Weaviate-Experten in Deutschland
, um intelligente Suchsysteme zu entwickeln – mit geprüften Spezialisten in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit Weaviate Vektorsuche, Retrieval-Augmented Generation und semantische Empfehlungssysteme entwickeln und dabei Embeddings, hybride Suche und produktive Datenpipelines integrieren. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Weaviate-Experten 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
Tommy S.
Letzte Position:
Prozessmanager · Order-to-Cash & Automatisierung bei EWE Tel GmbH
- Ursachenanalyse komplexer fachlicher, technischer und datenbezogener Fehler in PowerCloud über Prozess-, Buchungs- und Systemgrenzen hinweg.
- Datenbasierte Steuerung von Zahlungsverkehr und Forderungsmanagement; Beitrag zum Abbau historischer Forderungsbestände von über 100 Mio. EUR auf unter 25 Mio. EUR.
- Identifikation von Automatisierungs- und Dunkelverarbeitungspotenzialen an der Schnittstelle zwischen Fachbereich, IT und externen Dienstleistern.
Hakan A.
Letzte Position:
Senior Software Engineer — KI-Evaluierung & Benchmarks bei Diversido
- Übernahm die technische Leitung eines 4-köpfigen Teams, das innerhalb von 12 Monaten 3 wichtige Kundenplattformen mit Microservices-Architektur und Lösungen für Skalierbarkeit bereitstellte — 100% der geplanten Hauptfunktionen wurden vor dem Zeitplan und den geplanten Meilensteinen ausgeliefert (Ausgangslage: Frühere Releases verzögerten sich häufig um 1–2 Sprints).
- Führte Evaluierungen von KI-Modellen und Modellausgaben für LLM-/KI-Anbieter-APIs durch: Sicherheit, Vollständigkeit, Befolgung von Anweisungen und Prüfung der inhaltlichen Fundierung vor dem Go-live; reduzierte fehlerhafte Ausgaben in den KI-integrierten Release-Checklisten von wiederkehrenden UAT-Ergebnissen auf nahezu null bei der finalen Freigabe.
- Entwickelte die API-Entwicklung und Performance-Optimierung für Zahlungs-, Börsen- und KI-Dienste voran; strikt geschlossene Fehlerbehandlung und Payload-Validierung reduzierten die Überarbeitung von Integrationen im Vergleich zum ersten KI-Integrationsdurchlauf um ~35%.
- Setzte Softwaretests, Test-Frameworks, Qualitätssicherung von Code und Code-Refactoring mit Gates für die kontinuierliche Integration ein; die Akzeptanz von Pull Requests im ersten Durchlauf verbesserte sich im gesamten Team, und Hotfixes in der Produktion für KI-Adapter gingen nach Einführung der Review-Standards spürbar zurück.
- Verantwortete DevOps-Praktiken: Docker, GitHub Actions, Jenkins-kompatible Pipelines und Versionskontroll-Workflows — reduzierte die Bereitstellungszeit gegenüber der Ausgangslage vor der Automatisierung um ~50% und stabilisierte Releases in 3 Kundenumgebungen.
- Implementierte Verifier-/Oracle-artige Bestanden-Nicht-bestanden-Prüfungen in Container-Sandboxes (an Harbor/Terminal-Bench ausgerichtet); erstellte technische Dokumentation, sodass Fehler in einem Review-Zyklus behoben werden konnten.
- Leitete die funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Produkt- und Kundenstakeholdern; übersetzte KI-Evaluierungswerte und Risikobefunde in verständliche Kurzberichte für nichttechnische Partner und ermöglichte Go-/No-Go-Entscheidungen ohne zusätzliche Engineering-Meetings.
- Setzte agile Methoden für Sprintplanung und Backlog-Verantwortung ein; unterstützte Engineers dabei, dass Entwickler auf mittlerem Niveau bereits zur Hälfte des Projekts KI-Adapter-Module eigenständig verantworteten.
Andreas A.
Letzte Position:
KI-Berater & Digitalarchitekt bei TeamIntel
- Governed Multi-Agent Orchestration für regulierte, EU-ansässige Unternehmen – self-hostable, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
- Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
- Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
- Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; Hands-on-Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
- Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).
Luigi C.
