
Prompt Engineering Experten
für zuverlässige KI-Workflows, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die strukturierte Prompts entwickeln, Ausgaben großer Sprachmodelle bewerten und generative KI-Workflows mit Geschäftssystemen verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren freiberuflichen Fachkräften.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
Christopher Z.
Letzte Position:
IT-Produktmanager / Product Owner bei Führender deutscher Finanzdienstleister
Banking & Invest – Ablösung digitaler Antragsstrecken
Geteilte Produktverantwortung für die digitalen Antragsstrecken (Konto, Depot, Baufinanzierung) eines großen Finanzvertriebs mit drei Partnerbanken – vom priorisierten Backlog über Partnerbank-Integrationen bis zur Umsetzung regulatorischer Pflichtthemen (WpHG, ESMA, BFSG); Mitarbeit an der Einführung von MS Copilot und an KI-Use-Cases.
Ergebnis: Über 2,5 Jahre in rund 30 Releases stabil weiterentwickelt, zwei neue Partnerprozesse live, regulatorische Pflichttermine gehalten.
Roland C.
Letzte Position:
Gründer, Agenten im Unternehmensalltag bei CXO AI OS
CXO AI OS ist ein Agenten-System aus sechs Bausteinen. Statt AI als Chat-Fenster zu nutzen, entsteht ein System, das den Kontext eines Unternehmens kennt, nach seinen Regeln urteilt und in seinem Auftrag handelt.
- Für den Mittelstand: geführter Sprint mit anschließendem Betrieb für ein Team, einen Bereich oder einen priorisierten Cluster, auf Basis einer AI-Diagnose
- Für Selbstständige: Programm, in dem die Teilnehmenden ihr eigenes Agenten-System bauen
- Sequenz im Unternehmen: Diagnose, Priorisierung, Sprint, Betrieb
- Umsetzung in Claude Cowork oder ChatGPT Work, ohne Programmierung
- Architektur: Chief of Staff, Goals, Advisors, Agents, Context, Catalog
Michael S.
Letzte Position:
IT- und Testberater bei Testing Experts GmbH
AI Readiness - Part 3: Erstellung eines E-Books zum Einsatz von KI im Softwaretest
- Konzeption und Erstellung eines E-Books zum sinnvollen und sicheren Einsatz von KI im Softwaretest aus Sicht eines erfahrenen Testexperten.
- Einsatz generativer KI (ChatGPT, Perplexity Pro) als Sparringspartner für Strukturierung, Formulierungsvorschläge und Variantenbildung; abschließende fachliche Bewertung und Freigabe aller Inhalte durch eigene Expertise.
- Ausarbeitung praxisnaher Chancen und Risiken von KI im Test, mit besonderem Fokus auf die Zusammenarbeit zwischen Testern und KI statt „Tester vs. KI“.
- Titel: „11 starke Gründe: Dream-Team statt Rivalen - Tester und KI sind gemeinsam unschlagbar“
- Untertitel: „Wie Mensch und Maschine im Softwaretest das perfekte Team bilden – und warum reines KI-Testing riskant ist.“
- Geplante Nutzung des E-Books als Grundlage für Workshops, Kundengespräche oder interne Schulungen.
- Technik: Generative KI, ChatGPT, Perplexity Pro, Microsoft Word, Adobe Acrobat, langjährige Praxiserfahrung im professionellen Testing, gesunder Menschenverstand.
Hannah K.
Letzte Position:
Dozentin für KI-Grundlagenkompetenzen in der digitalen Arbeitswelt bei grandedu
- Dozentin in einer AZAV-zertifizierten KI-Weiterbildung für Berufstätige, Konzeption im Februar 2026, fünf Durchläufe mit jeweils einem Monat Laufzeit ab März 2026
- Alle Module und Unterrichtsmaterialien selbst konzipiert und erstellt
- Inhalte: KI-Grundlagen, Prompting, Anwendungsfälle in Kommunikation, Analyse und Prozessen, Agenten und Workflows, EU-KI-Verordnung und DSGVO
- Unterricht in Kleingruppen mit 3 bis 9 Teilnehmenden aus unterschiedlichen Berufsfeldern und Hierarchieebenen
- Persönliche Lernbegleitung während des gesamten Kurses
- Ergebnis: fünf Durchläufe mit rund 500 Unterrichtseinheiten Live-Unterricht abgeschlossen
Fadi S.
