Retrieval-Augmented Generation Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KIStelle Experten ein, die RAG-Pipelines entwerfen, die Vektorsuche optimieren und LLMs mit deinen internen Wissensquellen verbinden. Sie bauen Grounding-Flows, Zitierlogik und Prompt-Schichten für sicherere Antworten – mit schnellem, präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Oleg Orlov
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines AI-Agenten mit Function/Tool Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Partha Nandi
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Tobias Von Dewitz
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefings
- Erfolgreicher Start von Einbug, dem Pantopia-Chatbot, mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
- Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link]) 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.
Puranjan Bandyopadhyaya
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Simone Pfliegel
Letzte Position:
Unabhängige Expertin und Gutachterin bei EIT Culture & Creativity
- Unabhängige Expertin und Gutachterin für das Europäische Institut für Innovation und Technologie (EIT), Culture & Creativity
- Begutachtung und Bewertung europäischer Innovations- und Förderanträge anhand definierter Qualitäts- und Auswahlkriterien
- Bewertung von Relevanz, Innovationsgrad, Umsetzbarkeit, Wirkung, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit
- Fachliche Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, EdTech, digitale Transformation, Bildung, Innovation und Kreativwirtschaft
- Analyse komplexer Projektkonzepte, Konsortien, Wirkungsstrategien und europäischer Kooperationsvorhaben
- Erstellung fundierter, nachvollziehbarer Evaluations- und Auswahlbewertungen Erfahrung an der Schnittstelle von Bildung, Technologie, Innovation und europäischen Förderprogrammen
Ralph Navasardyan
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ashmi Jha
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Samuel Arapoglu
Letzte Position:
Bachelorarbeit „Entwicklung eines KI-basierten Assistenzsystems zur personalisierten Kompetenzentwicklung für IT-Fachkräfte“ bei N-ERGIE
- Konzeption und Entwicklung eines KI-basierten Assistenzsystems zur gezielten Identifizierung und Schließung von Wissenslücken in der Softwareentwicklung bei einem Energieversorger
- Technologie-Stack:
- Vektor-Datenbank (Qdrant Cloud)
- RAG zur semantischen Dokumentenanalyse
- FastAPI-Backend zur Verarbeitung von Nutzeranfragen
- Anbindung an ein LLM (z. B. OpenAI)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 76%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bengalisch
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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, oft RAG genannt, verbindet ein Sprachmodell mit externer Suche. Statt nur aus dem Modell selbst zu antworten, zieht es passende Inhalte aus Dokumenten, Wikis, Tickets oder Datenbanken und nutzt dieses Material, um die Antwort zu formen.
Typische Anwendungsfälle
- Suchassistenten für interne Wissensdatenbanken
- Support-Bots, die aus Produktdokumenten und Tickets antworten
- Recherche-Tools, die Quellenmaterial zusammenfassen
- Chat-Oberflächen, die Zitate und nachvollziehbare Antworten brauchen
Kern-Stack
Starke Spezialisten arbeiten mit Embeddings, Vektordatenbanken, Re-Rankern, Prompt-Design und Dokumentenpipelines. Sie wissen auch, wie man Inhalte in Abschnitte teilt, Metadaten speichert und die Qualität der Suche stabil hält, wenn sich der Bestand verändert.
Wann Teams Hilfe holen
Unternehmen suchen meist nach freiberuflicher Expertise, wenn sie einen produktionsreifen Prototypen, eine bessere Retrieval-Schicht oder Hilfe beim Übergang von einer Demo zu einem zuverlässigen System brauchen. Häufige Anforderungen sind Evaluierungssets, Latenz-Optimierung, Fallback-Logik und die Integration in bestehende Such- oder Content-Systeme.
Was gute Spezialisten wissen
Gute Fachleute verstehen sowohl Information Retrieval als auch das Verhalten von LLMs. Sie testen Grounding, reduzieren Halluzinationen und machen Antworten leichter überprüfbar. Sie wissen auch, wann RAG besser passt als Fine-Tuning, besonders wenn sich das Quellmaterial oft ändert.
Umsetzung in Nürnberg
In Nürnberg brauchen Teams oft Spezialisten, die mit deutschen und englischen Quellinhalten, lokalen Unternehmenssystemen und sicherem Dokumentenzugriff arbeiten können. Manche Einsätze sind vor Ort für Discovery und Stakeholder-Sessions, während Umsetzung und Tests oft auch remote weiterlaufen können.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Retrieval-Augmented Generation.
Retrieval-Augmented Generation wird verwendet, um Fragen mit vertrauenswürdigem Quellmaterial zu beantworten, statt sich nur auf das Gedächtnis des Modells zu verlassen. Es passt besonders gut für Wissensassistenten, Support-Tools, die Suche in Richtlinien und dokumentenlastige Workflows, bei denen Antworten Kontext und Nachvollziehbarkeit brauchen.
RAG ist meist die bessere Wahl, wenn sich Inhalte oft ändern und das System mit aktuellen Dokumenten im Einklang bleiben muss. Fine-Tuning kann bei Stil oder Verhalten helfen, ersetzt aber keine Suche, wenn es vor allem darum geht, Antworten auf Quelldaten zu stützen.
Ein starker Retrieval-Augmented Generation Spezialist sollte Embeddings, Vektorsuche, Prompt-Design, Dokumentenparsing und Evaluierung verstehen. Erfahrung mit Suchrelevanz, API-Integration und Zugriffskontrolle ist ebenfalls wichtig, wenn das System internes Unternehmenswissen nutzt.
RAG-Projekte können mit einem kleinen Prototypen starten, aber produktive Arbeit braucht mehr Tiefe als eine Demo. Der richtige Freelancer sollte Retrieval-Qualität, Fallback-Verhalten, Zitate und Monitoring für schwache oder nicht belegte Antworten beherrschen.
Ein typischer Retrieval-Augmented Generation-Stack umfasst ein Embedding-Modell, eine Vektordatenbank, einen Re-Ranker, eine Dokumentenpipeline und ein LLM. Viele Teams ergänzen außerdem Metadatenfilter, Chunking-Regeln und Evaluierungs-Tools, damit die Suche konsistent bleibt.
Gute Retrieval-Augmented Generation-Arbeit misst man an der Verankerung der Antworten in Quellen, der Relevanz der Treffer und der Zuverlässigkeit bei echten Anfragen. Achte auf klare Evaluierungsmethoden, Beispiele für behobene Retrieval-Fehler und den Nachweis, dass der Spezialist Halluzinationen reduzieren kann, ohne die Nützlichkeit zu verschlechtern.
Ja, RAG eignet sich oft sehr gut für die Umsetzung aus der Ferne, weil die meisten Aufgaben Quellprüfung, Prompt-Arbeit und Tests betreffen. In Nürnberg kann Vor-Ort-Zeit trotzdem am Anfang helfen, wenn Teams Zugriff auf interne Dokumente, Compliance-Ansprechpartner oder deutsches Quellmaterial brauchen.
Frage, welche Retrieval-Strategie verwendet würde, wie Relevanz gemessen wird und wie mit Zitaten und Aktualisierungen des Quellinhalts umgegangen wird. Bei Retrieval-Augmented Generation ist es auch hilfreich zu fragen, wie RAG für deinen Anwendungsfall mit reiner Suche oder feinabgestimmten Ansätzen verglichen würde.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 69 €, was einem Tagessatz von etwa 553 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 92% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Bengalisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Fertigung (50%) und Bildung (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (92%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