Letzte Position:
Senior Full-Stack-Entwickler bei Almuc Advertising GmbH
- Einsatz moderner JavaScript-Funktionen einschließlich ES6+-Syntax, Destructuring, Modulen, Array-Methoden und asynchroner Programmierung zur Entwicklung effizienter und gut lesbarer Frontend-Software.
- Umsetzung von Frontend-Integrationsmustern für PHP- und Laravel-Backend-Services, Anbindung von React-Oberflächen an REST-APIs und Verarbeitung strukturierter JSON-Daten.
- Entwicklung interaktiver, funktionaler und komponentenbasierter Frontend-Anwendungen mit React Hooks, JavaScript und TypeScript sowie Backend-Anwendungen und RESTful APIs mit Python, Django, Flask und FastAPI, mit Fokus auf wiederverwendbare Komponenten, modulare Architektur, Wartbarkeit und effiziente Datenverarbeitung.
- Pflege einer dynamischen Portfolio-Plattform mit PHP, Laravel, Livewire und MySQL sowie Umsetzung der vollständigen Funktionalität über Frontend-Oberflächen, Backend-Services und Datenbankoperationen hinweg.
- Überprüfung der serverseitigen Anfrageverarbeitung, des Routings, der Middleware und der Formularvalidierung mithilfe von Laravel-Funktionen zur Unterstützung zuverlässiger Anwendungsabläufe und einer konsistenten Datenverarbeitung.
- Entwurf und Verwaltung relationaler Datenbankstrukturen mit MySQL und Laravel Eloquent ORM sowie Implementierung von Datenmodellen, Beziehungen, Datenbankmigrationen und effizienten Abfragen für das Content-Management.
- Entwicklung KI-gestützter Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) über externe APIs und lokal gehostete Modelle sowie Untersuchung praktischer Anwendungsfälle für dialogorientierte KI, intelligente Automatisierung und KI-gestützte Workflows.
- Entwicklung lokaler KI-Anwendungen und Entwicklertools zum Ausführen, Konfigurieren und Interagieren mit lokal gehosteten Sprachmodellen sowie praktische Erfahrung mit lokaler Inferenz, Modellintegration und datenschutzbewussten KI-Workflows.
- Untersuchung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Ansätzen zur Kombination von Sprachmodellen mit externen Wissensquellen und zur Ermöglichung kontextbezogener Antworten auf Grundlage relevanter Anwendungsdaten und abgerufener Informationen.
- Integration von KI-Services in Backend-APIs und Anwendungskomponenten sowie Entwicklung wiederverwendbarer Module für Modellkommunikation, Antwortverarbeitung, Fehlerbehandlung und Datenaustausch.
Alexander S.
Letzte Position:
AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG
- Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
- On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
- Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
- Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
- Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
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
Roman K.
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
Filipp T.
Letzte Position:
Multi-Chain-LLM-Copilot für akademisches Lehren und Studieren bei Infolab.ai
- Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
- Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
- Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
- Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.
Kashaf K.
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Marcel M.
Letzte Position:
Cloud-Architekt, Senior Solution Architekt, Senior Software Engineer bei Zuordnung von KPIs für die Service-Landschaft zur Erfassung und Analyse der Kosten pro Nutzer
- Technologien: GoLang, JavaScript, TypeScript, AWS, Terraform, Git
- Konzeption der AWS-Infrastruktur und vorhandener Dienste
- Analyse der IAM-Konten und -Rollen
- Einrichtung von Cost Explorer und CloudWatch-Monitoring
- Einrichtung der Persistenz gesammelter Daten in DynamoDB und S3
- Reporting und Kostenberechnung
- Konzeption der Terraform-Bereitstellung
Kay M.
Letzte Position:
NGO, deutsche Partei
- Umfangreiche Expertise in der Konzeption und Bereitstellung von Model-Context-Protocol-(MCP)-Infrastrukturen zur Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Agenten für eine NGO aufgebaut.
- MCP-Server entwickelt und gewartet (z. B. mit FastMCP), die externe Tools und Datenquellen über eine standardisierte API (JSON) für LLMs bereitstellen.
- Nahtlose Tool-Integration durch eine MCP-Client-Server-Architektur ermöglicht, sodass KI-Hosts oder -Agenten Tools dynamisch erkennen und aufrufen, auf Ressourcen zugreifen und benutzerdefinierte Prompts nutzen können (Dateispeicher, SQL-Datenbanken, Weaviate, Chroma).
