Prompt Engineering Experten in der Schweiz
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI einStellen Sie Experten ein, die Prompts für ChatGPT, Claude und andere LLM-Workflows gestalten, retrieval-gestützte Antworten verbessern und Prompt-Ketten auf Zuverlässigkeit testen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
Matthias Sauer-Rank
Letzte Position:
Lehrbeauftragter Softwaremanagement, 10% bei FH Graubünden
- Konzeption und Durchführung des Hochschulmoduls «Softwaremanagement» im Bachelorstudiengang Artificial Intelligence in Software Engineering
- Vermittlung von Softwareprojektmanagement, Projektorganisation, Stakeholdermanagement, Risiko- und Qualitätsmanagement sowie agiler und hybrider Projektsteuerung
- Behandlung von Releaseplanung, Cut-over, Go-live, Betriebsübergabe und den betrieblichen Folgen technischer Entscheidungen
- Entwicklung einer semesterübergreifenden Fallstudie zur praktischen Anwendung der vermittelten Methoden
- Konzeption von Vorlesungen, Gruppenarbeiten, Risiko- und Entscheidungsworkshops sowie praxisnahen Leistungsnachweisen
- Verbindung von methodischen Grundlagen mit Erfahrungen aus Softwareentwicklung, Kundenprojekten, Delivery, Release, Testing und IT-Betrieb
- Einsatz von KI im Software- und Projektmanagement
Methoden und Tools: Softwareprojektmanagement, HERMES, PRINCE2, Scrum, Kanban, hybride Vorgehensmodelle, Requirements Engineering, Risiko- und Qualitätsmanagement, Release Management, Testmanagement, Moodle
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Robin Ochsner
Letzte Position:
Mitgründer & AI Solutions Architect bei airdys
- Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
- KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
- Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
- Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
- Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
- Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
- Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung
Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker
Ralf Ramge
Letzte Position:
Sicherheitsarchitekt bei Bundesagentur für Arbeit
Verantwortung für Design, Migration und Integration einer sicherheits- und revisionskritischen HashiCorp-Vault-Plattform im Trust Center einer bundesweiten Behörde mit systemkritischer Relevanz.
Analyse und Neuausrichtung der bestehenden HashiCorp-Vault-Landschaft, produktiven und geplanten Use Cases
Design, Proof-of-Concept, Migration und Integration von HashiCorp Vault Enterprise unter Berücksichtigung der PKI- und Betriebsprozesse der BA
Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Zertifikats- und Secrets-Verwaltung für 300 Kubernetes-Cluster und mehrere tausend Zertifikate des Trust Centers
Absicherung der Vault-Plattform mittels Hardware Security Module (HSM)
Die Lösung ermöglicht einen hochverfügbaren, revisionssicheren und automatisierten Betrieb der Zertifikats- und Secrets-Use-Cases in einem hochregulierten Umfeld.
Eingesetzte Technologien: HashiCorp Vault Enterprise, Terraform, Ansible, OpenSSL, PKI, HSM
Ahmed Rehman
Letzte Position:
KI- & Automatisierungsingenieur bei Teosek GmbH
- Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
- Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
- Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.
Stefan Hess
Letzte Position:
Fullstack-Entwicklung, Product-Owner & Tech-Lead bei Trex AG
- Business-Analyse, Architektur und Umsetzung einer Telemedizin-Plattform für Tierhalter.
- Leitung des Entwicklungs-Teams als Product-Owner und Tech-Lead.
- Einführung von Agilen Prozessen, Aufbau der Entwicklungs-Guidelines und System-Dokumentationen.
- Planen und umsetzen von Features wie Video-Call, Live-Chat, Marketingautomatisierung.
- Umsetzung von KI-basierten Features wie das automatisierte Tagging von Informationen (Vermisstmeldungen, Marktplatzeinträge etc.), Aufbereitung von Social-Media Inhalten, Aufbereitung von Gesprächs-Transkripten.
- Skills: Angular, NGXS, Tailwind, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, CI / CD, MySQL, LLMs, RAG, MCP, Redis, OpenSearch.
- Branche: Tiermedizin.
