Generative AI Entwickler einstellen

Verlässliche Integration von Generative AI-Ingenieuren in Ihre Architektur.
Der Fachkräftemangel im DACH-Raum verlangsamt kritische KI-Initiativen. Smartbrain liefert innerhalb von 48 Stunden passende Profile und sorgt für eine CET-zeitzonengerechte Besetzung.
• 48h bis zur ersten Shortlist
• 4-stufiges Vetting mit 3,2% Bestehensquote
• Flexible Verträge mit 2-wöchiger Kündigungsfrist

KI-Spezialisten für Ihre Projekte

Der Architekturwert von Generative AI liegt in der Automatisierung komplexer kognitiver Prozesse und der Erschließung unstrukturierter Datenbestände.

Unsere Ingenieure beherrschen das Ökosystem aus LLM-Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit LangChain oder LlamaIndex sowie Vektordatenbanken wie Pinecone und Weaviate. Sie implementieren Inferenz-Optimierungen für AWS Bedrock oder Azure OpenAI und sichern DSGVO-konforme On-Premise-Deployments.

Die von uns vermittelten Experten integrieren sich in bestehende Scrum-Teams. Sie übernehmen Ownership über Epics, schreiben automatisierte Tests für KI-Pipelines und deployen über etablierte CI/CD-Workflows direkt in Ihre Infrastruktur.

Rechercher

Vorteile unserer Generative AI-Personalverstärkung

DSGVO-konform

Live-Coding verifiziert

CET-Zeitzone

NDA & IP-Schutz ab Tag 1

RAG & LLM-Fokus

48h Matching

3,2% Vetting-Rate

Skalierbare Teams

2 Wochen Kündigungsfrist

Dedizierter Account Manager

BSI-Grundschutz-Erfahrung

CI/CD Pipeline Integration

Erfahrungsberichte: Generative AI-Integration im DACH-Raum

Wir benötigten Hilfe bei der Migration unseres Legacy-Monolithen zu Generative AI-Microservices. Die Ingenieure von Smartbrain implementierten eine RAG-Pipeline mit LangChain und Pinecone, die unsere Dokumentensuche von 15 Sekunden auf unter 200 Millisekunden beschleunigte.

Dr. Thomas Müller

Technischer Leiter

Münchner SaaS-Unternehmen (150 Mitarbeiter)

Die Einbindung von KI-Spezialisten war entscheidend für unser Fraud-Detection-System. Das Team optimierte unser LLM-Fine-Tuning auf Azure OpenAI und reduzierte False-Positives um 34%.

Sarah Schmidt

VP of Engineering

FinTech Scale-up Berlin

Smartbrain lieferte Experten für die DSGVO-konforme On-Premise-Bereitstellung von Llama-2-Modellen. Die strikte Datenverarbeitung auf unseren eigenen Servern war für uns rechtlich zwingend erforderlich.

Michael Bauer

IT-Leiter

Österreichischer Industrie-Konzern

Der Engpass bei der Skalierung unserer Empfehlungsmaschine wurde durch die Prompt-Engineering- und Inferenz-Optimierung der zugewiesenen Entwickler gelöst. Die Latenz halbierte sich bei gleichbleibendem Durchsatz.

Lisa Hoffmann

Head of Data Science

Hamburger E-Commerce-Plattform

Die Integration von KI-gestützter Bildanalyse erforderte strikte HIPAA- und DSGVO-Kompatibilität. Die Architekten von Smartbrain setzten eine sichere API-Schnittstelle mit AWS Bedrock um, die alle Audits bestand.

Markus Weber

CTO

HealthTech Start-up Zürich

Für die Automatisierung unserer technischen Dokumentation brauchten wir Experten in Vektordatenbanken. Das Smartbrain-Team baute eine Suchmaschine auf Weaviate-Basis, die TISAX-Anforderungen erfüllt und die Erstellungszeit halbiert.

Anna Richter

Lead Developer

Automotive Zulieferer Stuttgart

Branchenspezifische Generative AI-Lösungen

HealthTech

Im Gesundheitswesen müssen KI-Lösungen strikt DSGVO- und HIPAA-konform arbeiten. Unsere Generative AI-Ingenieure implementieren sichere RAG-Architekturen für elektronische Patientenakten und diagnostische Assistenzsysteme. Durch den Einsatz von On-Premise-LLMs oder privaten Cloud-Instanzen stellen wir sicher, dass sensible Gesundheitsdaten niemals unverschlüsselt das Rechenzentrum verlassen, während Ärzte von präzisen, kontextbasierten Zusammenfassungen profitieren.

