GPT Experten in Berlin
, die innerhalb von Minuten durch KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige GPT-Lösungen entwickeln, Sprachmodelle mit Unternehmensdaten verbinden und produktionsreife Assistenten, Suchtools und Automatisierungs-Workflows liefern. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich GPT eingesetzt haben
Jorge N.
Letzte Position:
Senior Developer bei NDA
Backend für KI-Plattform – Senior Developer
Beauftragt, das Backend einer KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen – einschließlich Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten
- Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die zentrale Plattformlogik und KI-Influencer-Personas. Reduzierung des Aufwands beim Modellwechsel durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
- Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf mit C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Aufbau der Cloud-Infrastruktur auf Azure.
- Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenspeicherung und Zustellgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
- Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Anbindung an Cloud-Objektspeicher für den Upload und Abruf von durch Influencer generierten Inhalten.
- Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests aller zentralen Plattformabläufe, wodurch die Produktionsfehlerrate deutlich sank.
Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum
Anna S.
Letzte Position:
UX Writing & Content Strategy (für die Agentur think moto) bei Kidstarter
Kontext: Ein Finanzunternehmen führt Kidstarter ein, einen digitalen Finanzratgeber für Eltern zu den Themen Sparen und Planung für Kinder. Ziel ist es, komplexe Finanzthemen verständlich zu vermitteln und Eltern durch relevante Themen zu führen.
Schwerpunkt: Entwicklung einer Content-Strategie sowie von Voice-&-Tone-Guidelines als Grundlage für konsistentes UX Writing innerhalb der Plattform.
Zentrale Tätigkeiten:
Markenwerte, Kommunikationsziele und Nutzer-Personas analysiert
Content-Strategie für zentrale Themenbereiche und Inhaltsformate entwickelt
Voice-&-Tone-Guidelines mit konkreten Textbeispielen für typische Nutzungssituationen und Module erstellt
erste UX-Writing-Beispiele zur Veranschaulichung der Sprachrichtlinien erstellt
Ergebnisse:
Voice-&-Tone-Guidelines dienen als Grundlage für konsistente Texte und redaktionelle Inhalte in der Web-App
eine angepasste GPT-Integration ermöglicht Redakteur:innen, Texte entsprechend den Guidelines zu optimieren
Marvin M.
Letzte Position:
Mitgründer & CTO · Freiberuflicher Softwareentwickler (KI & SaaS) bei Selbstständig
- Selbstständig · Berlin, Deutschland
- Mitgründung des Unternehmens und vollständige Verantwortung für den technischen Bereich: Produktarchitektur, Backend, Frontend, Infrastruktur und Betrieb.
- Konzeption und Entwicklung des Automated Booking System (ABS) sowie der Kernplattform und Zahlungslogik.
- Entwicklung KI-gestützter SaaS-Produkte – von der Architektur über Backend und Frontend bis zum Produktionsbetrieb.
- Technische Beratung zu Produktarchitektur, Datenschutz und zulässiger Automatisierung.
- Entwicklung, Betrieb und Monetarisierung eigener API-Produkte für KI-Agenten, jeweils als REST-Schnittstelle und MCP-Server verfügbar.
- Vollständige Verantwortung für Architektur, Infrastruktur, Abrechnung, Rechtstexte und Go-to-Market.
Aruldass A.
Letzte Position:
Web Module Lead bei Mphasis Limited
- Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Peter S.
Letzte Position:
Service & Strategic Experience Designer bei Strategische Beratung & End-to-end Design
- Konzeption und Umsetzung datenintensiver Plattformen für Unternehmenskunden
- Design komplexer KI-basierter Interaktionen (Chatbots, Sprachsteuerung, semantische Suche)
- Stakeholder-Management mit über 10 Teilnehmern in funktionsübergreifenden Teams
- Nutzerforschung: Interviews, Usability-Tests, Nutzenvalidierungen
- Definition von Qualitätskennzahlen und Durchführung von Nutzenanalysen
Tools & Methoden: Figma, Adobe XD, Miro, Chat GPT, Claude | Scrum, Kanban, SAFe, Lean UX
Ausgewählte Kunden: VW Group, Volkswagen, BMW, Cariad, ABUS, Gieseke & Devrient, Hamburger Senatskanzlei, Deutsches Rotes Kreuz, Deutsche Bahn, Immoscout24, Relynk
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.
