Langfuse-Experten in München
, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die LLM-Anwendungen instrumentieren, Langfuse-Traces entwerfen und die Prompt- und Modellleistung durch zuverlässige Observability verbessern. FRATCH bringt Sie durch schnelle, präzise KI-Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Langfuse-Experten eingesetzt haben
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Giuseppe A.
Letzte Position:
Entwicklung Embedded-Software bei Inheco
- KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
- Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
- Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
- Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.
Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps
Vasco A.
Letzte Position:
KI-Forschungspraktikant – Generative KI bei BMW AG
- Entwarf und implementierte multimodale Unterhaltungstoolchains, die Passagierinput, Fahrzeugkontext, Large-Language-Modelle (Text-zu-Text und Sprache-zu-Sprache) sowie Bildgenerierungsmodelle kombinieren, um interaktivere und immersivere In-Car-Erlebnisse zu bieten.
- Entwickelte und orchestrierte Tools für LLM-basierte Agenten, inklusive Sitzungsverwaltung, Hintergrundaufgaben, dynamischer Nutzerinteraktionen und persistentem Anwendungszustand.
- Untersuchte Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks für In-Car-Umgebungen, bewertete Kommunikationsprotokolle und Architekturstrategien für koordinierte und zuverlässige Agentenverhalten.
Andrew E.
Letzte Position:
CTO / Mitgründer bei Roket Finance
- Plattform für erste Kunden aufgebaut und ausgeliefert, inklusive Business-Datensimulationen und KI-Agenten, hands-on von null an
- Eng mit Mitgründern und Designpartnern zusammengearbeitet, um die ersten Versionen der App zu erstellen
- Tech-Stack: React, Node.JS/TypeScript, Python, FastAPI, GCP, Gemini, PostgreSQL, Cursor, Langfuse
Max R.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur und technischer Berater (Freelancer) bei dialpad
Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.
Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.
Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)
Abdul K.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei EdgeFirm
- Entwarf und entwickelte End-to-End-Web- und Mobilprodukte als Full-Stack-Entwickler, arbeitete mit Python/FastAPI-Backends, Datenbanken und React/React Native-Frontends.
- Erstellte LLM- und agentenbasierte KI-Systeme mit LangChain, LangGraph, CrewAI, Langfuse und Vektordatenbanken, mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und saubere Abstraktionen.
- Entwickelte einen Text-zu-SQL-Assistenten für das Marketingteam, der nicht-technischen Nutzern ermöglicht, natürliche Sprachabfragen an ein großes Datenset aus dem Einzelhandel zu stellen und klare Analysen sowie Kampagnen-Erkenntnisse zurückliefert.
- Trug dazu bei, ad-hoc-SQL/Reporting-Anfragen an die Entwicklung um 60 % zu reduzieren und die Zeit bis zur Auswertung gängiger Marketinganfragen von Stunden auf Minuten zu verkürzen.
- Erstellte eine Full-Stack-Mobile-App, in der Apple Health-Daten verarbeitet und in ein LLM eingespeist werden, um personalisiertes, auf VO2max basierendes Gesundheitscoaching und Erkenntnisse zu generieren. Verantwortete die Architektur von Frontend über Backend bis hin zur Authentifizierung.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Langfuse-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1 Jahr (Deutschland: 1,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 76%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 5%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bosnisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, die Langfuse-Experten 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 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%)
- Automotive (67%)
- Gesundheitswesen (67%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Transport und Logistik (33%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
- Pharmazeutika (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
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-Observability- und Analytics-Plattform für Anwendungen, die mit großen Sprachmodellen entwickelt wurden. Sie erfasst Traces über Prompts, Modellaufrufe, Retrieval-Schritte und Tool-Nutzung hinweg und gibt Teams eine strukturierte Sicht darauf, wie sich ein KI-Feature in der Produktion verhält. Die Plattform hilft dabei, technische Signale mit Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen zu verbinden.
Traces und Evaluierungen
Langfuse-Traces verfolgen eine LLM-Anfrage durch ihren vollständigen Ausführungspfad. Teams können Latenz, Token-Nutzung, Fehler, Prompts, abgerufenen Kontext und generierte Ausgaben auf Ebene einzelner Beobachtungen untersuchen. Experten nutzen außerdem Datensätze, Experimente und Evaluierungen, um Änderungen vor der Veröffentlichung für Nutzer zu vergleichen.
Ökosystem und Tools
Langfuse passt in Anwendungen, die mit gängigen LLM-Frameworks und Modellanbietern entwickelt wurden. Gute Spezialisten arbeiten mit den SDKs, APIs, Ingestion-Methoden und Optionen für Self-Hosting und verbinden diese zugleich mit Anwendungslogs, Datenspeichern und Monitoring-Workflows.