FinTech

Finanzinstitute stehen unter strenger Regulierung durch BaFin und EBA. Wir integrieren Generative AI-Experten, die Modelle für Fraud-Detection, automatisierte KYC-Prüfungen und risikobasierte Kreditanalysen entwickeln. Die Ingenieure nutzen Explainable-AI-Methoden, um KI-Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, und setzen Vektordatenbanken zur Echtzeit-Analyse von Transaktionsanomalien ein, ohne dabei Compliance-Vorgaben zu verletzen.

E-Commerce

Im Hochlast-E-Commerce müssen KI-Systeme Tausende Anfragen pro Sekunde verarbeiten. Unsere Spezialisten optimieren Generative AI-Modelle für hyper-personalisierte Produktempfehlungen und dynamische Preisgestaltung. Durch Inferenz-Optimierung, Caching-Strategien für LLM-Antworten und den Einsatz skalierbarer APIs (wie AWS Bedrock) gewährleisten sie Latenzen unter 100ms, auch während Peak-Load-Phasen wie Black Friday.

Automotive

Die Automobilindustrie erfordert TISAX-Konformität und hohe Ausfallsicherheit. Generative AI-Ingenieure von Smartbrain entwickeln Systeme für die automatisierte Auswertung von Sensordaten, Predictive Maintenance und die Generierung von Testfällen für Fahrsimulatoren. Sie integrieren LLMs in bestehende CI/CD-Pipelines, um die Validierung von Software-Updates für vernetzte Fahrzeuge zu beschleunigen.

SaaS

SaaS-Anbieter müssen Features schnell und skalierbar ausrollen. Unsere KI-Entwickler bauen modulare RAG-Pipelines, die Kundenindividuelle Datenbestände sicher trennen (Multi-Tenancy). Sie implementieren automatisierte Content-Generierung, intelligente Chatbots für den Customer Support und API-Gateways, die KI-Funktionen als Microservices in die bestehende Plattformarchitektur einbinden.

LegalTech

Kanzleien und Rechtsabteilungen benötigen präzise, halluzinationsfreie KI-Ergebnisse. Unsere Experten implementieren RAG-Systeme mit strengem Grounding auf juristischen Datenbanken. Sie kalibrieren LLMs so, dass Verträge automatisiert geprüft, Risikoklauseln markiert und Rechtsgutachten entworfen werden, wobei die Herkunft jeder Aussage durch Quellenverweise im Vektorindex zweifelsfrei belegbar bleibt.

Logistik

Globale Lieferketten erfordern prädiktive Planung. Generative AI-Ingenieure bauen Vorhersagemodelle für Routenoptimierung und Lagerbestandsprognosen, die unstrukturierte Daten wie Wetterberichte oder Hafensperrungen einbeziehen. Sie entwickeln interne Wissensdatenbanken, die Logistikmitarbeiter per Natural Language Query über Frachtkapazitäten und Zollvorschriften informieren.

InsurTech

Versicherungen profitieren von automatisierter Schadensregulierung und Risikobewertung. Unsere KI-Spezialisten trainieren und fine-tunen Modelle zur Extraktion relevanter Daten aus Schadensmeldungen und medizinischen Berichten. Durch den Einsatz von LLMs in Kombination mit OCR-Pipelines beschleunigen sie den Claims-Prozess um ein Vielfaches und gewährleisten gleichzeitig die DSGVO-konforme Verarbeitung sensibler Personendaten.

Media & Publishing

Verlage und Medienhäuser müssen riesige Text- und Bildarchive erschließen. Unsere Entwickler implementieren semantische Suchen über historische Artikelbestände mittels Embeddings und Vektordatenbanken. Sie bauen KI-gestützte Redaktionssysteme, die erste Entwürfe generieren, Fakten prüfen und Übersetzungen lokalisiert anpassen, wodurch die Time-to-Publish signifikant sinkt.

Typische Projektszenarien mit Generative AI-Experten

Ausgangslage: Juristische Dokumentensuche dauerte Stunden, da klassische Volltextsuchen keine semantischen Zusammenhänge erfassten.

Die Generative AI-Lösung: Implementierung einer RAG-Architektur mit LlamaIndex und Pinecone. Die KI-Ingenieure indexierten hunderttausende Urteile und Verträge, implementierten Re-Ranking-Algorithmen und stellten durch striktes Grounding sicher, dass das LLM keine halluzinierten Paragrafen erfindet.

Resultat: Die Recherchezeit für komplexe Fallvorlagen sank um 75%, alle Antworten enthalten verifizierbare Quellenverweise.