Benjamin E.
Letzte Position:
Leitung IC Design & Leitung Designteam bei Cara Care
- Kleines Designteam aufgebaut und begleitet; die funktionsübergreifende Zusammenarbeit verbessert
- Die Weiterentwicklung von Brand & CI für einen besseren Product-Market-Fit begleitet; den Rollout über Teams und Kanäle hinweg unterstützt
- Teamprozesse verbessert und Workflows an wechselnde Anforderungen angepasst
- Erstellung und Pflege eines Designsystems für Produkt, Inhalte & Marketing
- End-to-End-Produktdesign für zentrale Funktionen (z. B. Onboarding, digitale Therapiemodule) in einem regulierten Gesundheitsmarkt, abgestimmt auf medizinische & geschäftliche Anforderungen
- Marketing-, Sales- & Content-Teams bei Print, Merchandise, Web & Motion unterstützt
- Stakeholder-Management & Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg
Katherine A.
Letzte Position:
Globaler Partner für Personalentwicklung bei TecAlliance
- Entwicklung und Implementierung einer globalen Infrastruktur für Personalentwicklung für mehr als 1.000 Mitarbeitende, die skalierbare Führungskräfteentwicklung, eine Lernkultur sowie Feedback- und Performance-Prozesse und -Praktiken ermöglicht.
- Gemeinsame Entwicklung einer digitalen App zur Standardisierung und Visualisierung globaler Stellenbeschreibungen, zur Bewertung von Kompetenzniveaus und zur Umsetzung datengestützter Upskilling-Strategien.
- Aufbau strategischer Prozesse in den Bereichen Entwicklung, Performance und Feedback im Hinblick auf die zukünftige Integration eines HRIS-Systems und zur Unterstützung der globalen digitalen Transformation.
- Leitung der globalen Einführung eines neuen Employee-Check-in-Prozesses als Ersatz für ein leistungsschwaches Tool; dadurch Einsparung von 24.000 € und Verbesserung der Akzeptanz durch gezieltes Onboarding.
- Leitung strategischer Evaluierungen, durch die mehr als 150.000 € eingespart wurden, indem nicht passende externe Weiterbildungsinvestitionen gestoppt und wirkungsvolle Alternativen empfohlen wurden.
Eric H.
Letzte Position:
Lean Technology Strategy: Agil im großen Maßstab umsetzen bei LinkedIn Learning
- Kursdauer: 46 Min.
- Zertifikats-ID: Ab2Hw1PxFkKCHeycuKNujzCTWS6T
Ersin K.
Letzte Position:
Gründer & Leitender Architekt bei ORBYNT / 7Style
- Vollständige Automatisierung des Softwareentwicklungsprozesses: Ticket-Analyse → KI-Coding-Agenten → Pull Request → automatisiertes Code-Review → Deployment
- Multi-Tenant-Architektur mit 82 Datenbankmodellen und Echtzeit-WebSocket-Monitoring
- Integration von 40+ KI-Tools mit Claude & GPT
- Tech-Stack: React, TypeScript, Express.js, PostgreSQL, Redis, BullMQ
- Plattform produktiv im Einsatz mit zahlenden Kunden
Mark W.
Letzte Position:
Unabhängiger IT-/KI-Berater bei Freelance
- IT-Beratung, Coaching und Umsetzung mit Schwerpunkt auf KI
Oliver H.
Letzte Position:
Leiter Partnerschaften bei Berlinale
Strategisches und operatives Management: Strategie, Marketing, Kommunikation, Sponsoring, Leadmanagement, Growth-Kampagnen sowie Customer Success, teilweise KI-gestützt
Aufbau und Prozessdesign im CRM und in der Customer Journey
Konzeption und Umsetzung proaktiver Targeting-Strategien sowie innovativer Marketinginitiativen auf Basis von Markt- und KPI-Analysen
Stakeholder Management mit internen/externen Schnittstellen und Agenturen
Steuerung und Überwachung von SEO/SEA-Kampagnen sowie Website-Relaunches, E-Mail-Automation, PR- und Content-Kampagnen sowie diversen Performance-Marketing- und Social-Media-Kampagnen
Erstellung des Produkt-Wertversprechens sowie Weiterentwicklung der UX/UI von Website und Printmaterialien
Auswahl, Führung und Entwicklung von Teams (bis zu 17 MA)
Teilnahme an Kongressen und Messen als Speaker und Moderator
Verdreifachung der Leadzahlen mittels Digitalisierung von Marketing- und Vertriebsprozessen
Signifikanter Ausbau der Profitabilität durch Optimierung der Customer Journey und Marketing Automation
Neukundengenerierung und Geschäftsfeldentwicklung durch Produkterweiterung und Funnel-Optimierung
Armand L.
