Retrieval-Augmented Generation Experten in Stuttgart
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Buchen Sie Experten, die RAG-Pipelines entwerfen, Vektorsuche mit Large Language Models verbinden und Retrieval, Prompts und Grounding für verlässliche Antworten optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Artyom Narimanyan
Letzte Position:
KI-Automatisierungsingenieur & Solution Architect bei Technology Research Project
Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.
- Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
- KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
- Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
- Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
- Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
- Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt
Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks
Dennis Dickmann
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Albert Frischmann
Letzte Position:
Leitender Product Owner bei CMBlu Energy AG
- Lead Product Owner für 4 Entwicklungsteams
- Leitung und Koordination eines Greenfield-Projekts mit paralleler Implementierung der Kernkomponenten durch unabhängige Teams; Management von Abhängigkeiten und Ressourcen
- Etablierung eines Data-Lakehouse-Ansatzes inklusive Analyse des Mengengerüsts und zukünftiger Anforderungen im Rahmen einer Cloud-Migration (Best-of-Breed-Ansatz)
- Verantwortung für die Anforderungsanalyse, Auswahl und Pilotierung eines LIMS/ELN-Systems, unterstützt durch Beratung der Entscheidungsträger und Management der externen Dienstleister
- Einführung und Management eines OpenWeb UI- und Azure Open AI-basierten RAG-Systems zur Unterstützung der Wissensgewinnung und datengetriebenen Analysen
- Einrichtung, Konfiguration und Management von Jira-Projekten sowie Entwicklung projektbezogener Workflows und Automatisierungen
- Implementierung klassischer Scrum-Prozesse mit allen Zeremonien und Übernahme der Scrum-Master-Rolle für alle beteiligten Teams
- Unterstützung bei der Personalauswahl durch Interviews und Assessments aus der Perspektive eines Product Owners
- Entscheidungsfindung in zentralen Architekturfragen, darunter die Auswahl der Plattform für das Data-Lakehouse (Databricks) und die strategische Integration von LIMS und Analyseplattformen
Boas Betzler
Letzte Position:
Technischer Leiter und Executive Sponsor, KI-Lösungsassistent
- Product Owner und Executive Sponsor für einen KI-Assistenten, der mit einer Wissensbasis aus früheren Lösungsentwürfen, RFP-Dokumenten und aktueller Produktdokumentation trainiert wurde
- Von fast 100 globalen Architekten und Ingenieuren im Pre-Sales und Post-Sales eingesetzt
- Erstellt vollständige Lösungsdokumente mit anforderungsgesteuerten Architekturentscheidungen, Lösungsübersicht, Diagrammen, Stücklisten, Rollen- und Verantwortlichkeitsmatrix
- Technologien: KI, LLM, Chatbot, RAG, Agentische KI, Vektordatenbanken, Public Cloud
Steffen Dressler
Letzte Position:
CEO & Gründer bei 11bytes GmbH
- Digitale Transformation & Strategie: Beratung von Kunden bei der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle. Begleitung von der ersten Idee über die MVP-Entwicklung und den Livegang bis zur erfolgreichen Skalierung.
- Softwareentwicklung: Konzeption, technische Umsetzung und Betrieb von Cloud-Plattformen. Tiefe Praxiserfahrung mit agiler Methodik (SCRUM).
- KI: Intensiver Aufbau von Wissen und Erfahrung in KI-getriebenem Coding und in KI-Lösungen (KI-Engineering und MLOps), Fokus auf datensouveräne Open-Source-Lösungen sowie Microsoft Azure. Leitung und Hands-on-Umsetzung von KI-Projekten.
- Führung: Aufbau, Leitung und Weiterentwicklung des Agenturteams, bestehend aus elf internationalen Experten.
- Fokus auf regulierte Märkte: Erfahrung im Erfassen und Berücksichtigen branchenspezifischer Compliance-Anforderungen. Umsetzung des internen Change-Projekts „ISO27001-ready“.
