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OpenAI Experten

, die innerhalb von Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden

Beauftragen Sie Experten, die GPT-basierte Anwendungen entwickeln, OpenAI APIs mit Geschäftssystemen verbinden und zuverlässige Retrieval- und Automatisierungs-Workflows aufbauen. FRATCH findet durch schnelles, präzises KI-Matching den passenden geprüften, verfügbaren Freelancer.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich OpenAI eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Max R.

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Senior Freelance-Softwareentwickler – KI | Daten | Cloud | DevOps

Munich
Max R.

Letzte Position:

Senior KI-Ingenieur und technischer Berater (Freelancer) bei dialpad

Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.

Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.

Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)

Verifizierter Experte

Reinhold M.

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Business Analyst, Proxy PO, Epic Owner, Qualitätssicherung

Petershausen
Reinhold M.

Letzte Position:

Business Requirements Engineer, Proxy Product Owner, Tester bei AXA Konzern AG

Arbeitsumfeld

  • Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
  • REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter

Aufgabenbereich

  • Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
  • Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung

Tätigkeiten

  • Schnittstelle zwischen IT und Business
  • Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
  • Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion

Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD

Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)

Verifizierter Experte

Michael H.

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Interim Manager | Projekt- & Transformationsmanager | Agile Coach

Schönau am Königssee
Michael H.

Letzte Position:

Interim Head of IT / Transformationsmanager bei Ein deutscher mittelständischer Industrievertrieb, B2B-E-Commerce

Agile Transformation: Einführung agiler Prinzipien und Umwandlung traditioneller IT-Abteilungen in Scrum- und Kanban-Teams

IT-Betriebsmodell: Neugestaltung der IT-Organisation und Einführung moderner Umsetzungsstrukturen und Rollen

Flight Levels: Aufbau von Flight-Level-Praktiken innerhalb der IT zur Abstimmung von Strategie, Koordination und operativer Umsetzung

Führung & Coaching: Rekrutierung von Agile Coaches und Coaching von Scrum Mastern und IT-Führungskräften

ERP-Betrieb: Tätigkeit als Interim Product Owner für die bestehende ERP-Landschaft und Sicherstellung der Geschäftskontinuität

ERP-Transformation: Neuorganisation und Unterstützung der ERP-Migration als Projektmanager; Phase 1 (Finanzbuchhaltung) ist seit October 2025 live

Operativer Kern (ERP): Aufbau eigener Teams für ERP-Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration

Modern Workplace: Initiierung des Übergangs zu einer cloudbasierten Arbeitsplatzumgebung auf Basis von Microsoft 365

Integration: Aufbau eines eigenen Teams zur Steuerung von Integrations- und Connectivity-Initiativen

Lagerbetrieb: Aufbau eines funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung von Logistik- und lagerbezogenen Fähigkeiten

Wartung & Betrieb (M&O): Einführung eines eigenen Teams für System Engineering, Sicherheit, stabilen Betrieb und kontinuierliche Verbesserung

KI-Initiativen: Identifizierung und Förderung praxisnaher Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung

Als Interim Head of IT bei einem deutschen mittelständischen Industrievertrieb bin ich für 31 IT-Mitarbeiter verantwortlich und leite die digitale und organisatorische Transformation mit direkter Berichtslinie an die Geschäftsleitung. Ich übernahm eine IT-Abteilung mit nahezu keinen grundlegenden Strukturen – ohne klare Rollen, Prozesse, Dokumentation oder Ticketsystem – und mit erheblichen technischen Altlasten, die den Großteil ihrer Kapazität banden. Ich führte agile Prinzipien und Arbeitsweisen in der IT-Organisation ein und wandelte die traditionell strukturierte IT-Abteilung in funktionsübergreifende Scrum- und Kanban-Teams um, die auf Transparenz, Zusammenarbeit und die Bereitstellung von Kundennutzen ausgerichtet sind.

