RAG-Entwickler.

Macht Ihr Unternehmenswissen für KI durchsuchbar und nutzbar.

Stundensatz 100–150 € Remote & vor Ort DACH-weit
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Ein RAG-Entwickler baut Systeme für Retrieval-Augmented Generation: Sprachmodelle, die vor dem Antworten in Ihren Dokumenten, Wikis und Datenbanken nachschlagen — und ihre Antworten mit Quellen belegen. So entsteht aus verstreutem Unternehmenswissen ein verlässlich befragbares System, ohne dass ein Modell auf Ihren Daten trainiert werden muss.

Die Kunst liegt nicht im Sprachmodell, sondern in der Pipeline davor: Dokumenten-Aufbereitung, Chunking, Embedding-Strategie, Suche und Re-Ranking entscheiden über die Antwortqualität. Genau hier trennt sich solides Engineering von Demo-Qualität.

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Internes Wissens-Q&A

Mitarbeitende fragen in natürlicher Sprache nach Richtlinien, Projekten oder Produkten — mit belegten Antworten aus SharePoint, Confluence oder Fileshares.

02

Support-Assistenz

First-Level-Support erhält Antwortvorschläge aus Handbüchern und Ticket-Historie, mit Quellenangabe zur schnellen Prüfung.

03

Vertrags- und Dokumenten-Recherche

Juristische oder technische Dokumentbestände werden gezielt befragbar — inklusive Versionsständen und Zugriffsrechten.

04

RAG-Qualitäts-Rettung

Ein bestehendes RAG-System liefert schwache Antworten. Systematische Diagnose von Retrieval-Qualität, Chunking und Prompting statt Neuanfang.

Kernkompetenzen
Retrieval-ArchitekturChunking-StrategienEmbedding-ModelleEvaluierung (RAGAS u.ä.)Zugriffsrechte-Konzepte
Tools & Frameworks
Vektordatenbanken (Qdrant, pgvector, Weaviate)Elasticsearch/Hybrid SearchLlamaIndexRe-RankerUnstructured/Parser
Plus-Faktoren
SharePoint/M365-IntegrationDSGVO-konforme ArchitekturenMehrsprachige Korpora

100–150 € / Stunde, DACH-Markt

Mit Erfahrung in Rechte-Management und großen, unaufgeräumten Dokumentbeständen steigt der Satz.

Alle Angaben aus unserer laufenden Marktbeobachtung; Details im Stundensatz-Überblick.

Woran erkennen Sie, ob schlechte Antworten am Retrieval oder am Modell liegen?
Die Kernkompetenz der Rolle: Wer nicht systematisch zwischen Such- und Generierungsproblem trennt, optimiert blind.
Wie gehen Sie mit Dokumenten-Zugriffsrechten in RAG um?
Der häufigste Enterprise-Stolperstein: Ohne rechte-bewusstes Retrieval sehen Mitarbeitende Inhalte, die sie nie sehen dürften.
Welche Chunking-Strategie wählen Sie für Verträge vs. Wiki-Artikel?
Praktiker antworten differenziert nach Dokumenttyp; Theoretiker nennen eine Standard-Chunk-Größe.
Wie evaluieren Sie RAG-Qualität vor dem Go-Live?
Belastbare Systeme brauchen einen Eval-Datensatz aus echten Nutzerfragen mit erwarteten Quellen — keine Stichproben-Demos.
Was kostet ein RAG-Entwickler als Freelancer?
Nach unserer Marktbeobachtung liegen die Stundensätze im DACH-Raum 2026 zwischen 100 und 150 Euro, abhängig von Enterprise-Erfahrung mit Rechte-Management und Datenqualität.
Was ist RAG — und warum nicht einfach das Modell auf unsere Daten trainieren?
RAG lässt das Sprachmodell vor dem Antworten in Ihren Dokumenten nachschlagen. Das ist aktueller, günstiger und nachvollziehbarer als Training: Neue Dokumente wirken sofort, Antworten tragen Quellenangaben, und Ihre Daten verändern kein Modell.
Funktioniert RAG mit unseren SharePoint- und Confluence-Inhalten?
Ja — gängige Quellen wie SharePoint, Confluence, Fileshares oder Ticketsysteme lassen sich anbinden. Entscheidend ist die Aufbereitung: Datenqualität und Zugriffsrechte bestimmen das Ergebnis stärker als die Modellwahl.
Wie lange dauert ein RAG-Projekt typischerweise?
Ein fokussierter Pilot mit einer Dokumentquelle ist in vier bis acht Wochen produktiv testbar; der Ausbau auf weitere Quellen und Rechte-Modelle folgt iterativ.

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