Matthias Isler
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Csaba Kéri
Letzte Position:
ServiceNow-Berater bei DXC
- Arbeitete in gemischten Teams mit verschiedenen Kunden
- Führte Anforderungsanalyse, Angebotserstellung und Zeitabschätzung durch
- Entwickelte ACLs, Business Rules, Flows, Workflows, Katalogelemente, diverse Skripte, UI-Aktionen, Policies, Scoped Applications
- Passte mobile Apps an: Now Agent und Now Mobile
- Implementierte Integrationen mit dem Integration Hub
- Koordinierte kontinuierlich mit Kunden während der Entwicklung
- Führte Tests durch und unterstützte Kunden beim Testen
- Rollte in die Produktion aus und führte Hauptversionsupgrades und Patches durch
- Verwaltete CMDB, Domain Separation und Asset Management
- Integrierte Instanzen verschiedener Kunden miteinander
- Entwickelte GlideScript: Business Rules, scripted REST Endpoints, Extension Points, Fix-Skripte, Hintergrundskripte
Klaus Finneiser
Letzte Position:
Freiberufler bei 3P Quality Consulting
Schulung zur Datenintegrität (Grund- und Fortgeschritteneninhalte)
Schulungen zu Ursachenanalyse und CAPA für über 40 Mitarbeitende
Entwurf eines Risikomanagementsystems zur Qualitätsüberwachung
Exzellentes Schreiben von SOPs, inklusive Einsatz von KI-Tools (Prompting)
Umsetzung eines Audit-Nachbesserungsprogramms als „Person in the Plant“ (PIP)
Leitung einer Qualitätssicherungsabteilung (6 direkte Unterstellte), Budgetverantwortung
Entwicklung von Anwendungsfällen für ChatGPT im GxP-Kontext (6 Monate, Teilzeit)
Reengineering von Prozessen für einen Zulassungsinhaber von Generika, wertvolle operative Verbesserungen (Deutschland, Spanien)
eQMS und Dokumentenmanagementsystem: Erarbeitung des Business Case und Investitionsempfehlung
Validierung analytischer Methoden, Validierungen von Prozess- und Computersystemen, Chargenbuchprüfungen, PQR-Reviews
Artikel in internationalen Fachzeitschriften und auf LinkedIn zu modularem QMS-Design, Risikomanagement in der Lieferkette, Wissensmanagement, Einsatz von KI zur Compliance-Verbesserung
Ned O’hara
Letzte Position:
Tech Lead bei R3leaf GmbH
- Eigenständig Architektur entworfen und Produktionscode im Startup-Tempo geliefert
- Diverse Geodatenformate (NETCDF, GeoTIFF, GML) in einheitliche Standards überführt und skalierbare Klimadaten-Visualisierungen aus Hunderten GB Geodaten in einer produktiven Web-App erstellt
- Entwickler betreut, den KI-Wissensaustausch gefördert und gemeinsam mit dem C-Level-Management zur Wettbewerbsstrategie beigetragen
Sigrid Andersen
Letzte Position:
CAS Autismus- und ADHS-Coach
- Verfassen von Leichter und autismusgerechter Sprache
- Teilnahme an Forschungsprojekten zum Thema Autismus
- Vorträge und Kooperationen mit internationalen Autismus-Koryphäen
- Übersetzungen
- Freiwillige Arbeit im Vorstand des Dachverbandes Neurodiversität und Fachgruppenleitung Arbeit und Beruf mit Aufgaben: Öffentlichkeitsarbeit und Kommunikation, Projektleitung, Studienleitung, Mitarbeit Redaktion Newsletter, Webdesign und Websitepflege, Contenterstellung, Social Media, Konzeption und Projektbegleitung, Erstellen von Hochschulkursen, Workshops und Seminaren, Erstellen von Infobroschüren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Prompt Engineering einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
60%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in der Schweiz, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Prompt Engineering ist die Kunst, Prompts für große Sprachmodelle zu schreiben, zu verfeinern und zu testen. Es wird genutzt, um Ausgaben für Chat-Assistenten, Content-Workflows, Suche, Zusammenfassungen, Klassifizierung und Agentenschritte zu steuern. Starke Spezialisten achten auf Klarheit, Kontext, Vorgaben und wiederholbare Ergebnisse.
Typische Aufgaben
- Prompt-Design für ChatGPT, Claude, Gemini und ähnliche Tools
- Prompt-Ketten für mehrstufige LLM-Workflows
- Ausgabemuster für Support-, Vertriebs-, Recherche- und Content-Aufgaben
- Evaluierungssets zum Vergleich von Prompt-Versionen
Tools und Methoden
Die Arbeit liegt oft neben Retrieval-Augmented Generation, Vektorsuche, Function Calling und strukturierten Ausgaben. Experten nutzen außerdem versionierte Prompt-Bibliotheken, Testfälle und manuelle Review-Schleifen. Gute Arbeit hat weniger mit cleverer Formulierung zu tun als mit Kontrolle, Konsistenz und sicheren Fehlerfällen.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn eine LLM-Funktion kurz vor dem Start steht, die Ausgabekqualität schwankt oder interne Teams einen zweiten Blick brauchen. In der Schweiz ist das besonders häufig in Finanzen, Pharma, Versicherungen, industrieller Software und mehrsprachigem Kundensupport. Remote-Arbeit ist normal, aber Workshops vor Ort können helfen, wenn Stakeholder enge Review-Zyklen brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis übersetzen Geschäftsziele in Prompt-Anweisungen, denen Modelle folgen können. Sie wissen, wie man Halluzinationen reduziert, Grenzfälle behandelt und Prompts für verschiedene Sprachen, Tonalitäten und Datenquellen anpasst. Außerdem dokumentieren sie, was funktioniert, damit Produkt- und Engineering-Teams damit weiterarbeiten können.