Ich gestaltete die gesamte IT-Organisation neu, indem ich ein modernes Betriebsmodell etablierte, neue Rollen wie Product Owner, Scrum Master und Solution Architect einführte und die Organisation durch strategische Einstellungen und gezielte Kompetenzentwicklung stärkte. Ich rekrutierte und integrierte Agile Coaches, um die Transformation zu beschleunigen, und führte Scrum Master sowie Führungskräfte der IT-Abteilung persönlich, um Servant Leadership, Selbstorganisation und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern.

Ich stimmte die interne IT-Planung über acht Teams hinweg auf drei Flight Levels nach Klaus Leopold ab (Strategie, Koordination, Team) und legte damit den Grundstein für ein späteres unternehmensweites Portfoliomanagement. Ich konsolidierte den Backlog von mehr als 10 Arbeitsströmen und priorisierte ihn nach Geschäftswert und Verzögerungskosten. Ich führte ein Ticketsystem ein, um Transparenz zu erhöhen und datenbasierte Entscheidungen, flussbasiertes Arbeitsmanagement sowie größere Verantwortlichkeit auf allen Ebenen zu ermöglichen.

Ich baute mehrere funktionsübergreifende Teams auf und unterstützte sie, darunter den Bereich Operativer Kern (ERP) mit eigenen Streams für Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration sowie Teams für Lagerbetrieb, Wartung & Betrieb (M&O) einschließlich System Engineering und Sicherheit, Modern Workplace, Datenqualität und Integrationsinitiativen. Gemeinsam mit Agile Coaches unterstützte ich die Teamentwicklung, beseitigte Hindernisse und verbesserte kontinuierlich die Umsetzungseffektivität.

Ich war als Interim Product Owner für den Betrieb und die Weiterentwicklung der bestehenden ERP-Landschaft tätig und unterstützte gleichzeitig die ERP-Migration als Projektmanager. Ich reorganisierte die Projektorganisation und ließ den bereits ausgehandelten Vertrag mit dem Implementierungspartner mit Fokus auf Vorgehensweise und Gesamtverantwortung neu ausrichten; Phase 1 (Finanzbuchhaltung) ist seit October 2025 live. Gemeinsam mit dem ausgewählten Implementierungspartner konzipierte und etablierte ich die Projektorganisation und das angestrebte Betriebsmodell für die ERP-Transformation und führte agile Umsetzungsstrukturen und Arbeitsweisen ein. Ich moderierte die Abstimmung zwischen Fachbereich, IT und externem Anbieter und spielte eine wichtige Rolle bei der Verhandlung des vertraglichen Rahmens und des Umsetzungsmodells, um eine nachhaltige Grundlage für das Transformationsprogramm zu schaffen.

Ich initiierte die strategische Modernisierung der Arbeitsplatzumgebung durch die Einführung cloudbasierter Microsoft-365-Funktionen und schuf damit die Grundlage für bessere Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und zukünftige digitale Services.

Ich startete KI-Initiativen, um praxisnahe Geschäftsanwendungsfälle zu identifizieren und die verantwortungsvolle Einführung von Künstlicher Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung zu fördern. Ich ermutigte die Teams zur Selbstorganisation und befähigte sie, Verantwortung für Entscheidungen, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung zu übernehmen.

Verifizierter Experte

Fadi S.

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Berater für operative KI- und Data-Engineering-Lösungen

Oberhausen
Fadi S.

