse eingesetzt haben
Abhishek Nair
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler bei DAMALO GmbH
- Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
- Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
- Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
- Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
- Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
- Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
- Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.
Aruldass Arulanandu
Letzte Position:
Web Module Lead bei Mphasis Limited
- Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
Sunish Bharathan
Letzte Position:
AtlasMind - Produktions-KI-Assistent für Jira bei Mercedes Benz Innovation Labs Gmbh
- Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
- Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.
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
René Pfisterer
Letzte Position:
Full Stack Entwickler bei XPS Software
- Branche: B2B
- Headless Frontend mit AEM Anbindung
- Besondere Herausforderung: Migration einer PWA-Anwendung im laufenden Betrieb auf Basis von .NET sowie Legacy Code; gesamte Applikation muss in React und Express.js/TypeScript überführt werden
- Technische Frameworks: Tailwind, XML, JavaScript, Caddy, ReactJS, Express.js, REST API, JSON
- Cloudflare CDN
- Caddy Server mit GitHub CI/CD Pipeline
Claudia Helming
Letzte Position:
Gründer & KI-Produktleiter bei Unforgotten
- Konzipiert, entwickelt und weiterentwickelt ein Applied-KI-MVP, das ausführliche Audio-Interviews mithilfe agentenbasierter Orchestrierung und mehrstufigem Reasoning in strukturierte, langformatige Erzählformate über verschiedene Genres (z. B. Memoiren, institutionelles Wissen, thematische Essays) umwandelt.
- Zentrale Workflows in einem Next.js-Stack entworfen und implementiert, mit strukturierten Repräsentationen (JSON und andere Formate), Retrieval-gestützter Generierung und entstehenden Knowledge-Graph-Strukturen, um Kontext und Konsistenz über lange Dokumente hinweg zu wahren.
- Agentenverhalten in realistischen Erzählszenarien definiert und getestet, einschließlich idealer Nutzerpfade, Randfälle und Fehlerzustände, mit expliziten Kriterien für Kohärenz, faktische Übereinstimmung und Erfüllung der Nutzerabsicht.
- Führe derzeit gezielte Nutzertests mit ausgewählten Partnern durch, um Anwendungsfälle zu validieren und die nächsten Produktiterationen zu informieren.
Mohamed Yousfi
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei AlphaFMC
- Architektur von KI-Systemen über Build-vs-Buy-Ebenen; Beratung von Kunden bei der Technologiewahl, Bewertung, Integrationsmustern und Governance, um Risiken zu reduzieren und die Time-to-Value zu verkürzen.
- Implementierung von Azure-/Snowflake-Lösungen (RAG-Pipelines, Chatbots, Data Agents) einschließlich Ingestion, Retrieval, Orchestrierung und Monitoring.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Geschäftsanforderungen in umsetzbare KI-Roadmaps und Referenzarchitekturen zu übersetzen; Abstimmung mit bestehenden Datenplattformen und Sicherheitskontrollen.
Apoorv Singh
Letzte Position:
KI-Interviewer
- Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.
Ruby Catharin Arokyaswamy
Letzte Position:
Produktmanager bei Juspay
- Leitete die Produktstrategie für einen KI-D2C-Checkout-Optimierungsagenten; implementierte Langfuse für KI-Bewertungen (Aufgabenerfolg, Latenz, Kosten), optimierte Prompts & Routing und förderte die Einführung durch bereichsübergreifende Schulungen (Vertrieb, Marketing & Customer Success) und eine Launch-Veranstaltung mit 100 Händlern
- Leitete die Produktentdeckung und entwickelte Tools zur Umsatzoptimierung, erstellte Dashboards mit Funnel-Übersicht in Grafana, um Conversion-Flows, Abbrüche, Latenz & Fehler zu verfolgen, Umsatzsteigerung um über 22,5 Tsd. €/Monat
- Entwickelte & implementierte 3 Automatisierungs-Workflows mit Claude Code: tägliche Erkennung von Transaktionsanomalien mit automatischer Ticketerstellung, wöchentliche Fehlerursachenanalyse, monatliche Zusammenstellung von Features für Führungskräftetreffen, reduzierte den manuellen Aufwand um über 10 Stunden pro Woche
- Launchte einen KI-Sprachagenten (Demo) für E-Commerce-Bestell- & Adressbestätigungs/-aktualisierungs-Workflow, entwarf Multi-Turn-Dialogflüsse mit dem Pipecat-Framework, erzielte eine Annahmerate von 71 % und über 100 Installationen im Shopify App Store
- Verantwortete den End-to-End-Produktlebenszyklus für über 30 B2B-Marken-Integrationen, arbeitete mit bereichsübergreifenden Teams zusammen, stellte die Zuverlässigkeit der Zahlungsabwicklung an kritischen Checkout-Punkten sicher, etablierte ein SLA-Framework und regelmäßige Fehlerursachenanalyse-Zyklen und gewährleistete 99 % SLA-Einhaltung
- Leitete Agile-Praktiken als Scrum Master für ein Team von 12, verantwortete Sprint- & Release-Planung in Jira, etablierte regelmäßige Fehlerursachenanalyse-Zyklen für Transaktionsabweichungen & Observability-KPIs mit Grafana-Dashboards und lieferte 3 Major Releases termingerecht ab
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Langfuse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
89%
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 Langfuse 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 Langfuse macht
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform für LLM-Observability und Evaluation. Sie hilft Teams dabei, Traces, Prompts, Scores und Nutzer-Feedback über KI-Funktionen hinweg zu prüfen. Unternehmen nutzen sie, um zu verstehen, wie sich eine Anwendung in der Produktion verhält und wo die Ausgabe fehlschlägt.