- Unternehmerische Gesamtverantwortung: Steuerung von Lieferung, Vertrieb, Personal und Controlling. Sicherstellung höchster Kundenzufriedenheit (5,0 Sterne Rating) sowie Qualität und Effizienz in der Softwareentwicklung.
- Stakeholder-Management: Zusammenarbeit mit Geschäftsführern, Fachabteilungen, Dienstleistern und externen IT-Teams.
Christian Saba
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI Consultant bei Fraunhofer IAO
- Entwicklung von NLP und LLM-POCs für den Einsatz in Produktionsunternehmen
- Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Produktionsdaten und zur Entwicklung maßgeschneiderter Datenpipelines für die Qualitätssicherung
- Konzeption und Leitung des IAO-Grundlagenseminars zu KI in der Industrie, inklusive praxisorientierter Trainingsmodule
Sakshi Chaudhari
Letzte Position:
Full-Stack LLM-Entwickler bei Accenture
- Geschäftsanforderungen analysiert und mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um diese in technische Anforderungen und User Stories zu übersetzen, die die Entwicklung von KI-Lösungen in agilen Scrum-Teams leiteten.
- Skalierbare LLM-Lösungen entworfen, entwickelt und bereitgestellt, die digitale Transformationsinitiativen unterstützen, mit Fokus auf Kundenanforderungen und ergebnisorientierter Bereitstellung.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines mit Vektordatenbanken implementiert und so Wissensdienste zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen verbessert.
- Eng mit bereichsübergreifenden Teams, darunter Data Scientists, Produktmanager und Business-Analysten, zusammengearbeitet, um die Ausrichtung der KI-Lösungen an den Unternehmenszielen sicherzustellen.
- Ganzheitlichen Kundensupport bereitgestellt, um eine reibungslose Einführung zu ermöglichen und operative Probleme in Produktionsumgebungen zu beheben.
- Kontinuierliche Fortbildungen und Schulungen absolviert, um Beratungs- und agiles Projektmanagement-Know-how zu verbessern.
- Testfälle geplant und erstellt sowie manuelle und automatisierte Tests mit Selenium und Jira für Unternehmensanwendungen durchgeführt.
- Testergebnisse dokumentiert und mit Entwicklungsteams zusammengearbeitet, um eine hochwertige Softwareauslieferung sicherzustellen.
Andreas Neumann
Letzte Position:
Projektleiter bei Rundfunk Berlin-Brandenburg rbb / IVZ
- Einführung eines DSGVO-konformen Wissensmanagement-Systems "Ylvi" auf Basis von Microsoft Azure Cloud Services (EU-Betrieb)
- Einsatz von RAG-Technologie (Retrieval-unterstützte Generierung) und ChatGPT-Modell für digitalen Coaching-Service
- Versorgung mit Unternehmensinformationen: Schulungsdokumente, Trainingsvideos, Intranet-Inhalte, Fachkonzepte, Best-Practice-Prozesse, Change-Management-Unterlagen
- Nutzung als Expertensystem im Anwender-Support bei Key Usern und Endanwendern
- Vermittlung von Wissen zu LLMs und RAG
- Forschung und Entwicklung zum RAG-Modell-Aufbau und zur Sprachmodell-Konfiguration
- Lösungsarchitektur, Dokumentenanalyse, Testkonzept für Sprachmodelle, Workshops zur Wissensvermittlung, Content-Analyse, Testkonzeption, System-Prompt-Entwicklung
- Entwicklungssteuerung, Stakeholder-Management, Change-Management, Implementierung, Deployment
Marcel Kleber
Letzte Position:
Selbstständig bei Kleber Digital Consulting
Christoph Diefenthal
Letzte Position:
Agentisches RAG-KI-System bei Finanzdienstleister
- Entwicklung eines agentischen RAG-Systems zur Unterstützung der Entwicklungsorganisation.
- Technologien: Python, LangGraph, Qdrant, Claude Code, GitHub.
