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Entwickeln Sie intelligentere KI-Produkte mit

Large Language Model Experten in Düsseldorf

, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werden

Beauftragen Sie Experten, die Sprachmodelle für die Unternehmenssuche, dialogorientierte Assistenten und die Dokumentenautomatisierung entwickeln, feinabstimmen und integrieren. FRATCH verbindet Sie mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern, die schnell in Ihr Projekt einsteigen können.

Lerne FRATCH Experten in Düsseldorf kennen, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Boris S.

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Senior Softwareentwickler

Ratingen
Boris S.

Letzte Position:

Generalistischer Experte für Softwareentwicklung bei Mercor

  • Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

Verifizierter Experte

Murad K.

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Senior AI/ML-Ingenieur

Düsseldorf
Murad K.

Letzte Position:

Senior AI/ML-Ingenieur bei Quantistry GmbH

  • Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
  • Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
  • Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
  • Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
  • Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
  • Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
  • Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
  • Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
  • Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.

Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest

Verifizierter Experte

Edgar P.

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Transition Manager & Business-Analyst

Korschenbroich
Edgar P.

Letzte Position:

Transition Manager & Business-Analyst

Das eigene IT-Ticketing-Tool des Kunden wird auf das zentrale Konzerntool migriert. Kritische Elemente sind der Produktshop, das operationale Framework, die ITIL-Prozesse sowie das Assetmanagement. Hier gilt es sicherzustellen, dass die Strategie hinsichtlich Service- und Supportmodel mit dem neuen Tool funktioniert und damit der IT-Betrieb reibungslos fortgeführt werden kann. Nachfolgend gilt es, Prozesse für das neu gebildete Core-Team zu erarbeiten und zu etablieren.

  • IST-Analyse / Schwachstellenanalyse der aktuellen Prozesse und des Tool-Setup
  • GAP-Analyse des aktuellen sowie zukünftigen Operating- und Servicemodels
  • Analyse des Businessbedarfs
  • Bewertung und Umsetzung der identifizierten GAPs
  • Etablierung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses
  • Risikomanagement
  • Hypercare & Begleitung im operativen Betrieb
  • Etablierung von Prozessen für neu gebildetes Core-Team
  • Stakeholdermanagement
Verifizierter Experte

Julian H.

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Senior IT-Projektmanager & Programmmanager | 12+ Jahre | AI, Cloud, Data, Rollout, Transformation

Solingen
Julian H.

Letzte Position:

IT-Projektleiter AI-Produkt zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse bei Führender Anbieter für Großverpflegung & Catering

Projekt: Konzeption und Umsetzung eines AI-Produkts für vier fachliche Anwendungsfälle

Projektleitung eines AI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes AI-Produkt für vier Anwendungsfälle umgesetzt wurde: automatisierte Briefings aus CRM- und Dokumentendaten, sprachbasierte Erfassung und Strukturierung von Berichten, Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Stammdaten sowie datenbasierte Marktanalysen. Zentraler Schwerpunkt war eine datenschutzkonforme Architektur, die die interne IT-Security-Prüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.

  • Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare AI-Anwendungsfälle mit klar abgegrenztem Produktscope und klarem Nutzenversprechen
  • Auswahl und Bewertung von Modellen und Architekturvarianten für Textextraktion, Sprache-zu-Text und Kontextanreicherung aus Fachsystemen, inklusive LLM-Anbindung, Function Calling und Retrieval
  • Erarbeitung und Durchsetzung einer Architektur mit europäischem Hosting, Datenminimierung und Maskierung personenbezogener Daten als Voraussetzung für die Freigabe
  • Steuerung der Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT, IT-Security und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
  • Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
  • Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz
Verifizierter Experte

Kai E.

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Berater & Interim Manager

Düsseldorf
Kai E.

Letzte Position:

BERATER & INTERIM MANAGER bei EHLERS Advisory

Unabhängiger Berater

  • Beratungsschwerpunkte: E-Commerce, Digitalisierung, Automatisierung, Preisgestaltung, Sortiment & Merchandising, Plattformstrategie
  • Branchen: Handel & Konsumgüter
  • Fachexperte für führende Managementberatungen
  • Laufende Weite...
Verifizierter Experte

Hassan A.

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IT-Berater

Düsseldorf
Hassan A.

