KI-Entwickler einstellen.
Von der KI-Demo zum KI-Feature, dem Ihre Nutzer wirklich vertrauen.
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Senior-Entwickler
In Ihrem Repo und Ihren Stand-ups.
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Monatlich kündbar
2 Wochen Kündigungsfrist.
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Kein Recruiting
Keine Headhunter. Keine Kündigungsfristen.
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Der Code gehört Ihnen
100 % der IP, ab Tag eins.
Wer 2026 KI-Entwickler einstellt, sollte auf Software-Entwickler achten, die LLM-Features bereits an echte Nutzer ausgeliefert haben: Retrieval über echte Daten, Agenten mit Tool-Aufrufen und klaren Grenzen, Evaluierungssets, die Regressionen erkennen, Schutz gegen Prompt Injection und Kostenerfassung pro Anfrage. Laut Branchendaten kostet die Integration eines LLM in ein bestehendes Produkt etwa $15–60k über 3–8 Wochen. Yarify stellt Senior-KI-Entwickler monatlich mit 2 Wochen Kündigungsfrist oder als Festpreisprojekt bereit.
Warum KI-Projekte stecken bleiben
Die Demo
- Zehn handverlesene Beispiele
- Selbstsichere falsche Antworten
- Niemand weiß, ob ein Prompt besser wurde
- Überraschende Rechnung am Monatsende
Das Produktiv-Feature
- Ein vorab vereinbartes Evaluierungsset
- Quellenangaben und ein erlaubtes „Ich weiß es nicht“
- Regressionen in der CI erkannt
- Token-Budgets pro Feature und Kunde
Was unsere KI-Entwickler bauen
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LLM-Features in Ihrem Produkt
Zusammenfassungen, Entwürfe, Extraktion aus Dokumenten, Klassifizierung. In Ihre App eingebaut, nicht als Chat-Blase angeflanscht.
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RAG über Ihre Daten
Strukturbewusstes Chunking, hybride Suche, Reranking, Quellenangaben. Postgres mit pgvector vor einer neuen Datenbank.
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Agenten mit Grenzen
Eng begrenzte Tools, jede Aktion protokolliert, menschliche Freigabe, wo Fehler teuer sind.
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Kosten und Latenz im Griff
Modell-Routing, Prompt-Caching, Batch-APIs, Ausgaben-Dashboards pro Feature.
Einstellen dauert Monate. Wir bauen schon.
Entwickler einstellen
- Stellenanzeige & Suche
- Interviews
- Kündigungsfrist
- Onboarding
- Entwicklung
Yarify
- Gespräch + Festpreis
- Entwicklung + wöchentliche Demos
- Live. Iteration mit Nutzern.
Beispielhafter Zeitplan. Eine Festanstellung kostet meist Monate für Suche, Interviews und Kündigungsfristen, bevor der erste Commit entsteht.
So läuft ein KI-Projekt ab
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Ist KI überhaupt die Antwort? · Erstes Gespräch
Manchmal erledigt eine Regel-Engine oder ein besseres Formular es für ein Zehntel der Kosten. Dann sagen wir das.
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Erfolg zuerst definieren · Woche 1
30 bis 100 echte Beispiele mit erwarteten Ergebnissen. Dieses Set wird zur Evaluierung.
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Einen schmalen Ausschnitt ausliefern · Folgende Wochen
Ein Workflow von Anfang bis Ende: Daten, Modellaufruf, Validierung, UI, Logging, Kostenerfassung.
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Absichern und ausbauen · Laufend
Guardrails, Fallbacks, Monitoring, weitere Workflows, jeweils am Evaluierungsset gemessen.
Guardrails, die wir einbauen
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Schutz vor Prompt Injection
Fremder Text erteilt nie Befehle.
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Schwärzung personenbezogener Daten
Bevor Daten Ihr System verlassen.
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Schema-geprüfte Ausgaben
Validiert, bevor etwas sie nutzt.
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Menschliche Freigabe
Wo ein Fehler Geld kostet.
So finden Sie einen KI-Entwickler, der liefert
- Hat ein LLM-Feature an echte Nutzer ausgeliefert und die Qualität gemessen
- Baut ein Evaluierungsset, bevor er Prompts optimiert
- Kann erklären, warum das Retrieval versagt hat, nicht nur, dass es versagt hat
- Erfasst die Kosten pro Anfrage und weiß, wie man sie senkt
- Entwirft Agenten mit eng begrenzten Tools und Schrittlimits
- Kann Ihnen sagen, wann man kein LLM einsetzen sollte
Interviewfragen für KI-Entwickler
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Hat eine Prompt-Änderung etwas verschlechtert?
Ein Evaluierungsset, automatische Bewertung in der CI, menschliche Stichproben. Ein paar Versuche im Playground sind ein Warnsignal.
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Unser RAG-Bot gibt selbstsicher falsche Antworten.
Zuerst das Retrieval: Chunking, fehlende Dokumente, Ranking. Dann, ob der Prompt „Ich weiß es nicht“ erlaubt.
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Eine E-Mail enthält Anweisungen an das Modell.
Vertrauenswürdige Anweisungen von fremden Inhalten trennen, Tools begrenzen, Freigaben für Seiteneffekte verlangen.
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Halbieren Sie unsere LLM-Rechnung.
Messen, einfache Anfragen an kleinere Modelle leiten, Kontext cachen, Offline-Jobs bündeln, Prompts kürzen.