Letzte Position:

AI-Engineer bei Personalvermittler

  • Konzeption, Entwicklung und produktiver Rollout eines Enterprise HR Copiloten auf Basis von Microsoft Copilot Studio zur Automatisierung interner HR Prozesse
  • Entwicklung eines AI gestützten Assistenten zur Beantwortung von Mitarbeiteranfragen auf Grundlage einer SharePoint Wissensdatenbank und unternehmensinterner HR Dokumentation
  • Integration des Copiloten in Microsoft Teams inklusive Begrüßungslogik, Benutzerführung und rollenbasiertem Routing
  • Automatisierung von HR Prozessen und Genehmigungsworkflows mit Microsoft Power Automate zur Reduzierung manueller Bearbeitungsschritte
  • Entwicklung realistischer HR Dokumente und Antwortvorlagen mit Azure OpenAI unter Berücksichtigung fachlicher Anforderungen und konsistenter Unternehmensrichtlinien
  • Implementierung von Prompt Strategien, Wissensmanagement und Response Optimierung zur Verbesserung der Antwortqualität und Benutzerakzeptanz
  • Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse von Anforderungen sowie Integration der AI Lösung in bestehende Unternehmensprozesse

Technologien:

Microsoft Copilot Studio, Microsoft Teams, Azure OpenAI, SharePoint, Power Automate, Power Platform, Microsoft 365, Prompt Engineering, Workflow Automation

Verifizierter Experte

William N.

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Senior/Lead Business Analyst & KI-Workflow-Berater | Requirements Engineering | BI | Workflow-Automatisierung | Claude Code

Berlin
William N.

Letzte Position:

Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH

  • Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
  • Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
  • Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
  • Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
  • Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
  • Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
  • KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
  • Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
  • KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
  • Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
  • Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
  • Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
  • Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

Verifizierter Experte

Patrick L.

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Senior AI-Softwareentwickler mit 9 Jahren Erfahrung in der Entwicklung praxisnaher KI-Produkte für Unternehmen und den

Frankfurt am Main
Patrick L.

Letzte Position:

Senior GenAI Fullstack Developer bei SBH (Schulbau Hamburg)

Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.

  • Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
  • Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
  • Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern

Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular

Verifizierter Experte

Wolfgang H.

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Interim Manager

Schortens
Wolfgang H.

Letzte Position:

Interim Supply Chain / SAP S/4HANA Transformation Manager bei Solventum / globaler Logistikdienstleister

Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.

  • Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
  • Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
  • Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
  • Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
  • Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
  • Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.
Verifizierter Experte

Alexander H.

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Senior Product & Strategy Consultant Strategisches Produktmanagement, Produkt- & Plattformentwicklung, Go-to-Market,

Frankfurt am Main
Alexander H.

Letzte Position:

Senior Product & Strategy Consultant bei hegehofer.consulting

Konzeption, Entwicklung und Markteinführung digitaler Produkte und Plattformen – von der strategischen Ausrichtung über agile Umsetzung bis zum Go-to-Market bzw. Go-Live, Integration von KI in Prozesse und Produkte

Verifizierter Experte

Onur K.

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KI- & Automatisierungsberater · Projektleiter Für KI-Projekte

Braunschweig
Onur K.

Letzte Position:

Projektleiter & Outsourcing Manager bei SENEC GmbH (EnBW-Gruppe)

  • Aufbau eines skalierbaren Nearshore IT Developer Hubs (Kroatien, Tschechien, Polen) als eigenständige Gesellschaft über ein BOT-Modell (Build – Operate – Transfer)
  • Identifikation, Auswahl und Steuerung von Full-Service-Agenturen; Einführung von Steuerungs- und Kontrollmechanismen inkl. KPIs, SLAs und regelmäßiger Service Reviews
  • Erstellung und Prüfung von AVVs und Rahmenverträgen in Abstimmung mit Legal & Compliance; Integration regulatorischer Vorgaben (u. a. KRITIS) in die Prozessgestaltung
  • Beratung zu Cloud-vs.-On-Premise-Strategien, Datenhaltung und Berechtigungskonzepten; Unterstützung des Einkaufs bei Vergabe- und Dienstleisterbewertungen
  • Change Management und Prozessharmonisierung zwischen internen Teams und Nearshore-Partnern; Reporting an Geschäftsführung, CFO und CIO

Ergebnis: Skalierbarer IT Developer Hub mit revisionssicherem Governance-Modell, reduzierten Betriebskosten und beschleunigter Produktentwicklung.

