Prompt-Engineering-Experten in Nürnberg
finden, die innerhalb von Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern und der Kraft von KI zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Prompts entwickeln, Ausgaben von Sprachmodellen bewerten und KI-Workflows mit Geschäftssystemen verbinden. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren Projektanforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Prompt-Engineering-Experten eingesetzt haben
David O.
Letzte Position:
Machine-Learning-Forscher bei Pattern Recognition Lab, FAU
- Feinabstimmung und Evaluierung alternativer Backbone-Architekturen für den AFFGAN-Handschriftsstil-Encoder, um schriftstellerspezifische Merkmale besser zu erfassen; Benchmarking gegenüber der ursprünglichen Baseline-Architektur und Ersetzung der veralteten VGG19-Architektur durch einen benutzerdefinierten Transformer-basierten Encoder.
- Erweiterung des Systems über die Synthese auf Wortebene hinaus zur zeilenweisen Handschriftgenerierung durch Integration und Anpassung einer bestehenden Zeilengenerierungsarchitektur zur Unterstützung vollständiger Sätze.
- Bereitstellung der Handschriftgenerierungspipeline als Webanwendung, mit der Nutzer einen Schreibstil auswählen, eigenen Text eingeben und sofort ein entsprechendes Handschriftbild erzeugen können.
- Integration von TrOCR in ein Teacher-Student-Destillierungsframework zur Bewertung und Verbesserung der Lesbarkeit generierter Handschrift; Verbesserung der OCR-Genauigkeit um 20% gegenüber der Baseline.
- Steigerung der Auswahlraten in Nutzerstudien um 40%, was eine deutliche Verbesserung der wahrgenommenen Qualität und des Realismus der generierten Handschrift gegenüber dem Baseline-Modell zeigt.
Technologien: PyTorch, Python, GANs, CNN, ViT, TrOCR, Streamlit, CUDA.
Andreas G.
Letzte Position:
Senior Strategy Advisor Workstream Enablement bei DATEV EG
- Konzeption eines Target Operating Models (inkl. strategischer Mittelfristplanung und operativem Staffing) für den Restrukturierungs- und Kapazitätssteuerungsprozess der Produkt-Workstreams zur Steigerung der Entwicklungseffizienz, Erhöhung der Mitarbeiterbindung und Profitabilität
- Integration zielgerichteter Anreize wie Budgetvorgaben, Deckungsbeitragsrechnung und Incentivierung in das Operating Model
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberuflich) bei Upwork
- Erfolgreiche Umsetzung von mehr als 40 KI-Projekten und 23 strategischen Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Nahost) mit einer Erfolgsquote von 98% und dem Aufbau langfristiger Partnerschaften.
- Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer KI-Lösungen in den Bereichen Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generative AI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots), wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70% gesteigert wurde.
- Entwicklung und Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs), einschließlich Prompt Engineering und Integration in Wissensdatenbanken von Unternehmen, was zu besseren Entscheidungen und weniger manuellem Aufwand führte.
- Entwicklung von Echtzeit-Anwendungen für Computer Vision (Erkennung, Segmentierung, OCR) und Integration in Geschäftssysteme, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Beratung von Start-ups und Unternehmen zu KI-Strategie, Architektur und Bereitstellung (Cloud und On-Premise), wodurch die Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt wurde.
- Steuerung vollständiger KI-Projektlebenszyklen (Anforderungserfassung, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen mit Fokus auf qualitativ hochwertige Ergebnisse.
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Jozsef F.
Letzte Position:
Projektmanagement bei der Installation und Inbetriebnahme von Robotik- und Automatisierungssystemen bei Amazon
- Steuerung von Projekten vor Ort
- Koordination verschiedener Stakeholder (Betrieb, IT, Instandhaltung, Lieferanten, Dienstleister)
- Führung von Technikern und externen Auftragnehmern
- Planung von Ressourcen, Zeitplänen und Budgets
- Qualitäts-, Risiko- und Sicherheitsmanagement
- Durchführung täglicher Status-Meetings
- Eskalationsmanagement und Problemlösung
- Pflege von Projekt-Tracking, Ticketsystemen und KPI-Dashboards
- Material- und Ersatzteilmanagement
- Erstellung von Reports und Projektstatusupdates
Umgebung: Infrastruktur, Logistik
Partha N.
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Prompt-Engineering-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 67%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, die Prompt-Engineering-Experten 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 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%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Versicherung (50%)
- Pharmazeutika (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Werbung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Prompt Engineering leistet
Prompt Engineering ist die strukturierte Entwicklung, Prüfung und Optimierung von Anweisungen für große Sprachmodelle. Es überführt Geschäftsziele in Prompts, die Modelle zu nützlichen, konsistenten und sicheren Ergebnissen für Texte, Analysen, Extraktion, Klassifizierung und Generierung führen.
Die Arbeit umfasst die Definition von Kontext, Einschränkungen, Beispielen, Ausgabeformaten und Bewertungskriterien. Sie kann Chat-Assistenten, interne Wissenswerkzeuge, Dokumenten-Workflows und kundenorientierte KI-Funktionen unterstützen.
Zentrale Methoden
Fachleute arbeiten mit direkten Anweisungen, Few-Shot-Beispielen, Rollen- und Kontextdefinitionen, strukturierten Ausgaben und mehrstufigen Prompt-Abläufen. Sie wählen die Methoden auf Grundlage des Modells, des Auftragsrisikos, der Datenqualität und des gewünschten Kontrollniveaus aus.
Eine professionelle Umsetzung umfasst außerdem Prompt-Versionierung, Testsätze, Fehleranalysen und Regressionstests. Retrieval-Augmented Generation, Tool-Nutzung und Function Calling erweitern Prompting häufig zu einem umfassenderen Sprachmodell-Workflow.
