Retrieval-Augmented Generation Experten in Wien
entwickeln, vermittelt mit geprüften und verfügbaren Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Sprachmodelle mit vertrauenswürdigen Geschäftsdaten verbinden, semantische Suche mit Vektordatenbanken entwickeln und fundierte Frage-Antwort-Systeme liefern. FRATCH findet durch schnelles, präzises KI-Matching den passenden geprüften und verfügbaren Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bank-Kontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Matthias K.
Letzte Position:
Requirements Engineer & Business Analyst bei Medienunternehmen
Analyse der bestehenden Arbeits-, Informations- und Entscheidungsprozesse.
Identifikation und Priorisierung geeigneter Anwendungsfälle für KI-Agenten.
Erhebung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen.
Gestaltung der Zusammenarbeit zwischen Anwendern und KI-Agenten einschließlich Kontroll- und Eskalationsmechanismen.
Begleitung der Umsetzung der KI-Agenten und einer angepassten Tastatur-Hardware.
Fachliches Zielbild für die AI-First-Transformation.
Strukturierte und priorisierte Anforderungen für die Umsetzung.
Definierte Rollen, Interaktionen und Kontrollpunkte zwischen Menschen und KI-Agenten.
Vorbereitung der schrittweisen Automatisierung produktiver Arbeitsprozesse.
Techstack: KI-Agenten, LLMs, Agent-Orchestrierung, RAG, APIs, Automatisierung, Hardware
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Roman M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei FSM Rechtsanwälte
- Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
- Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
- Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Wolfgang F.
Letzte Position:
Trainer für den KI Führerschein bei KI-Trainer WIFI Wien
Slavi S.
Letzte Position:
Leiter KI-Bereitstellung bei REEVO Tech
- Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
- Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
- Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
- Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
- Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
- Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse
Christian M.
Letzte Position:
Senior Feature Engineer - Banking bei start.me app e.U.
- Anforderungsmanagement & Business-Analyse
- Architekturverantwortung für Kernbank-Erweiterungen
- Schnittstellenmodellierung für Drittsysteme (TiGital, ESA, ÖNB)
- AML-, KYC- & ZV-Reporting
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
75%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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 16 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) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Gesundheitswesen (63%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Einzelhandel (63%)
- Bildung (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Fertigung (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was RAG leistet
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG genannt, verbindet ein Sprachmodell mit einer externen Wissensbasis, bevor es eine Antwort erstellt. Das System ruft relevante Passagen aus Dokumenten, Datenbanken oder APIs ab und fügt sie in den Kontext des Modells ein. So können Unternehmen Assistenten entwickeln, die auf aktuellen, kontrollierten Informationen basieren, statt sich ausschließlich auf Trainingsdaten zu verlassen.
Was Unternehmen entwickeln
RAG unterstützt interne Wissensassistenten, Kundenservice-Tools, Rechercheoberflächen und Anwendungen zur Beantwortung von Fragen zu Dokumenten. Es kann mit Richtlinien, Handbüchern, Verträgen, Produktdaten und Supportaufzeichnungen arbeiten und dabei Zugriffskontrollen und Quellenangaben beibehalten.
- Unternehmenssuche mit natürlichsprachlichen Abfragen
- Fundierter Chat über private Dokumente
- Retrieval-Pipelines für Support und Recherche
- Antworten mit Zitaten und nachvollziehbaren Quellen
Zentrales Ökosystem
Starke Spezialisten verstehen die gesamte Retrieval-Pipeline, nicht nur das Sprachmodell. Ihr Werkzeugkasten kann Embedding-Modelle, Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate, Milvus oder pgvector, Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex sowie Modell-APIs von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Communities umfassen. Sie arbeiten außerdem mit Python, APIs, Dokumentenspeichern und Cloud-Infrastruktur.
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn aus einem Proof of Concept ein sicherer Produktivservice werden muss oder die Suchqualität uneinheitlich bleibt. Unternehmen benötigen oft Unterstützung bei der Auswahl von Embedding-Modellen, dem Aufteilen und Anreichern von Dokumenten, der Optimierung des Retrievals, der Anbindung von Berechtigungssystemen und der Messung der Antwortqualität. In Wien können Projekte außerdem mehrsprachige Inhalte, regulierte Branchen und die Zusammenarbeit zwischen lokalen und Remote-Teams umfassen.
