Large Language Model Experten in Wien
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die LLM-Systeme für Chat, Suche und Automatisierung entwerfen, feinjustieren und integrieren. Sie bekommen Spezialisten, die sich mit Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation und Evaluation auskennen, mit schnellem, präzisem Matching zu geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Large Language Model eingesetzt haben
Chrisabel Prischl
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 Pasieka
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.
Marcel Steger
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 Fallahdoust
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 Galvagni
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 Becker
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 Slavev
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 Lahti
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 Götz-Mikus
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 Laza
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 Mayr
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 Monnerie
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Large Language Model einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
82%
Doktortitel
9%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Arbeit mit Large Language Models dreht sich um Systeme, die Text verstehen und erzeugen, oft auch Code oder strukturierte Antworten. Unternehmen nutzen LLMs für Assistenten, Dokumenten-Workflows, Suche, Zusammenfassungen und interne Wissenswerkzeuge. Das Feld wird oft als LLM oder nach Modellnamen wie GPT und Claude gesucht.
Typische Einsatzbereiche
- Chatbots und Agenten-Flows für Kunden- oder internen Support
- Retrieval-Augmented Search über Unternehmensdokumente
- Texterstellung, Klassifizierung und Extraktion von Inhalten
- Hilfe beim Code, Unterstützung bei Reviews und technische Q&A
Diese Projekte brauchen mehr als nur Prompt-Ideen. Sie brauchen ein klares Systemdesign, sorgfältige Tests und Kontrollen für Qualität, Sicherheit und Kosten.
Stack und Fähigkeiten
Starke Profis arbeiten mit Prompts, Embeddings, Vektorsuche, APIs und Orchestrierungsschichten. Sie wissen auch, wie man Modelle mit Datenquellen verbindet, Leitplanken einbaut und die Antwortqualität misst. In Wien bedeutet das oft, LLM-Funktionen in Unternehmenssysteme mit mehrsprachigen Inhalten und strengen Review-Schritten einzubauen.
Wann man jemanden hinzuziehen sollte
- Sie wollen von einem Prototypen zu einem zuverlässigen Service kommen
- Ihre Antworten sind ungenau, langsam oder inkonsistent
- Sie brauchen Hilfe bei Modellauswahl, Tuning oder Evaluation
- Sie möchten dokumentenlastige Workflows mit weniger manueller Arbeit laufen lassen
Freelance-Expertise hilft, wenn einem internen Team Zeit oder tiefes LLM-Know-how fehlt. Sie hilft auch, wenn der Use Case neu ist und der richtige Ansatz noch unklar ist.
Was starke Experten tun
Gute Spezialisten rufen nicht einfach nur eine Modell-API auf. Sie definieren den Use Case, strukturieren Prompts, wählen das passende Retrieval-Setup, testen Grenzfälle und verbessern die Ausgaben mit echtem Feedback. Sie können mit Produkt-, Daten- und Security-Teams zusammenarbeiten und wissen, wann ein kleineres Modell ausreicht.
Arbeitsweise
Viele LLM-Projekte eignen sich gut für Remote-Arbeit, besonders bei Design, Integration und Review. Vor-Ort-Termine in Wien können helfen, wenn die Arbeit von internen Dokumenten, Abstimmung mit Stakeholdern oder sensiblem Datenzugriff abhängt. Starke Spezialisten kommunizieren klar und hinterlassen wartbare Abläufe, Testfälle und Dokumentation.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Large Language Model.
Ein Large Language Model wird genutzt, um Sprache für echte Geschäftsaufgaben zu erzeugen und zu verändern. Typische Anwendungsfälle sind Support-Chat, Dokumentsuche, Zusammenfassung, Klassifizierung und strukturierte Extraktion aus Texten. Viele Teams nutzen LLMs auch, um bei Code und Wissenszugriff zu helfen.
Nein. LLM ist der allgemeine Begriff für die Technologiekategorie, während GPT und Claude Modellfamilien oder Produktnamen sind, die auf dieser Idee aufbauen. Unternehmen suchen meist nach LLM-Experten, wenn sie Hilfe bei der Auswahl zwischen Modelloptionen, beim Aufsetzen von Prompts oder beim Verbinden eines Modells mit ihren Daten brauchen.
Ein starker Large Language Model Spezialist kennt in der Regel Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Vektordatenbanken, API-Integration und die Bewertung von Ausgaben. Gute Arbeit hängt auch von sauberem Datenhandling, Sicherheitskontrollen und praktischem Testen mit echten Nutzeranfragen ab. Nur Prompt Writing reicht für ein verlässliches System selten aus.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der den Ablauf gestaltet und das Modell anbindet. Ein produktiver Aufbau braucht meist jemanden, der Qualitätsprüfungen, Fehlerbehandlung und Regeln für den Datenzugriff versteht. Je wichtiger der Workflow ist, desto mehr Erfahrung sollte der LLM-Experte mit Deployment und Evaluation haben.
Holen Sie einen Large Language Model Freelancer dazu, wenn das Team schnell fokussiertes Know-how braucht oder die Arbeit außerhalb des normalen Produkt-Stacks liegt. Das ist häufig bei kurzen Builds, Modellvergleichen oder bei der Bereinigung nach einem frühen Prototypen der Fall. Es hilft auch, wenn interne Leute das Geschäftsproblem kennen, aber nicht die Modellmechanik.
Ja, ein großer Teil dieser Arbeit eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne. Ein Large Language Model Spezialist kann Prompt-Design, Integration und Evaluation meist erledigen, ohne jeden Tag vor Ort zu sein. Vor-Ort-Zeit in Wien ist nützlich, wenn Teams Zugriff auf sensible Dokumente brauchen oder enge Workshops mit vielen Beteiligten stattfinden.
Achten Sie auf klares Denken über Use Cases, Fehlermodi und Evaluation, nicht nur auf Demo-Ergebnisse. Ein guter LLM Spezialist kann erklären, warum eine Designentscheidung getroffen wurde, wie Antworten geprüft werden und wie das System bei sich ändernden Daten nützlich bleibt. Fragen Sie nach Beispielen für ausgelieferte Arbeit, Testmethoden und den Umgang mit schlechten Ausgaben.
Ein Large Language Model Projekt berührt oft Retrieval-Systeme, Vektorsuche, Cloud-APIs, Workflow-Tools und manchmal Integrationscode in Python oder TypeScript. Je nach Use Case kann es auch Dokumenten-Pipelines, Zugriffskontrollen und Analytics umfassen. Die besten Spezialisten können mit diesen Bausteinen arbeiten, ohne das System instabil zu machen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 843 € 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, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 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) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Professionelle Dienstleistungen (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Produktentwicklung (83%) und Business Intelligence (75%).
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:
Wien 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