Letzte Position:

DevOps- und Observability-Berater bei ALDI Süd (Albrechts Discount)

  • Unterstützung des DevOps-Teams bei der von Terraform verwalteten AWS-Infrastruktur in mehreren Regionen zur Sicherstellung einheitlicher Umgebungen.
  • Entwicklung durchgängiger CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
  • Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Datenbankschema-Migrationen und Sanity Checks der Umgebungen.
  • Implementierung eines speziellen CI/CD-Ablaufs für Hotfixes über separate Git-Branches sowie Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches in Release-Branches, um die Codeintegrität durch automatisierte Konfliktlösung sicherzustellen.
  • Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung auf kostengünstige Weise in Azure Container Apps. Die Anwendung führte als nachgelagerte, per Pipeline gestartete Aktivität automatisierte Health- und grundlegende Funktionstests aus.
  • Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS-CloudWatch-Logs.
  • Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs zu Überwachungszwecken.
  • Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform auf Basis einer geschichteten Architektur für das Backend-Testing zentraler Plattformservices, insbesondere des Order Management Systems in den Zed- und Glue-Schichten.
  • Management von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
  • Verantwortlich für Migrationen und Einrichtung von Frameworks sowie für Schulungen zu neuen Automatisierungs-Frameworks.
  • Förderung eines Shift-left-Ansatzes im QA-Team und Erstellung des Testkonzepts.
  • Teilnahme an Meetings mit IT-Managern, Business Ownern, Product Ownern und Teammitgliedern.
  • Entwicklung und Implementierung von Contract Testing zur Validierung der Kompatibilität von API-Schemas zwischen dem Order Management System und den Zed- und Glue-Schichten. Dadurch wurden produktionsrelevante Breaking Changes um etwa 3 % reduziert.
  • Leitung der Migration zu einem Multi-Environment-Framework, das die Testausführung über 4 Länderkonfigurationen aus einer einzigen Codebasis ermöglichte.
  • Integration automatisierter Unit- und Funktionstests direkt in die GitLab-CI/CD-Pipeline, wodurch die Pipeline-Laufzeit um 32 % reduziert wurde.
  • Coaching und Schulung von 5 QA-Ingenieuren in Deutschland und Ungarn zu Testautomatisierung, Framework-Architektur und Best Practices.
  • Konzeption eines geschichteten Backend-Testautomatisierungs-Frameworks zur Trennung von Geschäftslogik, API-Request-Buildern und Datenbankschicht.
  • Pilotierung von KI-gestütztem Testing mit Playwright Agents, dem Playwright MCP Server und GitHub Copilot für automatisierte Testgenerierung, Testausführung und selbstheilende Playwright-Skripte.
Verifizierter Experte

Olaf K.

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CIO-Berater・Enterprise Architect・Transformation Project Manager・ex-BCG Platinion

Düsseldorf
Olaf K.

Letzte Position:

CIO Advisor・IT Strategy・Tech/IT Due Diligence・Enterprise Architecture・IT Governance・AI Transformation・ex-BCG Platinion bei Kiese IT

  • -- ENGLISH Version (Deutsche Version unten) ---

Experience

  • Ex-BCG Platinion: 14 years as Manager & Chief IT Architect, leading large-scale IT transformations in complex group structures
  • 20+ years of C-level consulting across AI/IT strategy, enterprise architecture, IT organization, transformation, M&A due diligence, project recovery, and interim management
  • IT leadership experience with cross-functional, intercultural teams of up to 100+ people
  • Hands-on background in software engineering, IT architecture, and project management
  • Fortune Europe 500 focus; numerous international projects; SME and start-up experience

Core services:

  • IT strategy, enterprise architecture (EAM), target architectures and roadmaps
  • PE/M&A/carve-out IT/tech due diligence, asset valuation, cost estimation
  • GenAI transformation, process automation, and AI governance
  • IT reorganization, target operating model (TOM), agile transformation
  • IT governance, development and ITSM process optimization (BizDevOps, SAFe)
  • Review and recovery of critical large-scale IT programs
  • Planning and steering of transformation programs and IT project portfolios
  • IT vendor and platform selection (RfI / RfP)
  • Coaching & Interim management

Industries (selection): Insurance, financial services & banking, energy & utilities, telecommunications, retail & consumer goods, logistics, media, industry & engineering, healthcare, professional services

Projects (selection):

  • M&A Buy-side IT/Tech Due Diligence of an Acquisition in the Energy Sector (Utility, Smart Home) — AI-augmented with Anthropic Claude

  • AI Initiative for LLM-Based Optimisation and Automation of Sales and Billing Processes

  • Interim management Enterprise Architecture & group target architecture/roadmap development (METRO)

  • Reorganization: Design and introduction of agile IT target operating model at international wholesale group (METRO)

  • Design and implementation of agile BizDevOps target operating model (E.ON Grid Solutions)

  • Platform/vendor selection for renewal of core insurance solution of start-up (ELEMENT Insurance)

