
Large Language Model Experten in Wien
, die aus über 15.000 Lebensläufen in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die LLM-Anwendungen entwickeln, Modelle mit Retrieval-Augmented Generation an Unternehmensdaten anbinden und zuverlässige Prompts, Evaluierungen und Produktions-Workflows erstellen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Chrisabel P.
Letzte Position:
Expertin für KI-Systeme & Produktstrategie bei Webmeisterin
Ich baue. Ich berate. Ich denke in Systemen. Nach Jahren, in denen ich die digitale Transformation im großen Maßstab geführt habe — Accenture, BP, Lidl — habe ich bewusst eine Entscheidung getroffen: Unabhängigkeit von Plattformen statt Abhängigkeit. Mein Fokus liegt an der Schnittstelle von KI-Systemen, Produktstrategie und Venture Thinking. Ich arbeite mit Operatoren und Gründern, die schnell vorankommen wollen, ohne die Kontrolle zu verlieren — über ihre Daten, ihren Stack und ihre Richtung.
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Roman M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei FSM Rechtsanwälte
- Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
- Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
- Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Shahram F.
Letzte Position:
Senior Product Owner bei Elderly Neighbour Watch
Lieferung einer digitalen, gemeinnützigen Nachbarschaftsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen für praktische Unterstützung und soziale Begleitung. Verantwortung für Business Analyse, Anforderungsdefinition, Plattformbewertung und Delivery einer lokal skalierbaren Servicelösung mit Fokus auf KI-gestützte Weiterentwicklung, datenbasierte Optimierung und klare Marktpositionierung. Evaluierung mehrerer Low-Code-/Business-Plattformen, darunter Odoo und Glide Apps, sowie Bewertung von monday.com als CRM-nahe Option, bevor Glide Apps für die Umsetzung ausgewählt wurde. Realisierung einer nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie der Webpräsenz mit WordPress. Aufgaben
- Erhebung, Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen für das Produkt- und Service-Modell
- Durchführung von Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen zur Positionierung des Angebots
- Evaluierung und Auswahl geeigneter Low-Code-/Business-Plattformen für die Umsetzung
- Definition zentraler User Journeys, Geschäftsprozesse und operativer Abläufe für ältere Menschen, Freiwillige und Administration
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in Anforderungen für Profile, Aufgabenverwaltung, Koordination, Kommunikation und Benachrichtigungen
- Begleitung der Umsetzung der nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung in Glide Apps sowie der Webpräsenz in WordPress
- Fachliche Vorbereitung zukünftiger KI-gestützter Funktionen wie intelligentes Matching und datenbasierte Optimierung
- Sicherstellung der Berücksichtigung von DSGVO-Anforderungen Ergebnisse
- Erfolgreich gelieferte digitale Unterstützungsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen
- Fundierte Grundlage für die Marktpositionierung durch Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen
- Realisierte funktionale nicht-native Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie begleitende Webpräsenz mit WordPress
- Geschaffene Grundlage für Skalierung und KI-basierte Weiterentwicklung
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Thomas B.
Letzte Position:
Agile Coach, Scrum-Master bei ÖBB (Infra)
- Herausforderung: mangelhafte Projektergebnisse und Teamleistung, sehr schlechtes Arbeitsklima
- Lösung: Einführung agiler Planungsprozesse, Vermittlung agiler Prinzipien innerhalb des SAFe-Frameworks
- Innovation: konsequente Einhaltung agiler Methoden; Einführung von Anforderungsmanagement und User-Story-Erstellung
- Führung: Schnittstelle zu Vorstand, Programmleitungen Opel Europa, GM USA und internationalen Märkten
- Ergebnis: produktivstes Team im ART; Steigerung der Planungsgenauigkeit auf über 85 %
- Teamgröße: 10
Slavi S.
Letzte Position:
Leiter KI-Bereitstellung bei REEVO Tech
- Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
- Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
- Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
- Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
- Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
- Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse
Zachery L.