Tools und Ökosystem
Das Ökosystem umfasst OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral und Sprachmodelle mit offenen Gewichten sowie Orchestrierungs- und Evaluierungstools. Spezialisten nutzen möglicherweise LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Prompt-Management-Systeme und Dienste zur Modellüberwachung.
Sie arbeiten außerdem mit APIs, Vektordatenbanken, Embeddings, Python oder JavaScript, strukturierten Datenformaten und Cloud-Umgebungen. Die passende Kombination hängt von der bestehenden Architektur und den Anforderungen an die Governance ab.
Wann Unternehmen Unterstützung brauchen
- Ein Prototyp erzeugt inkonsistente oder schwer überprüfbare Antworten
- Teams benötigen Prompts, die über verschiedene Modelle oder wechselnde Versionen hinweg funktionieren
- Ein Wissensassistent muss vertrauenswürdige interne Quellen zitieren
- Die automatisierte Extraktion benötigt klare Schemata und Validierung
- KI-Ausgaben erfordern wiederholbare Tests und Überwachung
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team einen vielversprechenden Anwendungsfall hat, aber keine Zeit für eine systematische Evaluierung. In Nürnberg können Fachleute lokale Industrie-, Dienstleistungs- oder Technologieunternehmen remote, vor Ort oder in einem hybriden Setup unterstützen.
Was gute Fachleute liefern
Gute Spezialisten beginnen mit dem Bedarf der Nutzer und messbaren Abnahmekriterien, nicht allein mit cleveren Formulierungen. Sie machen Unklarheiten sichtbar, definieren das Verhalten bei Ablehnungen und berücksichtigen Datenschutz, Sicherheit, Verzerrungen und falsche Antworten von Modellen.
Zu ihren Ergebnissen können Prompt-Bibliotheken, Evaluierungsdatensätze, Testberichte, Workflow-Spezifikationen, Leitplanken und Übergabedokumentationen gehören. Sie erklären Abwägungen klar, damit Teams die Lösung nach dem Projekt selbst betreiben können.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisliche Erfahrung mit der für Ihren Fall relevanten Modellfamilie, Datenarten und Integrationsstruktur. Fragen Sie, wie die Fachkraft Qualität misst, mit Sonderfällen umgeht und vertrauliche Informationen schützt.
Für Nürnberger Teams sind sprachliche Anforderungen wichtig, wenn Prompts oder Ausgaben deutsche Kunden, technische Dokumente oder regionale Abläufe betreffen. Die Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Anforderungen, Prüfzyklen und der Systemzugang klar organisiert sind.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Prompt-Engineering-Experten wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Prompt Engineering wird eingesetzt, um Sprachmodelle zu nützlichen und wiederholbaren Ergebnissen zu führen. Unternehmen nutzen es für Assistenten, Dokumentenanalyse, Inhaltserstellung, Datenextraktion, Klassifizierung, Suchoberflächen und automatisierte Workflows.
Prompt Engineering verändert die Anweisungen und den Kontext, die einem bestehenden Modell gegeben werden, während Fine-Tuning das Modellverhalten durch zusätzliche Trainingsdaten verändert. Prompting lässt sich oft schneller anpassen, während Fine-Tuning hilfreich sein kann, wenn ein stabiler Stil oder ein spezialisiertes Verhalten in großem Maßstab benötigt wird.
Ein guter Prompt-Engineering-Spezialist kennt sich möglicherweise auch mit Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Vektordatenbanken, API-Integration, strukturierten Ausgaben und Evaluierungsdesign aus. Kenntnisse in Datenschutz, Sicherheit und Produktfindung sind für geschäftliche Anwendungen wertvoll.
Das erforderliche Niveau hängt vom Risiko und der Komplexität des Anwendungsfalls ab. Ein einfacher interner Workflow benötigt möglicherweise eine gezielte Prompt-Entwicklung, während ein kundenseitiges System Erfahrung mit Tests, Modelländerungen, Retrieval, Überwachung und Fehlerbehandlung voraussetzt.
Prompt Engineering eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Fachleute sicher auf die erforderlichen Modelle, Dokumentationen und Testdaten zugreifen können. Nürnberger Unternehmen können sich für Remote- oder hybride Arbeit entscheiden, wobei Vor-Ort-Termine für die Fachbereichsanalyse und Abstimmungen mit Stakeholdern hilfreich sind.
Prompt Engineering kann deutschsprachige, englischsprachige und mehrsprachige Workflows unterstützen, aber die Qualität hängt vom Modell, dem Ausgangsmaterial und der Evaluierungsmethode ab. Bitten Sie den Spezialisten bei einem Nürnberger Projekt, Fachbegriffe, Tonalität, regionale Spracherwartungen und Eingaben in mehreren Sprachen zu testen.
Beurteilen Sie, ob Prompt Engineering anhand definierter Beispiele und Sonderfälle konsistente Ergebnisse liefert. Zu einem qualitativ guten Projekt gehören Bewertungskriterien, Fehleranalyse, Versionskontrolle und klare Dokumentation, statt sich auf einige beeindruckende Demonstrationen zu verlassen.
Prompt Engineering bleibt nützlich, weil auch bessere Modelle klare Ziele, vertrauenswürdigen Kontext, Ausgaberegeln und sichere Grenzen benötigen. Die Arbeit kann sich von einzelnen Prompts hin zu wiederverwendbaren Workflows, Tool-Orchestrierung, Evaluierung und Governance verlagern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 67 €, was einem Tagessatz von etwa 535 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Gesundheitswesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (100%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Prompt-Engineering-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