  • Establishment of project assurance capability and review/recovery of critical transformation projects (ERGO)

  • Enterprise architecture management and development of divisional/solution architectures (Deutsche Post DHL)

  • Strategic pricing architecture decisions in digital sales application landscape (E.ON Energie)

  • IT due diligence: Architecture evaluation and monetary valuation of IT assets (ProSiebenSAT.1 Media)

  • Interim management of group-wide security/compliance programme (ERGO)

  • Enabling an application landscape for different sales organizations and product structures (E.ON Energie)

  • Realignment of business/IT strategy and InsurTech platform selection (RfI, RfP) (nexible, ERGO Digital Ventures)

  • Stabilization/optimization of an agile/SAFe business/IT DevOps landscape transformation (Lufthansa AirPlus)

  • Process optimization and design/management of digitization and robotics introduction in power plants (RWE Nuclear)

  • BSS target architecture development for fixed/mobile networks convergence (Deutsche Telekom)

  • Optimization of IT organization model and methodology in application development and testing (Deutsche Telekom)

  • Evaluation of fulfillment of a general contractor agreement for run-off/migration of contract portfolios (ERGO)

  • -- DEUTSCHE Version (English version above) ---

Erfahrung

  • Ex-BCG Platinion: 14 Jahre Strategie und Umsetzung großskaliger IT-Transformationen in komplexen Konzernstrukturen (Manager & Chief IT Architect)
  • 20+ Jahre C-Level-nahe IT-Beratung: IT-Strategie, Enterprise-Architektur, IT-Organisation, Transformation, Due Diligence, Projektsanierung und Interimsmanagement
  • IT-Führungsverantwortung für cross-funktionale, interkulturelle Teams bis 100+ Personen
  • Fundierte Praxis in Softwareentwicklung, IT-Architektur und Projektmanagement
  • Fortune Europe 500 Schwerpunkt, zahlreiche internationale Projekte; KMU- und Start-up-Erfahrung

Branchen: Versicherungen · Finanzdienstleistungen & Banking · Energie · Telekommunikation · Handel & Konsumgüter · Industrie & Engineering · Logistik · Medien · Healthcare

Dienstleistungen (Schwerpunkte):

  • IT-Strategie, Enterprise-Architektur (EAM), IT-Landschaft Zielbilder und Roadmaps
  • M&A/Carve-out IT/Tech Due Diligence, Asset-Bewertung und Kostenschätzung
  • GenAI-Transformation, Prozessautomatisierung und KI-Governance
  • IT-Reorganisation, Target Operating Model (TOM), agile Transformation
  • IT-Governance, Entwicklungs- und ITSM-Prozesse (BizDevOps, SAFe)
  • Review und Sanierung kritischer IT-Großprojekte
  • Planung/Steuerung von Transformationsprogrammen und IT-Projektportfolios
  • IT-Dienstleister-/Plattformselektion (RfI, RfP)
  • IT-Projektmanagement (agil, klassisch, hybrid)
  • Coaching & Interimsmanagement

Projekte (Selektion):

  • M&A Käuferseitige IT-/Tech-Due-Diligence einer Akquisition im Energiesektor (EVU, Smart Home) — KI-augmentiert mit Anthropic Claude
  • KI-Initiative zur LLM-gestützten Optimierung und Automatisierung von Vertriebs- und Abrechnungsprozessen
  • Interimsmanagement Enterprise Architecture und Entwicklung Konzern-Zielarchitektur im Großhandel (METRO)
  • Reorganisation: Design und Einführung agiles IT Target Operating Model (TOM) bei internationalem Großhandelskonzern (METRO)
  • IT-Reorganisation: Einführung agiles BizDevOps Target Operating Model (TOM) bei Energiekonzern (E.ON Grid Solutions)
  • Plattform-Auswahl / Anbieterselektion bei Erneuerung der Core Insurance Solution eines B2B2C Start-ups (ELEMENT Insurance)
  • Prozessoptimierung, Digitalisierung und Robotics-Einführung in Kraftwerken (RWE Nuclear)
  • Bewertung der Erfüllung eines Generalunternehmervertrags bei Run-off/Migration von Beständen eines Lebensversicherers (ERGO)
  • Geschäfts-/IT-Strategie und InsurTech-Plattformselektion für Digitalversicherer/Start-up (nexible, ERGO Digital Ventures)
  • Befähigung einer Energie-Anwendungslandschaft für multiple Vertriebseinheiten (E.ON Energie)
  • Strategische Architekturentscheidungen im Preismanagement einer Digital Sales Anwendungslandschaft eines Energiekonzerns (E.ON Energie)
  • Stabilisierung/Optimierung einer agilen DevOps IT-Transformation im Geschäftsreise- und Zahlungsmanagement (Lufthansa AirPlus)
  • Interimsmanagement bei gruppenweitem Security- und Compliance-Programm eines global tätigen Versicherers (ERGO)
  • Aufbau Project Assurance Capability sowie Review und Optimierung/Sanierung der kritischen IT-Großprojekte in einem Versicherungskonzern (ERGO)
  • Aufbau Enterprise Architektur Management und Entwicklung von Bereichs- und Lösungsarchitekturen für einen Logistikkonzern (Deutsche Post DHL)
  • M&A IT Due Diligence – Bewertung und Wertbestimmung von IT-Assets im Mediensektor (ProSiebenSAT.1 Media)
  • Entwicklung BSS-Zielarchitektur und Roadmap für Konvergenz von Festnetz/Mobilfunk (Deutsche Telekom)
  • Optimierung von IT-Steuerung/-Organisation und Methodik in Anwendungsentwicklung und Test bei einem Telekommunikationskonzern (Deutsche Telekom)
Verifizierter Experte

