AI Agent Entwickler einstellen

Verlässliche KI-Ingenieure für komplexe LLM-Orchestrierung und RAG-Pipelines.
Der Fachkräftemangel in der DACH-Region verlangsmt Ihre KI-Initiativen. Smartbrain.io liefert innerhalb von 48 Stunden passgenaue Kandidaten mit CET-Zeitenüberlappung.
• Vorstellung erster Kandidaten in 48 Stunden
• 4-stufiger Prüfprozess mit 3,2% Bestehensquote
• Monatlich kündbar, 2-wöchige Probezeit

KI-Agenten-Spezialisten für Ihr Team

Der architektonische Wert autonomer KI-Agenten liegt in der Fähigkeit, komplexe Geschäftsprozesse durch Werkzeugnutzung (Function Calling) und kontextbewusste Entscheidungsfindung zu automatisieren. Anstatt einfache Chatbots zu implementieren, ermöglichen Agenten-Netzwerke die End-to-End-Verarbeitung von Workflows.

Unsere Ingenieure beherrschen das Ökosystem rund um LangChain, LlamaIndex, AutoGen und CrewAI. Sie implementieren RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation) mit Vektordatenbanken wie Pinecone oder Qdrant und managen den Zustand in Multi-Agenten-Systemen.

Die vermittelten Experten integrieren sich in Ihre bestehenden Scrum-Teams. Sie schreiben testbaren Code, überführen Agenten-Logik in CI/CD-Pipelines und gewährleisten durch Observability-Tools wie LangSmith die Nachvollziehbarkeit jeder KI-Entscheidung.

Rechercher

Ihre Vorteile bei der Personalverstärkung

DSGVO-konform

Live-Coding verifiziert

CET-Zeitzone

NDA & IP-Schutz ab Tag 1

3,2% Bestehensquote

48h Matching

RAG-Pipeline Expertise

Skalierbare Verträge

Monatlich kündbar

Agenten-Frameworks (LangChain)

Dedizierter Account Manager

BSI-Grundschutz Erfahrung

Erfahrungen von Engineering-Leitern

Wir benötigten Unterstützung bei der Optimierung unserer RAG-Pipeline, da die Latenzen im Produktivbetrieb zu hoch waren. Der von Smartbrain.io vermittelte Ingenieur restrukturierte unsere Vektordatenbank-Indizierung und implementierte semantisches Chunking. Die Antwortzeiten halbierten sich.

Dr. Markus L.

CTO

FinTech Scale-up (180 Mitarbeiter)

Für die Automatisierung unseres Retourenprozesses brauchten wir einen Experten für Multi-Agenten-Systeme. Der Entwickler setzte ein AutoGen-Setup um, das ERP-APIs und Logistikdatenbanken orchestriert. Die manuelle Bearbeitung von Retouren sank um 65%.

Anna B.

VP of Engineering

E-Commerce Unternehmen (Mittelstand)

Die DSGVO-konforme Integration von LLMs in unsere Patientenakte erforderte spezifisches Fachwissen im Bereich Local Deployment und Datenmaskierung. Der Spezialist implementierte eine sichere Architektur mit lokalen Modellen und Fallback-Mechanismen.

Thomas K.

IT-Leiter

HealthTech Startup (70 Mitarbeiter)

Unser internes Tool zur Vertragsanalyse brauchte eine Überarbeitung der Function-Calling-Logik. Der Remote-Entwickler aus dem Smartbrain-Pool refaktorierte die LangChain-Ketten, führte strukturierte Outputs ein und verbesserte die Zuverlässigkeit der API-Aufrufe von 82% auf 99,1%.

Sarah W.

Head of Development

LegalTech Scale-up

Wir hatten massive Probleme beim Debugging unserer KI-Agenten im Produktivbetrieb. Der Architekt von Smartbrain.io führte LangSmith zur Tracing- und Observability-Überwachung ein und etablierte automatisierte Evaluations-Pipelines für unsere Agenten.

Michael S.

CTO

InsurTech (120 Mitarbeiter)

Die TISAX-konforme Anbindung unserer Diagnose-Systeme an LLMs war eine harte Nuss. Das vermittelte Team brachte die nötige Erfahrung im Bereich sicheres Prompt-Engineering und datengeschützte API-Gateways mit. Die Integration war architektonisch fundiert.

Lars F.

VP Engineering

Automotive Zulieferer (500 Mitarbeiter)

Branchenspezifische KI-Agenten-Lösungen

FinTech

Im FinTech-Bereich verarbeiten KI-Agenten große Transaktionsvolumina zur Anomalieerkennung. Unsere Experten implementieren RAG-Pipelines, die Transaktionshistorien und regulatorische Dokumente in Echtzeit analysieren. Durch Function Calling binden Agenten Bank-APIs an, um Sperrungen oder Freigaben automatisiert auszulösen, wobei DSGVO und MaRisk-Richtlinien strikt eingehalten werden.

