LangSmith Experten in Berlin
entwickeln, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die LLM-Anwendungen mit LangSmith, LangChain und produktionsnahen Observability-Workflows überwachen, bewerten und verbessern. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die schnell und präzise zu Ihren Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich LangSmith eingesetzt haben
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
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.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Shriya S.
Letzte Position:
Produktmanagerin bei passify
- Leitung des Aufbaus des internen Automatisierungs- und Risikomanagement-Portals von Passify, Verbindung von Workflows zwischen Teams über SharePoint und Power Automate.
- Moderation von Retrospektive-Workshops und Erstellung von PRDs und Design-Tickets im PDLC.
- Unterstützung der ISO 27001-Dokumentation und Einhaltung, mit Fokus auf Kundensupport, Benutzerregistrierung und interne Kommunikationsprozesse.
- Mithilfe bei der Abstimmung von Design, Entwicklung und Betrieb in einem modularen Designzyklus, um sicherzustellen, dass jede Version sowohl Geschäfts- als auch Nutzeranforderungen erfüllt.
- Beitrag zur Feature-Planung und Validierung für Subunternehmer-Workflows, Schulungs-Dashboards und Verbesserungen des Terminal-Portals.
Julien L.
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
Muskan V.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Sagas IT Analytics
- Aufbau eines KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs in Kombination mit Vektorsuche; Forschungszeit um 30% reduziert.
- Entwicklung maßgeschneiderter Retrieval-Workflows mit LlamaIndex und einem ReAct-Style-Agenten für dynamisches Chunking; Abfragegenauigkeit um 18% verbessert.
- Untersuchung und Optimierung von Embedding-Strategien, wodurch die Abrufkosten pro Anfrage um 15% gesenkt wurden.
- Entwicklung von RAG-Bewertungsframeworks mit RAGAS und Langsmith anhand eigener Datensätze; Abdeckung um 40% gesteigert.
- Feintuning von LLMs (LLaMA 2 auf Vertex AI mit eigenen Inferenz-Containern, dynamischem Batching und Quantisierung); Latenz der Inferenz um 25% verringert.
- Integration von KI-Agenten in LangGraph mit Kurz- und Langzeitspeicher (Mem0); Abschlussquote der Aufgaben um 20% erhöht.
- Erstellung schema-bewusster Generatoren für synthetische Daten; Feintuning nachgelagerter Modelle mit +12% F1-Score.
Kaan D.
Letzte Position:
IT-Berater bei Tensora GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die LangSmith einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Professionelle Dienstleistungen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 LangSmith 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 LangSmith 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 (57%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Energie (43%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Bildung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
LangSmith auf einen Blick
LangSmith ist eine Plattform für die Entwicklung, Nachverfolgung, Bewertung und Überwachung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren. Sie ist eng mit dem LangChain-Ökosystem verbunden und unterstützt Teams dabei, Prompts, Modellaufrufe, Tool-Nutzung, Retrieval-Schritte und generierte Antworten in Entwicklung und Produktion zu untersuchen.
Was Teams entwickeln
Teams nutzen LangSmith, um dialogorientierte Assistenten, Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, Agenten-Workflows und strukturierte LLM-Funktionen einfacher zu testen und zu betreiben. Die Plattform bietet Einblick in jeden Lauf und hilft Fachleuten dabei, eine unerwartete Antwort mit dem Prompt, dem Kontext, dem Tool-Aufruf oder der Modellantwort in Verbindung zu bringen, die sie verursacht hat.
- Mehrstufige Chains und Agenten-Läufe nachverfolgen
- Prompts, Modelle und Anwendungsversionen vergleichen
- Ausgaben mit Datensätzen und Evaluierungsläufen überprüfen
- Qualität, Latenz und Fehler in der Produktion überwachen
Ökosystem und Tools
LangSmith-Projekte kombinieren häufig LangChain oder LangGraph mit gehosteten oder selbst verwalteten Modell-APIs, Vektordatenbanken, Embedding-Diensten und Anwendungs-Backends. Gute Spezialisten verstehen die Konfiguration der Nachverfolgung, Datensätze, Evaluatoren, das Erfassen von Feedback, Webhooks und Observability-Integrationen und arbeiten zugleich sicher mit Python oder JavaScript sowie modernen Deployment-Pipelines.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen holen meist freiberufliche Expertise hinzu, wenn aus einem LLM-Proof-of-Concept ein zuverlässiges Produkt werden muss, wenn Evaluierungen inkonsistent sind oder wenn Produktions-Traces Fehler sichtbar machen, die sich nur schwer reproduzieren lassen. In Berlin benötigen lokale Teams möglicherweise einen Experten für Workshops vor Ort sowie für die Remote-Umsetzung über Produkt-, Daten- und Softwareteams hinweg.