Saruna M.

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Masterarbeit

Duisburg
Saruna M.

Letzte Position:

Masterarbeit bei Heinrich Heine Universität

  • Titel: Verbesserung des syntaktischen Bewusstseins in Transformer-Sprachmodellen für das Hindi-Dependency-Parsing
  • Untersuchung des syntaktischen Wissens, das Transformer-Sprachmodelle (RoBERTa, XLM-RoBERTa) für das Hindi-Dependency-Parsing erfassen, einer morphologisch reichhaltigen und ressourcenarmen Sprache.
  • Entwicklung strukturbewusster Modellvarianten (Struct_Roberta_hi, Struct_XLMR) durch Integration eines CNN-basierten Parser-Netzwerks zwischen den Transformer-Schichten, inspiriert von der StructFormer-Architektur.
  • Durchführung umfangreicher Fehleranalysen einschließlich Auswertungen nach Label, Distanz, Richtung, Satzlänge sowie LVC/Non-LVC.
  • Evaluierung der Modelle bei nachgelagerten NLP-Aufgaben (NER, POS-Tagging) unter Verwendung des IndicXTREME-Benchmarks.
Verifizierter Experte

Abdulrahman S.

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KI-Business-Intelligence-Analyst | KI-Projektmanager

Duisburg
Abdulrahman S.

Letzte Position:

Senior Business Intelligence Analyst bei ELEMENT Insurance AG

  • KI-gestützte Analysen & Reporting: Leitung eines 2-köpfigen BI-Teams und Einsatz prädiktiver Analysen und Automatisierung, um komplexe Geschäftsanforderungen in zukunftsorientierte Erkenntnisse, Empfehlungen und Finanzberichte zu übersetzen.
  • Fortgeschrittene Datenvisualisierung: Entwicklung und Pflege von über 25 wirkungsvollen Power BI/Tableau-Dashboards zur unternehmensweiten Überwachung von KPIs und Trends, strukturiert für prädiktives und automatisiertes Reporting.
  • Web Analytics & Erkenntnisse: Verantwortung für GA4-Tracking und -Analysen, wodurch durch eine tiefere Analyse der Customer Journey 15% mehr Conversion-Erkenntnisse gewonnen wurden.
  • Optimierung von Datenpipelines: Zusammenarbeit mit Data Engineers bei der Neugestaltung und Automatisierung von Datenpipeline-Workflows, wodurch der manuelle Reporting-Aufwand um 20% gesenkt und gleichzeitig Datenqualität und Systemverfügbarkeit gewährleistet wurden.
Verifizierter Experte

Andreas G.

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Senior Fullstack-Entwickler · .NET & Angular · KI-Integration · Cloud · DevOps

Erkrath
Andreas G.

Letzte Position:

Senior Fullstack .NET (Core) & Angular-Entwickler bei IT Dienstleister

  • Unterstützung mehrerer agiler Teams bei der Produktneuentwicklung einer Enterprise-CRM- und ERP-Anwendung
  • Web-Frontend-Entwicklung mit Angular 17–21 (Microfrontends, Domain-Driven Design, MDB-Bootstrap)
  • Backend-Entwicklung mit C# und .NET 7–10, MongoDB, MassTransit, RabbitMQ, Entity Framework Core, ElasticSearch (Microservices, DDD)
  • Technisches Feature-Design für zugewiesene Tasks
  • Technische Architekturkonzeption einschließlich vorausschauender Konzeption KI-gestützter Erweiterungsmöglichkeiten
  • Proof-of-Concept-Implementierung KI-gestützter Workflows mit n8n und lokal gehostetem LLM (Ollama)
  • Abstimmung mit Stakeholdern und Product Ownern, Unterstützung bei der Sprintplanung

Ergebnis: Lieferung produktionsreifer Microservices und Frontend-Module in agilen Sprintzyklen.