Ausgangslage: Ein Chatbot konnte nur 40% der Kundenanfragen automatisch klären, da generische Modelle produktspezifische Details nicht verstanden.

Die Generative AI-Lösung: Die zugewiesenen Entwickler fine-tunten ein Open-Source-LLM auf historischen Support-Tickets und Produkthandbüchern. Sie bauten eine Inferenz-Pipeline auf Kubernetes, die Auto-Scaling nutzt, um Peaks im Kundenverkehr abzufedern.

Resultat: Die First-Contact-Resolution-Rate stieg auf 82%, die Latenz der Bot-Antworten halbierte sich.

Ausgangslage: Medizinische Daten durften aufgrund strenger Compliance-Vorgaben nicht an externe Cloud-APIs gesendet werden, was den Einsatz von KI blockierte.

Die Generative AI-Lösung: Die Smartbrain-Architekten deployten Llama-2-Modelle auf lokaler GPU-Infrastruktur im Rechenzentrum des Kunden. Sie integrierten das Modell über eine interne REST-API in das Bestandssystem und implementierten Zugriffskontrollen sowie Audit-Logs.

Resultat: Vollständige DSGVO-Konformität ohne Cloud-Dependency, Ärzte nutzen KI-gestützte Befundzusammenfassungen mit einer Latenz von unter 300ms.

Generative AI-Experten in 48 Stunden anfragen

Über 120 erfolgreich platzierte Engineering-Teams und eine Kundenbewertung von 4,9/5 bestätigen unseren technischen Ansatz. Innerhalb von 48 Stunden erhalten Sie die ersten verifizierten Profile.

Spezialist werden

Kooperationsmodelle für Generative AI-Projekte

Erweiterung bestehender Teams

Wenn Ihr internes Team an Kapazitätsgrenzen stößt, integrieren wir erfahrene Generative AI-Ingenieure direkt in Ihre Scrum- oder Kanban-Prozesse. Die Entwickler arbeiten mit Ihren bestehenden Tools wie Jira, GitHub und Slack zusammen und übernehmen sofort Ownership über User Stories. Durch die CET-zeitzonengerechte Überschneidung ist die tägliche Kommunikation im Stand-up ebenso reibungslos wie mit internen Mitarbeitern.

Dedizierte Generative AI-Architekten

Für den Aufbau neuer KI-Infrastrukturen stellen wir Ihnen dedizierte Architekten zur Seite. Sie evaluieren die passenden LLMs (Open-Source vs. Commercial), designen RAG-Pipelines, wählen Vektordatenbanken wie Weaviate oder Qdrant aus und definieren die API-Schnittstellen. Diese Experten legen das technische Fundament, damit Ihr Team anschließend eigenständig Features implementieren kann.

Code-Audits & Refactoring

Bestehende KI-Pipelines leiden oft unter Halluzinationen, hoher Latenz oder unsauberem Prompt-Management. Unsere Spezialisten analysieren Ihren Codebase, identifizieren Engpässe in der Inferenz und restrukturieren die Architektur. Wir implementieren automatisierte Evaluierungs-Frameworks für LLM-Outputs und optimieren Token-Nutzung, um Kosten zu senken und die Antwortqualität der Modelle deterministisch zu machen.

DSGVO- & Compliance-Implementierung

Der Einsatz von Generative AI im DACH-Raum erfordert rechtssichere Architekturen. Wir stellen Ingenieure, die sich mit Data-Masking, Anonymisierungspipelines und On-Premise-Deployments auskennen. Sie stellen sicher, dass keine personenbezogenen Daten in Prompts an öffentliche APIs gelangen, implementieren lokale Modelle auf AWS Bedrock (VPC) oder eigenen Servern und dokumentieren die Datenflüsse für Audits nach BSI-Grundschutz.

Proof-of-Concept (PoC) Entwicklung

Bevor Sie in großem Maßstab in Generative AI investieren, validieren Sie den Use-Case mit einem PoC. Unser Team baut innerhalb von 2-4 Wochen einen funktionsfähigen Prototypen auf, der den Kernwert Ihrer Idee demonstriert. Wir nutzen Rapid-Prototyping-Tools und etablierte Frameworks, um Risiken frühzeitig zu identifizieren und eine solide Entscheidungsgrundlage für die Skalierung zu schaffen.

LLM-Fine-Tuning & Training

Standardmodelle decken branchenspezifische Fachsprachen oft unzureichend ab. Unsere KI-Entwickler fine-tunen Foundation Models wie Llama oder Mistral auf Ihren proprietären Datensätzen. Wir bereiten die Trainingsdaten auf, führen das Fine-Tuning durch (LoRA/QLoRA) und evaluieren die Ergebnisse anhand definierter Metriken. Das Ergebnis sind spezialisierte Modelle, die in Ihrer Nische deutlich präziser arbeiten als generische Alternativen.

