Large Language Model Experten in der Schweiz
in Minuten aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die LLM-Apps bauen, Prompts und Systemanweisungen gestalten, Retrieval-Pipelines optimieren und Modelle mit Ihren Daten und Tools verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
Vincent Verdet
Letzte Position:
IT Business Partner & Enterprise Architect bei Sulzer
- Die Enterprise-Architecture-Funktion für die Sulzer Group (~13.500 Mitarbeitende, CHF 3.6 Mrd. Umsatz) von Grund auf aufgebaut
- Das Technical-Governance-Framework, das Target Operating Model und die IT-PMO-Basis definiert, die heute Architekturentscheidungen und den Portfolio-Bedarf über alle Divisionen hinweg steuern.
- SAP LeanIX als maßgebliches System of Record für das Application Portfolio eingeführt - konzernweit 500 Applikationen erfasst (140 für Chemtech), Fach- und IT-Stakeholder angebunden und die Integration mit ServiceNow gestartet, um Architekturdaten in operative Workflows zu integrieren.
- Die Divisions- und konzernweite Application-Rationalization-Initiative geleitet
- 15 % der 140 Applikationen im Chemtech-Portfolio außer Betrieb genommen, CHF 627k laufende Einsparungen über zwei Jahre erzielt und Lizenz- sowie Support-Risiken deutlich reduziert.
- Die divisionalen AI Roadmap gemeinsam mit Sales-, Legal- und R&D-Leadership definiert und umgesetzt
- 4 KI-Lösungen produktiv ausgerollt (darunter Harmonisierung von Sales-Prozessen und LLM-basierte Erkennung von IP-Konflikten) aus einem Portfolio von 7 priorisierten Initiativen.
- Die 3-jährige IT-Strategic Roadmap für Chemtech aufgebaut und verantwortet
- Cloud- und Technologiearchitektur mit den geschäftlichen Prioritäten der Division und einem jährlichen Investitionsrahmen von CHF 1.5 Mio. abgestimmt.
- CHF 500k an vermiedenen Kosten erzielt, indem finanzierte, aber wenig wertvolle Initiativen hinterfragt und gestoppt wurden - mit klarer Governance-Disziplin und Einfluss auf Executive-Ebene, ohne Implementierungsausgaben.
Matthias Sauer-Rank
Letzte Position:
Lehrbeauftragter Softwaremanagement, 10% bei FH Graubünden
- Konzeption und Durchführung des Hochschulmoduls «Softwaremanagement» im Bachelorstudiengang Artificial Intelligence in Software Engineering
- Vermittlung von Softwareprojektmanagement, Projektorganisation, Stakeholdermanagement, Risiko- und Qualitätsmanagement sowie agiler und hybrider Projektsteuerung
- Behandlung von Releaseplanung, Cut-over, Go-live, Betriebsübergabe und den betrieblichen Folgen technischer Entscheidungen
- Entwicklung einer semesterübergreifenden Fallstudie zur praktischen Anwendung der vermittelten Methoden
- Konzeption von Vorlesungen, Gruppenarbeiten, Risiko- und Entscheidungsworkshops sowie praxisnahen Leistungsnachweisen
- Verbindung von methodischen Grundlagen mit Erfahrungen aus Softwareentwicklung, Kundenprojekten, Delivery, Release, Testing und IT-Betrieb
- Einsatz von KI im Software- und Projektmanagement
Methoden und Tools: Softwareprojektmanagement, HERMES, PRINCE2, Scrum, Kanban, hybride Vorgehensmodelle, Requirements Engineering, Risiko- und Qualitätsmanagement, Release Management, Testmanagement, Moodle
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Robin Ochsner
Letzte Position:
Mitgründer & AI Solutions Architect bei airdys
- Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
- KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
- Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
- Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
- Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
- Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
- Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung
Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker
Mike Battistella
Letzte Position:
Freelance UX-Researcher, -Designer bei Companion Hub
UX-Research und UX-Konzepte für eine Anwendung zu Assisted Living mit QT-Klienten-Pinwand-/Videoanwendung und Webinterface für die Betreuung von Klienten
Ralf Ramge
Letzte Position:
Sicherheitsarchitekt bei Bundesagentur für Arbeit
Verantwortung für Design, Migration und Integration einer sicherheits- und revisionskritischen HashiCorp-Vault-Plattform im Trust Center einer bundesweiten Behörde mit systemkritischer Relevanz.
Analyse und Neuausrichtung der bestehenden HashiCorp-Vault-Landschaft, produktiven und geplanten Use Cases
Design, Proof-of-Concept, Migration und Integration von HashiCorp Vault Enterprise unter Berücksichtigung der PKI- und Betriebsprozesse der BA
Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Zertifikats- und Secrets-Verwaltung für 300 Kubernetes-Cluster und mehrere tausend Zertifikate des Trust Centers
Absicherung der Vault-Plattform mittels Hardware Security Module (HSM)
Die Lösung ermöglicht einen hochverfügbaren, revisionssicheren und automatisierten Betrieb der Zertifikats- und Secrets-Use-Cases in einem hochregulierten Umfeld.