Umfeld: .NET 7–10 · Angular 17–21 · C# · TypeScript · OpenAPI · Microfrontends · DDD · Kubernetes · Docker · Helm · MS SQL Server · PostgreSQL · MongoDB · MassTransit · RabbitMQ · EF Core · ElasticSearch · Kibana · Azure DevOps · KeyCloak · n8n · Ollama

Verifizierter Experte

Peter P.

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Berater CRM & Bid-Management-Projekt

Meerbusch
Peter P.

Letzte Position:

Berater CRM & Bid-Management-Projekt bei Globales Unternehmen im Maschinenbau

  • Beratung zu CRM-Prozessen und Funktionen
  • KI-Infusion-Workshops zur Einführung von KI-Anwendungen für kritische Geschäftsprozesse
  • Prototyping – Vibe Coding mit Lovable
  • Entwicklung mehrerer Apps für das globale Bid Management im CPQ-, Salesforce- und SAP-4-Hana-Umfeld
  • Anforderungs- und Prozessmanagement
  • Einführung eines neuen Data-Governance-Modells
  • KI-Infusion – Unterstützung der Apps und Geschäftsprozesse durch KI-Anwendungen
  • Portfoliomanagement für KI-Ideen: Identifikation und Auswahl von KI-Projekten im Bid Management
  • Prototyping von KI-Projekten mit Lovable.dev
  • Aufbau einer KI-Datenbasis in Snowflake
  • Blueprint für verschiedene Geschäftsbereiche und globaler Rollout
  • Ein agiler Ansatz nach dem Prinzip „Prototyp zuerst“ mit Design Thinking und Vibe Coding zur Erstellung von Prototypen für alle Anwendungen
  • Vortrag auf einer globalen Konferenz zum Einsatz von KI im Geschäftsbereich und zur Validierung von Ideen mit Design Thinking & Vibe Coding
  • KI-Infusion-Workshops auf globalen Konferenzen zum Prototyping von Ideen mit den Business-Stakeholdern
Verifizierter Experte

Ramzi A.

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Full-Stack-Java-Entwickler

Düsseldorf
Ramzi A.

Letzte Position:

Full-Stack-Java-Entwickler bei ISO Public Services GmbH

  • Mitwirkung an der Entwicklung einer fortschrittlichen RAG-KI-Chat-Anwendung, die mehrere LLM-Modelle integriert und es Benutzern ermöglicht, je nach Aufgabe nahtlos zwischen den Modellen zu wechseln. Dadurch wurde die Benutzererfahrung verbessert, da für verschiedene Anwendungsfälle wie Terminplanung, Buchungssysteme und die Verwaltung komplexer Aufgaben passende und effiziente Lösungen bereitgestellt werden.
  • Beteiligung am Entwurf und an der Implementierung einer robusten Backend-Architektur mit Spring AI, die fortschrittliche KI-Funktionen wie intelligente Aufgabenautomatisierung, Sprachverarbeitung und kontextbezogene Empfehlungen ermöglicht. Einsatz von Spring-AI-Tools und Advisors zur Verbesserung der Leistung und Entscheidungsfindung der KI-Modelle.
  • Mitarbeit bei der Integration von Vektordatenbanken zur Unterstützung von Embeddings, wodurch die Anwendung Benutzeranfragen besser verstehen und auf Grundlage komplexer Echtzeit-Dateneingaben Aktionen ausführen kann.
  • Mitwirkung an der Entwicklung einer nahtlosen und benutzerfreundlichen Frontend-Oberfläche mit React und TypeScript, um eine moderne, responsive und skalierbare Benutzererfahrung auf verschiedenen Plattformen sicherzustellen.
  • Unterstützung bei der Implementierung der Zustandsverwaltung mit Redux RTK für einen effizienten Datenfluss und Echtzeitaktualisierungen. Dadurch wurde die Benutzererfahrung in dynamischen Szenarien wie Terminplanung und Aufgabenverwaltung optimiert.
  • Zusammenarbeit mit Stakeholdern bei der Definition von Funktionsanforderungen, um sicherzustellen, dass die Anwendung an sich ändernde Geschäftsanforderungen angepasst und in andere Systeme wie Kalender- und E-Mail-Dienste integriert werden kann. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunter Data Scientists und UI/UX-Designer, zur Feinabstimmung der KI-Modelle und zur Abstimmung mit den Projektzielen.
  • Mitwirkung an der Sicherstellung der durchgängigen Systemleistung, Sicherheit und Compliance durch die Integration von Authentifizierungsmechanismen, rollenbasierter Zugriffskontrolle und sicheren Kommunikationsprotokollen in Backend und Frontend.