HealthTech

HealthTech erfordert höchste Datensensibilität. KI-Agenten strukturieren unstrukturierte Arztbriefe und Patientenakten über sichere NLP-Pipelines. Unsere Entwickler setzen auf On-Premise-LLM-Deployments oder private Cloud-Instanzen mit strikter Datenmaskierung (PHI/PII), um DSGVO- und HIPAA-Konformität zu garantieren und Ärzte bei der Diagnostik zu unterstützen.

E-Commerce

E-Commerce-Plattformen nutzen KI-Agenten für dynamische Preisgestaltung und automatisierten Kundenservice. Agenten greifen über APIs auf Lagerbestände und Marktdaten zu, um Preise in Echtzeit anzupassen. Im Retourenmanagement orchestrieren Multi-Agenten-Systeme Logistik- und Zahlungs-APIs, um Rückabwicklungen autonom und kundenfreundlich abzuwickeln.

Logistik

In der Logistik steuern KI-Agenten Lieferketten prädiktiv. Sie analysieren Wetter-, Verkehrs- und Zolldaten, um Routen dynamisch zu berechnen. Durch die Anbindung an ERP-Systeme via Tool-Use können Agenten Frachtdokumente generieren und Zollformulare ausfüllen. Dies reduziert manuelle Engpässe und erhöht die Resilienz der Lieferkette erheblich.

InsurTech

Im InsurTech beschleunigen KI-Agenten die Schadensfallbearbeitung erheblich. Sie lesen Schadensmeldungen, ordnen diese Policy-Dokumenten über RAG zu und lösen über APIs automatisiert Auszahlungen oder Gutachteraufträge aus. Die Agentenarchitektur gewährleistet eine lückenlose Auditierbarkeit jeder Entscheidung zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Automotive

Automotive-Unternehmen setzen KI-Agenten für TISAX-konforme Diagnosesysteme ein. Agenten analysieren Sensor- und Fehlerdaten aus Fahrzeugflotten, greifen auf Wissensdatenbanken zu und generieren Wartungsempfehlungen. Die Architektur wird in isolierten Umgebungen betrieben, um den strengen BSI-Grundschutz und IP-Schutzrichtlinien der OEMs gerecht zu werden.

SaaS

SaaS-Unternehmen integrieren KI-Agenten als digitale Assistenten direkt in ihre Plattformen. Diese Agenten navigieren durch UI-Elemente, ziehen Nutzerdaten heran und automatisieren Onboarding-Prozesse. Die Entwickler implementieren Mandantenfähigkeit (Multi-Tenancy) in den RAG-Pipelines, sodass Datensilos zwischen Kunden strikt gewahrt bleiben.

LegalTech

LegalTech profitiert massiv von KI-Agenten zur Vertragsanalyse. Anstatt reiner Textextraktion vergleichen Agenten Klauseln gegen regulatorische Vorgaben und interne Richtlinien. Sie nutzen Vektordatenbanken für semantische Ähnlichkeitssuchen in großen Vertragsbeständen und markieren Risikobereiche, was die Bearbeitungszeit pro Vertrag drastisch senkt.

EdTech

Im EdTech-Sektor adaptieren KI-Agenten Lernpfade in Echtzeit. Sie analysieren das Lösungsverhalten von Schülern, identifizieren Wissenslücken und generieren über LLMs passende Übungsaufgaben. Durch die Orchestrierung verschiedener Tools erstellen Agenten personalisierte Erklärungen und steuern den Fortschritt autonom, was Betreuungsressourcen freisetzt.

Typische Projektszenarien mit AI Agent-Experten

Ausgangslage: Ein HealthTech-Unternehmen benötigte eine DSGVO-konforme RAG-Pipeline für Arztbriefe, litt aber unter hoher Latenz und Halluzinationen bei der Abfrage medizinischer Fachbegriffe.

Die AI Agent-Lösung: Ein Smartbrain-Entwickler migrierte die bestehende LangChain-Logik auf LlamaIndex, implementierte semantisches Chunking und integrierte einen lokalen Reranker. Zudem wurde eine HyDE-Abfragestrategie (Hypothetical Document Embeddings) eingeführt.

Resultat: Die Latenz der Pipeline sank von 8,5 auf 2,1 Sekunden, die Treffergenauigkeit (Recall) stieg auf 94%.

Ausgangslage: Ein Logistik-Dienstleister hatte einen monolithischen Chatbot, der keine externen APIs abfragen konnte und bei komplexen Kundenanfragen zum Frachttracking regelmäßig versagte.

