Retrieval-Augmented Generation Experten in Dortmund
, die innerhalb weniger Minuten mit KI und bewährter Freelance-Expertise vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Sprachmodelle mit vertrauenswürdigen Unternehmensdaten verbinden, semantische Suche und zitierfähige Assistenten entwickeln und produktionsreife RAG-Pipelines liefern. FRATCH vermittelt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Dortmund kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Christian F.
Letzte Position:
Projektleitung & Cyber Security Beratung bei Deutsche Börse Gruppe
- Aufbau eines Cyber-Resilience-Frameworks für KI-beschleunigte Bedrohungen im Programm Frontier AI Threat Endurance (FATE): Capability Assessments, Reifegradbewertungen und Gap-Analysen zu Cyber Security, operativer Resilienz, Incident Response, Recovery und Governance, daraus abgeleitete Zielkonzepte und Verbesserungsmaßnahmen
- Begleitung der Maßnahmenverantwortlichen von der Konkretisierung bis zur Umsetzung: Umsetzungs-Roadmaps, Entscheidungsvorlagen, Management-Präsentationen und Governance-Reporting sowie audit- und aufsichtsfeste Dokumentation; Steuerung der Stakeholder aus IT, Information Security, Risk Management, Operational Resilience, Business Continuity und den Fachbereichen
Ashwin P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
- Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
- Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.
Nemanja M.
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.
Laurin H.
Letzte Position:
Software Architect (Freelance) bei Care4Sure
- MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
- Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.
Kersten L.
Letzte Position:
Leitender Architekt / Leitender Entwickler bei Bettles: Sportwettenplattform
- Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
- Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
- „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).
Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest
Mojtaba P.
Letzte Position:
KI-Voice-/RAG-/Automation-Engineer & Technischer Projektmanager bei Technolohit
- Technische Konzeption, Priorisierung und praktische Umsetzung von KI-Automation-, Conversational-AI-, Voice-AI- und Private-AI-Lösungen.
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in Systemarchitektur, Gesprächs-/Workflow-Logik, APIs, Datenflüsse und produktionsnahe KI-Workflows.
- Entwicklung von Backend- und Integrationskomponenten mit Python/FastAPI, PostgreSQL/pgvector, Redis, REST APIs, Webhooks und Background Jobs.
- Konzeption und Implementierung von RAG-Architekturen mit lokalen/privaten LLMs, Embeddings, Dokumentenverarbeitung, semantischer Suche und kontrolliertem Zugriff auf Unternehmenswissen.
- Prompt Engineering für LLM- und Voice-/Conversational-AI-Anwendungen; iterative Optimierung anhand realer Abläufe, Systemreaktionen und Qualitätsanforderungen.
- Praktische Arbeit mit ElevenLabs und dessen APIs in einem Voice-AI-Projekt sowie technische Bewertung und Integration von Voice-AI-Komponenten.
- Deployment und Betrieb Docker-basierter Systeme auf Linux mit Nginx, CI/CD, Monitoring/Logging, Backup/Restore und reproduzierbaren Deployment-Prozessen.
Patrik G.
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
Christian W.
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
Mohammed A.
Letzte Position:
Data Scientist & Energieberater bei Accenture GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Dortmund 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 Dortmund, die Retrieval-Augmented Generation 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Retrieval-Augmented Generation Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (89%)
- Gesundheitswesen (67%)
- Bildung (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Automotive (44%)
- Energie (44%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (44%)
- Einzelhandel (44%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundprinzip
Retrieval-Augmented Generation, allgemein als RAG bezeichnet, kombiniert Informationsabruf mit der Generierung durch Sprachmodelle. Bevor das System eine Antwort erstellt, durchsucht es ausgewählte Quellen und fügt relevante Passagen in den Modellkontext ein. So können Assistenten aus aktuellen, privaten oder fachspezifischen Inhalten antworten, anstatt sich ausschließlich auf Trainingsdaten zu verlassen.
Was damit entwickelt wird
RAG unterstützt interne Wissensassistenten, Kundenservice-Tools, Rechercheoberflächen und die Beantwortung von Fragen zu Dokumenten. Antworten können auf Handbüchern, Verträgen, Produktdaten, Support-Tickets oder technischer Dokumentation basieren. Die besten Implementierungen liefern hilfreiche Quellenangaben, gehen klar mit fehlenden Informationen um und halten sensible Daten innerhalb genehmigter Grenzen.
- Unternehmensdokumente in natürlicher Sprache durchsuchen
- Fundierte Antworten mit Quellenangaben generieren
- Assistenten mit strukturierten und unstrukturierten Daten verbinden
- Antworten aktualisieren, wenn sich Quellinhalte ändern
Ökosystem und Tools
Ein RAG-System kombiniert typischerweise ein Embedding-Modell, eine Vektordatenbank und eine Orchestrierungsschicht. Häufige Optionen sind OpenAI oder Open-Source-Sprachmodelle, Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector, LangChain und LlamaIndex. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit Dokumentenparsern, Rerankern, Metadatenfiltern, Evaluierungs-Frameworks und Tools für die Beobachtbarkeit.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn aus einem Prototyp ein zuverlässiges Produkt werden muss, interne Daten schwer durchsuchbar sind oder Antworten klare Belege benötigen. Expertise ist auch wertvoll, wenn die Retrieval-Qualität uneinheitlich ist, Kontextfenster kostspielig sind oder Zugriffsregeln über Abteilungen hinweg durchgesetzt werden müssen. In Dortmund kann die Umsetzung aus der Ferne lokale Industrie-, Logistik-, Forschungs- und Dienstleistungsorganisationen unterstützen, während Workshops bei Bedarf vor Ort stattfinden können.