Sandra Krone
Letzte Position:
SEO-Partnerin bei OLDSCHOOLSEO
Hauptaufgaben
Technisches SEO (Technical SEO): Performance-Engineering und Optimierung statischer Webarchitekturen (Next.js, Tailwind, Netlify).
Semantisches SEO & Content: Konzeption maschinenlesbarer SEO-Content-Templates und operative, hybride Texterstellung zur Strukturierung für KI-Suchsysteme (RAG-Readiness).
Local SEO: Datengestützte Steuerung der regionalen Sichtbarkeit und Optimierung von Google Business Profiles für lokale Dienstleister.
White-Label SEO: Verdeckte operative Umsetzung ganzheitlicher SEO-Kampagnen für Lead-Agenturen (DACH-Raum).
Wichtigste Erfolge (KPIs)
B2C SEO (Hörgeräteakustiker): +2.370 % Performance Index, +523 % Visibility Index und +100 % organischer Traffic (Estimated Visits) in 36 Monaten.
B2B IT-SEO (Schnittstellen-Entwicklung): +21.867 % Visibility Index und +98 % Such-Impressionen im 3-Monats-Vergleich (Sichtbarkeits-Recovery).
Technical SEO Performance (Versicherung): Google PageSpeed Scores von 98/100 (Desktop) und 97/100 (Mobile) bei einer Largest Contentful Paint (LCP) von 1 Sekunde.
Local SEO (Dienstleister): Steigerung der Klickrate (CTR) auf der Startseite von 1,17 % auf 5,72 % (Mobile: 9,09 %).
Auswirkungen (Impact)
Generative Engine Optimization (GEO): Etablierung dauerhafter Domain-Autorität als valide, strukturierte Datenquelle für Suchmaschinen und RAG-Systeme.
Lead-Generierung: Transformation unsichtbarer Webseiten in stabile organische Akquise-Kanäle zur Reduzierung von Paid-Ads-Budgets.
Agentur-Skalierung: Risikofreier Ausbau des Dienstleistungsportfolios für externe Marketing-Agenturen durch verlässliche White-Label-Zuarbeit.
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
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 76%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Stuttgart 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 Stuttgart, 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 Suche mit Textgenerierung. Zuerst werden relevante Dokumente abgerufen, dann beantwortet ein Sprachmodell die Frage mit diesem Kontext. Teams nutzen es, um Assistenten, interne Wissenswerkzeuge, Support-Agenten und gestützte Sucherlebnisse zu bauen.
Kern-Stack
RAG-Arbeit umfasst in der Regel mehrere Teile des Stacks.
- Dokumentenimport und Bereinigung
- Chunking, Embeddings und Vektorsuche
- Prompt-Design und Kontextaufbau
- Modellauswahl und Fallback-Logik
- Bewertung von Relevanz und Kontrolle von Halluzinationen
Wo es passt
Starke RAG-Lösungen finden sich im Produktsupport, im Vertrieb, in der juristischen Suche, in HR-Wissensdatenbanken und in technischer Dokumentation. In Stuttgart setzen Unternehmen es oft dort ein, wo deutsche und englische Inhalte abgestimmt und durchsuchbar bleiben müssen. Es passt gut, wenn Antworten aktuelle Unternehmensdaten widerspiegeln müssen und nicht nur das Gedächtnis des Modells.
Warum Unternehmen Spezialisten hinzuziehen
Freelance-Experten helfen, wenn aus einem Prototypen ein zuverlässiges System werden soll. Sie verbessern die Retrieval-Qualität, reduzieren störenden Kontext und machen den Antwortfluss über verschiedene Dokumenttypen hinweg stabil. Außerdem helfen sie Teams dabei, die richtige Architektur für einen Pilot, einen internen Rollout oder einen kundenorientierten Assistenten zu wählen.