Letzte Position:
Data Scientist bei E-Commerce
- Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
- Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
- Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
- Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
- Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
- Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
- Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen
Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4
Vaios K.
Letzte Position:
Product Manager & strategischer Berater bei Freelance, Lovable, Dreamarium
- Berate Start-ups in der Frühphase zu Produktvision, Roadmaps und GTM-Strategie und verbinde dabei meine PMP- und Stanford-Weiterbildung im Produktmanagement mit praktischer technischer Umsetzung.
- Lovable: Habe ein Community-Programm mit über 200 Mitgliedern für KI-orientierte Gründer aufgebaut und geleitet und direktes Feedback von Gründern in Entscheidungen zur Produkt-Roadmap eingebracht.
- Leite Projekte zur Kundenerkundung und zum OKR-Design und ermittle Möglichkeiten zur KI-Integration in den Produkten der Kunden.
Samet P.
Letzte Position:
KI-Berater & Projektmanager Reporting-Automatisierung bei Toyota Financial Services (EAR)
- Dokumentation komplexer Finanzreporting-Prozesse in ausführlichen Gesprächen mit Fachexperten
- Analyse und Abbildung des 3-stufigen Datenflusses SAP – Essbase – HQ (984 Konteneinträge, Triple-Kontenrahmen)
- Ermittlung der größten Zeitfresser (40 % der Abschlusszeit)
- Technologiebewertung (AWS, Microsoft Fabric, individuelle/hybride Lösung) mit Kosten-Nutzen-Analyse
- Katalog mit 351 Validierungsregeln als Grundlage für die Automatisierung vor der Einreichung
- Business Case: geschätztes Einsparpotenzial 480–960 T€/Jahr für die EAR-Region
- Praktische Umsetzung mit Microsoft Fabric, RAG, KI-Agenten/Tool Calling und n8n; produktiver Einsatz von Microsoft Copilot und Copilot Studio
- KI-gestützte Projektmanagement-Workflows (Protokolle, Aufgaben, Wissensabgleich)
- Stakeholder-Management auf Ebene des Senior Managements (EAR Accounting, IEA IT, TFSC Japan), Workshops und Schulungen zu KI-Tools
Technologien: Microsoft Fabric, Copilot Studio, Claude AI, Python, Power BI, SAP, Essbase/SmartView, Excel (VBA), Notion, SharePoint
Martin L.
Letzte Position:
Senior Consultant bei Aucoteam GmbH
- Entwicklung eines Systems zur Wissensaufnahme, -speicherung und -nutzung
- Aufnahme des Status und der Anforderungen für die Aufnahme des Impliziten Wissens der Mitarbeitenden
- Erstellung der geeigneten Taxonomie für die einzelnen Fachgebiete
- Aufbau einer geeigneten technischen Architektur
- Durchführung von Experteninterviews mithilfe der Künstlichen Intelligenz (KI)
- Konzept für die Datensicherung
- Auswertung und Evaluation des Vorgehens und der Ergebnisse
- Einbau von organisatorischen Changes
Ole H.
Letzte Position:
Senior IT-Projektleiter bei Rail-Flow GmbH
Der Auftraggeber betreibt eine SaaS-Plattform für das Management von Schienenverkehrs- und Intermodaltransporten (Rail-Flow Transport Management Plattform).
