Langfuse Experten in Berlin
in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIArbeiten Sie mit Spezialisten, die LLM-Observability implementieren, komplexe Agenten-Workflows nachverfolgen und Prompt-Evaluierungen verwalten. Lassen Sie sich schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen, die bereit sind, Ergebnisse zu liefern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Langfuse eingesetzt haben
Abdulla A.
Letzte Position:
Principal KI-Produktberater bei Recare
- Recare Voice Desktop in zwei Monaten von 0 auf 1 entwickelt und eingeführt, einschließlich mehrsprachiger klinischer Dokumentation, die automatisch in strukturierte deutsche medizinische Notizen transkribiert wird.
- LLM-Inferenzkosten in Docs und Extract durch eine Prompt-Caching-Architektur um 60–70 % gesenkt.
- Die von PMs und Ingenieuren für Prompt-Experimente genutzte KI-Workbench sowie den Langfuse-Evaluierungs-Stack aufgebaut (über 10.000 ausgewertete Traces).
Viktor S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freelance) bei Empion
Enterprise-Kategorisierung von KI-Inhalten und KI-gestützte Webrecherche.
- Multi-LLM-Evaluierungsframework mit annotierten Daten entwickelt
- LLM-Fehlerraten auf Grundlage annotierter Datensätze iterativ verbessert
- KI-gestützte Webrecherche-Pipeline implementiert Technologien: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React
Gabrielle D.
Letzte Position:
Leitung People bei Una Health
- Eingestellt, um als erste Person im People-Bereich die People-Funktion von Grund auf aufzubauen
- Den Einstellungsplan definiert und 2 Sales-Manager eingestellt
- Ein People- und Kultur-Audit durchgeführt und die 12-Monats-Roadmap für den People-Bereich erstellt
- Den Einstellungsstopp und die gesamte Kommunikation geleitet, nachdem das Unternehmen infolge einer regulatorischen Entscheidung seine DiGA-Listung verloren hatte
Aruldass A.
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 B.
Letzte Position:
AtlasMind – Produktiver KI-Assistent für Jira bei Mercedes Benz Innovation Labs Gmbh
- Wandelt natürliche Sprache mithilfe von RAG und pgvector in JQL um. Liefert strukturiertes JSON mit einer Abfrage, einer Diagrammspezifikation und einer Antwort in Klartext. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen, ohne die JQL-Pipeline überhaupt zu verwenden.
- Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock – zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Selbstheilendes JQL: Bei einem Jira-Validierungsfehler wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4-mal erneut versucht. OCI Vault für Geheimnisse. Auf Oracle Cloud A1 bereitgestellt, mit GPU-Inferenz über ein privates Tailscale-Netzwerk. Open Source.
Abhishek N.
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.
René P.
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 H.
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 Y.
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 S.
Letzte Position:
KI-Interviewer
- Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.
Ruby Catharin A.
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
13 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 1,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 76%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
91% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Langfuse Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Gesundheitswesen (55%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (36%)
- Einzelhandel (36%)
- Automotive (27%)
- Bildung (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Open-Source-LLM-Engineering und Observability
Langfuse bietet Produktions-Observability, Prompt-Management und automatisierte Evaluierung für Anwendungen, die auf Large Language Models basieren. Die Open-Source-Plattform erfasst detaillierte Traces über komplexe, mehrstufige Pipelines hinweg und ermöglicht es Teams, Latenz, Token-Nutzung und Generierungsqualität in Echtzeit zu überwachen.
Zentrale Workflows und technische Ergebnisse
Spezialisten integrieren Tracing-Schichten und Evaluierungsroutinen direkt in Inferenz-Pipelines, um die Zuverlässigkeit von Modellen sicherzustellen.
- Anwendungs-Code mit dem Langfuse SDK und OpenTelemetry instrumentieren
- Tracing für Multi-Agent-Frameworks, Retrieval-Ketten und Tool-Aufrufe einrichten
- Prompt-Management-Systeme mit Versionierung und dynamischen Variablen etablieren
- Automatisierte Evaluierungs-Pipelines mit modellbasiertem Scoring und Nutzerfeedback entwickeln
Langfuse-Tools und Framework-Ökosystem
Implementierungen laufen typischerweise neben Orchestratoren wie LangChain, LlamaIndex, LiteLLM sowie nativen OpenAI- oder Anthropic-SDKs. Innerhalb der Plattform generierte Daten lassen sich in PostgreSQL, ClickHouse und moderne Data Warehouses integrieren und ermöglichen eine einheitliche Betriebsanalyse über Ihre Backend-Infrastruktur hinweg.
