Llama Experten in Berlin
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Meta Llama-Modelle feinabstimmen, Retrieval-Augmented-Generation-Systeme entwickeln und zuverlässige Inferenzdienste bereitstellen. FRATCH bringt Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Llama eingesetzt haben
Haseeb Z.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Sunish B.
Letzte Position:
AtlasMind - Produktions-KI-Assistent für Jira bei Mercedes Benz Innovation Labs Gmbh
- Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
- Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.
Robin W.
Letzte Position:
Gründer & Berater · Plattform-Engineering & KI-Infrastruktur bei RootVector.ai
- Eine hybride Kubernetes-Plattform über Bare Metal und Cloud aufgebaut und betrieben, um Multi-GPU-Workloads, die Isolation von Sicherheitszonen und Disaster Recovery zu validieren.
- Selbst gehostete KI-Coding-Agenten im Git-Workflow der Plattform betrieben – von der Bearbeitung von Issues bis zur Prüfung von Pull Requests; jede Änderung wird in CI durch Manifest-Diffs und Policy-Prüfungen abgesichert.
- Eine Plattform für Sensorfusion und GPU-Edge-Inferenz mitentwickelt, die vom European Defense Tech Hub aus 50 Lösungen für Feldtests ausgewählt wurde.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Mark W.
Letzte Position:
Unabhängiger IT-/KI-Berater bei Freelance
- IT-Beratung, Coaching und Umsetzung mit Schwerpunkt auf KI
Louis G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Oleg A.
Letzte Position:
Staff Software Engineer bei Kpler Germany GmbH
- Neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und bestehende sowie geplante Services ersetzt
- Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Bereiche
Tech-Stack:
- Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
- Backend/Frontend: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
- DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD
Jeet P.
Letzte Position:
Globaler SAP-Programmmanager bei Aldi Süd
- Pionierarbeit bei der ersten Enterprise-KI-SAP-Integration bei ALDI SÜD, Einführung KI-gesteuerter Automatisierung in einem der größten SAP S/4HANA-Programme im Einzelhandel, wodurch 50 % der manuellen Pre-Cycle-Validierungen entfallen sind und ein reproduzierbares Automatisierungs-Framework in 11 Ländern geschaffen wurde
- Verantwortlich für das gesamte SAP-Projekt-Lifecycle-Management für Implementierungen in SAP S/4HANA und Manhattan Systems, Unterstützung von über 7.300 ALDI SÜD-Filialen in Europa und Australien
- Hauptansprechpartner für C-Level-Stakeholder in 11 Ländern für strategische SAP-Transformationsprogramme
- Orchestrierung von Automatisierungs-, Performance- und Volumentests für kritische Releases mit 99,9 % SLA-Einhaltung während der umsatzstärksten Phasen
- Führung funktionsübergreifender internationaler Teams mit über 15 Spezialisten, Lieferung von Projekten 20 % schneller als Branchendurchschnitt
- Standardisierung von SAP-Prozessen in 11 Ländern als Teil einer der größten SAP-Einführungen im Einzelhandel
- Direkte Verwaltung eines Budgets von 2 Mio. € mit einer Budgettreue von 98 % über 12 gleichzeitige Projekte
- Reduzierung der SAP S/4HANA-Migrationskosten um 18 % durch strategische Vertragsnachverhandlungen und Optimierung
Ottavio B.
Letzte Position:
Semantisches Testframework für LLMs
Jad N.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Nebenprojekt
- Vram.run: Rust, TypeScript, HF-Inference-API mit 19 Anbietern, über 220 Hardware-Konfigurationen und mehr als 30 Cloud-GPUs. Suche nach einem Modell, um zu sehen, welche API-Anbieter es bereitstellen, welche GPUs es lokal ausführen können (und wie schnell) und was ein Cloud-Leasing kosten würde. Oder suche nach deiner Hardware und finde die passende. Beinhaltet auch ein Rust-CLI.
- Psychotron: JavaScript, Web Audio API, AudioWorklet, Canvas 2D. Frontend für Flash-Fiction-Hörbuch mit einer Web-Audio-DSP-Kette mit Pitch-Shifting, 12-stimmigem Chor, Flanger, 13-Band-EQ und Convolver-Hall. Beinhaltet eine 2D-Canvas-Effekt-Morphing-Engine und einen synchronisierten Teleprompter.
- RecentWork: Swift, macOS, FSEvents, launchd. macOS-Daemon, der Projektverzeichnisse überwacht und einen flachen Ordner mit Symlinks auf kürzlich geänderte Dateien pflegt. Über Homebrew installierbar.
- Mini-llm: Bash, macOS, launchd, Ollama, llama.cpp, MLX, Open WebUI. Ein einzelner Befehl verwandelt einen Mac Mini in einen Headless-KI-Server.
- ThatSlop: JavaScript. Chrome-/Firefox-Erweiterung zur KI-Inhaltserkennung auf LinkedIn und Twitter.