Typische Arbeit
- Prompts, Tool-Calls und Modellantworten nachverfolgen
- Generierungen prüfen und Feedback anhängen
- Eval-Sets für Regressionstests aufbauen
- Latenz-, Kosten- und Qualitäts-Signale verfolgen
- Prompts und Versionen für Release-Arbeiten organisieren
Einbindung ins Ökosystem
Langfuse sitzt oft neben OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, LangChain und anderen Orchestrierungs-Tools. Gute Spezialisten wissen, wie man SDKs verbindet, Metadaten strukturiert und Traces für Produkt- und Engineering-Teams nützlich hält. Sie verstehen auch Logging-Hygiene und Datenschutzfragen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Teams suchen meist nach freiberuflicher Unterstützung, wenn eine LLM-Funktion schon live ist oder kurz vor dem Release steht. Das ist häufig bei Berliner Produktfirmen, internen KI-Tools und Customer-Support-Workflows der Fall, bei denen Nachvollziehbarkeit wichtig ist. Wenn das Team sauberere Evaluation, schnelleres Debugging oder einen besseren Prompt-Prozess braucht, sparen externe Spezialisten Zeit.
Was gute Spezialisten tun
Ein guter Langfuse-Spezialist macht mehr, als nur Tracing einzuschalten. Er definiert sinnvolle Events, gestaltet Feedback-Loops und macht aus roher Modellaktivität Entscheidungen, mit denen das Team weiterarbeiten kann. Außerdem weiß er, wie man Observability praktisch hält, damit das Setup auch bei wachsender Anwendung übersichtlich bleibt.
Gute Projektpassung
- LLM-Apps, die Production-Monitoring brauchen
- Prompt-lastige Systeme mit häufigen Versionsänderungen
- Evaluation-Pipelines für Qualitätsprüfungen
- Interne KI-Tools mit klarer Trace-Historie
- Teams in Berlin, die Remote-Hilfe oder hybride Zusammenarbeit wollen
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Langfuse am häufigsten fragen.
Langfuse wird genutzt, um LLM-Anwendungen zu beobachten, zu debuggen und zu evaluieren. Es zeigt Traces, Prompts, Ausgaben, Feedback und Kostensignale, damit Teams sehen können, was in der Produktion passiert ist. So lässt sich die Zuverlässigkeit leichter verbessern, statt zu raten, warum eine Antwort fehlgeschlagen ist.
Langfuse wird oft wegen der Open-Source-Kontrolle, des flexiblen Tracings und des Prompt-Managements an einem Ort gewählt. LangSmith wird häufig für LangChain-orientierte Workflows verglichen, während Helicone oft für Observability im Proxy-Stil betrachtet wird. Die beste Wahl hängt von deinem Stack, den Hosting-Anforderungen und davon ab, wie tief du Evaluierungen prüfen willst.
Ein starker Langfuse-Spezialist sollte auch LLM-App-Design, Prompt Engineering und strukturiertes Logging verstehen. Kenntnisse in Python oder TypeScript, API-Integration und Evaluationsdesign sind hilfreich. Erfahrung mit Integrationen von OpenAI oder Anthropic ist oft ein Plus.
Du brauchst keine große Plattform, um von Langfuse zu profitieren. Teams holen sich meist Unterstützung, sobald echte Prompts, Nutzerverkehr oder wiederkehrende Qualitätsprobleme geprüft werden sollen. Je besser das Setup früh geplant wird, desto einfacher ist es, später unruhige Traces und schwache Evals zu vermeiden.
Ja, Langfuse-Projekte eignen sich oft gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne. Ein Freelancer kann mit Logs, Traces und Produktanforderungen arbeiten, ohne jeden Tag vor Ort zu sein. In Berlin ist hybrides Arbeiten ebenfalls üblich, wenn ein Team schnellere Workshops für Prompt-Reviews oder das Evaluationsdesign möchte.
Wenn Langfuse installiert ist, aber niemand den Traces vertraut, braucht das Setup wahrscheinlich Hilfe. Weitere Anzeichen sind unklare Prompt-Versionen, schwache Feedback-Signale und kein wiederholbarer Evaluationsprozess. Wenn sich Produktionsprobleme nur schwer reproduzieren lassen, kann ein Spezialist den Workflow deutlich besser nutzbar machen.
Ein starker Langfuse-Spezialist kann erklären, wie Traces Produktentscheidungen unterstützen, nicht nur, wie man ein SDK verbindet. Achte auf sauberes Datenmodell, praktische Ideen für Evaluierungen und einen klaren Weg, Feedback in Maßnahmen umzusetzen. Außerdem sollte er wissen, wie man das Setup einfach genug hält, damit das Team es wirklich nutzt.
Ein Langfuse-Einsatz umfasst oft das Einrichten von Tracing, Prompt-Versionierung, Evaluations-Workflows und Hinweise dazu, wie die Daten gelesen werden. Manche Spezialisten helfen auch dabei, Dashboards, Feedback-Loops und Release-Checks für neues Modellverhalten zu definieren. Ziel ist ein System, das das Team im täglichen Produktalltag nutzen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 80 €, was einem Tagessatz von etwa 638 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 88% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Spanisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (44%) und Professionelle Dienstleistungen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Betrieb (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Langfuse eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