- Die bestehende Suche findet relevanten Geschäftskontext nicht
- Modellantworten enthalten unbelegte oder veraltete Aussagen
- Dokumente müssen automatisch aufgenommen und aktualisiert werden
- Zugriffsregeln müssen auch für generierte Antworten gelten
Was starke Fachkräfte liefern
Die besten Fachkräfte beginnen mit dem Informationsbedarf der Nutzer und legen fest, wie Relevanz bewertet wird. Sie entwickeln Aufnahme, Aufteilung, Metadaten, hybride Suche und Reranking als ein zusammenhängendes System. Sie testen schwierige Abfragen, prüfen den abgerufenen Kontext, schützen sensible Daten und machen Fehler durch Evaluationsdatensätze, Tracing und klare Quellenangaben sichtbar.
Zusammenarbeit mit RAG-Spezialisten
Ein Projekt profitiert von einer klaren Datenübersicht, repräsentativen Fragen und Entscheidungen zu den erforderlichen Antwortquellen. Spezialisten können remote mit Teams in Wien arbeiten, wenn Repositories, Sicherheitsanforderungen und Prüfprozesse gut dokumentiert sind; Workshops vor Ort können bei der Abstimmung mit Stakeholdern und bei der Erfassung der Fachterminologie helfen. Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktiven Retrieval-Systemen, durchdachter Evaluation und der praktischen Integration von Sprachmodellen in bestehende Software.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Retrieval-Augmented Generation am häufigsten gestellt werden.
Retrieval-Augmented Generation wird eingesetzt, um Sprachmodellen zum Zeitpunkt der Antwort Zugriff auf private, aktuelle oder domänenspezifische Informationen zu geben. Häufige Anwendungen sind Unternehmenssuche, Dokumentenassistenten, Support-Tools, Recherchesysteme und die Beantwortung von Fragen mit Quellenangaben.
RAG ruft relevante Informationen aus einer externen Quelle ab, während Fine-Tuning das Verhalten eines Modells durch zusätzliches Training verändert. RAG ist oft besser geeignet, wenn sich Inhalte häufig ändern oder nachvollziehbar bleiben müssen; Fine-Tuning kann bei einem einheitlichen Stil, Format oder Aufgabenverhalten helfen.
Ein starker Retrieval-Augmented Generation-Spezialist sollte Embeddings, Vektor- und hybride Suche, Dokumentenverarbeitung, Prompt-Design und Evaluation verstehen. Erfahrung mit APIs, Python, Cloud-Services, Datensicherheit und der Integration von Zugriffskontrollen ist ebenfalls wertvoll.
Für einen kleinen Proof of Concept kann eine Fachkraft mit gezielter Erfahrung in Retrieval-Pipelines und Sprachmodell-APIs geeignet sein. Produktive Systeme erfordern umfassendere Umsetzungserfahrung, einschließlich Datenaufnahme, Berechtigungsverwaltung, Observability, Evaluation und operativer Wartung.
Ja. RAG-Projekte funktionieren oft gut remote, wenn Datenzugriff, Sicherheitsregeln, Verantwortlichkeiten für Prüfungen und technische Dokumentation klar sind. Teams in Wien bevorzugen möglicherweise dennoch Workshops vor Ort zur Erfassung der Fachdomäne, insbesondere wenn mehrsprachige oder regulierte Informationen betroffen sind.
Stellen Sie repräsentative Dokumente, typische Nutzerfragen, Zielsysteme und die Quellen bereit, die Antworten zitieren müssen. Außerdem ist es hilfreich, Datenschutzvorgaben, Berechtigungsregeln, Sprachen und die Kriterien für die Bewertung von Relevanz und faktischer Fundierung festzulegen.
Fragen Sie, wie das Retrieval-Augmented Generation-System die Relevanz des Retrievals, die Antwortgenauigkeit, die Qualität der Quellenangaben und das Verhalten bei Ablehnungen bewertet. Eine kompetente Fachkraft kann Testabfragen zeigen, abgerufene Passagen prüfen und erklären, wie Fehler überwacht und verbessert werden.
Retrieval-Augmented Generation kann ungeeignet sein, wenn das erforderliche Wissen nicht zuverlässig indexiert werden kann oder die Aufgabe deterministische Datenbankoperationen statt generierten Text erfordert. Eine strukturierte Suche, eine Regel-Engine, eine direkte API-Integration oder ein feinabgestimmtes Modell kann besser geeignet sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 785 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 75% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Gesundheitswesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