- Ein Modell für Traces und Feedback etablieren
- Evaluierungsdatensätze für echte Nutzeraufgaben erstellen
- Fehler bei Retrieval, Tool-Nutzung und Prompts diagnostizieren
- LangSmith für einen sicheren Produktionsbetrieb vorbereiten
Was gute Fachleute leisten
Ein kompetenter LangSmith-Fachmann verbindet Observability mit Entscheidungen, statt Traces ohne konkreten Zweck zu sammeln. Er definiert nützliche Metadaten für Läufe, schützt sensible Eingaben, trennt Test- und Produktionsdaten und entwickelt Evaluierungen, die geschäftliche Anforderungen widerspiegeln. Er kann Erkenntnisse für technische und nicht technische Stakeholder klar erklären.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit der vollständigen LLM-Umsetzung und nicht nur auf Vertrautheit mit der LangSmith-Oberfläche. Fragen Sie, wie der Spezialist schlechte Ausgaben untersucht, Evaluatoren ausgewählt, sich ändernde Prompts gehandhabt und Traces in die bestehende Überwachung integriert hat. Für die Zusammenarbeit in Berlin sollten Sie Arbeitssprache, Überschneidung der Arbeitszeiten und klären, ob Workshops vor Ort oder remote stattfinden müssen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf LangSmith? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
LangSmith wird verwendet, um Anwendungen nachzuverfolgen, zu bewerten und zu überwachen, die große Sprachmodelle aufrufen. Teams können damit Prompts, abgerufenen Kontext, Tool-Aufrufe und Ausgaben untersuchen, um die Qualität zu verbessern und Fehler zu beheben.
LangSmith erfasst die internen Schritte von LLM-Workflows, einschließlich Chain- und Agenten-Läufen, und nicht nur Infrastruktur-Signale wie Fehler oder Antwortzeit. Es ergänzt Tools wie OpenTelemetry-basiertes Monitoring und allgemeine Observability-Suiten, wenn Teams Daten auf Prompt-Ebene und Evaluierungsdaten benötigen.
LangSmith wurde für das LangChain-Ökosystem einschließlich LangGraph entwickelt, kann aber durch seine Tracing- und Integrationsoptionen auch andere Muster von LLM-Anwendungen beobachten. Ein guter Spezialist sollte beurteilen können, ob die Lösung zum bestehenden Modell-, Retrieval- und Anwendungs-Stack passt.
Ein kompetenter LangSmith-Fachmann versteht normalerweise Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierungsmethoden, Modell-APIs, Vektorsuche und Produktions-Logging. Erfahrung mit LangChain oder LangGraph ist hilfreich, aber ein sicherer Umgang mit Daten und die Fehleranalyse von Anwendungen sind ebenso wichtig.
LangSmith-Arbeit profitiert von einem Fachmann, der den gesamten Lebenszyklus einer LLM-Funktion begleitet hat – von den ersten Traces über die Evaluierung bis zum Monitoring in der Produktion. Ein kleineres Erkundungsprojekt benötigt möglicherweise fokussiertes Tracing-Wissen, während ein Produktions-Rollout ein besseres Urteilsvermögen in Bezug auf Datenzugriff, Zuverlässigkeit und operative Verantwortung erfordert.
LangSmith-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Traces, Datensätze und Evaluierungen asynchron überprüft werden können. Teams in Berlin sollten den Bedarf an Workshops, Zugriffsprozesse, Überschneidungen der Arbeitszeiten und klären, ob die Kommunikation mit lokalen Stakeholdern auf Englisch oder Deutsch erwartet wird.
Bitten Sie den LangSmith-Spezialisten, eine konkrete Untersuchung einer schlechten Modellausgabe oder eines unzuverlässigen Agenten-Laufs zu beschreiben. Gute Antworten umfassen die Struktur der Traces, das Evaluierungsdesign, den Schutz sensibler Daten, nützliche Metadaten und die Frage, wie die Erkenntnisse zu einer messbaren Produktentscheidung geführt haben, ohne sich nur auf Screenshots der Oberfläche zu stützen.
Ein häufiger LangSmith-Fehler ist das Sammeln großer Mengen an Traces, ohne festzulegen, welche Fragen die Daten beantworten sollen. Weitere Probleme sind schwache Evaluierungsdatensätze, fehlende Metadaten für Läufe, offengelegte sensible Inhalte und die Annahme, dass ein Demo-Trace beweist, dass ein Produktions-Workflow zuverlässig ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 65 €, was einem Tagessatz von etwa 524 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 71% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (57%) und Professionelle Dienstleistungen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich LangSmith eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
