Qdrant Experten in Deutschland
ein, die in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit KI-Unterstützung gematcht werdenBeauftragen Sie Experten, die Vektorsuche entwerfen, Collections und Payload-Filter optimieren und Qdrant mit Embedding-Pipelines, RAG-Systemen und semantischen Abrufdiensten verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Qdrant eingesetzt haben
Dmitry Pankov
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Thorsten Huber
Letzte Position:
Product Owner, KI-Manager bei crazyALEX.de GmbH
Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Use Cases sowie Prototypen abzuleiten.
- Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
- Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
- Überführung räumlicher Daten in konkrete Use Cases, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
- Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen
Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Use Cases, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur
Nemanja Milenković
Letzte Position:
AI Engineer / Senior Backend Engineer bei Intelycx
Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.
- Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
- Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
- Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
- Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.
Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Michael Löbbecke
Letzte Position:
CTO bei SNIPE Germany GmbH
Software-Dienstleister für KI-Lösungen, Automatisierung und Individualsoftware.
Team: von 2 auf 10 Entwickler aufgebaut, 8 direkte Reports, teilweise remote · Portfolio: 6 parallele Projekte (25–250 T€), Skalierung > 1 Mio. €
- Lieferfähigkeit für 6 parallele Kundenprojekte gesichert: Rollenmodell, Kapazitätsplanung (510–660 produktive PT/Jahr), Hiring-Roadmap mit 380–440 T€/Jahr Personalbudget
- SDLC-Framework von null in unter 6 Monaten etabliert: REQ/SPEC-Systematik, V-Modell-Gates, GitHub-Issues als Spezifikation, Definition of Done, Release-Prozess; einheitlicher, auditierbarer Entwicklungsprozess über alle Kundenprojekte
- Großprogramm (3.000–4.000 PT über 18 Monate) zur Entscheidungsreife gebracht: KI-native Branchenplattform Bauwirtschaft; Scoping, Teamprofil für 8–10 Entwickler, Phase-0-Budget 390 T€
- Self-hosted KI-Plattform konzipiert und eingeführt: vLLM, LiteLLM, Qdrant, Supabase; Agentenarchitektur, MCP-Integration, OCR-Pipelines; GPU-Investition mit Break-even-Modell (Monat 15–16) vorbereitet
- Presales end-to-end systematisiert: Lead-Qualifizierung mit Maturity-Scoring, Discovery-Workshops, eigenes Sizing-Modell, Kalkulation mit Rollenkostensätzen, strukturierte Übergabe an die Entwicklung
- Sicherheitsniveau einer Kundenplattform nachweisbar erhöht: Penetrationstest inkl. Re-Verifikation aller Findings
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Deepak Reddy Narra
Letzte Position:
Machine Learning Engineer bei go AVA GmbH
- Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
- Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
- Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.
Sophia Wagner
Letzte Position:
KI-Ingenieur & Technischer Berater bei Freelance
- Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
- Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
- Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
- Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs
Patrik Garten
Letzte Position:
Technical Lead Conversational AI bei CANCOM
- Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
- Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
- Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau
Thomas Langer
Letzte Position:
Consultant für KI-gestützte Prozessautomatisierung bei Lumiz
KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.
Michael Dobmeier
Letzte Position:
Einzelunternehmer bei Unternehmens- und Managementberatung Michael Dobmeier
- Beratung und technische Umsetzung von KI-Integration und Workflow-Automatisierung für kleine und mittelständische Unternehmen
- Aufbau einer mandantenfähigen KI-Agenten-Plattform als Produktbasis
- Verbindung von strategischer Beratung, technischer Implementierung und Team-Befähigung
Projektbeispiele:
- Entwicklung und Architektur der SOLUMiDO Agent-UI Plattform zur Integration digitaler Kollegen in Unternehmensprozesse (Next.js, TypeScript, PostgreSQL, Keycloak)
- Entwicklung des ToolChange Assistant: mehrsprachiger, sprachgesteuerter KI-Agent zur Rüstzeitoptimierung und Fehlerreduktion
- Implementierung eines KI-E-Mail-Assistenten für intelligente E-Mail-Klassifikation und -Verarbeitung mit Microsoft 365-Anbindung
- KI-Videomarketing-Integration (STORYNEXT) für Mittelstand, einschließlich KI-gestütztem Briefing und Performance-Analyse
- Social Media Content-Automatisierung mit KI-Texterstellung, Freigabe-Workflow und automatischem Publishing