Die AI Agent-Lösung: Das augmentierte Team entwickelte ein Multi-Agenten-System mit CrewAI. Ein Router-Agent klassifizierte Anfragen, spezialisierte Sub-Agenten übernahmen Tracking, Zollberechnung und Reklamationen über Function Calling an die ERP-Schnittstellen.

Resultat: Die automatische Lösungsrate bei Kundenanfragen stieg von 31% auf 72%, die Entwicklungszeit für neue Agenten-Fähigkeiten halbierte sich.

Ausgangslage: Eine FinTech-Plattform musste Transaktionsanomalien erkennen, hatte jedoch keine Ressourcen, um die LLM-Integration in die bestehende Microservices-Architektur umzusetzen und abzusichern.

Die AI Agent-Lösung: Der Remote-Architekt entwarf einen asynchronen KI-Agenten, der über Kafka Transaktions-Events konsumiert. Der Agent nutzt RAG zur Prüfung gegen historische Betrugsmuster und löst bei Anomalien Sperren über interne APIs aus. Alle Agenten-Entscheidungen werden in einer Audit-Log-Datenbank erfasst.

Resultat: Die Erkennungsrate für Betrugsfälle verbesserte sich um 40%, die Integration in die CI/CD-Pipeline war nach 3 Wochen produktiv.

KI-Agenten-Entwickler für Ihr Projekt anfragen

Seit 2019 hat Smartbrain.io über 120 Engineering-Teams platziert und erreicht eine Kundenzufriedenheit von 4,9/5 bei 85+ abgeschlossenen Projekten.

Spezialist werden

Kooperationsmodelle für KI-Agenten-Entwicklung

Erweiterung bestehender Teams

Sie benötigen zusätzliche Kapazitäten für Ihr bestehendes Scrum-Team, ohne Kompromisse bei der Code-Qualität einzugehen. Unsere KI-Agenten-Entwickler schreiben von Tag 1 testbaren Code, beherrschen Git-Workflows und übernehmen sofort Verantwortung in Ihren Sprints. Durch die CET-Zeitenüberlappung sind tägliche Stand-ups und Pair-Programming-Sessions problemlos möglich, als säßen die Ingenieure im Büro nebenan.

Dedizierte KI-Agenten-Architekten

Wenn Sie eine komplexe Agenten-Architektur von Grund auf planen, benötigen Sie erfahrene System-Designer. Unsere dedizierten Architekten entwerfen Multi-Agenten-Topologien, definieren State-Management-Strategien und wählen die passenden Vektordatenbanken für Ihre RAG-Pipelines. Sie erstellen die technischen Grundlagen, damit Ihr Produktionsbetrieb stabil und skalierbar bleibt.

Code-Audits & Refactoring

Bestehende LLM-Integrationen leiden oft unter Halluzinationen, schlechter Latenz oder unzuverlässigem Function Calling. Unsere Spezialisten analysieren Ihre aktuellen LangChain- oder LlamaIndex-Implementierungen, identifizieren Engpässe in der Orchestrierung und restrukturieren Prompt-Ketten. Das Ziel: nachvollziehbare Agenten-Entscheidungen und reduzierte Token-Kosten.

Proof-of-Concept-Entwicklung

Sie möchten eine neue KI-Funktionalität validieren, bevor Sie umfangreiche Ressourcen binden. Unsere Experten bauen innerhalb weniger Wochen funktionierende Prototypen auf – von simplen Q&A-Bots bis hin zu autonomen Agenten mit Werkzeugzugriff. Am Ende steht ein messbares Resultat, das als Grundlage für die Entscheidung zur Produktivsetzung dient.

LLM-Sicherheit & Compliance-Integration

Die Einbindung von LLMs erfordert besondere Vorsicht bei der Datenverarbeitung. Unsere Ingenieure implementieren DSGVO-konforme Architekturen mit Datenmaskierung, Local LLMs und privaten API-Endpunkten. Sie stellen sicher, dass keine sensiblen Unternehmens- oder Kundendaten in Trainingsdatensätze öffentlicher Modelle fließen und richtlinienkonforme Guardrails installiert sind.

Agenten-Observability & Monitoring

KI-Agenten im Produktivbetrieb erfordern lückenloses Tracing. Wir stellen Experten zur Verfügung, die Observability-Stacks (wie LangSmith oder Helicone) in Ihre Infrastruktur integrieren. Sie definieren Metriken für Agenten-Zuverlässigkeit, bauen automatisierte Evaluations-Pipelines und richten Alerting bei ungewöhnlichen Token-Spikes oder fehlerhaften Tool-Aufrufen ein.