Möchten Sie einen Spezialisten oder ein Team einstellen?

Bitte füllen Sie das untenstehende Formular aus:

FAQ: Generative AI-Spezialisten engagieren

Wie schnell können Generative AI-Entwickler unser Team verstärken?

Nach Ihrer Anfrage erhalten Sie innerhalb von 48 Stunden die ersten geprüften Profile. Sobald Sie einem Kandidaten zugestimmt haben, kann der Projektstart in der Regel innerhalb von 5 bis 7 Werktagen erfolgen. Vorab sind NDA und IP-Zuweisung bereits vertraglich gesichert.

Wie tiefgreifend ist das technische Vetting der KI-Ingenieure?

Jeder Kandidat durchläuft unseren 4-stufigen Prozess: CV-Screening, technischer Test, Live-Coding und Soft-Skill-Interview. Im Live-Coding müssen die Entwickler reale Aufgaben lösen, wie etwa den Aufbau einer RAG-Pipeline mit LangChain, die Optimierung von Prompt-Chains oder das Debugging von Inferenz-Engpässen. Die Bestehensquote liegt bei 3,2%.

Wie wird die DSGVO-Konformität bei KI-Projekten sichergestellt?

Alle Entwickler arbeiten unter strengen NDA-Vereinbarungen und IP-Zuweisungen, die vor dem ersten Arbeitstag unterzeichnet werden. Bei Bedarf setzen wir Ingenieure ein, die auf On-Premise-Deployments oder private Cloud-Umgebungen (z.B. AWS VPC) spezialisiert sind, um sicherzustellen, dass keine sensiblen Daten externe APIs passieren.

Welche Zeitzone haben die vermittelten Entwickler?

Alle unsere Ingenieure arbeiten in der CET-Zeitzone (±3 Stunden). Das gewährleistet eine volle Überschneidung mit den üblichen Arbeitszeiten im DACH-Raum, sodass tägliche Stand-ups, Pair-Programming und Code-Reviews ohne Verzögerung stattfinden.

Können die Spezialisten auch mit Open-Source-LLMs arbeiten?

Ja. Unsere Ingenieure haben tiefgreifende Erfahrung mit Modellen wie Llama, Mistral und Mixtral. Sie können diese Modelle auf eigener Infrastruktur deployen, quantisieren und via APIs an Ihre Systeme anbinden, was besonders für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen relevant ist.

Wie flexibel sind die Verträge bei Personalverstärkung?

Wir bieten monatlich rollierende Verträge mit einer kurzen Kündigungsfrist von 2 Wochen. So können Sie Ihr Team je nach aktueller Auslastung oder Projektphase flexibel hoch- oder herunterskalieren, ohne langfristige Bindungen einzugehen.

Werden die Intellectual Property (IP) Rechte an generiertem Code übertragen?

Absolut. Die vollständige Übertragung aller IP-Rechte ist vertraglich fixiert und gilt ab dem ersten Tag der Zusammenarbeit. Sie erhalten das uneingeschränkte Eigentum an sämtlichem Code, Modellen und Architektur-Dokumentationen, die von unseren Ingenieuren erstellt werden.

Wie erfolgt die Integration in bestehende CI/CD Pipelines?

Die Entwickler sind erfahren in der Arbeit mit Git, GitHub Actions, GitLab CI und Docker/Kubernetes. Sie klonen Ihre Repositories, richten lokale Umgebungen ein und pushen Code nach denselben Review-Richtlinien wie Ihre internen Mitarbeiter. KI-spezifische Tests für LLM-Outputs werden direkt in Ihre Test-Suites integriert.

Was passiert, wenn ein Entwickler nicht zum Team passt?

Sollte die Chemie oder technische Leistung nicht den Erwartungen entsprechen, können Sie den Vertrag mit einer Frist von 2 Wochen kündigen. Wir stellen Ihnen umgehend Ersatzkandidaten vor, die besser zu Ihren technischen und kulturellen Anforderungen passen, ohne dass Ausfallkosten entstehen.

Können Sie auch Experten für Vektordatenbanken und Embeddings bereitstellen?

Ja, das Ökosystem der Generativen KI geht über reine LLMs hinaus. Wir vermitteln Spezialisten, die Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder Qdrant aufsetzen, Embedding-Modelle optimieren und performante Ähnlichkeitssuchen für Ihre RAG-Architektur implementieren.