Prompt Engineering Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Prompts für Chatbots, Content-Workflows, Retrieval-Augmented Generation und interne Assistenten gestalten. Sie verfeinern Anweisungen, testen das Modellverhalten und optimieren Ausgaben für Qualität, Sicherheit und Konsistenz mit schnellem, präzisem Matching geprüfter, verfügbarer Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Partha Nandi
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.
Jozsef Ferincz
Letzte Position:
IT-Projektmanagement, Einführung der KI-unterstützten Softwareentwicklung
- Branche: Software-Hersteller
- Aufgaben: Projektmanagement; Tracking und Koordination der Projekte; Stakeholder-Management; Change-Management; Priorisierung der Anforderungen; Abstimmung der Architektur; Lieferantenmanagement (intern und extern); Release-Management; Monitoring der Fehlerbehebung mit den Teams; KI-unterstützte Softwareentwicklung, Softwaretest und Code-Analyse; KI-Prompting, Prompt Engineering
- Software: Jira, Confluence, MS Project, MS Teams
- Umgebung: IT, Softwareentwicklung, Agile, künstliche Intelligenz (KI)
Andreas Gengler
Letzte Position:
Senior-Strategieberater 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 Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Simone Pfliegel
Letzte Position:
Unabhängige Expertin und Gutachterin bei EIT Culture & Creativity
- Unabhängige Expertin und Gutachterin für das Europäische Institut für Innovation und Technologie (EIT), Culture & Creativity
- Begutachtung und Bewertung europäischer Innovations- und Förderanträge anhand definierter Qualitäts- und Auswahlkriterien
- Bewertung von Relevanz, Innovationsgrad, Umsetzbarkeit, Wirkung, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit
- Fachliche Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, EdTech, digitale Transformation, Bildung, Innovation und Kreativwirtschaft
- Analyse komplexer Projektkonzepte, Konsortien, Wirkungsstrategien und europäischer Kooperationsvorhaben
- Erstellung fundierter, nachvollziehbarer Evaluations- und Auswahlbewertungen Erfahrung an der Schnittstelle von Bildung, Technologie, Innovation und europäischen Förderprogrammen
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
1,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (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), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
29% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Über die Technologie
Prompt-Grundlagen
Prompt Engineering ist die Kunst, mit klaren Anweisungen, Kontext, Beispielen und Einschränkungen verlässliche Ergebnisse aus LLMs zu bekommen. Es macht aus vagen Anfragen Ausgaben, die sich für Schreiben, Suche, Analyse, Support und Automatisierung gut nutzen lassen.
Was es liefert
Teams holen Spezialisten dazu, um Prompts für Chat-Assistenten, Dokumentenverarbeitung, Suchhelfer und Content-Pipelines zu gestalten. Typische Aufgaben sind Prompt-Vorlagen, Ausgabeformate, Leitplanken und Testsets, die schwache Antworten früh sichtbar machen.
Häufige Tools
- OpenAI, Anthropic und andere Modell-APIs
- System-Prompts, Few-Shot-Beispiele und strukturierte Ausgaben
- Retrieval-Augmented Generation und Vektorsuche
- Prompt-Bibliotheken, Bewertungssets und Review-Workflows
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Freiberufliche Expertise ist nützlich, wenn Ausgaben zu stark schwanken, Nutzer komplexe Fragen stellen oder ein Team für ein neues Produkt schneller Prompts entwickeln muss. In Nürnberg ist das oft wichtig für Industrieunternehmen, Software-Teams und Dienstleister, die möchten, dass deutsche und englische Prompts sich gleich verhalten.
Was gute Spezialisten tun
Gute Profis schreiben nicht nur clevere Prompts. Sie erfassen die Nutzerabsicht, steuern Ton und Format, vergleichen das Modellverhalten über verschiedene Aufgaben hinweg und dokumentieren, was funktioniert, damit andere damit weiterarbeiten können.
