Experten für Large Language Models in Zürich
, die mit Hilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend gematcht werden.Engagieren Sie Experten, die Prompts entwerfen, RAG-Pipelines anpassen und LLMs mit internem Wissen sowie Geschäftstools verbinden können. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Experten für Large Language Models 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
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
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
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
23 Jahre
Positionsdauer
2,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
25%
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 Zürich 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 Zürich, 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
Ein Large Language Model ist ein System, das auf Text trainiert wurde, um natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es treibt Chat-Oberflächen, Dokumentsuche, Zusammenfassungen, Extraktion, Klassifizierung und die Erstellung von Inhalten an. Teams nutzen LLMs auch als Sprachschicht hinter Copiloten und internen Assistenten.
Typische Aufgaben
- Prompt-Design und Tests
- Retrieval-Augmented Generation, oder RAG
- Fine-Tuning und Modellbewertung
- Guardrails, Sicherheit und Ausgabekontrollen
- API-Integration in bestehende Produkte
Tools und Stack
Starke Spezialisten kennen die Modell-APIs, Embedding-Workflows, Vektor-Datenbanken und Bewertungsmethoden, die Ergebnisse verlässlich halten. Sie arbeiten auch mit Orchestrierungs-Frameworks, Logging und Prompt-Versionierung, damit Änderungen nachvollziehbar bleiben. In Zürich unterstützen sie oft Teams, die englische Ausgaben brauchen und dabei Deutsche sowie mehrsprachige Eingaben sorgfältig behandeln müssen.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen holen freiberufliche Expertise dazu, wenn sie vom Demo- zum Produktivsystem kommen, einen schwierigen Anwendungsfall lösen oder Modelle vergleichen wollen, ohne sich an einen Anbieter zu binden. Das ist oft der Fall, wenn es um die Suche in privatem Wissen, dokumentenlastige Abläufe oder Assistenten für Kundinnen und Kunden geht. Ein guter Spezialist hält das Projekt auf nützliches Verhalten fokussiert, nicht auf Neuheit.
Was starke Spezialisten tun
- Die Aufgabe klar definieren und die Ausgabequalität messen
- Zwischen Prompting, RAG und Fine-Tuning wählen
- Halluzinationen und anfällige Antworten reduzieren
- Das Modell an Datenschutz- und Zugriffsregeln anpassen
- Kompromisse für Produkt- und Engineering-Teams dokumentieren
Passung für Projekte in Zürich
Zürcher Unternehmen brauchen LLM-Unterstützung oft für Finanzwesen, Versicherungen, Recht, Beratung, Life Sciences und Enterprise-Software. Die Arbeit kann für Stakeholder-Workshops vor Ort sein und dann für Umsetzung und Tests remote erfolgen. Klare Kommunikation ist wichtig, besonders wenn Produktteams, Fachleute und sprachliche Anforderungen in einem Projekt zusammenkommen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Experten für Large Language Models? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein starker Large Language Model-Spezialist hilft dabei, textlastige Arbeit in ein nutzbares System zu verwandeln. Das kann Prompt-Design, Chat-Assistenten, Dokumenten-Q&A, Zusammenfassungen, Extraktion oder Unterstützung bei der Suche in internem Wissen bedeuten. Die besten Spezialisten legen auch Qualitätsprüfungen fest, damit die Ausgabe nach dem Start nützlich bleibt.
LLM-Arbeit ist ein wichtiger Teil von Generative AI, aber nicht alle Generative-AI-Anwendungen sind textbasiert. Large Language Models konzentrieren sich auf natürliche Sprache, während andere generative Systeme Bilder, Audio oder Code auf andere Weise erzeugen können. Wenn Ihr Anwendungsfall Lesen, Schreiben oder die Suche in Text betrifft, ist ein LLM-Spezialist meist der richtige Startpunkt.
Ein Large Language Model-Projekt startet oft mit RAG, wenn das Modell aktuelle oder private Informationen aus eigenen Dokumenten braucht. Fine-Tuning ist sinnvoller, wenn Sie eine konsistente Sprache, ein bestimmtes Format oder domänenspezifisches Verhalten brauchen, das Prompting allein nicht liefern kann. Viele Teams nutzen beides, aber ein guter Spezialist testet zuerst den einfacheren Weg.
Achten Sie auf LLM-Spezialisten, die auch API-Integration, Suche, Embeddings, Vektor-Speicher und Bewertung verstehen. Für Enterprise-Arbeit sind Datenschutz, Zugriffskontrolle und Logging genauso wichtig wie die Qualität der Prompts. In Zürich kann auch der Umgang mit mehreren Sprachen wichtig sein, wenn Teams auf Englisch und Deutsch arbeiten.
Ein Large Language Model-Projekt braucht kein komplettes Forschungsteam, um zu starten, aber es braucht jemanden, der einen nützlichen Piloten von einem fragilen Prototypen unterscheiden kann. Wenn die Arbeit Kundinnen und Kunden, interne Richtlinien oder sensible Daten betrifft, holen Sie früh Hilfe dazu. Das vermeidet teure Nacharbeit, sobald die erste Version bereits im Einsatz ist.
Ja, LLM-Arbeit eignet sich oft sehr gut für die Remote-Zusammenarbeit, weil Prompts, Evals und Integrationsaufgaben in gemeinsamen Tools leicht überprüft werden können. Zeit vor Ort kann trotzdem am Anfang helfen, besonders für Workshops, das Abstimmen mit Stakeholdern oder den Zugang zu internen Systemen. Viele Zürcher Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Ein guter Large Language Model-Spezialist zeigt klare Testfälle, Fehlermodi und messbare Prüfschritte. Achten Sie auf Bewertungen mit echten Eingaben, nicht nur auf eindrucksvolle Demos. Die Arbeit sollte auch erklären, wann das System ablehnen, eskalieren oder Quellen nennen soll, statt zu raten.
GPT ist eine bestimmte Familie von Large Language Models, während der Begriff Large Language Model eine breitere Kategorie beschreibt. In der Praxis sagen Leute vielleicht LLM, GPT oder Generative AI, wenn sie Textmodelle für Chat, Schreiben oder Retrieval meinen. Ein starker Spezialist sollte wissen, wann der Markenname wichtig ist und wann die zugrunde liegende Fähigkeit die eigentliche Frage ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 122 €, was einem Tagessatz von etwa 972 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Französisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Large Language Model in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (75%) und Projektmanagement (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Experten für Large Language Models 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:
Zürich 
Genf Basel Bern Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