Was starke Profis wissen
Gute RAG-Spezialisten arbeiten über Suche, Sprachmodelle und Datenpipelines hinweg. Sie wissen, wie man die Antwortqualität misst, Quellenangaben handhabt und sensible Inhalte unter Kontrolle hält. Sie verstehen auch, wann ein einfacheres semantisches Such-Setup besser ist als eine komplette Generierungsschicht.
Lieferung und Zusammenarbeit
Ein guter Einsatz umfasst meist Analyse, Datenprüfung und einen funktionsfähigen Proof of Concept. Danach verfeinern die Spezialisten das Retrieval, testen Prompts und bereiten die Übergabe an das Team vor, das das System später betreibt. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine in Stuttgart können helfen, wenn Quellsysteme, Governance oder Fachsprache genauer geprüft werden müssen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Retrieval-Augmented Generation, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Retrieval-Augmented Generation wird genutzt, um Fragen aus Unternehmensdokumenten, Produktwissen, Support-Artikeln und anderen internen Quellen zu beantworten. Es hilft Teams dabei, Assistenten zu bauen, die Inhalte zitieren oder wiedergeben können, die sie abrufen, statt sich nur auf das Modellgedächtnis zu verlassen. Das macht es nützlich für Suche, Support und Wissenszugang.
RAG ist mehr als nur ein Suchfeld über einem Chatbot. Ein starkes Setup ruft relevante Inhalte ab, stellt sie als Kontext zusammen und erzeugt dann eine Antwort, die sich an diesem Quellenmaterial orientiert. Die Qualität hängt von Retrieval, Chunking, Prompting und Bewertung ab, nicht nur von der Chat-Schicht.
Retrieval-Augmented Generation ist meist die bessere Wahl, wenn sich Wissen oft ändert oder aus vertrauenswürdigen Dokumenten stammen muss. Fine-Tuning verändert das Modellverhalten, während RAG Wissen außerhalb des Modells hält und leichter aktualisierbar macht. Viele Teams starten mit RAG und fine-tunen nur, wenn sie Stil oder aufgabenbezogenes Verhalten brauchen.
Ein starker RAG-Spezialist bringt oft Suche, Data Engineering und LLM-Prompt-Arbeit zusammen. Nützliche Fähigkeiten sind Vektordatenbanken, Embeddings, Dokumentenparsing, API-Integration und Evaluationsdesign. Für produktive Systeme sind außerdem Sicherheit und Zugriffskontrolle wichtig.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur einen fokussierten Retrieval-Augmented Generation-Experten, aber produktive Arbeit erfordert meist breiteres Systemdenken. Das Projekt wird schwieriger, wenn die Quelldaten unordentlich, mehrsprachig oder mit Berechtigungen versehen sind. In solchen Fällen wollen Sie jemanden, der schon früher Retrieval-Pipelines umgesetzt hat.
RAG-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben mit Daten, Prompts und APIs zu tun haben. Vor-Ort-Termine in Stuttgart können trotzdem helfen, wenn Teams Zugriff auf sensible Inhalte, Fachleute oder interne Prozessprüfungen brauchen. Ein hybrides Setup ist üblich, wenn die Wissensbasis komplex ist.
Fragen Sie, wie die Person die Qualität des Retrievals, Grounding und Fehlerszenarien in Retrieval-Augmented Generation-Systemen testet. Gute Experten können ihre Entscheidungen zu Chunking, Reranking, Zitaten und Fallbacks in klarer Sprache erklären. Sie sollten auch zeigen können, wie sie vage Antworten und Quellendrift verhindern.
In Stuttgart brauchen viele RAG-Projekte Inhalte auf Deutsch und Englisch, damit sie gut funktionieren. Dazu können Richtliniendokumente, technische Handbücher, Support-Tickets und Produktwissen gehören. Ein guter Spezialist weiß, wie man gemischte Quellen behandelt, ohne die Retrieval-Qualität zu verschlechtern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 766 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 67% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Automotive (55%) und Professionelle Dienstleistungen (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (91%) und Projektmanagement (55%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
