LangSmith Experten in Berlin
ein, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KI passend gefundenStellen Sie Experten ein, die LLM-Läufe nachverfolgen, Prompts und Ausgaben bewerten und LangChain-Workflows mit LangSmith fein abstimmen. Sie erhalten geprüfte, verfügbare Spezialisten für Observability, Debugging und Release-Checks durch schnelles, präzises Matching.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich LangSmith eingesetzt haben
Aruldass Arulanandu
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.
Viktor Shcherban
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
Hamza Khan
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.
Julien Look
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 Singh
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 Verma
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 Dönmez
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was LangSmith macht
LangSmith ist ein Entwicklertool zum Nachverfolgen, Testen und Verbessern von LLM-Anwendungen. Es hilft Teams, jeden Prompt, jeden Modellaufruf, jeden Tool-Schritt und jede Antwort an einem Ort zu sehen, damit sie das Verhalten debuggen können, statt zu raten. Es wird oft mit LangChain verwendet, unterstützt aber auch breitere LLM-Workflows.
Typische Aufgaben
- Chains, Agents und Tool-Aufrufe nachverfolgen
- Prompts, Modelle und Ausgaben vergleichen
- Eval-Sets für Regressionstests aufbauen
- Fehler vor Produktions-Deployments prüfen
Einordnung ins Ökosystem
LangSmith liegt nah am LangChain-Stack und am weiteren LLMOps-Toolset. Gute Spezialisten kennen Prompts, Token-Nutzung, strukturierte Ausgaben, Retrieval-Flows und wissen, wie man Traces über Python- oder JavaScript-Projekte hinweg liest. Sie verstehen auch, wie man Observability mit Produkt- und QA-Arbeit verbindet.
Warum Unternehmen Hilfe holen
Teams holen freie Spezialisten dazu, wenn das LLM-Verhalten unzuverlässig ist, Releases sicherere Checks brauchen oder interne Teams ein schnelleres Setup benötigen. In Berlin ist das oft wichtig für KI-Produkte, SaaS-Teams und Beratungsprojekte, die auf Englisch mit verteilten Teams arbeiten. Der richtige Experte kann das Debugging schärfen, Eval-Kriterien festlegen und saubere Dokumentation hinterlassen.
Was starke Spezialisten tun
Starke LangSmith-Profis öffnen nicht nur Traces. Sie machen aus unübersichtlichen Logs nützliche Signale, trennen Modellprobleme von Prompt-Problemen und bauen Evaluierungs-Workflows, die andere wiederholen können. Sie wissen auch, wie sie Ergebnisse klar an Produkt-, QA- und Engineering-Stakeholder kommunizieren.
Wann es gut passt
LangSmith passt gut, wenn Sie bereits LangChain oder ein anderes LLM-Framework nutzen und mehr Einblick in das Laufzeitverhalten brauchen. Es ist auch nützlich, wenn Sie Prompt-Experimente, datensatzbasierte Bewertungen oder einen disziplinierten Weg brauchen, um Regressionen zu erkennen, bevor es die Nutzer tun. Wenn Sie verlässliche LLM-Qualitätskontrolle brauchen, ist das die Art von Expertise, die Sie einstellen sollten.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf LangSmith? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
LangSmith wird verwendet, um Läufe von LLM-Anwendungen nachzuverfolgen, Prompts und Antworten zu prüfen und verschiedene Modell- oder Prompt-Versionen zu vergleichen. Teams nutzen es, um Agents zu debuggen, Retrieval-Schritte zu prüfen und Bewertungen aufzubauen, die zeigen, ob eine Änderung hilft oder schadet. Es ist besonders nützlich, wenn sich eine App je nach Eingaben oder Tool-Aufrufen unterschiedlich verhält.
Nein. LangSmith funktioniert am besten mit LangChain, ist aber auch für andere LLM-Workflows wertvoll, die Nachverfolgung und Bewertung brauchen. Viele Teams nutzen es, um Prompt-Verhalten zu verstehen, die Ausgabequalität zu überwachen und Fehler zu verfolgen, selbst wenn ihr Stack nur teilweise auf LangChain basiert.
LangSmith konzentriert sich auf das Verhalten von LLMs und nicht nur auf Servermetriken oder Logs. Allgemeine Observability-Tools helfen Ihnen, Verfügbarkeit, Latenz und Fehler zu sehen, während LangSmith Ihnen hilft, Prompt-Struktur, Chain-Schritte und Antwortqualität zu prüfen. Für LLM-Apps ist dieser zusätzliche Kontext oft genau das, was Debugging praktikabel macht.
Ein starker LangSmith-Spezialist kennt in der Regel Prompt-Design, LLM-Evaluierung und die Grundlagen von Retrieval und Tool-Nutzung. Er oder sie sollte sich mit Python oder JavaScript wohlfühlen, Traces gut lesen können und Erkenntnisse in klare Maßnahmen übersetzen. Erfahrung mit LangChain und LLMOps-Workflows ist ein starkes Zeichen.
Unternehmen brauchen LangSmith-Expertise meist dann, wenn LLM-Ergebnisse abweichen, Prompts schwer zu verwalten sind oder Release-Checks eine klare Struktur brauchen. Es ist auch nützlich, wenn ein Team Modellversionen vergleichen oder wiederholbare Evaluierungssets erstellen will. Wenn ein Produkt Agents oder Retrieval nutzt, spart diese Art von Hilfe oft schnell Zeit.
Ja. LangSmith eignet sich gut für Remote-Arbeit, weil Traces, Evaluierungen und Prompt-Historie asynchron leicht zu prüfen sind. Berliner Teams arbeiten oft remote mit Spezialisten zusammen, besonders wenn Produkt, Forschung und Umsetzung auf verschiedene Standorte verteilt sind. Klare schriftliche Rückmeldungen sind wichtiger als vor Ort zu sein.
Achten Sie auf einen LangSmith-Experten, der Traces klar erklären, sinnvolle Eval-Kriterien definieren und zeigen kann, wie er einen echten Fehlerfall gelöst hat. Gute Spezialisten fügen nicht nur Tools hinzu; sie helfen dem Team, aus den Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Saubere Dokumentation und reproduzierbare Workflows sind wichtige Qualitätsmerkmale.
LangSmith ist die Ebene für Nachverfolgung und Bewertung, während LangChain das Framework ist, mit dem LLM-Anwendungen und Workflows gebaut werden. Einfach gesagt: LangChain hilft Ihnen, die Logik zu erstellen, und LangSmith hilft Ihnen, sie zu prüfen, zu testen und zu verbessern. Viele Projekte nutzen beide zusammen, weil sie unterschiedliche Probleme lösen.
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 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
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