Technologie-Stack und wichtigste Beiträge:

  • Java / Spring Boot / Spring AI: Entwicklung von Backend-Services mit Spring AI für intelligente Antworten, Aufgabenautomatisierung und komplexe Workflows.
  • React / TypeScript: Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen mit React und TypeScript für ein reibungsloses und skalierbares Frontend.
  • Redux RTK: Verwaltung des Anwendungszustands mit Redux RTK für eine optimierte Zustandsverwaltung und dynamische Echtzeitaktualisierungen.
  • Vektordatenbanken: Integration von Vektordatenbanken (pgVector) zur Unterstützung von Embeddings und Verbesserung der Leistung von KI-Modellen bei komplexen Anfragen.
  • PostgreSQL / Redis: Verwaltung dauerhafter und temporärer Daten mit relationalen und In-Memory-Datenspeichern für Datenintegrität und Geschwindigkeit.
  • Kafka: Einsatz von Apache Kafka für ereignisgesteuerte Kommunikation und eine nahtlose Integration zwischen Microservices.
  • Spring Security: Sicherung der Backend-Services durch robuste Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen.
  • CI/CD und DevOps: Integration kontinuierlicher Integrations- und Deployment-Pipelines für eine schnelle und sichere Bereitstellung von Funktionen und Aktualisierungen.
Verifizierter Experte

Ricardo M.

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Controlling – Veränderungsmanagement – PMI

Krefeld
Ricardo M.

Letzte Position:

Stabstelle Controlling (CFO/Leiter Controlling) bei IT-Sicherheitslösungen

  • Prozessoptimierung, Prozessdesign
  • Business-Partnering, Zielbild
  • Teambildung
  • Workflow-Design
  • Budget, MEC
  • SAP S/4HANA, Board
Verifizierter Experte

Marc S.

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Fullstack-Entwickler | Java & Spring Boot | Angular | Systemintegration

Leverkusen
Marc S.

Letzte Position:

Fullstack-Entwickler bei PLANT-MY-TREE

PLANT-MY-TREE®-per-order

Die Anwendung ermöglicht Shopify-Händlern die automatisierte Beauftragung von Baumpflanzungen für jede eingegangene Bestellung. Durch die Integration ökologischer Beiträge direkt in den Kaufprozess entfällt der manuelle Aufwand für die Nachverfolgung und Abrechnung von Aufforstungsinitiativen. Das System steigert die Transparenz gegenüber Endkunden durch Echtzeit-Visualisierungen des ökologischen Impacts direkt im Storefront. Die Architektur basiert auf einem modularen Monolithen mit Spring Boot im Backend und einer integrierten React-App innerhalb des Shopify-Admin-Bereichs. Die Lösung nutzt Webhooks zur Event-gesteuerten Erfassung von Bestelldaten und integriert das ERP-System weclapp zur automatisierten monatlichen Rechnungsstellung. Ein App-Proxy-Mechanismus stellt dynamische Statistiken wie CO2-Kompensation und gepflanzte Bäume ohne Performance-Einbußen für den Händler-Shop bereit.

Tätigkeiten:

  • Konzeption der modularen Softwarearchitektur basierend auf Spring Modulith zur Sicherstellung hoher Wartbarkeit
  • Entwicklung der Event-gesteuerten Geschäftslogik zur Bewertung von Shopify-Bestellungen mittels Webhooks
  • Implementierung der automatisierten Rechnungsstellung durch Anbindung der weclapp REST-API
  • Aufbau des Frontends unter Verwendung von React Router und der Shopify App Bridge für eine native Integration
  • Design des Datenbankmodells und Implementierung der Persistenzschicht mit JPA/Hibernate sowie Prisma
  • Integration von Internationalisierungsprozessen für die globale Anwendung in Frontend und E-Mail-Kommunikation
  • Automatisierung der Deployment-Prozesse mittels Docker und GitLab CI/CD

Projektskills: Java 25, Spring Boot, Spring Security, Spring Modulith, Hibernate, JPA, REST API, PostgreSQL, Maven, Liquibase, React, TypeScript, React Router, Vite, Node.js, Prisma, Zod, Docker, Docker Compose, GitLab CI/CD, Shopify CLI, Shopify App Bridge, Polaris, weclapp, i18next, Lombok, Vitest

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Large Language Model einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

17 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)

Large Language Model Experten in Düsseldorf verfügen im Durchschnitt über 17 Jahre Berufserfahrung. Das sind 2 Jahre mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 15 Jahre beträgt.