Zusammenarbeit und Qualität
Starke Prompt-Arbeit hängt von klaren Zielen, guten Beispiel-Eingaben und schnellem Feedback aus Produkt-, Content- oder Betriebsteams ab. Remote-Zusammenarbeit funktioniert für die meisten Prompt-Engineering-Aufgaben sehr gut, während Vor-Ort-Sessions helfen können, wenn sich Beteiligte auf Formulierungen einigen, Fälle prüfen oder sensible Ausgaben freigeben müssen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Prompt Engineering wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Prompt Engineering wird genutzt, um LLMs klarere, sicherere und nützlichere Ausgaben entlocken. Unternehmen setzen es für Kundenchats, interne Wissenssuche, Content-Entwürfe, Datenextraktion und Workflow-Automatisierung ein. Das Ziel ist nicht nur bessere Formulierung, sondern ein konsistenteres Verhalten bei echten Nutzereingaben.
Prompt Engineering und Prompt Design werden oft für dieselbe Arbeit verwendet: Anweisungen so zu gestalten, dass ein Modell gut reagiert. Manche Teams sagen Prompt Design, wenn sie sich auf Formulierung und Struktur konzentrieren, und Prompt Engineering, wenn Testen, Iteration und Bewertung dazukommen. In der Praxis macht der Spezialist meist beides.
Prompt Engineering verändert die Anweisungen, die Sie einem Modell geben, während Fine-Tuning das Modell selbst verändert. Die meisten Teams starten mit Prompts, weil sie schneller zu testen und leichter anzupassen sind. Fine-Tuning wird relevant, wenn das Verhalten sehr stabil bleiben muss oder die Aufgabe sehr speziell ist.
Ein starker Prompt Engineering-Spezialist versteht meist LLM-APIs, Retrieval-Augmented Generation, Prompt-Tests und die Validierung von Ausgaben. Erfahrung mit Produkttexten, Konversationsdesign, Datenkennzeichnung und einfachem Scripting hilft sehr. Wenn es um Compliance oder Kundensupport geht, ist Fachwissen im jeweiligen Bereich ebenfalls wichtig.
Ein Prompt-Engineering-Projekt kann klein starten, wenn die Aufgabe eng gefasst ist, zum Beispiel eine einzelne Assistenten-Route oder eine Extraktionsvorlage zu verbessern. Größere Vorhaben brauchen einen Spezialisten, der Modelle vergleichen, Testfälle aufbauen und Prompt-Muster für ein Team dokumentieren kann. Je sensibler die Ausgabe ist, desto mehr Review und Iteration sollten Sie einplanen.
Ja, Prompt Engineering eignet sich meist sehr gut für Remote-Arbeit, weil der Großteil der Aufgabe aus Text, Beispielen und Reviews besteht. In Nürnberg können Vor-Ort-Sessions trotzdem nützlich sein, etwa für Workshops mit Produkt-, Operations- oder Fachteams. Eine gemischte Zusammenarbeit funktioniert oft am besten, wenn Beteiligte Tonalität und Sonderfälle abstimmen wollen.
Ein guter Prompt Engineering-Freelancer zeigt, wie Prompts getestet wurden, nicht nur, was er geschrieben hat. Achten Sie auf klare Beispiele, Fehlerszenarien, Versionierung und eine Erklärung, warum ein Prompt für ein bestimmtes Modell und einen konkreten Anwendungsfall funktioniert. Starke Spezialisten dokumentieren auch Grenzen und wissen, wann ein Prompt durch einen anderen Ansatz ersetzt werden sollte.
Vor dem Einstieg in ein prompt engineering-Projekt sollten Freelancer den Zielnutzer, den Modell-Stack, das Ausgabeformat und das Risikoniveau schlechter Antworten kennen. Sie brauchen außerdem Beispiel-Eingaben, Beispiele für gute und schlechte Ausgaben und einen klaren Review-Prozess. Wenn das vorhanden ist, wird die Arbeit schneller und leichter zu bewerten.
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 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 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 (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Gesundheitswesen (57%).
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 (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