- Chat-, Completion- und Agent-Workflows instrumentieren
- Retrieval-Augmented Generation und Tool-Aufrufe tracen
- Prompts verwalten und Versionen vergleichen
- Evaluierungsdatensätze erstellen und Nutzerfeedback prüfen
Wann Expertise wichtig wird
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Langfuse-Expertise ins Haus, wenn sich ein KI-Prototyp in Richtung Produktion entwickelt oder die Modellqualität schwer zu erklären ist. Spezialisten können ein sauberes Tracing-Modell etablieren, Evaluierungsdaten anbinden und Dashboards erstellen, die Entscheidungen unterstützen, ohne unnötige Komplexität in die Anwendung zu bringen.
- Fehlende Transparenz bei Prompts, Kontext oder Modellantworten
- Uneinheitliche Ausgaben über verschiedene Anbieter oder Releases hinweg
- Manuelle Evaluierung von KI-Features
- Steigende Inferenzkosten oder unerklärliche Latenz
Anforderungen für Projekte in München
Teams in München nutzen Langfuse für die Automatisierung des Kundensupports, interne Wissens-Tools, Dokumenten-Workflows und KI-Features in Industrie- oder Finanzprodukten. Ein Freelancer kann remote arbeiten oder an Vor-Ort-Terminen für Architektur-Reviews, die Abbildung von Datenflüssen und die Übergabe teilnehmen. Die Zusammenarbeit auf Deutsch und Englisch kann je nach Stakeholdern und Dokumentation relevant sein.
Starke Spezialisten
Die besten Langfuse-Fachleute verstehen mehr als nur Instrumentierung. Sie können über Prompt-Design, Retrieval-Qualität, Modellauswahl, Datenschutzgrenzen und den Betrieb in der Produktion nachdenken und diese Anforderungen anschließend in nützliche Traces und wiederholbare Evaluierungen übersetzen. Achten Sie auf klare Namenskonventionen, aussagekräftige Metadaten, sichere Deployment-Praktiken und Belege dafür, dass Observability eine Produktentscheidung verändert hat.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Langfuse-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Langfuse wird verwendet, um Anwendungen zu überwachen, zu debuggen und zu evaluieren, die auf großen Sprachmodellen basieren. Es zeichnet Traces für Prompts, Modellaufrufe, Retrieval, Tools und Nutzerinteraktionen auf, damit Teams Qualität, Latenz, Kosten und Fehler untersuchen können.
Langfuse konzentriert sich auf das Verhalten von LLM-Anwendungen und nicht nur auf Infrastruktur und Zustand von Anfragen. Herkömmliches Monitoring kann zeigen, dass ein Service langsam ist oder ausfällt, während Langfuse Prompt-, Completion-, Token-, Kontext- und Evaluierungsdaten ergänzt, die zum Verständnis der Ursache benötigt werden.
Ein guter Langfuse-Spezialist versteht in der Regel Services mit Python oder TypeScript, API-Integration, Prompt-Design und Retrieval-Augmented Generation. Erfahrung mit Modellanbietern, Vektorsuche, Evaluierungsmethoden, Cloud-Deployment und Datenschutz ist ebenfalls wertvoll.
Der Umfang ist wichtiger als eine festgelegte Erfahrungsdauer. Eine einfache Integration benötigt möglicherweise einen Experten, der SDKs und Trace-Design versteht, während ein Rollout in der Produktion tiefere Kenntnisse in Evaluierung, Self-Hosting, Zugriffskontrolle, Skalierung und Observability-Architektur erfordert.
Ja. Langfuse-Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Instrumentierung, Dashboards und Evaluierungs-Workflows asynchron geprüft werden können. Münchner Teams bevorzugen für Architekturentscheidungen, Stakeholder-Interviews oder Übergaben möglicherweise trotzdem Workshops vor Ort, wobei je nach Bedarf Deutsch und Englisch verwendet werden.
Langfuse unterstützt sowohl Self-Hosting als auch das gehostete Angebot. Die richtige Wahl hängt von der Sensibilität der Daten, den operativen Kapazitäten, den Zugriffsanforderungen und dem Bedarf des Teams ab, Upgrades, Infrastruktur und Aufbewahrung zu kontrollieren.
Bitten Sie den Langfuse-Fachmann zu erklären, wofür jeder Trace steht und wie die Daten eine konkrete Entscheidung unterstützen werden. Prüfen Sie Namensgebung, Metadaten, Sampling, Sicherheit, Evaluierungsdesign und den Nutzen der Dashboards, statt eine große Menge Telemetrie ohne klaren Zweck zu akzeptieren.
Langfuse ist besonders nützlich für produktive Chat-Assistenten, wissensbasierte Tools mit Retrieval, Agent-Workflows und Anwendungen, bei denen sich die Modellqualität im Laufe der Zeit verändert. Den größten Mehrwert bietet es, wenn Teams Prompts oder Modelle vergleichen, Nutzerfeedback untersuchen und Releases planbarer machen müssen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 730 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1 Jahr.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (67%) und Bosnisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (67%) und Gesundheitswesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Langfuse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Langfuse-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