Positionsdauer

2,1 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)

Large Language Model Experten in Düsseldorf bleiben im Durchschnitt 2,1 Jahre in einer Position. Das sind 0,8 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 2,9 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

11 (Deutschland: 10)

Large Language Model Experten in Düsseldorf haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 11 Positionen abgeschlossen. Das sind 1 mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 10 beträgt.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Large Language Model Experten in Düsseldorf haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bank- und Finanzwesen

Large Language Model Experten in Düsseldorf sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Einzelhandel und Bank- und Finanzwesen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Large Language Model Experten in Düsseldorf erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

100% (Deutschland: 95%)

100% der Large Language Model Experten in Düsseldorf haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 5% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 95% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

79% (Deutschland: 70%)

79% der Large Language Model Experten in Düsseldorf haben mindestens einen Master-Abschluss. Das sind 9% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 70% beträgt.

Doktortitel

11% (Deutschland: 13%)

11% der Large Language Model Experten in Düsseldorf haben einen Doktortitel (PhD). Das sind 2% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 13% beträgt.

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Large Language Model Experten in Düsseldorf besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Large Language Model Experten in Düsseldorf sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100% (Deutschland: 97%)

100% der Large Language Model Experten in Düsseldorf sprechen zwei oder mehr Sprachen. Das sind 3% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 97% beträgt.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
14 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen weniger als 320 € pro Tag.
10 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen zwischen 320 € und 480 € pro Tag.
19 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen zwischen 480 € und 640 € pro Tag.
10 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen zwischen 640 € und 800 € pro Tag.
14 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen zwischen 800 € und 960 € pro Tag.
14 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen zwischen 960 € und 1120 € pro Tag.
19 % der Large Language Model Experten in Düsseldorf verlangen 1120 € oder mehr pro Tag.
<€320 €320-​480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €960-​1120 €1120+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Düsseldorf 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 Düsseldorf, die Large Language Model einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 747 €
Ø Deutschland 768 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 760 €
Median Deutschland 800 €

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 Large Language Model Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (77%)
  • Einzelhandel (64%)
  • Bank- und Finanzwesen (55%)
  • Gesundheitswesen (45%)
  • Telekommunikation (45%)
  • Fertigung (36%)
  • Professionelle Dienstleistungen (36%)
  • Energie (32%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was Large Language Models leisten

Large Language Models verarbeiten und erzeugen menschliche Sprache. Sie bilden die Grundlage für Chat-Oberflächen, Dokumentenanalyse, Zusammenfassungen, Klassifizierung, Übersetzung und Content-Workflows. Fachleute wählen Modelle aus, gestalten Prompts und verbinden Ausgaben mit Unternehmensdaten, damit Anwendungen nützlich, kontrolliert und einfach zu betreiben sind.

Wo sie eingesetzt werden

Unternehmen setzen Sprachmodelle im Kundenservice, für internes Wissen und in der Softwareentwicklung ein. Typische Projektziele sind:

  • Antworten auf Produkt-, Rechts- oder technischen Dokumenten aufbauen
  • Strukturierte Daten aus Verträgen, E-Mails und Berichten extrahieren
  • Support-Antworten, Recherche und Content-Workflows automatisieren
  • Assistenten für Vertrieb, Betrieb und interne Services entwickeln

Ökosystem und Tools

Die Arbeit kann OpenAI-Modelle, Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama und Open-Source-Modelle umfassen, die in privaten Umgebungen gehostet werden. Spezialisten nutzen außerdem Python, API-Integrationen, Vektordatenbanken, Retrieval-Augmented Generation, Embedding-Modelle, Orchestrierungsbibliotheken und Evaluierungstools. Datenpipelines, Cloud-Dienste und Observability vervollständigen den Bereitstellungs-Stack.

Wann Unternehmen Spezialisten benötigen

Freiberufliche Expertise hilft, wenn aus einem Prototyp ein zuverlässiges Produkt werden muss, wenn interne Daten sicher abgerufen werden sollen oder wenn Modellantworten uneinheitlich sind. Unternehmen holen sich Fachleute außerdem bei der Modellauswahl, beim Prompt- und Workflow-Design, beim Fine-Tuning, beim Wechsel zwischen Anbietern und beim Produktivstart ins Team. In Düsseldorf kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort und klarer Kommunikation auf Deutsch oder Englisch verbinden.