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Bitte füllen Sie das untenstehende Formular aus:

FAQ: AI Agent-Spezialisten engagieren

Wie wird der Schutz meines geistigen Eigentums (IP) bei der Zusammenarbeit sichergestellt?

Vor Projektstart unterschreiben die Ingenieure eine umfassende NDA sowie eine Vereinbarung zur IP-Zuweisung (IP Assignment). Somit gehören alle entwickelten Agenten, Prompts und RAG-Pipelines ab dem ersten Tag der Zeile vollumfänglich Ihrem Unternehmen. Die Verträge sind auf deutsche Rechtssicherheit maßgeschneidert.

Wie tiefgreifend ist der technische Prüfprozess für KI-Entwickler?

Unser Prozess umfasst vier Stufen: 1. Lebenslauf-Screening auf nachweisbare KI-Projekterfahrung. 2. Technischer Test zu LLM-Konzepten, RAG und Vektordatenbanken. 3. Live-Coding-Interview, in dem der Kandidat ein konkretes Agenten-Setup (z.B. LangChain Tool-Use) implementieren muss. 4. Soft-Skill-Interview zur Kommunikationsfähigkeit im Remote-Scrum. Nur 3,2% der Bewerber bestehen alle Stufen.

Wie schnell kann ein KI-Agenten-Entwickler bei uns anfangen?

Nach Ihrer Anforderungsübergabe erhalten Sie innerhalb von 48 Stunden die Kurzprofile der ersten passenden Kandidaten. Nach Ihrer Zusage kann der Projektstart in der Regel innerhalb von 5 bis 7 Werktagen erfolgen, da die administrativen und rechtlichen Prozesse weitgehend automatisiert sind.

In welchen Zeitzonen arbeiten die Remote-Entwickler?

Alle unsere Ingenieure arbeiten in der Zeitzone CET ±3h. Das gewährleistet eine optimale Überschneidung mit dem Arbeitsalltag in der DACH-Region. Tägliche Stand-ups, Pair Programming und spontane Klärungen über Slack sind im gewohnten Rahmen möglich.

Wie flexibel sind die Verträge bei Personalverstärkung?

Wir bieten monatlich rollende Verträge ohne lange Bindung an. Die Kündigungsfrist beträgt lediglich 2 Wochen. So können Sie Ihr Team je nach Projektauslastung flexibel hoch- oder herunterskalieren, ohne Ressourcen zu binden.

Wie wird die DSGVO-Konformität bei der Verarbeitung durch LLMs sichergestellt?

DSGVO-Konformität ist bei LLM-Integrationen essenziell. Unsere Entwickler setzen auf bewährte Muster: Nutzung privater oder regionaler API-Endpunkte, Datenmaskierung vor dem LLM-Call (PII/PHI Scrubbing) und On-Premise-Deployments, wenn sensible Daten die Infrastruktur nicht verlassen dürfen. Alle Verarbeitungsprozesse werden dokumentiert.

Beherrschen die Entwickler spezifische Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex?

Unsere Kandidaten haben nachweisbare Erfahrung mit den gängigsten Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, AutoGen und CrewAI. Zudem beherrschen sie den Umgang mit Vektordatenbanken (Pinecone, Qdrant, Weaviate) und Open-Source- sowie kommerziellen Modellen (OpenAI, Anthropic, Llama 3). Wir matchen den Stack exakt nach Ihrer Vorgabe.

Wie erfolgt die Integration der Remote-Entwickler in unser bestehendes Scrum-Team?

Die Integration erfolgt wie bei einem internen Mitarbeiter. Die Remote-Ingenieure nutzen Ihre bestehenden Tools (Jira, GitHub/GitLab, Slack, CI/CD-Pipelines) und nehmen an Ihren regulären Sprint-Events teil. Unser dedizierter Account Manager steht bei Onboarding-Reibungen als Vermittler zur Seite.

Was passiert, wenn die Leistung des Entwicklers nicht unseren Erwartungen entspricht?

Sollte ein Entwickler nicht die vereinbarte Leistung erbringen oder nicht ins Team passen, tauschen wir ihn schnellstmöglich und ohne zusätzliche Vermittlungsgebühren aus. Dank der 2-wöchigen Kündigungsfrist halten Sie das finanzielle Risiko minimal.

Wie ist die Kostenstruktur bei Smartbrain.io aufgebaut?

Die Abrechnung erfolgt transparent als monatlicher Festpreis pro Entwickler, basierend auf der vereinbarten Vollzeitäquivalenz (VZE). Es gibt keine versteckten Rekrutierungsgebühren oder Aufschläge. Sie zahlen einen festen Stundensatz, der alle Arbeitgeberkosten des Remote-Ingenieurs abdeckt.