Wann Unternehmen externe Langfuse-Fachkräfte beauftragen
Engineering-Teams holen spezialisierte Fachkräfte hinzu, wenn sich KI-Anwendungen von internen Prototypen zu kundenorientierten Produkten entwickeln. Teams benötigen sofortige Einblicke in Reasoning-Pfade, Token-Overhead und Regressionen bei Modell-Updates, ohne die Aufmerksamkeit von zentralen Produktfunktionen abzuziehen.
Verbreitung in Berlins Tech-Landschaft
Unternehmen in Berlin setzen branchenübergreifend auf moderne KI-Observability, etwa in Fintech, Healthtech und Enterprise-SaaS. Berliner Organisationen implementieren häufig selbst gehostete Instanzen auf Cloud-Infrastrukturen, um strenge DSGVO-Anforderungen einzuhalten. Dafür benötigen sie Fachkräfte, die lokale Anforderungen an die Datenresidenz und die Zusammenarbeit in hybriden Teams verstehen.
Merkmale erfahrener Observability-Fachkräfte
Top-Spezialisten verbinden fundiertes Backend-Engineering mit konsequenten Evaluierungsmethoden. Sie entwickeln deterministische Testschleifen, optimieren die Prompt-Latenz und konfigurieren detaillierte Dashboards zur Kostenverfolgung, damit Engineering-Leiter KI-Funktionen sicher skalieren und gleichzeitig vollständige Kostentransparenz bewahren.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Langfuse am häufigsten fragen.
Organisationen nutzen Langfuse, um Transparenzlücken in generativen KI-Systemen zu beseitigen. Es verfolgt verschachtelte Modellaufrufe, überwacht die Token-Nutzung, versioniert System-Prompts und sammelt Evaluierungsscores, damit Teams Sonderfälle debuggen und Qualitätsregressionen verhindern können.
Während LangSmith eng an sein übergeordnetes Ökosystem gebunden ist und Arize sich stark auf klassische ML-Metriken konzentriert, ist Langfuse eine Open-Source-Plattform für LLM-Engineering, die auf flexibles Self-Hosting und Anbieterneutralität ausgelegt ist. Sie bietet direkte SDK-Integrationen für viele Frameworks, ohne Vendor-Lock-in.
Ein kompetenter Langfuse-Fachmann verfügt über Kenntnisse in Python oder TypeScript, Framework-Erfahrung mit Tools wie LangChain oder LiteLLM sowie einen Hintergrund in der Vektorsuche. Kenntnisse in der Containerisierung mit Docker und Kubernetes sind für selbst gehostete Produktionsumgebungen unerlässlich.
Ja, Langfuse kann vollständig auf Ihrer privaten Cloud-Infrastruktur über Docker oder Kubernetes betrieben werden. Für Engineering-Teams in Berlin und der Europäischen Union stellt Self-Hosting sicher, dass Nutzerdaten und Modell-Prompts vollständig innerhalb Ihrer kontrollierten Grenzen bleiben.
Eine grundlegende Instrumentierung mit Langfuse-SDKs oder OpenTelemetry-Wrappern dauert meist nur wenige Tage. Umfassendere Implementierungen mit automatisierten Evaluierungs-Pipelines, individuellen Fine-Tuning-Datensätzen und Workflows für die Prompt-Veröffentlichung erfordern typischerweise einige Wochen konzentrierter Arbeit.
Erfahrene Praktiker setzen eine Kombination aus automatisierten Routinen nach dem Muster LLM-as-a-judge, heuristischen Prüfungen wie Regex- oder JSON-Validierung und erfasstem menschlichem Feedback ein. Mit Langfuse setzen sie diese Scores in Beziehung zu Token-Verbrauch und Latenz, um Qualität und Systemkosten auszubalancieren.
Die meisten Projekte mit Langfuse in Berlin werden remote oder hybrid durchgeführt. Während die anfängliche Abstimmung zu Telemetrie-Anforderungen und Data Governance in lokalen Büros stattfinden kann, erfolgen die eigentliche Instrumentierung und der Aufbau der Analytics-Umgebung remote, wobei Englisch die wichtigste technische Sprache ist.
Prüfen Sie den praktischen Langfuse-Hintergrund, indem Sie frühere Implementierungen mit komplexen Agenten-Architekturen, Tracing-Instrumentierung und Evaluierungs-Pipelines bewerten. Fragen Sie Kandidaten, wie sie Context Drift erkennen, mehrstufige Retrieval-Fehler debuggen und Prompt-Veröffentlichungen über verschiedene Umgebungen hinweg verwalten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 597 € 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 90% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Langfuse 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 Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Spanisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (55%) und Professionelle Dienstleistungen (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (91%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Langfuse 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.
Berlin 
Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