Letzte Position:
Teilzeit-Direktor für Wachstum und Umsatz | Strategischer Berater bei Multi-Client Engagements
- Leite Teilzeit-Projekte im Bereich Wachstum und Automatisierung bei mehreren Unternehmen, prüfe bestehende Systeme, entwerfe und implementiere KI-gesteuerte Automatisierungen und agentische Systeme, die messbare kommerzielle und betriebliche Effekte mit deterministischer Ausführung für komplexe Geschäftsabläufe erzeugen.
- Prüfe KI-Reifegrad und ROI, entwerfe und setze agentische Systeme auf, die institutionelles Wissen sichern und betriebliche Engpässe beheben, um skalierbares Wachstum und ungehinderte strategische Umsetzung zu gewährleisten.
- Entwickle marktreife Multi-Agenten-Architekturen für orthopädische Vorabgenehmigungsprozesse, verlagere klinische Entscheidungsfindung von aufwändigen manuellen Verfahren zu einer prüfbaren, deterministischen Infrastruktur.
- Implementiere Human-in-the-Loop (HITL)-Synthese, um 100% medizinische Autorität zu gewährleisten und gleichzeitig die Verwaltungszeit um bis zu 90% zu reduzieren.
- Führe die Migration veralteter Marketing- und Vertriebsfunktionen in agentenorientierte Arbeitsabläufe durch, nutze LLMs zur Synthese interner Daten und externer Marktsignale für Echtzeitanpassungen im Go-to-Market und fördere die Talententwicklung im Team.
Maximilian G.
Letzte Position:
Solo-Entwickler / Gründer bei InvAPI
- Datenschutzorientierte, zustandslose E-Rechnungs-API mit KI-gestützter Extraktion, bidirektionaler Formatkonvertierung (UBL/CII/ZUGFeRD), Stapelverarbeitung und Validierung für die E-Rechnungs-Konformität in Deutschland und Österreich
- Technologien: Nuxt 4, Vue 3, Nitro, TypeScript, Cloudflare (D1, R2), Stripe, OAuth, KI/LLM-Integration
Anton L.
Letzte Position:
CISO & Interim-Datenschutzbeauftragter bei Finmatics GmbH
- Aufbau der gesamten Sicherheitsfunktion von Grund auf bis zu einem ISO-konformen, prüfbereiten Betrieb (ISO 27001, DSGVO, NIS2).
- Bereitstellung einer Sicherheitsstruktur auf Unternehmensniveau, die reguliertes Kunden-Onboarding und erfolgreiche Due-Diligence ermöglicht.
- Integration automatisierter Sicherheitskontrollen (SAST, DAST, Secret- und Schwachstellenscans) in CI/CD für ein wachsendes SaaS-Entwicklungsteam und damit Beseitigung von Sicherheitsengpässen beim Deployment.
- Reduzierung des Drittanbieterrisikos um ca. 70 % durch den Ersatz manueller Lieferantenprüfungen durch eine automatisierte, LLM-gesteuerte Risiko-Bewertung und Freigabepipeline.
- Verantwortung für Sicherheitsfragen auf Vorstandsebene, Kunden-Audits und direkte Incident-Response-Einsätze.
Christian M.
Letzte Position:
Senior Feature Engineer - Banking bei start.me app e.U.
- Anforderungsmanagement & Business-Analyse
- Architekturverantwortung für Kernbank-Erweiterungen
- Schnittstellenmodellierung für Drittsysteme (TiGital, ESA, ÖNB)
- AML-, KYC- & ZV-Reporting
Ulrike M.
Letzte Position:
KI-Trainerin & Designerin für agentische KI bei Creating AI Daily
- KI-Workshops und Schulungen für Marketing- und Fachteams im DACH-Mittelstand, auf Deutsch und Englisch, vor Ort und remote
- Teilnehmer erarbeiten eigene KI-Anwendungsfälle und setzen sie im Workshop direkt um, statt nur Theorie zu hören
- Konzeption und Orchestrierung von KI-Agenten und automatisierten Workflows: Recherche, Marktbeobachtung, Content-Produktion, Anfragen-Bearbeitung
- KI-gestützte Marken- und Content-Produktion mit Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot, markenkonsistent und mit menschlicher Freigabe
- Landingpages und Websites im Corporate Design, aufgebaut mit Claude Code
- Bild, Video und Sprache mit Midjourney, HeyGen, ElevenLabs, Adobe Firefly, Canva und CapCut
- Über 20 Jahre Art Direction als Fundament, damit KI-Ergebnisse Markenqualität haben und nicht nach KI aussehen
- Kunden aus Industrie, Immobilien- und Hausverwaltung sowie Beratung
Adrian I.
