Prompt Engineering Experten in Zürich
aus über 15.000 Lebensläufen.Buchen Sie Experten, die wirksame Prompts entwerfen, wiederverwendbare Prompt-Vorlagen erstellen und LLM-Workflows für Chatbots, Suche, Content-Automatisierung und interne Tools optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
Matthias S.
Letzte Position:
Lehrbeauftragter Softwaremanagement 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
- 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 K.
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
Mohamad K.
Letzte Position:
Senior-Backend-Entwickler bei Standing on Giants
- Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
- Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
- Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
- Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
- Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
- Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
- Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
- Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
- Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
- Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
- Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.
Robin O.
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
Ahmed R.
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.
Matthias I.
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 K.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Prompt Engineering einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Zürich 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 Zürich, 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 19 Sep 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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
- Werbung (29%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (29%)
- Bildung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Prompt-Design
Prompt Engineering macht aus einem Sprachmodell ein zuverlässiges Arbeitswerkzeug. Es konzentriert sich auf Anweisungen, Beispiele, Ausgabeformat und Leitplanken, damit das Modell richtig reagiert. Gutes Prompting verbessert Chat-Assistenten, Content-Workflows, Retrieval-Aufgaben und die Extraktion strukturierter Daten.
Häufige Anwendungsfälle
- Copiloten für den Kundensupport und interne Wissensassistenten
- Workflows für das Erstellen, Umschreiben und Klassifizieren von Inhalten
- Zusammenfassungen, Extraktion und Berichtserstellung
- Agenten, die Tools nutzen, und Workflow-Automatisierung
- Evaluierungs-Prompts zum Testen des Modellverhaltens
Was Experten tun
Erfahrene Spezialisten schreiben Prompts, die klar, robust und wiederholbar sind. Sie vergleichen das Modellverhalten, reduzieren Halluzinationen und formen Ausgaben für nachgelagerte Systeme. In Zürich unterstützt das oft Teams in Finanzwesen, Versicherung, Beratung und Softwareprodukten, die eine sorgfältige Sprachsteuerung brauchen.
Ökosystem-Kenntnisse
Prompt Engineering steht selten allein. Starke Fachleute kennen meist LLM-APIs, System-Prompts, Few-Shot-Beispiele, Function Calling, Retrieval-Augmented Generation und Evaluierungsmethoden. Sie arbeiten auch mit Tools wie OpenAI models, Anthropic Claude und Open-Source-LLM-Stacks, wenn das Projekt sie braucht.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Bringen Sie freiberufliche Expertise ein, wenn Prompts schwer zu pflegen sind, die Ausgaben zu stark schwanken oder ein Prototyp in den Produktiveinsatz überführt werden muss. Es hilft auch, wenn ein Team mehr Struktur für mehrsprachige Nutzung, sensible Inhalte oder menschliche Prüfung braucht. Unternehmen in Zürich setzen oft auf Remote-Spezialisten, um schneller voranzukommen, während Workshops vor Ort Produkt-, Rechts- und Betriebsteams auf einen Nenner bringen können.
Was starke Fachleute liefern
Ein starker Prompt-Spezialist schreibt nicht nur clevere Anweisungen. Er erstellt testbare Prompt-Sets, dokumentiert Annahmen, definiert Grenzfälle und übergibt klare Hinweise für Teams, die die Arbeit später weiterpflegen. Gute Spezialisten wissen auch, wann Prompt-Änderungen ausreichen und wann das System Retrieval, Modellwechsel oder ein neues Workflow-Design braucht.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Prompt Engineering am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Prompt Engineering umfasst die Art und Weise, wie Anweisungen, Beispiele, Kontext und Ausgaberegeln für ein Sprachmodell formuliert werden. Ziel ist es, die Antworten nützlicher, konsistenter und sicherer für eine reale Aufgabe zu machen. Es wird für Chatbots, Extraktion, Zusammenfassungen, Klassifizierung und Agenten-Workflows eingesetzt.
Prompt Engineering ist der umfassendere Begriff, den die meisten Teams verwenden, wenn Prompts als Teil eines Systems betrachtet werden und nicht nur als eine Textzeile. Prompt Design und Prompt Writing beschreiben oft dieselbe Arbeit, können aber enger oder weniger technisch klingen. In der Praxis zählt für Unternehmen meist das Ergebnis: zuverlässiges Modellverhalten.
Sie sollten Prompt Engineering-Hilfe hinzuziehen, wenn Prompts inkonsistent, schwer skalierbar oder schwer testbar sind. Das ist auch sinnvoll, wenn ein Team von einer Demo in die Produktion wechselt oder mehr Kontrolle über Ton, Format oder compliance-sensible Ausgaben braucht. Ein Spezialist kann aus improvisiertem Prompting etwas machen, das das Team pflegen kann.
Ein starker prompt engineering-Experte versteht meist LLM-APIs, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierung und grundlegendes Produktdenken. Kenntnisse in Function Calling, strukturierten Ausgaben und Datenlabeling sind ebenfalls wertvoll. Für Teams in Zürich können klare Kommunikation auf Englisch und oft auch auf Deutsch die bereichsübergreifende Zusammenarbeit erleichtern.
Prompt Engineering verändert die Anweisungen und den Kontext, den Sie einem Modell geben, während Fine-Tuning das Modell selbst verändert. Viele Teams beginnen mit Prompting, weil es schneller testbar und leichter anzupassen ist. Fine-Tuning ist sinnvoll, wenn Prompts für stabile Leistung oder einen domänenspezifischen Stil nicht mehr ausreichen.
Ein Prompt Engineering-Projekt kann mit einem Spezialisten starten, der das Modell, die Aufgabe und das Testen von Ausgaben versteht. Einfache Prototypen brauchen weniger Tiefe als Systeme mit Retrieval, Leitplanken oder mehrstufigen Agenten. Für Produktivsysteme brauchen Sie jemanden, der Abwägungen erklären und die Prompt-Logik dokumentieren kann.
Ja, prompt engineering eignet sich oft gut für Remote-Arbeit, weil der Großteil der Aufgabe in Texten, Tests und Feedbackschleifen besteht. In Zürich kombinieren viele Unternehmen die Remote-Umsetzung mit kurzen Terminen vor Ort für die Abstimmung zum Produkt oder für Stakeholder-Reviews. Das funktioniert gut, wenn der Umfang klar ist und die Review-Zyklen kurz sind.
Achten Sie darauf, ob Prompt Engineering-Arbeit testbar, dokumentiert und an eine echte Geschäftsaufgabe gekoppelt ist. Gute Spezialisten zeigen Prompt-Versionen, Grenzfälle, Fehleranalysen und klare Abnahmekriterien. Sie sollten auch wissen, wann der Prompt verbessert werden sollte und wann der zugrunde liegende Workflow eine andere Lösung braucht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 889 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (71%) und Gesundheitswesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Prompt Engineering in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Qualitätssicherung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Prompt Engineering eingesetzt haben
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Länder:
Zürich 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