Letzte Position:
Dozent für Content Marketing bei Ecomex
- Vermittlung von Inhalten zu Content Marketing Strategie, Planung, Umsetzung und Erfolgsmessung.
- Schulung in Storytelling, Tools und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
- Durchführung von Kursen für hunderte Teilnehmerinnen und Teilnehmer.
André B.
Letzte Position:
Externe Angriffsflächenbewertung & Cybersecurity-Bereitschaftsprüfungen bei Graydaxe Cybersecurity GmbH
- Durchführung von Cybersecurity-Bereitschaftsprüfungen auf Basis einer eigenen Prüfungsmethodik
- Analyse der externen Angriffsfläche mittels Graydaxe EASM-Plattform
- Reifegradbewertung und Ableitung priorisierter Handlungsempfehlungen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die GPT einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
93%
Master-Abschluss oder höher
61% (Deutschland: 67%)
Doktortitel
7% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
91% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 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 GPT 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der GPT Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bildung (44%)
- Bank- und Finanzwesen (44%)
- Einzelhandel (44%)
- Gesundheitswesen (35%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (35%)
- Werbung (32%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was GPT macht
GPT, kurz für Generative Pre-trained Transformer, ist eine Familie von Sprachmodellen, die darauf ausgelegt sind, Text zu verstehen und zu erzeugen. Unternehmen nutzen GPT für dialogorientierte Assistenten, Content-Workflows, Dokumentenanalyse, Softwareschnittstellen und die Suche in natürlicher Sprache. Das Modell sagt auf Grundlage des Kontexts nützliche Antworten voraus, während die umgebende Anwendung Daten, Berechtigungen und Geschäftsregeln steuert.
Typische Anwendungen
GPT-Projekte reichen von internen Produktivitätstools bis hin zu kundenorientierten Produkten. Eine starke Umsetzung verbindet das Modell mit vertrauenswürdigen Informationen und legt fest, wie Ausgaben geprüft werden, bevor sie Nutzer erreichen.
- Assistenten für den Kundensupport auf Grundlage des Unternehmenswissens
- Suche mit Retrieval-Augmentation über Dokumente und Datenbanken hinweg
- Workflows für Entwürfe, Zusammenfassungen, Klassifizierung und Extraktion
- Schnittstellen in natürlicher Sprache für Software und Analysen
- Evaluations-Pipelines für Genauigkeit, Sicherheit und Konsistenz
Ökosystem und Tools
GPT-Arbeit umfasst häufig OpenAI APIs, Azure OpenAI, Embeddings, Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation. Spezialisten nutzen möglicherweise auch LangChain, LlamaIndex, Python, TypeScript, REST APIs und Cloud-Dienste. Prompt-Design ist nur ein Teil der Arbeit; ebenso wichtig sind Schema-Kontrolle, Tool-Aufrufe, Beobachtbarkeit und Datenschutz.
Wann Spezialisten beauftragt werden sollten
Unternehmen holen sich meist freiberufliche GPT-Expertise ins Haus, wenn ein Proof of Concept zu einem zuverlässigen Produkt werden muss, wenn Fachdaten sicher eingebunden werden sollen oder wenn das Modellverhalten schwer zu bewerten ist. Berliner Teams benötigen möglicherweise Fachleute, die vor Ort oder remote über Produkt-, Rechts-, Sicherheits- und Datenfunktionen hinweg zusammenarbeiten können. Eine klare Kommunikation auf Englisch, Deutsch oder in beiden Sprachen kann für die Arbeit mit Stakeholdern wichtig sein.