Anforderungen an die Umsetzung
Erfolgreiche Projekte beginnen mit der Auswahl der Quellen, einer Strategie zur Aufteilung von Dokumenten, dem Metadatendesign und messbaren Kriterien für Antworten. Spezialisten bilden Berechtigungen bei der Aufnahme und beim Abruf ab, schützen personenbezogene und vertrauliche Daten und testen Fehlerfälle wie widersprüchliche Dokumente oder nicht unterstützte Fragen. Außerdem verbinden sie Pipelines mit bestehenden APIs, Cloud-Diensten, Identitätssystemen und Monitoring.
- Wissensumfang und Nutzerabläufe definieren
- Quellmaterial vorbereiten, bereinigen und indexieren
- Retrieval, Prompts und Reranking optimieren
- Fundierung, Relevanz und Verhalten bei Ablehnungen evaluieren
- Die Pipeline mit versionierten Daten und Warnmeldungen betreiben
Gute Fachkräfte
Eine gute RAG-Fachkraft versteht sowohl Informationsabruf als auch Sprachmodelle. Sie kann erklären, warum eine Antwort erzeugt wurde, Retrieval-Fehler von Generierungsfehlern unterscheiden und eine einfache Suche wählen, wenn sie zuverlässiger ist als eine komplexe Kette. Achten Sie auf klare Evaluierungsmethoden, sorgfältige Sicherheitsentscheidungen, wartbare Integrationen und Erfahrung darin, Geschäftswissen in zuverlässige Sucherlebnisse zu übertragen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Retrieval-Augmented Generation wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Retrieval-Augmented Generation wird eingesetzt, um Assistenten und Sucherlebnisse zu entwickeln, die aus genehmigten externen Inhalten antworten. Typische Anwendungen sind interne Wissensdatenbanken, Support-Automatisierung, Dokumentenanalyse, technische Recherche und Produktberatung.
RAG ruft aktuelle Informationen zum Zeitpunkt der Anfrage ab, während Fine-Tuning das erlernte Verhalten eines Modells durch zusätzliches Training verändert. RAG lässt sich bei sich ändernden Unternehmensinhalten oft leichter aktualisieren und prüfen; Fine-Tuning kann für Antwortstil, Aufgabenmuster oder spezialisiertes Verhalten nützlich sein, und beide Ansätze können kombiniert werden.
Ein guter Retrieval-Augmented Generation-Spezialist versteht normalerweise Embeddings, Vektorsuche, Reranking, Prompt-Design und APIs für Sprachmodelle. Datenaufbereitung, Zugriffskontrolle, Evaluierung, Python oder TypeScript, Cloud-Bereitstellung und Beobachtbarkeit sind für den produktiven Einsatz ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau für RAG hängt vom Umfang, der Datenqualität und dem Risiko der Anwendung ab. Für einen fokussierten Prototypen kann ein Spezialist ausreichen, der Retrieval entwickeln und Antworten testen kann, während ein Produktionssystem umfassendere Expertise in Sicherheit, Evaluierung, Datenpipelines und Betrieb erfordern kann.
Die Arbeit an Retrieval-Augmented Generation eignet sich gut für die remote Zusammenarbeit, da Quellrepositorien, Cloud-Umgebungen und Evaluierungstools sicher geteilt werden können. Teams in Dortmund bevorzugen möglicherweise trotzdem Workshops vor Ort zur Erfassung des Fachbereichs, für Entscheidungen zum Datenzugriff oder für Nutzertests; die Sprachanforderungen sollten zu Beginn vereinbart werden.
RAG kann Daten aus PDFs, Office-Dateien, Websites, Wikis, Ticketsystemen, Datenbanken und Anwendungs-APIs abrufen. Ein Spezialist sollte Extraktionsqualität, Dokumentstruktur, Aktualisierungsfrequenz und Berechtigungsregeln prüfen, bevor er einen Ansatz für Aufnahme und Indexierung auswählt.
Eine kompetente Retrieval-Augmented Generation-Fachkraft definiert Testfragen auf Grundlage realer Nutzerbedürfnisse und prüft die Relevanz des Abrufs, die Antwortgenauigkeit, die Qualität der Quellenangaben und angemessene Ablehnungen. Sie sollte außerdem zeigen, wie das System mit unvollständigen, veralteten oder widersprüchlichen Quellen umgeht, statt selbstsichere Vermutungen zu präsentieren.
Bei Retrieval-Augmented Generation-Projekten gibt es häufig strenge Prüfungen von Datenzugriff, Hosting, Dokumentation und Stakeholder-Freigaben, insbesondere wenn Unternehmens- oder personenbezogene Informationen betroffen sind. Freelancer, die mit Organisationen in Dortmund arbeiten, sollten auf strukturierte Zusammenarbeit, klare Sicherheitsanforderungen und Kommunikation in der Sprache des Projektteams eingestellt sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 730 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Dortmund, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Gesundheitswesen (67%) und Bildung (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dortmund, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Produktentwicklung (89%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