- Automatisierte Bereitstellung (CI/CD) in AWS mit IaC (CDK) und Jenkins (Scheduler).
- Vergleichende Modellevaluierungen aufgrund der Anforderungen an die deutsche Sprache durchgeführt (Hugging Face gegenüber Anthropic, Cohere und weiteren) sowie mit AWS Bedrock.
- Rechtliche und regulatorische Aspekte bewertet und sichergestellt, dass die MCP-basierten Lösungen den neuen Anforderungen des EU AI Act entsprachen, etwa hinsichtlich Risikoklassifizierung, Transparenz, Dokumentation und verantwortungsvoller Bereitstellung von Tools im europäischen Kontext.
Tobias W.
Letzte Position:
DevOps Engineer & KI-Infrastruktur bei Philipps University Marburg
- Evaluierung von openDesk als MS365-Alternative
- Konzeption KI-optimierter Infrastruktur
- Kubernetes-Orchestrierung
- Beratung zur Container-Sicherheit
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Weaviate-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
58%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Weaviate-Experten 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 Weaviate-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Professionelle Dienstleistungen (62%)
- Gesundheitswesen (54%)
- Bildung (46%)
- Bank- und Finanzwesen (46%)
- Einzelhandel (38%)
- Energie (31%)
- Werbung (23%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlage für die Vektorsuche
Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank zum Speichern von Objekten zusammen mit Vektor-Embeddings und zum Suchen nach ihrer Bedeutung. Sie unterstützt die semantische Suche, Ähnlichkeitsabgleiche und Retrieval-Workflows, die über exakte Schlüsselwörter hinausgehen. Teams nutzen sie, um Anwendungen einen kontextbezogenen Zugriff auf Dokumente, Produkte, Medien und strukturierte Daten zu geben.
Bausteine für KI-Anwendungen
Weaviate wird häufig für Frage-Antwort-Tools, Empfehlungsfunktionen und Oberflächen zur Inhaltsentdeckung eingesetzt. Seine Module und Integrationen verbinden Daten mit Embedding-Modellen, Rerankern und Large Language Models. Dadurch eignet es sich für Retrieval-Augmented Generation und andere Muster für KI-Anwendungen. Spezialisten entwickeln außerdem Schemata, Collections und Metadatenfilter passend zu den Produktanforderungen.
Ökosystem und Betrieb
Eine starke Implementierung kann Weaviate Cloud oder selbst gehostetes Weaviate, Python- oder TypeScript-Clients, REST- und GraphQL-APIs, Docker, Kubernetes und Cloud-Speicher umfassen. Experten kümmern sich um Importe, Batch-Verarbeitung, Indexierung, Authentifizierung, Backups und Observability. Sie verbinden außerdem Modellanbieter und Datenpipelines, ohne die Kontrolle über Zugriffe oder Herkunft der Daten zu verlieren.
Wo Unternehmen es einsetzen
- Interne Wissensdatenbanken nach Absicht statt nach Formulierung durchsuchen
- Fundierten Kontext für konversationelle KI- und RAG-Anwendungen abrufen
- Produkte, Artikel, Jobs oder Medien anhand der Bedeutung von Nutzern und Objekten empfehlen
- Supportfälle, Dokumente oder Profile mit verwandten Datensätzen abgleichen
- Semantisches Retrieval mit Schlüsselwortfiltern und Geschäftsregeln kombinieren
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen beauftragen freiberufliche Weaviate-Spezialisten, wenn ein Prototyp zu einem zuverlässigen Service werden muss, ein bestehender Such-Stack eine semantische Ebene benötigt oder Entscheidungen zu Modellen und Daten noch offen sind. Sie können beurteilen, ob sich die Vektorsuche für den Anwendungsfall eignet, einen Migrationsweg entwickeln und Methoden zur Bewertung festlegen. In Deutschland ist die Umsetzung aus der Ferne üblich, während Workshops vor Ort helfen können, Produkt-, Daten- und Infrastrukturteams abzustimmen.
