Experten für Large Language Models in Nürnberg
– mit geprüften Spezialisten, die per KI aus über 15.000 Lebensläufen passend ausgewählt werdenHolen Sie sich Experten, die LLM-Chat-Tools, Retrieval-Augmented-Workflows, Prompt-Systeme und Evaluations-Pipelines bauen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die remote oder zusammen mit Ihrem Team in Nürnberg arbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Experten für Large Language Models eingesetzt haben
Oleg Orlov
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 AI-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, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID
David Onaiyekan
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 Nandi
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 Thunga
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 Shams
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.
Tobias Von Dewitz
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 Hosseininia
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 Bandyopadhyaya
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 Saxena
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
Simone Pfliegel
Letzte Position:
Unabhängige Expertin und Gutachterin bei EIT Culture & Creativity
- Unabhängige Expertin und Gutachterin für das Europäische Institut für Innovation und Technologie (EIT), Culture & Creativity
- Begutachtung und Bewertung europäischer Innovations- und Förderanträge anhand definierter Qualitäts- und Auswahlkriterien
- Bewertung von Relevanz, Innovationsgrad, Umsetzbarkeit, Wirkung, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit
- Fachliche Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, EdTech, digitale Transformation, Bildung, Innovation und Kreativwirtschaft
- Analyse komplexer Projektkonzepte, Konsortien, Wirkungsstrategien und europäischer Kooperationsvorhaben
- Erstellung fundierter, nachvollziehbarer Evaluations- und Auswahlbewertungen Erfahrung an der Schnittstelle von Bildung, Technologie, Innovation und europäischen Förderprogrammen
Ralph Navasardyan
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 Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ashmi Jha
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 Khosla
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 Arapoglu
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 Experten für Large Language Models einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung
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: 72%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 Experten für Large Language Models 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 es ist
Large Language Models, oder LLMs, sind Systeme, die Text verstehen und erzeugen. Unternehmen nutzen sie für Assistenten, die Suche in Dokumenten, Entwürfe, Klassifizierung und Workflow-Automatisierung. Gute Profis wissen, wo das Modell hilft und wo Leitplanken nötig sind.
Typische Aufgaben
- Chat- und Wissensassistenten
- Retrieval-Augmented Generation auf Unternehmensinhalten
- Prompt-Design und Tool-Nutzung
- Ausgabeprüfungen, Logging und Feedback-Schleifen
Diese Experten machen aus einem Modell ein nutzbares Produkt und nicht nur eine Demo. Sie gestalten Eingaben, Ausgaben und den Umgang mit Fehlern so, dass das System zu echter Geschäftsarbeit passt.
Ökosystem
LLM-Arbeit sitzt oft neben Python, APIs, Vektordatenbanken und Orchestrierungstools. Häufige Optionen sind OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, LangChain und LlamaIndex sowie Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral. Gute Spezialisten wissen, wie diese Bausteine zusammenhängen und wann einfachere Muster besser sind.
Wann man Hilfe holen sollte
Teams brauchen meist freiberufliche Expertise, wenn sie einen schnellen Pilot aufsetzen wollen, ein LLM mit privaten Daten verbinden müssen oder unzuverlässige Antworten verbessern sollen. In Nürnberg ist das oft wichtig für Industrie-, Logistik- und Software-Teams, die deutsche und englische Unterstützung im selben Workflow wollen. Es hilft auch, wenn interne Teams Review, Tests oder eine saubere Übergabe brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis schreiben klare Prompts, entwerfen Retrieval-Flows, testen die Qualität mit echten Beispielen und reduzieren Halluzinationen. Sie denken von Anfang an an Latenz, Datenschutz und Kosten. Außerdem dokumentieren sie Entscheidungen, damit Ihr Team das System nach dem Start weiter pflegen kann.
Wie man auswählt
Achten Sie auf Arbeit an echten Produkten und nicht nur auf Experimente. Fragen Sie, wie der Spezialist die Antwortqualität misst, mit Quellenangaben umgeht und sensible Daten schützt. Für größere Rollouts kann ein guter LLM-Experte Architektur, Zusammenarbeit und Review-Schritte mitgestalten, ohne das System unnötig zu verkomplizieren.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Experten für Large Language Models? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Large Language Model wird genutzt, um Text zu erzeugen und zu analysieren, Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen und Workflow-Automatisierung zu unterstützen. In der Praxis setzen Unternehmen es für Support-Assistenten, interne Suche, das Erstellen von Entwürfen und das Sortieren eingehender Anfragen ein. Die besten Anwendungsfälle sind die, bei denen Spracharbeit wiederholt vorkommt und die Regeln klar sind.
Ein Large Language Model ist flexibler als regelbasierte Automatisierung, weil es mit unterschiedlicher Formulierung und unordentlichen Eingaben umgehen kann. Regelbasierte Systeme sind weiterhin besser, wenn die Ausgabe exakt sein muss und die Logik eng begrenzt ist. Viele Projekte nutzen beides: Regeln für harte Vorgaben und das Modell für das Sprachverständnis.
GPT ist eine bekannte Familie von Large Language Model-Systemen, aber nicht die einzige. Man arbeitet auch mit Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta und anderen Anbietern sowie mit Open-Source-Optionen wie Llama und Mistral. Wenn Sie Hilfe beauftragen, fragen Sie, welches Modell zu Ihren Daten, Latenzanforderungen und Datenschutzregeln passt.
Ein starker Large Language Model-Spezialist kennt meist auch Python, API-Design, Retrieval-Systeme und Testing. Viele Projekte brauchen außerdem Vektorsuche, Dokumenten-Parsing und eine einfache Cloud-Einrichtung. Wenn die Arbeit Kundendaten berührt, sind Datenschutz und Zugriffskontrolle ebenfalls wichtig.
Ein Large Language Model-Projekt kann klein starten, braucht aber trotzdem jemanden, der über eine Prompt-Demo hinaus etwas ausgeliefert hat. Für einen Pilot kann oft ein fokussierter Spezialist Prompt-Design, Retrieval und Bewertung abdecken. Für einen produktiven Rollout brauchen Sie Erfahrung mit Qualitätsprüfungen, Monitoring und dem Umgang mit Fehlern.
Ja. Die meiste Large Language Model-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Design, Integration, Testen und Review sind. Wenn Ihr Projekt sensible Dokumente oder lokale Ansprechpartner in Nürnberg betrifft, kann eine hybride Zusammenarbeit bei Zugriff, Abstimmung und Übergabe helfen.
Achten Sie auf klare Beispiele für ausgelieferte Systeme und nicht nur auf Prompt-Experimente. Ein starker Large Language Model-Freelancer kann erklären, wie er Antwortqualität misst, Halluzinationen reduziert und das System nützlich hält, wenn sich Eingaben ändern. Gute Dokumentation und eine saubere Übergabe sind ebenfalls starke Zeichen.
Fragen Sie, welches Problem das Large Language Model lösen soll, welche Daten es nutzen darf und wie der Erfolg geprüft wird. Fragen Sie auch, wie der Freelancer mit Quellenbezug, Sonderfällen und Nutzerfeedback umgeht. Wenn die Antwort vage ist, ist das Projekt noch nicht bereit.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 62 €, was einem Tagessatz von etwa 496 € 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 11 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 (24%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Fertigung (47%) und Bildung (41%).
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 Experten für Large Language Models eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