- Geschäftsprozessanalyse und Umsetzung digitaler Lösungen für Facility-Management-Dienstleister
- Digitalberatung und Webpräsenz-Entwicklung für Vereine im ländlichen Raum
Christian Weinbörner
Letzte Position:
Interim Business Analyst / Product Owner bei Bundesdruckerei GmbH (über FourEnergy GmbH)
- Ersteinschätzung der Anforderungen anhand eines Business-Value-Priorisierungsframeworks
- Identifikation von Problemen sowie Anforderungsaufnahme und -bewertung durch Einsatz von UML, BPMN sowie Design-Thinking-Methoden zur iterativen Anforderungsanalyse über Interviews und Workshops
- Einsatz von User Story Mapping in Miro zur Visualisierung und Abstimmung funktionaler Anforderungen (z. B. korrekte Übermittlung aller Antragsdaten und deren Anhänge an das Fachverfahren) sowie nicht-funktionaler Anforderungen (z. B. vollständige und nachweisbare Löschung der Daten eines Antragstellers) mit den Stakeholdern
- Proaktives Stakeholder-Management von internen sowie externen Stakeholdern aus Behörden, Fachbereichen, Organisationen und Unternehmen
- Erstellung von Status-Reports zur transparenten Kommunikation des Projektfortschritts und der anstehenden Aufgaben
- Verantwortung für eine REST-basierte Integrationslösung (Middleware) zum sicheren Datenaustausch zwischen Kernsystemen und externen Fachanwendungen; Sicherstellung von Stabilität und Performance im laufenden Betrieb
- Unterstützung der Product Owner bei der Priorisierung von Anforderungen im Backlog sowie bei der Product Discovery
- Kommunikation der Planung an interne sowie externe Stakeholder sowie Interimsübernahme der Product-Owner-Tätigkeit und Verantwortlichkeiten während eines Personalwechsels
Tino Truppel
Letzte Position:
Leiter Technologie bei Forte Digital Germany
- Führung von über 20 Mitarbeitenden aus Entwicklung, Site Reliability Engineering und Architektur.
- Leitung der gruppenweiten Agentic-KI-Initiative (Norwegen, Polen, Deutschland).
- Praktischer Lösungsarchitekt und KI-Berater in über 50 % meiner Arbeitszeit in Kundenprojekten im Publishing-Sektor – von lokalen Verlagen bis hin zu internationalen Konzernen.
- Strategische Beratung und technische Umsetzung in KI-Workflow-Plattformen (n8n, Workato).
- Entwicklung von Prototypen für klassische, KI-basierte und Agentic-KI-Workflows.
Christian Worsch
Letzte Position:
Senior Full-Stack-Entwickler bei Quantrefy GmbH
- Entwicklung einer skalierbaren Middleware zur Anbindung von fünf zentralen ESG-Datenanbieter-APIs mit Python (FastAPI, Django, Flask)
- Durchführung von Datenanalyse, Reporting und Prognosen zu ESG-Daten mit PHP (Laravel, Symfony)
- Integration neuer Funktionen in eine bestehende Data-Analytics-Plattform, Einführung von React.js (Redux) mit JavaScript/TypeScript nach 1,5 Jahren Stillstand
- Implementierung umfassender Testautomatisierung mit pest und unittest
- Aufbau von REST-APIs und Microservices für das Laravel-Backend, inklusive GitHub Actions
- Integration von LLM- und GenAI-Funktionalitäten
- Verwaltung relationaler Datenbanken (PostgreSQL)
- Technologien: PHP (Laravel, Symfony), Python (FastAPI, Pandas, NumPy), AWS, Node.js (Fastify), AngularJS, TypeScript, Docker, Kubernetes (OpenShift)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Qdrant einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
3,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
73%
Doktortitel
23%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Qdrant 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
Vektorsuche
Qdrant ist eine Vektordatenbank für semantische Suche und Abruf. Sie speichert Embeddings und findet ähnliche Inhalte über die Distanz, ergänzt dann Metadaten-Filter für präzise Ergebnisse. Teams nutzen sie für Empfehlungen, Duplikaterkennung, Bild- oder Textsuche und Retrieval-Augmented Generation.
Was Experten liefern
- Design von Collections und Auswahl des Schemas
- Payload-Filterung und Ranking-Logik
- Ingestion-Pipelines für Embeddings
- Such-Endpunkte für Apps und Services
- Optimierung für Relevanz, Latenz und Skalierung
Ein starker Spezialist versteht, wie Vektoren, Metadaten und Abfrage-Patterns zusammenarbeiten. Er hält den Suchpfad einfach, lesbar und unter echtem Traffic stabil.
Ökosystem
Qdrant steht oft neben Embedding-Modellen, Python-Services, TypeScript-Apps und LLM-Workflows. Es wird häufig mit OpenAI oder lokalen Embedding-Modellen, LangChain, LlamaIndex und containerbasierten Deployment-Stacks verwendet. Gute Experten wissen, wie man diese Bausteine zusammenführt, ohne das System zu einer Blackbox zu machen.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn aus einem Suchprototyp ein produktiver Service werden soll. Das gilt auch, wenn die Relevanz schwach ist, die Ingestion langsam läuft oder Filter zu breit sind. In Deutschland bedeutet das oft die Zusammenarbeit mit Produktteams, Datenteams und Backend-Spezialisten über englische und deutsche Kommunikation hinweg.