Was gute Spezialisten liefern
Die besten Fachleute verbinden die Qualität des Retrievals mit praktischen Systemanforderungen. Sie definieren nützliche Metadaten, wählen Embedding-Modelle aus und testen sie, optimieren hybride Abfragen und messen Ergebnisse mit repräsentativen Suchanfragen. Sie erklären Zielkonflikte klar, schützen sensible Daten und dokumentieren Bereitstellung, Monitoring und Übergabe, damit das System auch nach dem Auftrag wartbar bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Weaviate-Experten am häufigsten fragen.
Weaviate wird verwendet, um Daten über Vektor-Embeddings zu speichern und zu durchsuchen, sodass Anwendungen Inhalte nach ihrer Bedeutung finden können. Unternehmen nutzen es für semantische Suche, Empfehlungen, den Abruf von Dokumenten, die Suche nach Bildern oder Medien und Retrieval-Augmented Generation.
Weaviate ist auf Vektor- und semantisches Retrieval ausgelegt, während Elasticsearch häufig für ausgereifte Schlüsselwortsuche, Analysen und umfassende Textsuchfunktionen gewählt wird. Eine relationale Datenbank bleibt für viele transaktionale Workloads die zentrale Datenquelle. Die richtige Wahl hängt von den Suchanforderungen, der Datenstruktur, betrieblichen Einschränkungen und der Frage ab, ob eine hybride Suche erforderlich ist.
Ein kompetenter Weaviate-Freelancer versteht in der Regel Embeddings, Vektorsuche, Metadatenfilter und die Bewertung von Retrieval-Ergebnissen. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Python oder TypeScript, REST- oder GraphQL-APIs, Datenpipelines, Cloud-Infrastruktur und die Integration von Large Language Models. Erfahrung mit Docker oder Kubernetes ist hilfreich, wenn der Service selbst gehostet wird.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Für einen Proof of Concept wird möglicherweise jemand benötigt, der Daten modellieren, Embeddings erstellen und die Qualität des Retrievals prüfen kann. Für den produktiven Einsatz sind dagegen Erfahrungen mit Datenaufnahme, Sicherheit, Skalierung, Monitoring und Fehlerbehebung erforderlich. Bitten Sie um Beispiele mit Daten und Suchmustern, die Ihren ähnlich sind.
Ja. Weaviate-Arbeit wird häufig remote über Repository-Zugriff, technische Dokumentation und geplante Workshops umgesetzt. Die Zusammenarbeit vor Ort in Deutschland kann bei der Anforderungsanalyse, der Data Governance oder dem fachübergreifenden Design hilfreich sein. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch sollte zu Beginn vereinbart werden.
Weaviate Cloud reduziert den Infrastrukturaufwand, da ein verwalteter Service bereitgestellt wird. Selbst gehostetes Weaviate bietet dagegen mehr Kontrolle über Bereitstellung, Netzwerk und Betriebsrichtlinien. Die Wahl hängt von Compliance-Anforderungen, Cloud-Strategie, Teamkapazität und dem erforderlichen Maß an Kontrolle über Upgrades und Skalierung ab. Ein Spezialist sollte den gesamten Betriebsaufwand vergleichen, nicht nur die Hosting-Einrichtung.
Bewerten Sie die Weaviate-Implementierung mit repräsentativen Suchanfragen und klar definierten Relevanzkriterien. Ein guter Fachmann kann zeigen, wie Embeddings, Filter, hybride Suche und Reranking die Ergebnisse beeinflussen, und anschließend Zielkonflikte bei Latenz, Kosten, Sicherheit und Monitoring erklären. Reproduzierbare Tests und hilfreiche Dokumentation sind genauso wichtig wie eine überzeugende Demo.
Ja. Weaviate kann relevante Textpassagen oder Objekte abrufen, die eine Anwendung einem Sprachmodell als Kontext übergibt. Ein Freelancer sollte sich außerdem mit Chunking, Metadaten, Quellenangaben, Prompt-Erstellung, Zugriffskontrollen und Evaluation beschäftigen, denn eine Vektordatenbank allein garantiert keine genauen oder fundierten Antworten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Weaviate in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 816 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Weaviate in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Weaviate 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 Deutschland, die Weaviate in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Weaviate in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (62%) und Gesundheitswesen (54%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Weaviate in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Weaviate-Experten 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