- Vorhandene Prompts liefern uneinheitliche oder schwer prüfbare Ergebnisse
- Ein Prototyp benötigt Integrationen, Monitoring und Zugriffskontrollen
- Teams benötigen einen praktikablen Prozess zur Modellevaluation
- Sensible Unternehmensdaten erfordern eine klare Architektur
Was gute Fachleute liefern
Gute GPT-Fachleute beginnen mit der Aufgabe der Nutzer und möglichen Fehlerfällen, nicht mit der Auswahl eines Modells. Sie definieren messbare Abnahmekriterien, wählen ein passendes Integrationsmuster und trennen abgerufene Fakten von generierter Sprache. Zu ihren Ergebnissen können Gesprächsabläufe, API-Dienste, Evaluationsdatensätze, Schutzmechanismen, technische Dokumentation und Pläne für die Übergabe gehören.
GPT in der Produktion
Zuverlässige GPT-Systeme steuern Latenz, Nutzungskosten, Berechtigungen, Ausweichverhalten und sich ändernde Modellantworten. Sie protokollieren nützliche Signale, ohne vertrauliche Inhalte offenzulegen, und binden Menschen dort ein, wo Entscheidungen erhebliche Risiken bergen. In Berlin unterstützen Spezialisten möglicherweise regulierte Branchen, Medien, Forschung, Handel und Softwareteams und passen die Umsetzung an die Daten und das Betriebsmodell jeder Organisation an.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über GPT wissen wollen – kompakt an einem Ort.
GPT wird für dialogorientierte Assistenten, Dokumentenzusammenfassungen, Informationsextraktion, semantische Suche, das Erstellen von Entwürfen, Klassifizierung und Schnittstellen in natürlicher Sprache eingesetzt. Ein Freelancer kann GPT mit freigegebenen Unternehmensdaten verbinden und Validierung, Berechtigungen sowie menschliche Prüfung ergänzen.
GPT verarbeitet unterschiedliche Sprache und mehrdeutige Anfragen flexibler als feste Regeln. Herkömmliche Software bleibt für deterministische Berechnungen und strikt festgelegte Abläufe besser geeignet, daher kombiniert eine solide Lösung oft beide Ansätze.
GPT bezeichnet die zugrunde liegenden Generative Pre-trained Transformer-Modelle und ihre APIs, während ChatGPT ein dialogorientiertes Produkt ist, das auf solchen Modellen aufbaut. Ein Spezialist kann GPT in einer maßgeschneiderten Anwendung mit eigener Benutzeroberfläche, eigenen Datenquellen, Tools und Kontrollen einsetzen.
Ein guter GPT-Freelancer verbindet häufig Prompt- und Dialogdesign mit Python oder TypeScript, API-Integration, Retrieval-Systemen, Vektordatenbanken, Cloud-Bereitstellung und Evaluation. Sicherheit, Datenmodellierung, Beobachtbarkeit und Produktanalyse sind ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt von Risiko und Umfang der Arbeit ab. Ein einfacher Prototyp benötigt möglicherweise fokussierte API- und Prompt-Kenntnisse, während ein Produktionssystem Erfahrung mit Evaluation, Datenschutz, Zugriffskontrolle, Monitoring, Fehlerbehandlung und der Integration in bestehende Software erfordert.
GPT-Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn Repositories, Datenzugriff, Entscheidungen und Prüfprozesse gut organisiert sind. Berliner Unternehmen bevorzugen möglicherweise gelegentliche Workshops vor Ort, und die Sprachanforderungen sollten vor Beginn der Arbeit geklärt werden.
Bitten Sie um eine klare Evaluationsmethode statt um eine aufpolierte Demo. Ein kompetenter GPT-Fachmann kann Testfälle, Fehlerkategorien, Quellenanbindung, Datenschutzmaßnahmen, Ausweichverhalten und die Überwachung der Ergebnisse nach der Veröffentlichung erklären.
GPT kann für ein Projekt geeignet sein, wenn Sprachqualität, Tools, multimodale Fähigkeiten oder eine verwaltete API zu den Anforderungen passen. Die Entscheidung sollte außerdem Datenverarbeitung, Bereitstellungsanforderungen, Latenz, Integrationsaufwand und die Leistung des Modells bei repräsentativen Unternehmensaufgaben berücksichtigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die GPT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 778 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die GPT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 61% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die GPT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die GPT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (85%) und Spanisch (12%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die GPT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Professionelle Dienstleistungen (50%) und Bildung (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die GPT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (82%), Informationstechnologie (IT) (79%) und Projektmanagement (62%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich GPT eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