Letzte Position:
Strategische Technologieführung & Digitale/KI-Transformation bei Adrian Ion Consulting
- VCs, Investoren & CEOs: Technologieentwicklung in Ihrem (Portfolio-)Unternehmen aufbauen oder skalieren
- CTOs & Senior Technology Leaders: erfahrener Sparringspartner
- Traditionelle Branchen: durch weitere Digitalisierung und KI den Wert steigern oder Abläufe optimieren
- Junge technische Führungskräfte: Führungsfähigkeiten, das Zusammenspiel von Technologie und Business sowie strategisches Denken aufbauen – und dabei unter Druck liefern
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

Positionsdauer
1,9 Jahre

Positionen pro Freelancer
11

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
79%
Doktortitel
14%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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) (87%)
- Bank- und Finanzwesen (73%)
- Professionelle Dienstleistungen (60%)
- Fertigung (53%)
- Gesundheitswesen (40%)
- Einzelhandel (40%)
- Automotive (33%)
- Bildung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was LLMs leisten
Ein Large Language Model verarbeitet und erzeugt natürliche Sprache, indem es Muster aus umfangreichen Trainingsdaten lernt. Unternehmen nutzen LLMs für dialogorientierte Assistenten, Dokumententools, Suchoberflächen, Zusammenfassungs-Workflows und Softwarefunktionen, die Nutzern in natürlicher Sprache antworten. Das Modell kann über eine API aufgerufen, in einer privaten Umgebung gehostet oder in eine größere Anwendung eingebettet werden.
Häufige Anwendungen
- Kundensupport-Assistenten, die freigegebene Antworten abrufen
- Interne Suche über Richtlinien, Verträge und technische Dokumente
- Inhaltsklassifizierung, Extraktion und Zusammenfassung
- Copiloten für Vertriebs-, Service-, Forschungs- und Softwareteams
- Mehrsprachige Oberflächen und sprachgesteuerte Workflows
Der richtige Ansatz hängt von der Datensensibilität, Antwortqualität, Latenz, den Betriebskosten und dem erforderlichen Kontrollumfang des Produkts ab.
Ökosystem und Tools
LLM-Arbeit umfasst Modellanbieter wie OpenAI, Anthropic und Google, Open-Weight-Modelle, Embedding-Dienste und Vektordatenbanken. Spezialisten nutzen häufig Python oder TypeScript, Orchestrierungsbibliotheken, Retrieval-Augmented Generation, strukturierte Ausgaben, Function Calling und Evaluierungs-Frameworks. Cloud-Bereitstellung, Beobachtbarkeit, Zugriffskontrollen und Prompt-Versionierung verbinden das Modell mit einem zuverlässigen Produkt.
Wann Sie Spezialisten hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen meist freiberufliche Expertise, wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen Service werden muss, interne Dokumente fundierte Antworten liefern sollen oder die Modellausgabe uneinheitlich ist. Spezialisten können ein geeignetes Modell auswählen, Daten aufbereiten, Prompts entwickeln, Retrieval-Pipelines erstellen und Tests vor einer breiteren Einführung etablieren. In Wien können sie lokale Produktteams vor Ort unterstützen oder remote mit verteilten Organisationen zusammenarbeiten.
Was starke Fachkräfte liefern
Starke Large Language Model Fachkräfte verbinden Experimente mit messbaren Produktanforderungen. Sie definieren aussagekräftige Evaluierungsdatensätze, testen Halluzinationen und Verweigerungsverhalten, schützen vertrauliche Informationen und machen Ausweichpfade transparent. Außerdem verstehen sie Authentifizierung, APIs, Datenpipelines, Monitoring und User Experience, statt das Modell als isolierte Funktion zu behandeln.