Verifizierter Experte

Thorsten H.

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Hands-on | Operativ & Strategisch

Wehr
Thorsten H.

Letzte Position:

Product Owner, Softwareentwickler, KI-Manager, Technischer Berater bei crazyALEX.de GmbH

KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Warenwirtschaftsintegration

Konzeption und Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung zur automatisierten Verarbeitung von Liefer- und Rechnungsdokumenten mit Anbindung an SelectLine ERP. Dokumente werden per KI analysiert, mit Bestellungen und Positionen abgeglichen und für die Buchung von Wareneingängen vorbereitet.

WIRKUNG:

  • Automatisierte Extraktion strukturierter Bestell-, Liefer- und Rechnungsdaten aus PDF- und Bilddokumenten
  • Automatisches und manuelles Mapping von Dokumenten auf Bestellungen und Bestellpositionen
  • Integration mit SelectLine ERP für Bestellimport, Statusabgleich und Wareneingangsbuchungen
  • Nachvollziehbare Verarbeitung durch getrennte Analyse-, Mapping- und Buchungsprozesse sowie technisches Logging
  • Aufbau einer containerisierten End-to-End-Architektur mit KI-Analyse, Workflow-Automatisierung und relationaler Datenhaltung

SCHLAG-WORTE: KI, Dokumentenanalyse, OpenAI, n8n, SelectLine ERP, FastAPI, Python, JavaScript, MariaDB, Docker, REST API, PDF, OCR, Mapping, Warenwirtschaft, Wareneingang, Workflow Automation

Verifizierter Experte

Stefan O.

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KI-Produktleiter

Berlin
Stefan O.

Letzte Position:

Gründer bei ProtocolEngine.io

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

  • Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
  • Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
  • Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
  • Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
  • Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
  • Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

Verifizierter Experte

Sercan T.

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Zertifizierter Professional für Softwarearchitektur – Foundation Level

Esslingen am Neckar
Sercan T.

Letzte Position:

Mitgründer & Lead Software Architect bei Pflege-Pfad

  • Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
  • Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
  • Business-Analyse & Prozessdesign:
  • Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
  • Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
  • Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
  • Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
  • Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
  • Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
  • Technische Umsetzung:
  • Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
  • Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
  • Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
  • Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
  • Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
  • E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
  • KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
  • Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
  • Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
  • CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
  • End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

Verifizierter Experte

Jens R.

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Technischer Product Owner

Kerpen
Jens R.

Letzte Position:

Plattform-Architekt & Senior-Entwickler bei Direktkunde, industrielle Messtechnik, Mittelstand

  • Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
  • Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
  • Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
  • Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
  • Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
  • Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.

Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin

Verifizierter Experte

Luca B.

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Gründer & CEO

Biblis
Luca B.

Letzte Position:

Gründer & CEO bei Lube AI

  • Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten mit einer Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands um 90%+ und deutlichen Effizienzsteigerungen
  • Beratung zur ganzheitlichen KI-Strategie: von der digitalen Bestandsaufnahme über die Implementierung bis zum Change Management
  • Konzeption und Durchführung maßgeschneiderter Schulungsprogramme und Workshops zu KI-Einführung, Prompt Engineering und Automatisierung
  • Unterstützung von Kunden bei der Implementierung skalierbarer KI-Lösungen, die in bestehende Technologie-Stacks integriert sind
  • Schwerpunkte: KI-Strategie, Automatisierung, Workflow-Optimierung und Kompetenzaufbau

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die OpenAI einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

15 Jahre

OpenAI Experten verfügen im Durchschnitt über 15 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,8 Jahre

OpenAI Experten bleiben im Durchschnitt 2,8 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

12

OpenAI Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 12 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