Für zwei seiner Kunden sucht dieser eine 3-monatige Vertretung der Projektleitung. Beide Kunden bieten Schienen- und Intermodalverkehre an. Der Fortschritt in der Umsetzung ist unterschiedlich: einer der Kunden ist bereits live und möchte seine Erweiterungen der Phase 2 umgesetzt haben; der andere Kunde ist in der MVP-Umsetzung und steigt in eine intensive Testphase ein.
Im Rahmen des Mandates wird die Projektleitung übernommen inkl. Steuerung des internen Entwicklerteams (Offshore Turkei).
- Übernahme der kompletten Projektleitung von 2 Kundenprojekten inkl. der Rollen Product Owner und Co-Scrum Master
- Steuerung der agilen Umsetzungsteams bestehend aus Business Analysten, Implementation Consultants, Entwickler (Offshore) und QA-Mitarbeitenden
- Einhaltung und Weiterentwicklung der Projekt-Governance
- Planung und Rollout-Management: Erstellung und Pflege von Projekt- und Rollout-Plänen sowie Abstimmung der Rollenverteilung mit dem Management des Auftraggebers
- Anforderungs- und Änderungsmanagement: Verwaltung von vertraglichen Anforderungen, Bugs und Changes
- Kunden- und Projektkommunikation: Organisation und Moderation von Statusmeetings und Lenkungsausschüssen
- Identifikation von Projektrisiken, Einleitung von Gegenmaßnahmen und Eskalation
- Sicherstellung einer korrekten und fristgerechten Rechnungsstellung für Projektleistungen mit Finance
Methoden: Zeitplanung (vorwärts und rückwärts basiert) inkl. Meilensteinplanung, Strukturierte Interviews, Multi-Projektmanagement (in Englisch)
Tools / Technologien: Jira, Confluence / Atlas, Claude (Skills, Artifakte), MS Outlook
Henok M.
Letzte Position:
Electrician Specialist for Predefined Work (Dt: EFfT) bei WBS Trainings
- Grundlagen der Elektronikmessung, elektropneumatischer Schaltungen und Schutzmaßnahmen nach DIN-VDE
- Installation, Verdrahtung und Inbetriebnahme SPS-gesteuerter Systeme
Falko M.
Letzte Position:
Anforderungsmanager bei Privates Unternehmen - für Umweltbundesamt
- Fachliches Anforderungsmanagement für DIVID, die Plattform des Umweltbundesamts zur Abwicklung des Einwegkunststofffonds. Schwerpunkt: Anspruchsberechtigte, Unteranspruchsberechtigte und Leistungsmeldungen.
- Konsolidierung und Analyse von Pflichtenheft, Jira, Confluence, Fachkonzepten und UX-Designs. Eigenständige Strukturierung und Abgrenzung von Anforderungen sowie Identifikation von Widersprüchen, Lücken und Abhängigkeiten.
- Erstellung und Qualitätssicherung umsetzbarer User Stories mit eindeutigen, testbaren Akzeptanzkriterien. Vorbereitung von Entscheidungsalternativen und Abstimmung mit Fachseite, Entwicklung, UX und QA bis zum Team-Refinement.
- Durchführung manueller und technisch-unterstützter Barrierefreiheits-Tests. Abstimmung der Befunde mit QA und Product Ownerin, zur weiteren Planung und Umsetzung.
- Ergebnis: konsistentere Anforderungen, klarer abgegrenzte Prozesse und Stories sowie transparente offene Entscheidungen. Trennung von Annahmen und bestätigten Anforderungen; bessere Grundlage für Umsetzung, Refinements und QA-Testfälle.
Eingesetzte Tools: Jira, Confluence
Kareem S.
Letzte Position:
Business Analyst & Consulting Manager bei S&M Unternehmensberatung PartG
- Ich begleite mittelständische Mandanten bei ihren Fördermittelbedarfe.
- Ich evaluiere operative Geschäftsprozesse und übersetze komplexe gesetzliche und regulatorische Vorgaben in fachliche Anforderungen, Zielbilder und umsetzbare Roadmap-Epics.