Signale, dass Sie diese Fähigkeit brauchen
- LLM-Antworten ändern sich von Lauf zu Lauf zu stark
- Prompts sind teamübergreifend schwer wiederzuverwenden
- Antworten brauchen strengere Vorgaben für Format oder Ton
- Ihr Team wechselt vom Prompt-Schreiben zur produktiven Nutzung
- Sie brauchen Prompt-Design plus Evaluierung und Leitplanken
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Prompt Engineering? Hier findest du die passenden Antworten.
Prompt Engineering wird genutzt, um LLMs zu nützlichen, konsistenten Ausgaben zu führen. Unternehmen setzen es für Chat-Assistenten, interne Wissenswerkzeuge, Dokumentenzusammenfassungen, Content-Entwürfe, Klassifizierung und Workflow-Automatisierung ein. Es ist besonders wichtig, wenn das Modell einem Format, einem Ton oder einer Geschäftsregel folgen muss.
Prompt Engineering wird oft mit Begriffen wie Prompt-Design oder Prompt-Writing beschrieben, aber der Umfang kann größer sein. Gute Arbeit umfasst Tests, Iteration, Evaluierung und Leitplanken, nicht nur die Formulierung. In der Praxis ist Unternehmen meist das Ergebnis wichtig: stabile Ausgaben, die zum Anwendungsfall passen.
Prompt Engineering verändert, wie Sie das Modell ansprechen, während Fine-Tuning das Modell selbst verändert. Viele Teams beginnen mit Prompts, weil sie schneller zu testen und leichter anzupassen sind. Fine-Tuning kann bei engen, stabilen Aufgaben helfen, aber Prompts sind oft der erste Schritt vor dieser Entscheidung.
Ein starker Prompt Engineering-Spezialist versteht meist das Verhalten von LLMs, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierungsmethoden und das Design strukturierter Ausgaben. Kenntnisse in Python, API-basierten Integrationen und Tools zur Prompt-Versionierung sind ebenfalls hilfreich. Für produktive Arbeit sollte die Person an Fehlerbehandlung und Review-Schleifen denken, nicht nur an den Prompt-Text.
Ein Prompt Engineering-Projekt kann einfach oder sehr technisch sein. Ein kurzer interner Workflow braucht vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während ein kundenorientierter Assistent mit Leitplanken, Retrieval und Evaluierung tiefere Erfahrung erfordert. Entscheidend ist, ob die Arbeit noch explorativ ist oder bereits in die Produktion geht.
Ja, Prompt Engineering wird oft remote erledigt, weil Prompts, Tests und Reviews online geteilt werden können. In der Schweiz funktioniert die Zusammenarbeit remote gut für verteilte Produktteams, während Vor-Ort-Sessions bei Workshops, Abstimmungen mit Stakeholdern und Live-Evaluierungen helfen können. Sprachanforderungen können wichtig sein, wenn das System deutsche, französische oder englische Nutzer bedienen muss.
Ein guter Prompt Engineering-Spezialist kann Vorher-Nachher-Beispiele zeigen, erklären, warum ein Prompt funktioniert, und beschreiben, wie er getestet wurde. Achten Sie auf strukturierte Evaluierung, den Umgang mit Grenzfällen und klare Dokumentation. Wenn die Person nur über clevere Prompts spricht und nicht über Konsistenz, ist das ein Warnsignal.
Bereiten Sie vor der Beauftragung eines Prompt Engineering-Freelancers Beispiel-Eingaben, gewünschte Ausgaben und die Geschäftsregeln vor, die das Modell einhalten muss. Wenn Sie bereits ChatGPT, Claude oder ein anderes LLM nutzen, teilen Sie die aktuellen Prompts und bekannte Fehlerfälle. Das gibt dem Spezialisten einen klaren Startpunkt und beschleunigt die erste Review-Schleife.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 122 €, was einem Tagessatz von etwa 977 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Professionelle Dienstleistungen (55%) und Bildung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (82%) und Qualitätssicherung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