Was starke Fachleute liefern

Starke Spezialisten verbinden die Fähigkeiten eines Modells mit einem klaren Geschäftsergebnis. Sie definieren Evaluierungsdatensätze, testen Faktentreue und Sicherheit, verwalten Kontext und Token-Nutzung und dokumentieren Einschränkungen. Sie verstehen Zugriffskontrollen, Datenschutz, Latenz, Kostenabwägungen und Ausweichwege, statt das Modell als eigenständiges Feature zu behandeln.

Wie Projekte umgesetzt werden

Eine gute Zusammenarbeit beginnt mit repräsentativen Daten, User Journeys und Abnahmekriterien. Der Spezialist entwirft die erforderliche Architektur, entwickelt einen klar abgegrenzten Proof of Value und misst die Qualität mit wiederholbaren Tests, bevor der Umfang erweitert wird. Eine wirksame Übergabe umfasst Prompts, Retrieval-Einstellungen, Monitoring, Fehlerbehandlung und Anleitungen für das Team, das das System betreuen wird.

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Häufig gestellte Fragen

Die wichtigsten Details zu Large Language Model, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.

Ein Large Language Model kann dialogorientierte Assistenten, Dokumentensuche, Zusammenfassungen, Klassifizierung, Übersetzung und die Extraktion strukturierter Daten unterstützen. Das richtige Design verbindet das Modell mit freigegebenem Geschäftskontext und legt fest, wie mit unsicheren oder riskanten Antworten umgegangen wird.

Ein LLM kann unterschiedliche Sprache interpretieren und flexible Antworten erzeugen, während herkömmliche Software vorhersehbare Regeln liefert und die Suche hauptsächlich passende Informationen abruft. Gute Lösungen kombinieren oft alle drei: Die Software steuert den Workflow, die Suche liefert Belege und das Modell erklärt oder verarbeitet sie.

Ein guter Large Language Model Spezialist arbeitet häufig mit Python, APIs, Cloud-Infrastruktur, Datenpipelines, Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation. Er sollte außerdem Evaluierung, Zugriffskontrolle, Prompt-Design, Observability und den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten verstehen.

Das passende Niveau hängt von Risiko und Umfang ab, nicht allein vom Namen des Modells. Ein Large Language Model-Prototyp benötigt möglicherweise gezielte Integrations- und Prompt-Kenntnisse, während ein Produktivsystem Erfahrung mit Evaluierung, Sicherheit, Monitoring, Datenqualität und Fehlerbehebung erfordert.

Ein Large Language Model-Projekt kann meist remote umgesetzt werden, wenn Datenzugriff, Entscheidungsträger und technische Dokumentation gut organisiert sind. Workshops vor Ort können bei der Analyse, Prozessaufnahme und Einführung helfen; Teams in Düsseldorf können eine Kombination aus Remote-Arbeit und gelegentlichen persönlichen Treffen wählen, wobei Deutsch oder Englisch vorab vereinbart wird.

Eine zuverlässige LLM-Lösung wird anhand repräsentativer Aufgaben und vereinbarter Abnahmekriterien beurteilt, nicht allein anhand beeindruckender Demonstrationen. Prüfen Sie faktische Genauigkeit, Zitier- oder Retrieval-Qualität, Verhalten bei Ablehnungen, Antwortkonsistenz, Latenz, Sicherheit und wie Fehler für Nutzer sichtbar gemacht werden.

Ein Large Language Model wird häufig mit Retrieval kombiniert, wenn Antworten aktuelle oder private Quellen berücksichtigen müssen. Fine-Tuning kann bei konsistentem Stil, Klassifizierung oder spezialisiertem Verhalten helfen, ersetzt jedoch keine zuverlässige Methode, um aktuelle Fakten bereitzustellen und den Zugriff darauf zu kontrollieren.

Ein LLM-Fachmann sollte die Zielgruppen, Quelldaten, Modellvorgaben, Bereitstellungsumgebung, Qualitätstests und den Besitz von Prompts und Evaluierungsressourcen klären. Außerdem sollten Datenschutzanforderungen, die erwartete Übergabe, der Zugang zu Stakeholdern und die Überwachung des Systems nach dem Start vereinbart werden.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 747 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 79% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.

Freelancer in Dusseldorf, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (27%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Einzelhandel (64%) und Bank- und Finanzwesen (55%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Produktentwicklung (86%) und Projektmanagement (64%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben

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