Eingesetzte Technologien: HashiCorp Vault Enterprise, Terraform, Ansible, OpenSSL, PKI, HSM
Daniel Schmidt
Letzte Position:
Senior Manager bei devpoint GmbH
- Konzeption und Mit-Realisierung einer Plattform für Insolvenzmanagement in Deutschland für einen Kunden (AI Development Tool basiert)
- Konzept, Requirements Engineering und Umsetzungsbegleitung für eine in Dubai ansässige Firma für Integration der Prozesse in ein CRM
- Business Analyse und Requirements Engineering bei Swisscom für Integrationen
- Integration eines neuen Knowledge Management Systems in die Businessprozesse bei Swisscom AG – REST API Definition
- Projektleiter, Berater und Sparring Partner für die Neuausrichtung/Prozessdigitalisierung bei GIB Solutions AG
- Prozessgestalter und Prototype für eine KI-basierte Lösung für Real Estate Property Marketingsystem in Dubai
- Ad Interim Leiter ICT Abteilung Telekom-Unternehmung, Reorganisation und Optimierung der Prozesse mit 5 Personen bei GIB Solutions AG
- Agile Requirements Engineer / externer PO einer webbasierten Lösung für das deutsche Unternehmen DEHN AG
- Projektmanagement und Beratung für die bestehende Marketing- und Kampagnenplanungslösung bei Swisscom AG
- Aufbau Nearshore Angebot ALoHA von devpoint
Stefan Hess
Letzte Position:
Fullstack-Entwicklung, Product-Owner & Tech-Lead bei Trex AG
- Business-Analyse, Architektur und Umsetzung einer Telemedizin-Plattform für Tierhalter.
- Leitung des Entwicklungs-Teams als Product-Owner und Tech-Lead.
- Einführung von Agilen Prozessen, Aufbau der Entwicklungs-Guidelines und System-Dokumentationen.
- Planen und umsetzen von Features wie Video-Call, Live-Chat, Marketingautomatisierung.
- Umsetzung von KI-basierten Features wie das automatisierte Tagging von Informationen (Vermisstmeldungen, Marktplatzeinträge etc.), Aufbereitung von Social-Media Inhalten, Aufbereitung von Gesprächs-Transkripten.
- Skills: Angular, NGXS, Tailwind, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, CI / CD, MySQL, LLMs, RAG, MCP, Redis, OpenSearch.
- Branche: Tiermedizin.
Matthias Isler
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Georgios Sfakianakis
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei UBS Bank
- Implementierung eines Code-Refactoring-Frameworks, das Tausende von Repositories mithilfe von generativer KI refaktorieren kann
- Einsatz von Python (Django, Flask, FastAPI), Java und TypeScript in Azure-Cloud (Data Lake, VMs, KI) und GitLab-Infrastruktur
- Mentoring und Pair Programming
- Erwerb der Zertifizierungen Azure AI-900 und AI-102
Karl Estermann
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Kevin Liehn
Letzte Position:
Interimsberater E-Commerce-Fachexperte – Spezialkonten bei LÖWENSTARK Online Marketing GmbH
- Betreuung strategischer Kunden mit 7- bis 8-stelligen Umsätzen (FMCG, Textil- & Haushaltswaren) auf Marktplätzen wie Amazon, eBay, Otto Markets, Conrad, Kaufland
- Strategische Beratung, Expansionsworkshops & Kampagnenmanagement
- Steuerung der Schnittstellen & Listing-Feed-Tools: Channable, Perpetua, Magnalister, Marketplace Connect, Mirakl
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Large Language Model einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
64%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
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 der Schweiz 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 der Schweiz, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Large Language Models, kurz LLMs, werden genutzt, um Texte zu erzeugen, Inhalte zu klassifizieren, Fragen zu beantworten und Bedeutung aus großen Dokumentensammlungen zu extrahieren. Sie stecken hinter Chat-Assistenten, Suchhelfern, Drafting-Tools und internen Wissenssystemen. Gute Arbeit beginnt mit dem richtigen Modell und einer klaren Aufgabe.
Typische Leistungen
- Chat- und Copilot-Funktionen für Websites und interne Tools
- Retrieval-Augmented Generation mit Unternehmensdokumenten
- Prompt-Design, Guardrails und Antwortformatierung
- Flows für Textextraktion, Zusammenfassung und Klassifizierung
- Evaluationssets für Qualität, Sicherheit und Konsistenz
Fähigkeiten rund um das Modell
Gute Spezialisten verstehen Prompt-Design, Kontextfenster, Token-Grenzen, Embeddings, Vektorsuche und strukturierte Ausgaben. Sie wissen auch, wie man Halluzinationen testet, Rauschen reduziert und das Modell mit APIs, Datenbanken und Suchschichten verbindet. In der Praxis bedeutet das oft Arbeit mit OpenAI-Modellen, Azure OpenAI, Anthropic Claude oder Open-Source-LLM-Stacks.