OpenAI Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

OpenAI Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

OpenAI Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

90%

90% der OpenAI Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

63%

63% der OpenAI Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

9%

9% der OpenAI Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

OpenAI Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

OpenAI Experten sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

97% der OpenAI Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
7 % der OpenAI Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
46 % der OpenAI Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
39 % der OpenAI Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
8 % der OpenAI Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
1 % der OpenAI Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die OpenAI einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 758 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 776 €

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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der OpenAI Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (94%)
  • Bank- und Finanzwesen (46%)
  • Professionelle Dienstleistungen (43%)
  • Automotive (40%)
  • Gesundheitswesen (36%)
  • Fertigung (36%)
  • Einzelhandel (35%)
  • Bildung (33%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was OpenAI ermöglicht

OpenAI bietet Modelle und APIs für Sprach-, Schlussfolgerungs-, Bild-, Audio- und Embedding-Anwendungen. Unternehmen nutzen GPT-Modelle, um Assistenten, Dokumentensuche, Content-Workflows, Spracherlebnisse und intelligente Funktionen in bestehenden Produkten zu entwickeln. ChatGPT ist die bekannteste kundenorientierte Anwendung im OpenAI-Ökosystem, während die API individuelle Geschäftslösungen unterstützt.

Modelle und APIs

OpenAI Spezialisten wählen Modelle passend zu Kontext, Latenz, Kosten, Datenschutz und Anforderungen an die Ausgabe aus. Sie arbeiten mit der Responses API, strukturierten Ausgaben, Function Calling, Embeddings und Streaming-Antworten. Gute Implementierungen verwalten außerdem Prompts, Gesprächszustand, Token-Limits, Wiederholungsversuche, Sicherheitskontrollen und Modelländerungen, ohne das gesamte Produkt an eine einzige Konfiguration zu koppeln.

Typische Projektarbeiten

  • Kundenservice-Assistenten entwickeln, die auf freigegebenen Unternehmensinhalten basieren
  • GPT-Modelle mit CRM-, ERP-, Such- und Wissenssystemen verbinden
  • Informationen aus Dokumenten und Nachrichten extrahieren und klassifizieren
  • Spracherkennung, Sprachinteraktion oder Bildverständnis integrieren
  • Prompts, Retrieval-Qualität und Antworten im Produktivbetrieb bewerten

OpenAI Lösungen können in SaaS-Produkten, internen Tools, Contact Centern, Bildungsangeboten, Medien-Workflows und regulierten Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Das Ergebnis kann ein Prototyp, ein API-Service, eine integrierte Funktion oder ein Betriebsmodell für den Produktivbetrieb sein.

Wann Unternehmen Spezialisten brauchen

Unternehmen holen sich freiberufliche OpenAI Expertise ins Haus, wenn aus einem Experiment eine zuverlässige Produktfunktion werden muss. Ein Spezialist kann den Anwendungsfall definieren, ein Integrationsmuster auswählen, private Daten über Retrieval anbinden und vor der Veröffentlichung Bewertungskriterien festlegen. Unterstützung ist auch wertvoll, wenn die Antwortqualität schwankt, Nutzungskosten unklar sind oder Teams einen sicheren Weg von ChatGPT-Tests zur kontrollierten API-Nutzung benötigen.

Angrenzende Kompetenzen

Erfolgreiche OpenAI Arbeit verbindet Modellkenntnisse mit Backend-Entwicklung, Data Engineering, Produktdesign und Sicherheit. Fachkräfte arbeiten möglicherweise mit Python oder TypeScript, REST-Services, Vektordatenbanken, Orchestrierungsbibliotheken, Cloud-Infrastruktur und Observability-Tools. Sie sollten Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Datenaufbewahrung, Prompt Injection, den Umgang mit Halluzinationen und menschliche Überprüfung verstehen – nicht nur das Schreiben von Prompts.

