Langfuse Experten in Berlin
entwickeln, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die LLM-Anwendungen instrumentieren, Prompts und Agenten-Workflows verfolgen und Evaluierungspipelines mit Langfuse verbessern. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern für Ihr Projekt.
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).
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.
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 - 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 S.
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 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
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
89%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
90%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 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 (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (40%)
- Automotive (30%)
- Bildung (30%)
- Bank- und Finanzwesen (30%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
LLM-Observability
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform für Observability und Evaluierung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren. Sie erfasst Traces über Prompts, Modellaufrufe, Tools und Retrieval-Schritte hinweg und hilft Teams zu verstehen, wie sich ein LLM-Feature in der Produktion verhält. Unternehmen nutzen sie, um technische Telemetrie mit Produkt- und Qualitätsentscheidungen zu verbinden.
Zentrale Funktionen
Langfuse-Experten konfigurieren Tracing für Chatsysteme, RAG-Pipelines und autonome Agenten-Workflows. Sie definieren Prompts zentral, untersuchen verschachtelte Generierungen, vergleichen Modellausgaben und verknüpfen Nutzungsdaten mit dem Kontext von Benutzern oder Sitzungen. Die Plattform unterstützt sowohl Feedback aus der Entwicklung als auch die laufende Überwachung in der Produktion.
Ökosystem und Tools
Die Arbeit umfasst häufig Langfuse SDKs, OpenTelemetry-Konzepte, REST APIs und die Langfuse-Oberfläche. Gute Spezialisten verbinden Langfuse mit Anwendungs-Frameworks, Vektordatenbanken, Modellanbietern und Evaluierungstools wie Python-basierten Testsuiten. Sie verstehen außerdem Prompt-Versionierung, Metadatendesign, Sampling, Datenaufbewahrung und selbst gehostete Deployments.
Wann Expertise hilft
- Eine bestehende LLM-Anwendung instrumentieren, ohne nützlichen Kontext zu verlieren
- Traces für RAG-Retrieval, Tool-Aufrufe und mehrstufige Agenten entwerfen
- Datensätze und Evaluierungsabläufe für Prompt- oder Modelländerungen erstellen
- Dashboards für Latenz, Kosten, Fehler und Ausgabequalität einrichten
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team schnell zuverlässige Transparenz benötigt oder ein LLM-Feature vom Prototyp in die Produktion übergeht. In Berlin können Spezialisten lokale Produktteams vor Ort, remote oder in einem hybriden Setup unterstützen – abhängig von Sicherheits- und Zusammenarbeitsanforderungen.
Qualitätsmerkmale
Ein guter Profi bildet den vollständigen Ausführungspfad ab, statt isolierte Modellanfragen zu protokollieren. Er erstellt aussagekräftige Trace-Namen, Metadaten und Benutzerkontext, schützt sensible Informationen und macht Evaluierungen wiederholbar. Er kann erklären, welche Signale für ein Produkt wichtig sind und wie daraus Änderungen an Prompts, Retrieval, Modellen oder Anwendungscode entstehen.
Projektpassung
Definieren Sie vor der Beauftragung eines Spezialisten die LLM-Workflows, die Transparenz benötigen, die Hosting-Vorgaben und die Entscheidungen, die durch die Daten unterstützt werden sollen. Relevante Erfahrung kann RAG, Agenten-Orchestrierung, Prompt-Management, Observability oder Plattformbetrieb umfassen. Die beste Passung verbindet Langfuse-Kenntnisse mit soliden Softwarepraktiken und klarer Kommunikation zwischen Produkt-, Daten- und Engineering-Teams.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Langfuse am häufigsten fragen.
Langfuse wird eingesetzt, um Anwendungen zu verfolgen, zu überwachen und zu evaluieren, die auf großen Sprachmodellen basieren. Es bietet Teams Transparenz über Prompts, Generierungen, Retrieval, Tool-Aufrufe, Latenz, Fehler und Nutzung über vollständige Workflows hinweg.
Langfuse ist auf LLM-spezifische Daten wie Prompts, Generierungen, Modellmetadaten und Evaluierungsergebnisse ausgerichtet. Allgemeine Observability-Tools bleiben für Infrastruktur- und Anwendungstelemetrie nützlich, während Langfuse zusätzlich eine Produkt- und Qualitätsperspektive auf das Verhalten von Sprachmodellen bietet.
Ein guter Langfuse-Spezialist arbeitet häufig mit Python oder TypeScript, REST APIs, OpenTelemetry-Konzepten und Cloud-Deployments. Erfahrung mit RAG, Vektordatenbanken, Prompt Engineering, Agenten-Frameworks, Datenschutz und CI-basierten Evaluierungen ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab, nicht von einer festen Berufsdauer. Eine fokussierte Instrumentierungsaufgabe kann einen Spezialisten erfordern, der mit dem relevanten SDK vertraut ist, während ein Produktiv-Rollout Erfahrung mit Architektur, Evaluierungsdesign, Zugriffskontrollen und operativer Verantwortung voraussetzt.
Ja. Langfuse-Projekte umfassen in der Regel gemeinsam genutzte Repositories, Cloud-Umgebungen und dokumentierte Tracing-Konventionen, sodass die remote Zusammenarbeit gut funktionieren kann. Teams in Berlin bevorzugen möglicherweise trotzdem gelegentliche Workshops vor Ort für Architektur, Datenverarbeitung oder Produktabstimmung.
Bereiten Sie für Langfuse-Arbeiten eine Systemübersicht, die zu untersuchenden LLM-Workflows, Hosting-Anforderungen und Beispiele für Qualitätsprobleme vor, die Sie analysieren möchten. Zugriffsgrenzen, die erwartete Datenaufbewahrung und die verwendeten Modellanbieter helfen einem Spezialisten, die Integration richtig einzuschätzen.
Prüfen Sie, ob Traces vollständige Nutzerreisen abbilden und ob Metadaten die Reproduktion von Fehlern erleichtern. Gute Langfuse-Arbeit trennt außerdem sensible Daten, vermeidet übermäßiges Rauschen, unterstützt sinnvolle Evaluierungen und überführt Beobachtungen in klare technische oder produktbezogene Maßnahmen.
Ein Langfuse-Profi kann die SDK-Integration, Trace- und Prompt-Konventionen, Evaluierungsdatensätze, Dashboards und Deployment-Dokumentation liefern. Je nach Projekt kann er Langfuse außerdem mit RAG-Pipelines, Agenten-Tools, Modell-Gateways oder bestehenden Observability-Praktiken verbinden.
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 89% 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 (90%) und Spanisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Betrieb (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Langfuse eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