- Ich setze gezielt Generative KI-Werkzeuge und Automatisierungen ein, um Anforderungsdokumentationen, Prozessanalysen, Auswertungen, Gesprächsvorbereitungen, Kundenanalysen und Entscheidungsvorlagen effizient zu erstellen.
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
Gabin Maxime N.
Letzte Position:
Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt
Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit
3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.
Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.
Denis A.
Letzte Position:
Product Owner bei Lynqtech
- Verantwortete die Entwicklung geschäftskritischer Onboarding-Prozesse für Partner auf der B2B2C-SaaS-Plattform.
- Arbeitete funktionsübergreifend mit Engineering, Design und Unternehmenskunden zusammen, um einen skalierbaren, API-first-Onboarding-Prozess bereitzustellen.
- Setzte die wichtigste Unternehmensinitiative — dynamisches Produkt — in enger Zusammenarbeit mit internen Fachexperten und Energieversorgern um.
- Steigerte erfolgreiche Nutzeraktivierungen um 10% durch eine vereinfachte ADDRESS-API-Integration und Echtzeit-Monitoring-Tools.
- Definierte und priorisierte die Produkt-Roadmap auf Grundlage von Geschäftszielen, Kundenbedürfnissen und der Plattformvision.
- Leitete Discovery-Sessions und Co-Creation-Workshops mit Kunden und verwandelte Erkenntnisse in validierte Produktchancen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Prompt Engineering einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre

Positionsdauer
3 Jahre

Positionen pro Freelancer
9

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
11%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
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 Prompt Engineering 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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Prompt Engineering Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Professionelle Dienstleistungen (46%)
- Bildung (39%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Automotive (36%)
- Einzelhandel (34%)
- Fertigung (32%)
- Gesundheitswesen (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Prompt Engineering bezeichnet die Entwicklung von Anweisungen, die große Sprachmodelle zu nützlichen, konsistenten und sicheren Ergebnissen führen. Dazu gehören Prompt-Struktur, Kontext, Beispiele, Einschränkungen, Ausgabeformate und Interaktionslogik. Unternehmen nutzen es, um die Möglichkeiten generativer KI in wiederholbare Workflows statt in einmalige Experimente zu verwandeln.
Wo es eingesetzt wird
Prompt Engineering unterstützt Kundenservice-Assistenten, interne Wissenswerkzeuge, Content-Workflows, Forschungssysteme und die Dokumentenautomatisierung. Es kann verbessern, wie Modelle Informationen klassifizieren, zusammenfassen, extrahieren, umwandeln und generieren. Die Arbeit kann eine einzelne Modellinteraktion oder eine umfassendere Kette von Prompts umfassen, die mit Geschäftsdaten und Software verbunden sind.
- Prompts für strukturierte Extraktion und Klassifizierung erstellen
- Retrieval-Augmented-Generation-Workflows entwickeln
- Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen und Evaluationsdatensätze erstellen
- Das Gesprächsverhalten von Assistenten gestalten
Methoden und Tools
Starke Spezialisten verstehen Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting, die Gestaltung von Rollen und Kontext, Alternativen zu Chain-of-Thought, Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben. Sie arbeiten mit Modell-APIs, Token-Limits, Embeddings, Vektordatenbanken und Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex. Außerdem nutzen sie Versionskontrolle, Testdatensätze und Observability-Tools, um Änderungen nachzuverfolgen.
Wann Sie Experten beauftragen sollten
Freiberufliche Expertise hilft, wenn Modellantworten inkonsistent sind, ein Prototyp zu einem zuverlässigen Produkt werden muss oder Teams einen klaren Evaluationsprozess benötigen. Sie ist auch nützlich, wenn Prompts über verschiedene Modelle, Sprachen, Abteilungen oder sich ändernde Quelldokumente hinweg funktionieren müssen. Spezialisten können bestehende Anweisungen prüfen, Fehlermuster erkennen und einen wartbaren Ansatz dokumentieren.
