LangSmith Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die LangSmith nutzen, um LLM-Aufrufe zu verfolgen, Prompts und Ausgaben zu prüfen und Agenten-Workflows zu verbessern. Sie bringen klares Debugging, Evaluation und Observability in komplexe KI-Systeme – mit schnellem, präzisem Matching aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich LangSmith eingesetzt haben
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 Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
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
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
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.
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
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Gesundheitswesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
57%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 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 19 Sep 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%)
- Professionelle Dienstleistungen (71%)
- Gesundheitswesen (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
Was LangSmith macht
LangSmith ist die Observability- und Evaluationsschicht im LangChain-Ökosystem. Es hilft Teams dabei, Modellaufrufe zu verfolgen, Prompt-Abläufe zu prüfen, Ausgaben zu vergleichen und zu verstehen, wo eine LLM-Anwendung kaputtgeht. Unternehmen nutzen es, um Chatbots, Agents, Retrieval-Pipelines und workflow-lastige Produkte einfacher zu debuggen und ihnen mehr zu vertrauen.
Wo es passt
LangSmith ist nützlich, wenn sich das Verhalten von LLMs schwer vorhersagen lässt und kleine Prompt-Änderungen das Ergebnis beeinflussen. Es gibt Spezialisten einen Ort, um Runs zu prüfen, Versionen zu vergleichen und Traces über Modellaufrufe, Tools und Chains hinweg zu analysieren. Es wird oft zusammen mit LangChain, OpenAI, Vektor-Datenbanken und API-basierten Services genutzt.
Typische Aufgaben
- Prompt- und Modellverhalten über Chains und Agents hinweg verfolgen
- Evaluationssets für Regressionstests aufbauen
- Retrieval-Qualität und Tool-Aufrufe prüfen
- Prompt-Versionen vor dem Release vergleichen
- Feedback-Schleifen für Produktions-Runs einrichten
Wann man Hilfe dazuholt
Teams suchen meist nach LangSmith-Expertise, wenn LLM-Funktionen in die Produktion gehen und Fehler schwer zu reproduzieren sind. Es ist auch nützlich nach einem Prompt-Redesign, einem neuen Agenten-Design oder einer Änderung im Retrieval. In Berlin ist das oft wichtig für Produktteams, die auf Englisch arbeiten und trotzdem Reviews und Dokumentation für lokale Stakeholder klar halten wollen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis wissen, wie man LangSmith an echte Anwendungsflüsse anschließt, nicht nur an Demo-Notebooks. Sie definieren sinnvolle Evals, lesen Traces mit Kontext und machen aus unübersichtlichen Ausgaben klare nächste Schritte. Gute Spezialisten verstehen außerdem Prompt-Design, strukturierte Ausgaben, RAG und wie man Observability für das Team praktisch hält.
Ökosystem und Signale
LangSmith-Arbeit liegt oft nah an LangChain-Projekten, Python-Services und Cloud-Deployments. Unternehmen profitieren von Expertise, wenn sie bessere Nachverfolgbarkeit, wiederholbare Tests oder sauberere Übergaben zwischen Produkt-, ML- und Software-Teams brauchen. Wenn ein Team wissen will, warum ein Agent schlecht geantwortet hat, zeigt LangSmith, wo das Problem entstanden ist.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf LangSmith? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
LangSmith wird genutzt, um LLM-Runs zu verfolgen, Prompts und Ausgaben zu prüfen und zu bewerten, wie sich eine Anwendung im echten Einsatz verhält. Teams verlassen sich darauf beim Debugging von Chatbots, Agents und Retrieval-Flows, wenn Modellantworten inkonsistent oder schwer zu erklären sind.
LangSmith ist die Observability- und Evaluationsschicht, während LangChain das Framework ist, mit dem viele LLM-Workflows gebaut werden. In der Praxis nutzen Teams beide oft zusammen, und sie vergleichen LangSmith manchmal auch mit Logging-Tools oder eigenen Dashboards, wenn sie klarere Traces und wiederholbare Evaluierungen wollen.
Ein starker LangSmith-Spezialist kennt normalerweise Prompt-Design, Python, API-Integration und Evaluationsmethoden für LLM-Systeme. Nützliche Zusatzskills sind LangChain, Retrieval-Augmented Generation, strukturierte Ausgaben und Production-Debugging über verschiedene Modellanbieter hinweg.
LangSmith-Expertise wird wertvoll, wenn einfaches Prompt-Testing nicht mehr ausreicht. Wenn ein Agent, Chatbot oder RAG-Workflow schon live ist oder kurz vor dem Start steht, kann ein Spezialist helfen, Fehler zu verfolgen, Versionen zu vergleichen und Evals aufzubauen, die Regressionen früh erkennen.
Ja, LangSmith-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die Kernaufgaben Tracing, Evaluation und Integration sind. In Berlin bevorzugen viele Teams trotzdem einen kurzen Start vor Ort für die Produktabstimmung und arbeiten danach online mit klaren Traces und schriftlichem Feedback weiter.
Ein guter LangSmith-Freelancer zeigt, wie er Traces in Entscheidungen übersetzt, nicht nur in Screenshots. Achten Sie auf klares Eval-Design, praktische Debugging-Schritte und die Fähigkeit zu erklären, warum ein Prompt, ein Retrieval-Schritt oder ein Tool-Aufruf zu einem schlechten Ergebnis geführt hat.
Nein, LangSmith ist im LangChain-Ökosystem besonders stark, kann aber auch bei breiteren LLM-Anwendungen mit direkten API-Aufrufen helfen. Die Hauptfrage ist, ob Sie Tracing, Evaluation und Run-Review für einen modellgetriebenen Workflow brauchen – unabhängig vom genauen Framework.
Bevor Sie LangSmith-Hilfe dazuholen, bereiten Sie ein paar fehlerhafte Beispiele, den aktuellen Prompt oder die Chain und einige Hinweise zum erwarteten Verhalten vor. So hat der Spezialist genug Kontext, um Traces einzurichten, sinnvolle Evaluierungen aufzubauen und sich auf die wichtigsten Stellen zu konzentrieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die LangSmith in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 65 €, was einem Tagessatz von etwa 523 € 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 57% 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 1,6 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%), Professionelle Dienstleistungen (71%) und Gesundheitswesen (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
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.
Länder:
Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