Merkmale starker Expertise

Achten Sie auf Fachkräfte, die Abwägungen in einfacher Sprache erklären und zeigen können, wie sie die Ausgabequalität gemessen haben. Sie trennen Prompts, Geschäftsregeln und Quelldaten, testen realistische Sonderfälle und entwickeln Fallbacks für unsichere Antworten. Gute Spezialisten dokumentieren die Modellauswahl, schützen sensible Informationen, überwachen das Verhalten nach dem Launch und halten die Integration anpassbar, während sich OpenAI Modelle und APIs weiterentwickeln.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

FRATCH GPT liefert in Minuten Freelancer-Vorschläge mit nachvollziehbarer Begründung und transparenten Preisen und hilft deiner Personalabteilung, schnell und regelkonform die besten Talente zu finden.

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Häufig gestellte Fragen

Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu OpenAI am häufigsten gestellt werden.

OpenAI wird eingesetzt, um Software um Sprach-, Schlussfolgerungs-, Bild-, Audio- und Suchfunktionen zu erweitern. Typische Anwendungen sind Support-Assistenten, Dokumentenanalyse, semantische Suche, Content-Prozesse, Workflow-Automatisierung und natürlichsprachliche Benutzeroberflächen.

OpenAI wird häufig mit Anbietern wie Anthropic, Google und Ökosystemen quelloffener Modelle verglichen. Die richtige Wahl hängt von Fähigkeiten, Antwortqualität, Integrationsmöglichkeiten, Datenanforderungen, Betriebskosten und dem benötigten Maß an Kontrolle ab.

Ein starker OpenAI Spezialist verbindet normalerweise API-Integration mit Backend-Engineering, Daten-Pipelines, Retrieval-Design und Sicherheit. Erfahrung mit Python oder TypeScript, Vektordatenbanken, Cloud-Services, Evaluierungsmethoden und Produkt-UX ist für Arbeiten im Produktivbetrieb hilfreich.

Die Antwort hängt vom Umfang und Risiko des Projekts ab. Ein einfacher Prototyp benötigt möglicherweise nur konzentrierte API-Kenntnisse, während ein kundenorientierter oder sensibler Workflow einen OpenAI Experten erfordert, der Evaluierung, Zugriffskontrolle, Monitoring, Fallbacks und Datenschutz beherrscht.

Ja. OpenAI Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Anforderungen, Testdaten, Umgebungen und Prüfprozesse dokumentiert sind. Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn der Spezialist komplexe Abläufe erfassen, Workshops moderieren oder eng mit Stakeholdern aus dem Unternehmen zusammenarbeiten muss.

Bitten Sie einen OpenAI Spezialisten, den Zielanwendungsfall, die Modellauswahl, den Datenfluss und die Evaluierungsmethode zu erklären. Prüfen Sie, wie er mit falschen Antworten, Prompt Injection, sensiblen Daten, Serviceausfällen und Änderungen im Modellverhalten umgeht, statt nur eine Demo zu beurteilen.

ChatGPT ist eine sofort nutzbare Anwendung, während OpenAI APIs es Teams ermöglichen, Modelle in ihre eigenen Produkte und Workflows zu integrieren. Ein Profi sollte wissen, wann ChatGPT für die Erkundung ausreicht und wann eine API-Implementierung Authentifizierung, Anwendungslogik, Monitoring und kontrollierten Datenzugriff benötigt.

GPT Projekte erfordern mehr als das Schreiben von Prompts. Freelancer sollten Modellgrenzen, strukturierte Ausgaben, Retrieval, Tool Calling, Evaluierung, Datenschutzkontrollen und Monitoring im Produktivbetrieb verstehen und sich gleichzeitig über Änderungen an den OpenAI APIs sowie die Anforderungen der jeweiligen Branche des Kunden auf dem Laufenden halten.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die OpenAI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 758 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die OpenAI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.

Freelancer, die OpenAI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die OpenAI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (15%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die OpenAI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bank- und Finanzwesen (46%) und Professionelle Dienstleistungen (43%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die OpenAI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Produktentwicklung (89%) und Projektmanagement (57%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich OpenAI eingesetzt haben

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