Qualitätsmerkmale
Ein kompetenter Profi beginnt mit dem Geschäftsergebnis und definiert, was eine gute Antwort bedeutet, bevor er Prompts überarbeitet. Er testet Grenzfälle, mehrdeutige Eingaben, Verweigerungen, Halluzinationen und den Umgang mit sensiblen Daten. Er trennt Prompt-Änderungen von Modell-Änderungen, hält Annahmen fest und erklärt Abwägungen in einer Sprache, die Produkt- und Technikteams nutzen können.
Über den Prompt hinaus
Prompt-Arbeit überschneidet sich häufig mit Conversation Design, Informationssuche, Datenaufbereitung, API-Integration und Softwaretests. Kenntnisse in Python oder JavaScript können hilfreich sein, wenn Prompts in produktive Services eingebettet werden, während Domänenwissen für regulierte oder spezialisierte Anwendungsfälle wichtig ist. Die beste Lösung kann Prompt Design mit Fine-Tuning, Workflow-Regeln oder menschlicher Prüfung kombinieren, statt sich ausschließlich auf Anweisungen zu verlassen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Prompt Engineering anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Prompt Engineering wird eingesetzt, um große Sprachmodelle durch klare Anweisungen, relevanten Kontext und definierte Ausgabeformate zu steuern. Unternehmen nutzen es für Assistenten, Dokumentenverarbeitung, Suche, Klassifizierung, Content-Erstellung und Workflow-Automatisierung.
Prompt Engineering verändert die Anweisungen und den Kontext, die einem bestehenden Modell gegeben werden, während Fine-Tuning das Modell durch zusätzliche Trainingsdaten verändert. Prompt-Arbeit lässt sich oft schneller anpassen, während Fine-Tuning nützlich sein kann, wenn ein stabiles Verhalten über viele ähnliche Anfragen hinweg erlernt werden muss.
Ein guter Prompt Engineering Spezialist kann auch Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Vektordatenbanken, Modell-APIs und Evaluationsdesign verstehen. Conversation Design, Datenaufbereitung, Softwaretests und Domänenwissen sind für produktive Workflows wertvoll.
Das passende Maß an Prompt Engineering Erfahrung hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Ein einfacher interner Prototyp benötigt möglicherweise gezieltes Prompt Design, während ein kundenorientierter oder regulierter Workflow systematische Tests, Monitoring, Datenverarbeitung und Fehleranalyse erfordert.
Prompt Engineering eignet sich häufig gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Prompts, Testfälle und Evaluationsergebnisse digital geprüft werden können. Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn Spezialisten direkten Zugang zu sensiblen Prozessen, Workshops mit Fachexperten oder geschützten Systemen benötigen.
Bewerten Sie Prompt Engineering anhand repräsentativer Testfälle und nicht nur anhand ausgefeilter Demonstrationen. Achten Sie auf klare Erfolgskriterien, die Abdeckung von Grenzfällen, Versionsverfolgung, den Umgang mit nicht unterstützten Anfragen und Nachweise dafür, dass Ausgaben konsistent bleiben, wenn sich Eingaben oder Quelldokumente ändern.
Prompt Engineering lässt sich auf verschiedene Modelle übertragen, aber Formulierungen, Kontextlimits, Tool-Unterstützung und das Verhalten strukturierter Ausgaben unterscheiden sich. Ein Spezialist sollte Prompts mit den im Produkt verwendeten Modellen testen und modellspezifische Annahmen dokumentieren, bevor er einen finalen Workflow empfiehlt.
Ein Prompt Engineering Projekt kann Prompt-Vorlagen, Systemanweisungen, Evaluationsdatensätze, Testberichte, Workflow-Diagramme und Implementierungshinweise hervorbringen. Es kann auch die Einrichtung von Retrieval, Tool-Definitionen, Sicherheitsregeln und Dokumentation für das Team umfassen, das die Lösung betreut.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Prompt Engineering 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 Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Französisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (46%) und Bildung (39%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (84%) und Projektmanagement (59%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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