Retrieval-Augmented Generation Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIEngagieren Sie Experten, die RAG-Pipelines entwerfen, Vektordatenbanken und Suchschichten anbinden und die Antwortqualität für interne Wissens-Tools und Assistenten für Kunden verbessern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Ali Aminian
Letzte Position:
Platform Engineer & Software Architekt bei Yatta GmbH
- Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
- Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
- Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
- Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
- NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
- CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
- Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
- Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
- Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
- Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
- Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
- Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.
Saqib Javed
Letzte Position:
KI-Entwickler / AI Engineer (Lead) bei KOM4TEC GmbH
- Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
- Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
- Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
- LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
- Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
- Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
- Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure
Minh Doan
Letzte Position:
Projektmanager / Business Analyst / Application Manager bei Finanzen und Versicherung
Einführung von 5 verschiedenen Prozessanwendungen für unterschiedliche Teams
Planung von Releases: Scope- und Zeitmanagement
Ressourcen-/Kapazitätsplanung
Durchführung von Sprint-Planung / Retrospektiven
Inkrementplanung (mehrere Sprints)
Vorbereitung von Lenkungskreis-Meetings / Reporting an den Vorstand
Koordination und Abstimmung mit externen Lieferanten / Lieferungen
Ressourcenplanung für mehrere Projekte
Abstimmung mit dem Fachbereich und dem Entwicklungsteam
Ermittlung der Best Practices mit IBM BAW
Kostenkontrolle und Planung des Projektteams sowie externer Dienstleister
Erhebung von KPIs mithilfe von LogScale
Analyse von Anwendungsfehlern mit LogScale / Queries
Definition von User Stories / Abstimmung der Anforderungen mit Fachbereich und Entwicklungsteam
Tests und Fehler-Tracking
UI/UX-Entwurf der Anwendung
Vorbereitung und Moderation von Brown-Paper-Workshops
Testkonzept, Testdaten, Testorganisation, Testdurchführung
Erfassung der Team-Velocity / Metriken
Testdurchführung
Erstellung von Skripten für automatisiertes Testen
Testorganisation mit Fachbereich und IT
Erfassung und Priorisierung der Fehler
Aufbau und Betrieb der Anwendung
Aufbau von Monitoring der Anwendung mit LogScale-Dashboards
Überprüfung der Health-Endpoints mit PowerShell
Post-Mortem-Analyse
Aufbau von Incident Management
Aufbau von Problem Management
Analyse von Fehlern mithilfe von LogScale-Queries und Dashboards
Datenvorverarbeitung für die KI
Durchführung der Evaluation mit KI-Sprachmodellen (Meta Llama 3.3 LLM und deepset Haystack) und RAG
Installation der Laufzeitumgebung für LLMs (Large Language Models)
Evaluierung verschiedener LLMs
Installation von RAG (Retrieval Augmented Generation) und Integration mit LLMs
Extraktion unstrukturierter Daten mit LLMs und RAG
Projekt basiert auf IBM BAW (Business Automation Workflow), Websphere Liberty, Domea, d.3, REST, LogScale (ehemals Humio), Swagger, PowerShell, Jira, Confluence, Lucom Interaction Platform (LIP), Mattermost, Jabber
Alona Liuzniak
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Kevin Meinon
Letzte Position:
Backend- und Infrastruktur-Ingenieur bei Mileo Systems GmbH
- Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
- Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
- Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
- Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen
Kabir Khaleque
Letzte Position:
KI-Ingenieur / Spezialist für Bank-IT bei Hamburg Commercial Bank (HCOB) & Immobilienunternehmen
- Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
- Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
- Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.
Eduard Van Kleef
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Mathew Divine
Letzte Position:
Data Science Expert and AI Strategist bei Freelancer
- Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
- Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
- Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
- Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
- Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
- Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher
Roman Krivtsov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Jens Daube
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Anton Rösler
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 76%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 13%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was RAG macht
Retrieval-Augmented Generation kombiniert Suche mit Textgenerierung. So kann ein Modell relevante Inhalte aus Ihren eigenen Dokumenten, Produktdaten oder Ihrer Wissensdatenbank abrufen, bevor es antwortet. Dadurch werden Ausgaben fundierter und leichter nachzuvollziehen.
Typische Projekte
- Interne Wissens-Assistenten für Support, Vertrieb oder Operations
- Kunden-Chat-Tools, die aus freigegebenen Inhalten antworten
- Dokumentensuche über Richtlinien, Verträge, Handbücher und Tickets
- Fachspezifische Q&A für regulierte oder technische Teams
Wichtige Bausteine
Starke Spezialisten arbeiten mit Embeddings, Chunking, Reranking, Vektordatenbanken und Prompt-Design. Sie verbinden RAG-Flows auch mit APIs, Identity-Layern und Inhaltsquellen wie SharePoint, Confluence, Datenbanken oder Dateispeichern. In Frankfurt ist das oft wichtig für Unternehmen, die deutsche und englische Inhalte sorgfältig behandeln müssen.
