Large Language Model Experten in Nürnberg
Beauftragen Sie Experten, die Prompt-Systeme entwickeln, GPT- und andere LLM-APIs integrieren und zuverlässige Retrieval-Augmented-Anwendungen bereitstellen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare freiberufliche Fachkräfte, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
Oleg O.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines KI-Agenten mit Function-/Tool-Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID
David O.
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Partha N.
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Arun Sai T.
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Kashyap K.
Letzte Position:
Masterarbeit – Generierung synthetischer Daten für die Qualitätsprüfung bei Schaeffler Technologies AG
- Entwicklung eines Frameworks zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von 3D-Simulation (NVIDIA Omniverse) und Generativer KI (Stable Diffusion) zur Modellierung und Erweiterung industrieller Oberflächenfehler.
- Training und Evaluierung von Computer-Vision-Modellen (YOLO, DETR) mit einer Detektionsgenauigkeit von 94% bei realen Proben sowie erfolgreicher Übertragung von der Simulation auf die Realität.
- Anwendung von Domänenanpassung zur Verbesserung der Übertragung von der Simulation auf die Realität, wodurch skalierbare industrielle KI für die automatisierte Qualitätsprüfung ermöglicht und Produktionsausfallzeiten reduziert wurden.
Tobias V.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefings
- Erfolgreicher Start von Einbug, dem Pantopia-Chatbot, mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
- Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link]) 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Puranjan B.
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Ralph N.
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Uddipan B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ashmi J.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Ekaansh K.
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Samuel A.
Letzte Position:
Bachelorarbeit „Entwicklung eines KI-basierten Assistenzsystems zur personalisierten Kompetenzentwicklung für IT-Fachkräfte“ bei N-ERGIE
- Konzeption und Entwicklung eines KI-basierten Assistenzsystems zur gezielten Identifizierung und Schließung von Wissenslücken in der Softwareentwicklung bei einem Energieversorger
- Technologie-Stack:
- Vektor-Datenbank (Qdrant Cloud)
- RAG zur semantischen Dokumentenanalyse
- FastAPI-Backend zur Verarbeitung von Nutzeranfragen
- Anbindung an ein LLM (z. B. OpenAI)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Large Language Model einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, die Large Language Model 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 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) (94%)
- Fertigung (50%)
- Automotive (38%)
- Bildung (38%)
- Bank- und Finanzwesen (25%)
- Professionelle Dienstleistungen (25%)
- Einzelhandel (25%)
- Energie (19%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was LLMs leisten
Large Language Models verarbeiten und erzeugen menschliche Sprache. Unternehmen nutzen LLMs, um dialogfähige Assistenten, die Suche in Dokumenten, Zusammenfassungstools, Content-Workflows und Softwarefunktionen zu entwickeln, die Texte interpretieren. In Kombination mit geeigneten Modellen und Diensten können sie mit strukturierten Daten, Bildern oder Audio arbeiten.
Kernkompetenzen
Starke Spezialisten verbinden das Verhalten eines Modells mit einer klaren Geschäftsaufgabe. Ihre Arbeit kann Folgendes umfassen:
- Entwicklung von Prompts, Systemanweisungen und Bewertungskriterien
- Integration von GPT, Claude, Gemini oder Open-Weight-Modellen über APIs
- Aufbau von Retrieval-Augmented Generation mit Unternehmenswissen
- Entwicklung von Tool-Nutzung, Function Calling und strukturierten Ausgaben
- Ergänzung von Leitplanken, Moderation und menschlicher Prüfung
Ökosystem und Tools
LLM-Projekte umfassen Modellanbieter, Orchestrierungsbibliotheken und Anwendungsinfrastruktur. Zu den gängigen Komponenten gehören Vektordatenbanken, Embeddings, LangChain, LlamaIndex, Python- oder TypeScript-Dienste, REST-APIs und Cloud-Runtimes. Spezialisten arbeiten außerdem mit Datenpipelines, Tools zur Beobachtbarkeit, Modell-Gateways und Zugriffskontrollen.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen Produkt werden muss oder ein bestehender Chatbot inkonsistente Antworten liefert. Unternehmen suchen Spezialisten auch für private Wissensdatenbanken, mehrsprachige Unterstützung, Prompt-Migration, Modellauswahl und Produktionsüberwachung. In Nürnberg kann die Remote-Zusammenarbeit lokale Produkt-, Fertigungs- und Serviceteams erweitern, ohne die Suche auf ein einziges Büro zu begrenzen.
