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.
Die Übersicht beschreibt eine typische Projektart. Du kannst dein Profil auch hinterlegen, wenn aktuell kein passendes Mandat veröffentlicht ist.
Wann sich dieser Projekttyp lohnt
- Hoher Anteil Wissensarbeit.
- Output ist überprüfbar.
- Compliance erfordert Audit-Trail.
Typische Phasen
- Phase 1 · 2 bis 3 WochenUse Case und EvalPitch + Goldset
- Phase 2 · 4 bis 6 WochenPrototypErstes Produkt-Inkrement
- Phase 3 · 8 bis 16 WochenProduktion + Roll-outAudit-fähiges Deployment
Rollen und Tagessätze
- Senior AI Solution Architect1.100 bis 1.500 EUR
- LLM Engineer950 bis 1.350 EUR
- Prompt Engineer750 bis 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
Profil für passende Mandate hinterlegen
Sag uns, welche Erfahrung du mitbringst, wann du verfügbar bist und welche Projekte du suchst. Wenn ein Mandat fachlich passt, sprechen wir mit dir über die Eckdaten.
- 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.