Wann Spezialisten hinzuziehen
Teams holen freiberufliche Experten dazu, wenn Antworten zu vage wirken, die Suche nicht die richtige Quelle findet oder die Latenz zu hoch wird. Sie sind auch hilfreich, wenn aus einem Proof of Concept ein Produktivsystem mit Logging, Bewertung und Zugriffskontrolle werden soll. Das Ziel ist stabiles Verhalten, nicht nur eine Demo.
Was gute Experten liefern
Gute Retrieval-Augmented Generation Spezialisten verbinden nicht einfach nur ein Modell. Sie testen die Suchqualität, reduzieren Halluzinationen, entwerfen Fallback-Pfade und erstellen klare Prompt- und Index-Strategien. Sie dokumentieren auch, wie Inhalte aufgenommen, aktualisiert und überwacht werden, damit das System nutzbar bleibt.
Die richtige Passung wählen
Achten Sie auf Personen, die RAG-Systeme bereits produktiv umgesetzt haben und nicht nur damit experimentiert haben. Fragen Sie, wie sie mit Aktualität der Quellen, Bewertungs-Sets, Zitierqualität und berechtigungsabhängiger Suche umgehen. Für Projekte in Frankfurt ist Remote-Arbeit oft üblich, aber Workshops vor Ort können helfen, wenn sich Teams auf Datenquellen, Sprache und Compliance abstimmen müssen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Retrieval-Augmented Generation wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Retrieval-Augmented Generation wird genutzt, wenn ein Modell aus vertrauenswürdigen Unternehmensinhalten antworten soll und nicht nur auf vortrainiertem Wissen basieren soll. Es wird häufig für Support-Assistenten, Richtliniensuche, interne Wissens-Tools und Dokumenten-Q&A eingesetzt. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn das System vor dem Antworten die richtige Quelle abrufen kann.
Ein RAG-System ruft zur Antwortzeit relevante Dokumente ab, während Fine-Tuning das Modell selbst verändert und ein einfacher Chatbot keinen eingebauten Zugriff auf Ihre Inhalte hat. Dadurch lässt sich RAG einfacher aktualisieren, wenn sich Richtlinien, Produkte oder Handbücher ändern. Oft ist es die bessere Wahl, wenn Nachvollziehbarkeit und aktuelle Informationen wichtig sind.
Ein starker Retrieval-Augmented Generation Spezialist kennt meist Embeddings, Chunking, Reranking, Prompt-Design, Vektordatenbanken und API-Integration. Erfahrung mit Suchrelevanz, Zugriffskontrolle und Bewertung ist ebenfalls wertvoll. Wenn das Projekt Unternehmensinhalte nutzt, sollte die Person auch Dokumentenstruktur und Datenpflege verstehen.
Ein Retrieval-Augmented Generation Projekt braucht meist Dokumenten-Ingestion, Metadaten-Design, Zugriffsregeln, Bewertung und Monitoring. Außerdem brauchen Sie einen Plan für die Aktualität der Quellen und eine Möglichkeit zu sehen, welche Textstellen jede Antwort gestützt haben. Ohne diese Bausteine sieht das System in einer Demo vielleicht gut aus, scheitert aber im Alltag.
Für ein produktives RAG-System sollten Sie jemanden suchen, der bereits End-to-End-Arbeit geliefert hat und nicht nur Notebooks oder Prototypen. Die Person sollte Such-Abwägungen, Qualitätstests und den Umgang mit Fehlern erklären können. Wenn der Anwendungsfall sensibel ist, fragen Sie nach Beispielen für Arbeit mit sicheren oder regulierten Inhalten.
Ja, die meisten Arbeiten an Retrieval-Augmented Generation können remote erledigt werden, weil es vor allem um Systemdesign, Integration und Tests geht. In Frankfurt ist die Zusammenarbeit aus der Ferne oft ausreichend, sobald der Zugriff auf Quellsysteme und Stakeholder steht. Workshops vor Ort helfen, wenn Teams Inhaltseigner abbilden, die Sprache prüfen oder Daten-Grenzen abstimmen müssen.
Bei Retrieval-Augmented Generation zeigt sich schwache Suche oft durch richtig klingende, aber nicht belegte Antworten, übersehene Quelldokumente oder wiederholte Verweise auf falsche Inhalte. Wenn das System mit der Formulierung der Anfrage, Berechtigungen oder neueren Dokumenten Probleme hat, muss die Suchschicht verbessert werden. Ein guter Spezialist testet diese Fälle direkt.
Fragen Sie nach konkreten Beispielen dafür, wie das RAG-System gemessen und verbessert wurde. Gute Arbeit umfasst klare Bewertungsfälle, Quellenangaben, einfache Inhaltsaktualisierungen und eine Suchstrategie, die zum Geschäftsziel passt. Außerdem sollten Sie eine saubere Dokumentation erwarten, damit Ihr Team das System später weiter betreiben kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 851 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, 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 Frankfurt, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Italienisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Bank- und Finanzwesen (64%) und Fertigung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