Zuverlässige Arbeit für den produktiven Einsatz
Ein starker Profi betrachtet ein LLM als Teil eines größeren Systems. Vor der Auswahl eines Modells definiert er Quelldaten, Fehlerzustände und Benutzerberechtigungen. Er testet Faktentreue, Latenz, Datenschutz und Kosten und dokumentiert anschließend Prompts, Datensätze, Fallback-Pfade und Release-Entscheidungen, damit die Anwendung wartbar bleibt.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweislich ausgelieferte LLM-Funktionen und nicht nur auf Demonstrationen. Fragen Sie, wie der Spezialist Antworten bewertet, mit sensiblen Informationen umgeht und reagiert, wenn das Modell unsicher ist. Die richtige Person verbindet Kenntnisse über Sprachmodelle mit Backend-Integration, Datenqualität, Sicherheit und Produktverständnis und kommuniziert bei Bedarf klar mit Stakeholdern auf Deutsch oder Englisch.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Large Language Model? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Large Language Model kann Support-Assistenten, die interne Suche, Dokumentenextraktion, Zusammenfassungen, das Erstellen von Entwürfen und Schnittstellen in natürlicher Sprache unterstützen. Die besten Anwendungen verbinden das Modell mit vertrauenswürdigen Geschäftsdaten und definieren klare Prüf- oder Eskalationswege.
Ein LLM verarbeitet unterschiedliche Sprache und mehrdeutige Anfragen flexibler als feste Regeln. Herkömmliche Software bleibt bei deterministischen Berechnungen und strikt definierten Abläufen überlegen, daher kombinieren viele nützliche Produkte beide Ansätze.
Ein starker Large Language Model-Spezialist versteht normalerweise API-Integration, Python oder TypeScript, Datenaufbereitung, Vektorsuche und Cloud-Bereitstellung. Erfahrung mit Sicherheit, Beobachtbarkeit, Bewertungsdesign und Nutzererfahrung ist für produktive Systeme ebenfalls wertvoll.
Ein einfacher Proof of Concept benötigt möglicherweise konzentriertes Wissen über Modelle und APIs, während ein produktives System umfassendere Expertise erfordert. Ein Large Language Model-Profi sollte Datenqualität, Datenschutz, Retrieval, Tests und Fallback-Verhalten beurteilen können, bevor er den Aufwand schätzt.
Ja, die meisten LLM-Arbeiten können remote über gemeinsame Repositories, sichere Umgebungen und regelmäßige Produktsitzungen erledigt werden. Workshops vor Ort in Nürnberg können dennoch bei der Prozessanalyse, der Abstimmung mit Stakeholdern und dem Zugang zu operativem Wissen helfen.
Ein LLM-Spezialist sollte Qualität, Datenverarbeitung, Latenz, Infrastrukturaufwand und operative Kontrolle vergleichen. Open-Weight-Modelle können für private oder stark angepasste Workloads geeignet sein, während gehostete APIs den Bereitstellungs- und Wartungsaufwand oft reduzieren.
Bitten Sie um eine klare Bewertungsmethode, repräsentative Testfälle und eine Erklärung bekannter Fehlerbilder. Ein kompetenter Large Language Model-Profi spricht über Grounding, Halluzinationen, Prompt-Änderungen, Monitoring und Nutzerfeedback, statt eine Demo als Beweis zu präsentieren.
Eine Large Language Model-Bereitstellung kann die Auswahl von Prompts und Modellen, Daten- oder Dokumentenpipelines, Retrieval, API-Dienste, Leitplanken und ein Evaluationsset umfassen. Sie sollte außerdem Hinweise zur Bereitstellung, Monitoring und Dokumentation für das Team enthalten, das die Lösung später wartet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 54 €, was einem Tagessatz von etwa 434 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 88% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (94%) und Hindi (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Fertigung (50%) und Automotive (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
