Llama Experten in Berlin
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Llama-Chat-Assistenten, RAG-Suche und individuelles Fine-Tuning mit dem Meta Llama-Ökosystem umsetzen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Llama eingesetzt haben
Sunish Bharathan
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.
Oleg Abrazhaev
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
Hamza Khan
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.
Louis Guitton
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
Jeet Pattanaik
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 Braun
Letzte Position:
Semantisches Testframework für LLMs
Meisam Ghafarlangroudi
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 Verma
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 Rampalli
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.
Mark Wernsdorfer
Letzte Position:
Unabhängiger IT/AI-Berater bei Freiberuflich
- IT-Beratung, Coaching und Implementierung mit Schwerpunkt auf KI
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Llama einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
60%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Llama macht
Llama ist eine Familie großer Sprachmodelle von Meta, die zum Aufbau von Textassistenten, Suchtools und Content-Workflows verwendet wird. Teams nutzen es für Chats, Zusammenfassungen, Extraktion, Klassifizierung und Retrieval-Augmented Generation. Es passt zu Produkten, die starke Sprachverarbeitung brauchen, ohne ein Modell von Grund auf neu zu entwickeln.
Häufige Projekttypen
- Chat-Assistenten für Support, Vertrieb oder internes Wissen
- RAG-Systeme, die Antworten aus Unternehmensdokumenten liefern
- Workflows für Texterstellung und das Umformulieren von Nachrichten
- Strukturierte Datenextraktion aus Tickets, PDFs und Notizen
- Sicherheit und Prompt-Design für den produktiven Einsatz
Ökosystem und Stack
Gute Llama-Arbeit dreht sich um das Modell selbst, nicht nur um einen Prompt. Fachleute kombinieren es oft mit Python, PyTorch, Hugging Face, Vektordatenbanken und Orchestrierungstools wie LangChain oder LlamaIndex. Sie wissen auch, wie man Open-Weight-Modelle über APIs oder auf verwalteter Infrastruktur betreibt.
Wann Spezialisten dazuholen
Unternehmen holen sich meistens freiberufliche Llama-Experten dazu, wenn aus einem Prototypen zuverlässige Software werden soll. Das bedeutet oft Prompt-Tuning, Retrieval-Design, Latenzarbeit, Evaluierung oder die Anpassung des Modells an eine Domäne wie Recht, Finanzen, Medien oder Kundenservice. In Berlin ist das häufig bei Teams der Fall, die auf Englisch liefern müssen, aber auch saubere deutsche Ausgabe wollen.
Was starke Fachleute liefern
Ein guter Spezialist verbindet nicht nur ein Modell mit einer Chatbot-Oberfläche. Achte auf Menschen, die Prompts definieren, Leitplanken bauen, die Ausgabequalität testen, Fehler nachverfolgen und die fachliche Grundlage der Antworten verbessern können. Sie sollten auch die Abwägungen bei der Bereitstellung, Datenschutzanforderungen und den Umgang mit sich ändernden Quelldaten verstehen.
So wählst du den passenden Fit
- Klare Erfahrung mit Llama, nicht nur allgemeine LLM-Arbeit
- Praktische Arbeit mit RAG, Embeddings und Evaluierung
- Fähigkeit, Abwägungen einfach zu erklären
- Starke Arbeitsweise bei Tests und Iteration
- Sicherer Umgang mit Produkt-, Daten- und Sicherheitsteams
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Llama am häufigsten aufkommen.
Llama wird häufig für Assistenten, Dokumentensuche, Zusammenfassungen, Klassifizierung und Content-Workflows eingesetzt. Es passt gut, wenn ein Produkt Sprachverständnis und kontrollierte Antworten braucht, besonders bei internem Wissen oder domänenspezifischen Daten. Viele Teams nutzen es auch für RAG-Systeme statt nur für eine einfache Chat-Oberfläche.
Meta Llama ist der Name, den viele verwenden, wenn sie von der Modellfamilie von Meta sprechen. In der Praxis kürzen Suchende das oft zu Llama ab, und meist meinen sie Arbeit rund um Prompts, Retrieval, Evaluierung und den Betrieb eines großen Sprachmodells. Das ist breiter als nur ein einfaches Chatbot-Setup.
Llama wird oft gewählt, wenn Teams mehr Kontrolle über den Modell-Stack, den Bereitstellungspfad oder die Anpassungsmöglichkeiten wollen. GPT und Claude sind starke Alternativen, werden aber je nach Hosting, Governance und Produktanforderungen meist anders bewertet. Ein guter Freelancer kann die Abwägungen erklären, ohne standardmäßig ein Modell zu bevorzugen.
Ein starker Llama-Spezialist arbeitet meist auch sicher mit Python, Embeddings, Vektorsuche und Prompt-Design. Erfahrung mit Hugging Face, LangChain oder LlamaIndex ist oft hilfreich, dazu grundlegende Evaluierungsmethoden und Wissen über Bereitstellung. Die besten Leute können Modellverhalten mit Produktergebnissen verbinden.
Du brauchst keine fertige Architektur, bevor du einen Llama-Experten einstellst. Viele Unternehmen holen Hilfe schon in der Ideenphase, sobald sie den Use Case kennen und Beispieldaten oder einen ersten Prototypen haben. Je früher der Spezialist dazukommt, desto leichter lassen sich schwache Prompts, schlechtes Retrieval und späterer Nacharbeit vermeiden.
Die meisten Llama-Arbeiten können remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Design, Test und Integration sind. Vor-Ort-Zeit in Berlin hilft, wenn Teams schnelle Workshops, die Prüfung sensibler Daten oder enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Security-Stakeholdern brauchen. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Achte auf konkrete Beispiele für Ergebnisse in der Produktion, nicht nur auf Modellnamen. Ein guter Llama-Freelancer kann erklären, wie er die fachliche Grundlage verbessert, schlechte Antworten reduziert oder Evaluierungsprüfungen rund um echte Nutzerabläufe aufgebaut hat. Klare Gedanken zu Fehlerbildern sind genauso wichtig wie Programmierkenntnisse.
Ein Llama-Einsatz liefert oft einen funktionierenden Prototypen, Prompt- und Retrieval-Design, Evaluierungsnotizen und einen Bereitstellungsplan. Bei stärkeren Projekten bekommst du auch Sicherheitsregeln, Fallback-Verhalten und Dokumentation für spätere Änderungen. Die genaue Ausgabe hängt davon ab, ob das Ziel ein Pilot, ein internes Tool oder eine kundenseitige Funktion ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 838 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 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 Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Llama in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Automotive (50%) und Bildung (50%).
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) (90%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Llama eingesetzt haben
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Länder:
Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