Wann Unternehmen Hilfe dazuholen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn sie von Demos zu verlässlichen Systemen kommen wollen. Dazu gehören Produktteams, die Such- oder Assistentenfunktionen bauen, Ops-Teams, die Dokumentenprozesse automatisieren, und regulierte Firmen, die Kontrolle über Ausgaben und Datenfluss brauchen. In der Schweiz ist diese Arbeit oft eng mit mehrsprachigen Inhalten und strengen Prüfprozessen verbunden.
Was starke Profis tun
Ein starker Spezialist macht mehr als nur Prompts zu schreiben. Er definiert Fehlerszenarien, misst die Ausgabequalität, entwirft Fallback-Pfade und hält das System nützlich, wenn das Modell unsicher ist. Er dokumentiert auch, was das Modell niemals tun soll, welche Eingaben es sehen darf und wie Menschen bei Bedarf eingreifen.
Typischer Projektverlauf
Viele LLM-Projekte starten mit einem engen Anwendungsfall und wachsen nach Tests weiter. Ein gutes Setup kann eine saubere Wissensbasis, Retrieval-Logik, Prompt-Vorlagen, Evaluationsprüfungen und klare Übergaberegeln für Reviewer enthalten. Für Schweizer Teams funktioniert Remote-Zusammenarbeit oft sehr gut, aber Vor-Ort-Sessions können helfen, wenn das Projekt von sensiblen Daten, internen Abläufen oder mehrsprachiger Prüfung abhängt.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Large Language Model.
Ein Large Language Model wird genutzt, um Entwürfe zu erzeugen, Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen, Texte zu klassifizieren und Assistenten zu betreiben, die mit natürlicher Sprache arbeiten. In echten Projekten steckt es oft in Suche, Support, Wissenszugriff oder Workflow-Automatisierung statt als eigenständiger Chatbot.
Ein LLM kann mit offener Sprache umgehen und sich an neue Formulierungen anpassen, während regelbasierte Assistenten festen Pfaden und vorgegebenen Antworten folgen. Das macht es besser für Entwürfe, Schlussfolgerungen über Texte und flexible Fragenbeantwortung, aber es braucht auch stärkere Kontrollen und Tests.
Ein starker Large Language Model Spezialist bringt meist Kenntnisse in Retrieval, Embeddings, Prompt-Design, API-Integration und Evaluierung mit. Auch der Umgang mit Daten ist wichtig, besonders wenn das System interne Dokumente nutzen, strukturierte Ausgaben erzeugen oder Freigabeschritte einhalten muss.
Sie brauchen keine komplett fertige Spezifikation, sollten aber den Zielanwendungsfall, die Quelldaten und das Bild eines guten Ergebnisses kennen. Die besten LLM-Projekte starten mit einem engen Workflow, klaren Erfolgskriterien und einer Liste bekannter Risiken wie Halluzinationen oder Datenlecks.
Bei vielen Large Language Model-Projekten reicht Remote-Arbeit aus, weil die meisten Aufgaben aus Prompts, Evaluierung und API-basierter Integration bestehen. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Zugriff auf sensible Inhalte, Stakeholder-Workshops oder mehrsprachige Review-Sessions über Schweizer Standorte hinweg brauchen.
Achten Sie auf Menschen, die Abwägungen erklären können, nicht nur eine Demo laufen lassen. Ein guter LLM-Spezialist kann Prompt-Versionen, Evaluierungsergebnisse, Fallback-Logik und Beispiele zeigen, wie er mit schlechten Antworten, Sicherheitsproblemen oder schwachen Quelldaten umgegangen ist.
Teams vergleichen oft eine Large Language Model-Lösung mit Suche, Regeln, Vorlagen oder einfacher Texterkennung. Wenn die Aufgabe flexible Sprachverarbeitung oder das Erstellen von Entwürfen braucht, passt ein LLM oft gut; wenn die Ausgabe exakt und wiederholbar sein muss, kann ein einfacherer Ansatz besser sein.
Ein sorgfältiger Large Language Model-Freelancer wird fragen, woher die Daten kommen, wer die Ausgaben prüft und was das System niemals tun darf. Außerdem sollte er die Sprachanforderungen klären, besonders wenn das Projekt in der Schweiz Deutsch, Französisch oder Englisch im selben Workflow unterstützen muss.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 119 €, was einem Tagessatz von etwa 949 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Professionelle Dienstleistungen (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