Sprach- und Umsetzungsentscheidungen
Projekte für Kunden in Wien benötigen möglicherweise neben einem sicheren Umgang mit lokalen Begriffen fließendes Deutsch und Englisch. Ein Spezialist sollte klären, ob Daten die Organisation verlassen dürfen, welche Modellanbieter akzeptabel sind und wie die menschliche Prüfung in den Workflow passt. Eine gute Umsetzung umfasst wartbare Integrationen, dokumentierte Prompts, wiederholbare Evaluierungen und einen klaren Plan zur Aktualisierung von Modellen und Quellinhalten.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Large Language Model.
Large Language Models werden für Chat-Assistenten, semantische Suche, Dokumentenanalyse, Texterstellung, Klassifizierung und Workflow-Automatisierung eingesetzt. Sie können auch natürlichsprachliche Oberflächen für bestehende Software bereitstellen, wenn sie über kontrollierte APIs mit Geschäftssystemen verbunden sind.
Ein LLM kann unterschiedliche Sprache interpretieren und flexible Antworten erzeugen, während eine herkömmliche Suche passende Datensätze abruft und regelbasierte Systeme einer festgelegten Logik folgen. Viele starke Lösungen kombinieren beides: Retrieval liefert vertrauenswürdige Informationen, Regeln setzen Grenzen und das Modell übernimmt die sprachliche Interaktion.
Ein starker Large Language Model Spezialist verfügt häufig über Kenntnisse in Python oder TypeScript, API-Integration, Datenaufbereitung, Vektorsuche und Cloud-Bereitstellung. Zusätzliches nützliches Wissen umfasst Prompt-Entwicklung, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierung, Sicherheit, Beobachtbarkeit und User Experience.
Das passende Niveau hängt vom Umfang, der Datensensibilität und dem Produktionsrisiko ab, nicht von einer festen Erfahrungsdauer. Für einen Prototyp können praktische Kenntnisse einer LLM-API und von Evaluierungen ausreichen; ein kundenseitiges System erfordert nachweisbare Erfahrung mit zuverlässigen Integrationen, Tests, Monitoring und Ausweichkonzepten.
Large Language Model Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Prompts, Evaluierungen und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Teams in Wien bevorzugen möglicherweise dennoch Workshops vor Ort für Anforderungsanalyse, Datenzugriff oder die Abstimmung mit Stakeholdern, wobei Erwartungen an Deutsch und Englisch früh vereinbart werden sollten.
Die Auswahl eines LLM sollte sich an Datenschutzanforderungen, Bereitstellungskontrolle, Latenz, Sprachabdeckung, Ausgabequalität und Betriebsaufwand orientieren. GPT und andere gehostete Modelle können die Umsetzung beschleunigen, während ein Open-Weight-Modell für kontrollierte Umgebungen oder spezialisierte Workloads geeignet sein kann, wenn die Organisation die erforderliche Infrastruktur betreiben kann.
Bitten Sie den Large Language Model Freelancer, Evaluierungsdaten, Fehlerfälle, Grounding, Zugriffskontrollen und Monitoring konkret zu erläutern. Prüfen Sie eine kleine technische Aufgabe oder eine frühere Umsetzung auf Reproduzierbarkeit, klare Abwägungen und wartbare Integration, statt nur eine beeindruckende Demo zu bewerten.
Ein Large Language Model Briefing sollte die Zielnutzer, Quelldaten, Sprachen, Sicherheitsgrenzen, Integrationen und das akzeptable Antwortverhalten festlegen. Wiener Teams sollten außerdem Workshops vor Ort, Remote-Zugriff, Anforderungen an die deutsche Sprache und die Zuständigkeit für Prompts, Evaluierungen und den laufenden Modellbetrieb klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 862 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 79% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Professionelle Dienstleistungen (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Produktentwicklung (87%) und Business Intelligence (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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