LLMOps Experten in Berlin
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Beauftrage Experten, die Prompt-Versionierung, Modellüberwachung, Evaluierungs-Pipelines und sichere Bereitstellung für LLM-Apps umsetzen können. Hole dir Spezialisten für Retrieval-Workflows, Guardrails und Produktionssupport – mit schnellem, präzisem Matching aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich LLMOps eingesetzt haben
Mukund B.
Letzte Position:
Voice-KI-Chatbot – Echtzeit-Audioassistent
- ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.
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.
Wolfram K.
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Unnikuttan V.
Letzte Position:
Geschäftsführer (Mitgründer) bei AathmaSignals
- Verantwortlich für Investorenakquise und Partnerschaftsentwicklung als Gründungs-Geschäftsführer, Aufbau des Business Case und der technischen Story, um Erstfinanzierung und strategische Partner im Bereich Digital Health zu gewinnen
- Konzeption von Multi-Agenten-KI-Systemen für autonome Biosignalanalysen, Orchestrierung von LLM-basierten Reasoning-Pipelines mit fachspezifischem medizinischen Kontext zur Unterstützung intelligenter, klinischer Entscheidungsfindung
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.
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
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die LLMOps einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
86%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Berlin, die LLMOps 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 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der LLMOps Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Gesundheitswesen (57%)
- Automotive (43%)
- Bildung (43%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Energie (29%)
- Werbung (14%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was LLMOps abdeckt
LLMOps ist die Gesamtheit der Praktiken zum Erstellen, Ausliefern und Betreiben von Systemen mit großen Sprachmodellen in der Produktion. Dazu gehören Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation, Evaluation, Observability und Release-Kontrolle für Chat-, Such- und Automatisierungsfunktionen.
Typische Aufgaben
- Verwaltung von Prompts und Vorlagen
- RAG-Pipelines und Vektorsuche
- Offline- und Online-Evaluation
- Sicherheit, Guardrails und Inhaltsfilterung
- Monitoring von Drift, Latenz und Kosten
Tool-Stack
Gute Profis kennen den LLM-Stack rund um das Modell selbst: Orchestrierungs-Frameworks, Vektordatenbanken, Feature Stores, Tracing, Experiment-Tracking und Deployment-Tools. Sie verstehen auch, wie OpenAI, Anthropic und Open-Source-Modelle in einen sicheren Auslieferungsprozess passen.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist nach freiem Expertenwissen, wenn aus einem LLM-Prototyp ein stabiles, nachvollziehbares und für echte Teams nutzbares System werden soll. Das ist in Berliner Produktteams, SaaS-Anbietern und Unternehmen üblich, die mehrsprachige Unterstützung, Datenkontrollen und einen klaren Release-Prozess brauchen.
Was gute Spezialisten tun
Gute Spezialisten schreiben nicht nur Prompts. Sie messen die Qualität der Antworten, reduzieren Halluzinationen, entwerfen Fallback-Pfade und stellen sicher, dass Retrieval, Caching und Logging zusammenarbeiten.
Anzeichen, dass du LLMOps brauchst
- Antworten ändern sich schon nach kleinen Prompt-Änderungen
- Teams können nicht erklären, warum sich die Ausgabequalität verändert hat
- Die Kosten steigen ohne klaren Grund
- Freigaben für Releases haben keine klaren Evaluierungsnachweise
- Sicherheits- oder Datenschutzbedenken blockieren den Rollout
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über LLMOps wissen wollen – kompakt an einem Ort.
LLMOps wird genutzt, um Anwendungen mit großen Sprachmodellen nach dem ersten funktionierenden Prototyp kontrolliert zu betreiben. Es hilft Teams dabei, Prompts, Retrieval, Evaluation, Logging und sichere Releases für Chat-Tools, Wissensassistenten und Workflow-Automatisierung zu verwalten.
LLMOps überschneidet sich mit MLOps, hat aber einen stärkeren Fokus auf Prompt-Verhalten, Retrieval-Qualität und von Menschen geprüfte Evaluation. Klassisches MLOps dreht sich oft um das Trainieren und Bereitstellen von Vorhersagemodellen, während LLM-Arbeit zusätzlich Guardrails, Kontextkontrolle und Ausgabeprüfung braucht.
Ein starker LLMOps Spezialist arbeitet meist über Orchestrierung, Vektordatenbanken, Tracing und Evaluierungs-Tools hinweg. Häufige angrenzende Bausteine sind LangChain, LlamaIndex, OpenAI- oder Anthropic-APIs sowie Observability-Tools, die Prompts, Antworten und Fehlermuster sichtbar machen.
Achte auf jemanden, der Produktionssysteme ausgeliefert hat, nicht nur Demos. Ein starker LLMOps Freelancer kann erklären, wie er Prompts testet, die Antwortqualität misst, Halluzinationen reduziert und Fallback-Logik ergänzt, wenn das Modell unsicher ist.
Viele LLMOps Aufgaben lassen sich remote erledigen, weil die Arbeit vor allem aus Code, Evaluation und Systemdesign besteht. Vor-Ort-Zusammenarbeit in Berlin kann helfen, wenn der Zugriff auf sensible Daten, interne Reviews oder teamübergreifende Workshops schnellere Entscheidungen erleichtert.
LLMOps Arbeit braucht oft Python, API-Integration, Cloud-Infrastruktur und Grundlagen in Data Engineering. Sicherheitsprüfung, Prompt-Design und Produktdenken sind ebenfalls wichtig, weil der Spezialist Modellverhalten mit echten Geschäftsabläufen verbinden muss.
LLMOps Arbeit wird schnell besser, wenn der Spezialist Zugriff auf Beispiel-Prompts, Zielaufgaben, bekannte Fehlerfälle und den aktuellen Evaluierungsansatz bekommt. Ohne diesen Kontext ist es schwer zu erkennen, ob das Problem beim Modell, der Retrieval-Schicht oder dem Prompt-Design liegt.
LLMOps Qualität zeigt sich im System, nicht in der Präsentation. Bitte um klare Tests, nachvollziehbar dokumentierte Änderungen, reproduzierbare Evaluierungen und eine einfache Erklärung der Abwägungen bei Latenz, Kosten, Sicherheit und Antwortqualität.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die LLMOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 808 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die LLMOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 71% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die LLMOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die LLMOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die LLMOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (57%) und Automotive (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die LLMOps 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 LLMOps eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