- Smux: Bash, tmux. Benutzerfreundlicher tmux-Wrapper, der über Homebrew installierbar ist.
- Learn Rust Course: Rust. Kurs zum Rust-Speichermodell für C++-Programmierer, geschrieben aus der Erfahrung des Übergangs von C++ zu Rust bei Irreducible.
Meisam G.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Muskan V.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Sagas IT Analytics
- Aufbau eines KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs in Kombination mit Vektorsuche; Forschungszeit um 30% reduziert.
- Entwicklung maßgeschneiderter Retrieval-Workflows mit LlamaIndex und einem ReAct-Style-Agenten für dynamisches Chunking; Abfragegenauigkeit um 18% verbessert.
- Untersuchung und Optimierung von Embedding-Strategien, wodurch die Abrufkosten pro Anfrage um 15% gesenkt wurden.
- Entwicklung von RAG-Bewertungsframeworks mit RAGAS und Langsmith anhand eigener Datensätze; Abdeckung um 40% gesteigert.
- Feintuning von LLMs (LLaMA 2 auf Vertex AI mit eigenen Inferenz-Containern, dynamischem Batching und Quantisierung); Latenz der Inferenz um 25% verringert.
- Integration von KI-Agenten in LangGraph mit Kurz- und Langzeitspeicher (Mem0); Abschlussquote der Aufgaben um 20% erhöht.
- Erstellung schema-bewusster Generatoren für synthetische Daten; Feintuning nachgelagerter Modelle mit +12% F1-Score.
Shyam Sundar R.
Letzte Position:
GenAI-Ingenieur bei Freelance
- Hybride semantische und schlüsselwortbasierte Suche sowie LLM-basierte Anforderungsextraktion aus Konversationsanfragen entwickelt, die Suchgenauigkeit um 85 % gesteigert, Suchen ohne Treffer um 70 % und die Suchzeit um 60 % reduziert.
- Produktionsreife API mit Monitoring-Dashboards für über 100.000 Produkte bereitgestellt, Antwortzeiten unter 2 s gehalten und die Zeit von Suche bis Kauf um 40 % verkürzt.
- Technologien: Python, BGE-M3, Qwen2.5, FastAPI, Qdrant, Meilisearch, Docker, Prometheus, vLLM.
Katharina S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur
- Entwickelte und implementierte durchgängige automatisierte Workflows zur Extraktion strukturierter Daten aus semi-strukturierten PDF-Dokumenten wie Rechnungen und medizinischen Berichten
- Setzte Optical Character Recognition (OCR)-Technologie und große Sprachmodelle ein, um Dokumente zu analysieren und validierte JSON-Schemata zu erstellen
- Entwickelte Strategien zur Prompt-Optimierung und regelbasierte Klassifikationshierarchien, um die Parsergenauigkeit bei unterschiedlichen Dokumentenlayouts zu verbessern
- Etablierte ein Qualitätssicherungs-Framework mit Evaluationsmetriken, um die Ergebnisse mit Ground-Truth-Datensätzen mit 96 % Genauigkeit zu validieren
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Llama einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
62% (Deutschland: 79%)
Doktortitel
8% (Deutschland: 21%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Llama 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 Llama Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (93%)
- Automotive (50%)
- Bildung (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Einzelhandel (36%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Llama ist
Llama ist die Familie von Open-Weight Large-Language-Modellen von Meta, die allgemein als Meta Llama bekannt ist und früher als LLaMA geschrieben wurde. Unternehmen nutzen sie, um Texte zu generieren und zu klassifizieren, strukturierte Informationen zu extrahieren, Fragen zu beantworten und dialogbasierte Produkte zu entwickeln. Die herunterladbaren Modellgewichte ermöglichen mehr Kontrolle über Bereitstellung, Datenverarbeitung und Anpassung als ausschließlich gehostete Dienste.
Was damit entwickelt wird
Llama unterstützt Produkte, die Sprachverständnis innerhalb eines umfassenderen Geschäftssystems benötigen. Spezialisten setzen es für Kundenservice-Assistenten, die interne Wissenssuche, die Dokumentenverarbeitung, Content-Workflows und domänenspezifische Copiloten ein. Die richtige Modellwahl hängt von Antwortqualität, Latenz, Hardware, Kontextgröße und dem Bedarf an lokaler oder privater Inferenz ab.
- Retrieval-Augmented Generation mit Unternehmensinhalten
- Feinabgestimmte Klassifizierungs- und Extraktions-Workflows
- Mehrsprachige Assistenten und Enterprise Search
- Strukturierte Ausgaben für operative Systeme
Ökosystem und Tools
Gute Arbeit mit Llama umfasst mehr als Prompt-Design. Fachleute kombinieren häufig Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, vLLM oder llama.cpp mit Vektordatenbanken, Embedding-Modellen und Evaluierungstools. Sie nutzen möglicherweise auch Quantisierung, parameter-effizientes Fine-Tuning und containerisierte Inferenz, um ein Modell an die verfügbare Infrastruktur anzupassen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Proof of Concept zu einem zuverlässigen Produkt werden muss oder ein bestehendes Sprachsystem inkonsistente Antworten liefert. Unternehmen holen Spezialisten auch hinzu, um eine geeignete Llama-Variante auszuwählen, Trainingsdaten vorzubereiten, Inferenzkosten zu senken, private Dokumente anzubinden oder Verfahren für Evaluierung und Monitoring einzurichten.
