LlamaIndex Experten in München
in wenigen Minuten aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Retrieval-Pipelines entwerfen, LLM-Apps mit Ihren Datenquellen verbinden und Indexing, Chunking und Query-Flows für den produktiven Einsatz optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich LlamaIndex eingesetzt haben
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc.
- Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
- Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
- Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
- High-Throughput-Serving mit vLLM
- Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
- Erkennen von Halluzinationen
- Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Oussama El Allam
Letzte Position:
Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH
- Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
- Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
- Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
- Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung
Max Ritter
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Mohamed Saleh
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die LlamaIndex einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 81%)
Doktortitel
57% (Deutschland: 23%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 93%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die LlamaIndex 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
Retrieval-Apps
LlamaIndex wird genutzt, um Retrieval-augmented Anwendungen zu bauen, die Fragen aus Unternehmensdaten beantworten können und nicht nur aus dem Trainingssatz eines Modells. Es hilft Spezialisten, Dokumente, Datenbanken, APIs und Vektorspeicher in einen einzigen Such- und Antwortfluss zu verbinden.
Was es abdeckt
- Laden und Parsen von Dokumenten
- Chunking und Indexing
- Query-Engines und Chat über Daten
- Multi-Source-Retrieval und Routing
Das macht es zu einer guten Wahl für interne Wissenswerkzeuge, Support-Assistenten, Research-Assistenten und Workflow-Automatisierung.
Passung ins Ökosystem
LlamaIndex steht neben Python, Embeddings, Vektordatenbanken und LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Modellen. Starke Profis wissen, wie man es mit Datenbereinigung, Metadaten-Design, Reranking und Evaluation kombiniert, damit das System nützlichen Kontext zurückgibt und keinen verrauschten Text.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Teams holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn aus einem Prototyp etwas Stabiles werden soll, wenn die Retrieval-Qualität sinkt oder wenn sich Datenquellen ständig ändern. In München kommt das oft in Software-, Industrie-, Mobility- und Enterprise-Umgebungen vor, in denen lokale Teams klare Zusammenarbeit und eine englischfreundliche Übergabe brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Gute LlamaIndex-Profis machen mehr, als nur eine Demo zusammenzustecken. Sie testen das Retrieval-Verhalten, wählen die passende Index-Strategie, reduzieren Halluzinationen durch besseren Kontext und machen die Pipeline wartbar für das nächste Team, das damit arbeitet.
Verwandte Namen und Skills
LlamaIndex wird manchmal noch unter dem früheren Namen GPT Index gesucht. Die besten Experten verstehen auch RAG-Design, Prompt-Handling, Vektorsuche und Observability. Diese Mischung zählt, wenn ein Projekt präzise Antworten, nachvollziehbare Quellen und eine saubere Übergabe braucht.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu LlamaIndex am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
LlamaIndex wird genutzt, um Anwendungen zu bauen, die Informationen aus Unternehmensdaten abrufen und in Antworten, Zusammenfassungen oder Aktionen umwandeln. Es ist üblich in Wissensassistenten, interner Suche, Kundenservice-Flows und dokumentenlastigen Tools, bei denen das Modell mit privaten Quellen arbeiten muss.
LlamaIndex konzentriert sich stark auf Datenaufnahme, Indexing, Retrieval und Abfragen über Ihre Inhalte. LangChain ist breiter aufgestellt und wird oft für Orchestrierung über Tools und Agents genutzt, daher verwenden viele Teams je nach Hauptproblem entweder das eine oder das andere – also Datenabruf oder Workflow-Steuerung.
Ja, LlamaIndex hieß früher GPT Index. Viele Suchende verwenden den alten Namen noch immer, besonders wenn sie nach älteren Tutorials oder Beispielen suchen. Ein Freelancer sollte daher beide Begriffe kennen und wissen, wie sich die Library weiterentwickelt hat.
Ein starker LlamaIndex-Spezialist sollte auch Python, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt-Design und grundlegende Evaluationsmethoden kennen. Es hilft außerdem, Dokumentenparsing, Metadaten und das Debuggen der Retrieval-Qualität zu verstehen, wenn der falsche Kontext zurückkommt.
Ein kleiner Proof of Concept kann von einem erfahrenen LlamaIndex-Profi umgesetzt werden, der die Library und die Ziel-Datenquellen kennt. Produktive Arbeit braucht meist jemanden, der Ingestion, Retrieval-Tuning, Logging und eine wartbare Integration in den Rest des Stacks abdecken kann.
Ja, LlamaIndex-Projekte eignen sich oft gut für Remote-Arbeit, weil es meist um Code, Daten und Systemdesign geht. Für Teams in München bedeutet das in der Regel eine Remote-Zusammenarbeit mit klarem Zugriff auf Dokumente, Beispielabfragen und regelmäßigen Reviews, während Vor-Ort-Termine helfen können, wenn Fragen zu Datenhoheit oder Sicherheit sensibel sind.
Achten Sie auf jemanden, der Index-Wahl, Retrieval-Kompromisse und erklärt, warum eine bestimmte Pipeline zu Ihren Daten passt. Ein guter LlamaIndex-Profi spricht über Quellenqualität, Chunking-Strategie, Reranking und Evaluation – nicht nur darüber, wie man eine Demo zum Laufen bringt.
Ein LlamaIndex-Experte sollte in der Lage sein, einen funktionierenden Retrieval-Prototypen, eine klare Ingestion-Pipeline und dokumentiertes Query-Verhalten zu liefern. Bei größeren Vorhaben sollten Sie Unterstützung für Quell-Mapping, Prompt- und Retrieval-Tuning sowie Übergabeunterlagen erwarten, damit Ihr Team das System stabil weiterführen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die LlamaIndex in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 817 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die LlamaIndex in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 57% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die LlamaIndex in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die LlamaIndex in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die LlamaIndex in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Automotive (43%) und Bildung (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die LlamaIndex 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 LlamaIndex eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
