GenAI Projekt — Aufbau und Stack
GenAI Projekte bauen produktive Anwendungen mit generativer KI. Sie kombinieren meist RAG, strukturierte Outputs und Tool-Use. Erfolgreiche Projekte folgen einer einfachen Regel: harte Eval, klare Use Cases, kontrollierter Output.
Wann sich dieser Projekttyp lohnt
- Hoher Anteil Wissensarbeit.
- Output ist überprüfbar.
- Compliance erfordert Audit-Trail.
Typische Phasen
- Phase 1 · 2–3 WochenUse Case und EvalPitch + Goldset
- Phase 2 · 4–6 WochenPrototypErstes Produkt-Inkrement
- Phase 3 · 8–16 WochenProduktion + Roll-outAudit-fähiges Deployment
Rollen und Tagessätze
- Senior AI Solution Architect1.100 – 1.500 EUR
- LLM Engineer950 – 1.350 EUR
- Prompt Engineer750 – 1.050 EUR
Risiken und Stolperfallen
- Use Case ohne messbaren Wert.
- Output ohne Validierung in Produktion.
- Kosten-Explosion bei Token-intensiven Designs.
Häufige Fragen (FAQ)
- Lohnt sich GenAI für mein Unternehmen?
- Wenn Wissensarbeit > 30 % der Tätigkeiten ausmacht: meist ja.
- Wie messe ich GenAI-Qualität?
- Goldset + LLM-as-Judge + Human-Eval. Nie nur eine Methode.
Bewerbung in 60 Sekunden
Für diesen Projekttyp vormerken
Sag uns, was du suchst — wir melden uns, wenn ein passendes Mandat dieser Art reinkommt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.