- Ein Prototyp liefert keine gleichbleibende Qualität
- Sensible Daten erfordern eine kontrollierte Bereitstellung
- Modellantworten müssen domänenspezifisches Verhalten zeigen
- Die Inferenzleistung lässt sich nur schwer aufrechterhalten
Zusammenarbeit mit Berliner Teams
Llama-Projekte in Berlin können Technologie-, Medien-, Forschungs-, Handels- und Industrieunternehmen unterstützen, wobei die Zusammenarbeit an die Sicherheits- und Infrastruktur Anforderungen jedes Teams angepasst wird. Remote-Arbeit ist für die Modellentwicklung oft sinnvoll, während Vor-Ort-Termine bei Workshops, Datenzugriff und der Abstimmung mit dem Produkt helfen können. Klare Englischkenntnisse sind üblich; Deutsch kann für lokale Nutzer, Quellenmaterial oder die Kommunikation mit Stakeholdern wichtig sein.
Was gute Fachleute liefern
Ein kompetenter Llama-Spezialist erklärt Abwägungen, statt das Modell als Blackbox zu behandeln. Er definiert Evaluierungsdatensätze, prüft Faktentreue und Sicherheit, dokumentiert Prompts und Datenflüsse und trennt Abrufprobleme von Modellproblemen. Außerdem liefert er wartbare Schnittstellen, reproduzierbare Bereitstellungen und eine Übergabe, die es dem internen Team ermöglicht, das System sicher zu betreiben.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Llama am häufigsten aufkommen.
Llama wird für Textgenerierung, Zusammenfassungen, Klassifizierung, Extraktion, die Beantwortung von Fragen und dialogbasierte Schnittstellen eingesetzt. Unternehmen nutzen es auch in Retrieval-Augmented-Generation-Systemen, die Modellantworten mit privaten Dokumenten oder strukturierten Geschäftsdaten verbinden.
Meta Llama gibt Unternehmen mehr Kontrolle über das Hosting, die Anpassung und den Datenfluss des Modells als eine ausschließlich gehostete API. Der Nachteil ist eine größere Verantwortung für Infrastruktur, Optimierung, Sicherheit, Evaluierung und den laufenden Betrieb.
Ein guter Llama-Spezialist arbeitet häufig mit Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, Vektordatenbanken und Embedding-Modellen. Erfahrung mit vLLM, llama.cpp, Quantisierung, Fine-Tuning, Datenpipelines sowie Cloud- oder privater Infrastruktur ist ebenfalls wertvoll.
Das hängt vom Umfang ab. Ein einfacher Prototyp benötigt möglicherweise Kenntnisse in Prompts, APIs und Evaluierung, während ein Produktionssystem Erfahrung mit Modellauswahl, Datenaufbereitung, Sicherheit, Inferenzleistung und Monitoring erfordert. Fragen Sie nach Belegen für vergleichbare Ergebnisse, statt sich auf einen allgemeinen Werdegang zu verlassen.
Llama-Arbeit eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit von Berlin aus, da Modellentwicklung, Tests und Dokumentation größtenteils digital erfolgen. Vor-Ort-Workshops können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten Zugriff auf geschützte Daten, enge Produktzusammenarbeit oder direkte Abstimmung mit deutschsprachigen Stakeholdern benötigen.
LLaMA-Fine-Tuning kann hilfreich sein, wenn das gewünschte Verhalten, Format oder die Domänensprache bei vielen Eingaben konsistent werden soll. Retrieval ist meist besser, wenn die zentrale Herausforderung darin besteht, dem Modell aktuelle oder private Fakten bereitzustellen, die sich im Laufe der Zeit ändern.
Achten Sie auf klare Evaluierungskriterien, repräsentative Testdaten und einen messbaren Umgang mit falschen oder unsicheren Antworten. Ein zuverlässiger Llama-Fachmann sollte Latenz, Kontextgrenzen, Datenschutz, Fallback-Verhalten und die Überwachung des Systems nach der Veröffentlichung erklären.
Bei Meta Llama-Projekten müssen die geltende Modelllizenz und alle Nutzungsbedingungen vor der Veröffentlichung geprüft werden. Ein sorgfältiger Spezialist prüft diese Bedingungen zusammen mit Datenrechten, Komponenten von Drittanbietern, Bereitstellungsplänen und der geplanten kommerziellen Nutzung des Kunden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 871 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 62% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (93%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Automotive (50%) und Bildung (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Llama 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.
Berlin 
Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