Starke Umsetzung
- Klare Kenntnisse von Distanzmetriken und Vektorgröße
- Praxisnaher Umgang mit Payload-Modellierung
- Sorgfältiges Indexing und Update-Verhalten
- Monitoring für Suchqualität und Systemzustand
- Solides API-Design und Fehlerbehandlung
Die besten Profis machen Qdrant einfach zu betreiben. Sie dokumentieren die Abfragelogik, erklären Abwägungen und hinterlassen Teams nach dem Launch ein System, das gut wartbar ist.
Typische Projekte
Qdrant-Spezialisten werden oft für semantische Wissenssuche, Produkt-Matching, interne Assistenten, Empfehlungsfunktionen und Content-Entdeckung beauftragt. Sie helfen auch bei der Migration von älteren Such-Setups, wenn Vektorsuche zu einer zentralen Anforderung wird. Für Unternehmen in Deutschland ist Remote-Arbeit üblich, aber Vor-Ort-Termine helfen, wenn die Suchlogik mit lokalen Product Ownern und Fachexperten abgestimmt werden muss.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Qdrant am häufigsten fragen.
Qdrant wird für Vektorsuche, semantischen Abruf und Empfehlungsfunktionen verwendet. Teams speichern Embeddings darin und kombinieren die Ähnlichkeitssuche mit Metadaten-Filtern, um Ergebnisse zu erhalten, die sowohl relevant als auch steuerbar sind. Es ist eine starke Wahl für RAG, Duplikaterkennung und Content-Entdeckung.
Qdrant ist speziell für Vektordaten gebaut und daher meist die bessere Wahl, wenn Ähnlichkeitssuche das Hauptproblem ist. Elasticsearch kann gut funktionieren, wenn Textsuche und Vektorsuche zusammenleben müssen, während PostgreSQL-Vektor-Erweiterungen eher zu einfacheren Setups oder bestehenden Database-first-Stacks passen. Ein guter Spezialist entscheidet nach dem Suchmuster, nicht nach dem Markennamen.
Die meisten suchen nach Qdrant unter dem Produktnamen, und einige bezeichnen es als Vektordatenbank oder Vektorsuchmaschine. In der Praxis vergleichen Suchende es in technischen Diskussionen auch mit „Qdrant DB“ oder einfach „Qdrant Vektordatenbank“. Ein starker Spezialist versteht all diese Begriffe und denselben zugrunde liegenden Anwendungsfall.
Ein starker Qdrant Spezialist versteht in der Regel Embeddings, Abrufdesign, API-Integration und Query-Filterung. Hilfreiche Zusatzkenntnisse sind Python, Backend-Services, Container und die Arbeit mit LangChain oder LlamaIndex. Für den produktiven Einsatz sind Monitoring und Datenmodellierung genauso wichtig wie der eigentliche Datenbankaufruf.
Qdrant-Projekte profitieren von freiberuflicher Hilfe, sobald Relevanz-, Skalierungs- oder Integrationsentscheidungen wichtig werden. Wenn das Team nur einen schnellen Proof of Concept braucht, reicht oft breite Software-Erfahrung. Wenn das System die Suche in Produktion tragen soll, suchen Sie nach jemandem, der bereits Collections, Filter und Ingestion-Flows optimiert hat.
Ja, Qdrant-Arbeit eignet sich in der Regel sehr gut für die remote Zusammenarbeit. Die meisten Aufgaben drehen sich um Code, Schema und Suchqualität, sodass der Spezialist mit deutschen Teams über gemeinsame Tickets, Reviews und klare Demos arbeiten kann. Vor-Ort-Termine können trotzdem helfen, wenn es um die Analysephase geht oder wenn Produktsprache und Fachbegriffe schnell abgestimmt werden müssen.
Achten Sie auf praktische Belege, nicht auf allgemeine Behauptungen. Ein starker Qdrant Freelancer kann erklären, warum er eine Distanzmetrik gewählt hat, wie er Payloads modelliert und wie er die Suchqualität mit echten Beispielen getestet hat. Er sollte auch die Abwägungen zwischen Geschwindigkeit, Relevanz und Wartbarkeit erläutern können.
Qdrant ist nicht die richtige erste Wahl, wenn es hauptsächlich um Stichwortsuche, relationale Auswertungen oder speicherintensive Transaktionen geht. Es funktioniert am besten, wenn semantische Ähnlichkeit zentral ist und die App schnellen Abruf über Embeddings braucht. Ein guter Spezialist wird das klar sagen und bei Bedarf eine passendere Lösung empfehlen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Qdrant in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 790 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Qdrant in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 23% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Qdrant in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Qdrant in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Hindi (8%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Qdrant in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Automotive (54%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Qdrant in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (77%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Qdrant eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