Stundensätze für KI-Entwickler nach Region
Stündliche Marktspannen aus Branchenumfragen. Nicht unsere Preisliste: Wir erstellen ein Angebot nach einem kostenlosen Gespräch.
| Region | Junior | Mid-Level | Senior |
|---|---|---|---|
| USA | $70–100 | $100–140 | $140–200+ |
| Westeuropa | $55–80 | $80–110 | $110–160 |
| Mittel- und Osteuropa | $30–45 | $45–60 | $60–80 |
| Lateinamerika | $35–50 | $50–65 | $65–90 |
| Süd- und Südostasien | $20–32 | $32–42 | $42–55 |
Bei KI-Arbeit ist der Stundensatz selten der größte Posten: Datenaufbereitung, Integration, Tests und Monitoring kosten oft mehr als das Modell. Siehe KI-Entwicklungskosten.
KI ausprobieren, ohne die Firma zu verwetten.
Monatlich mit 2 Wochen Kündigungsfrist oder als Festpreisprojekt, bei dem Überschreitungen unserer Schätzung unsere Kosten sind. Code, Prompts und Evaluierungssets gehören ab dem ersten Tag Ihnen.
- Zuerst ein Workflow, hinter einem Feature-Flag
- Anbieterunabhängig, damit Sie Modelle wechseln können
KI-Software, die wir geliefert haben
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Medical AI That Drafts. Clinicians Decide.
AI software for a hospital: LLM-drafted clinical documents and imaging-report text, mandatory clinician review, full audit logs, GDPR health-data handling and an on-prem or private-cloud deployment option.
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See Our Sofa in Your Living Room
AI virtual staging for a furniture retailer: catalogue ingestion, room analysis, perspective-aware placement of real products, generative compositing, shopper UI and lead capture.
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Cold Outreach That Stays Out of Spam
Custom cold outreach and email campaign platform: multi-step sequences, SPF/DKIM/DMARC checks, inbox warm-up and rotation, LLM-personalised first lines, reply detection and campaign analytics.
Was Auftraggeber uns fragen
Was kostet es, einen KI-Entwickler einzustellen?
Marktübliche Senior-Sätze liegen bei etwa $60–80 pro Stunde in Mittel- und Osteuropa und $140–200+ in den USA. Pro Projekt kostet die Integration eines LLM in ein bestehendes Produkt laut Branchendaten rund $15–60k über 3–8 Wochen; komplexe Systeme liegen bei $50–300k+.
KI-Entwickler oder Data Scientist: wen brauche ich?
Ein Data Scientist trainiert und analysiert Modelle. Ein KI-Entwickler ist ein Software-Entwickler, der Modelle in eine Anwendung bringt: Datenpipelines, Retrieval, APIs, Evaluierung, Guardrails, Monitoring. Die meisten Produkte brauchen zuerst Letzteres.
Welche KI-Modelle und Anbieter nutzen Sie?
Je nach Anwendungsfall: kommerzielle APIs für Qualität, kleinere oder Open-Weight-Modelle, wo Kosten, Latenz oder Datenresidenz zählen. Wir bauen so, dass Sie den Anbieter ohne Neuentwicklung wechseln können, denn Preise und Modelle ändern sich jedes Quartal.
Wie gehen Sie mit medizinischen oder Finanzdaten um?
Datenminimierung und Schwärzung, bevor etwas ein Modell erreicht, Anbieter mit passenden Auftragsverarbeitungsbedingungen und Regionen, Zugriffsprotokolle, Validierung der Ausgaben. Wir haben medizinische KI-Software für ein Krankenhaus gebaut, bei der Ärzte jede Ausgabe prüfen.
Wie verhindern Sie, dass die KI etwas erfindet?
Ganz ausschließen lässt es sich nicht, aber kontrollieren: Retrieval mit Quellenangaben, Prompts, die „Ich weiß es nicht“ erlauben, Validierung der Ausgaben, Konfidenzschwellen, die an einen Menschen weiterleiten, und ein Evaluierungsset, das die Halluzinationsrate verfolgt.
Können Sie KI in unser bestehendes Produkt einbauen?
Ja, das ist die häufigste Anfrage. Ein Workflow mit klarem Nutzen und messbarer Qualität, hinter einem Feature-Flag ausgeliefert, dann ausgebaut. Günstiger als ein separates KI-Produkt. Brauchen Sie auch Python-Tiefe? Siehe Python-Entwickler.
Weiterlesen
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KI-Entwicklung
Produktive KI statt Demos. LLM-Integration, RAG, Dokumentenverarbeitung und KI-Features mit Evaluierung, menschlicher Prüfung und DSGVO-bewusstem Datenumgang.
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Staff Augmentation
Senior-Entwickler direkt in Ihrem bestehenden Team: Ihr Repo, Ihre Dailys, Ihr Tracker. Monatliche Abrechnung, 2 Wochen Kündigungsfrist, und jede Zeile Code gehört Ihnen.
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Augmentation vs. dediziertes Team
Staff Augmentation oder dediziertes Entwicklungsteam? Wer die Arbeit steuert, wer die Lieferung verantwortet, Monatskosten und eine klare Entscheidungsregel – mit illustrativem Beispiel.
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Entwickler-Stundensätze nach Land
Stundensätze für Softwareentwickler nach Land und Seniorität 2026: USA, Westeuropa, Mittel- und Osteuropa, Lateinamerika und Asien, mit Monatskosten und Freelancer-Vergleichswerten.
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Dediziertes Entwicklungsteam
Ein dediziertes Entwicklungsteam aus 2–4 Senior-Entwicklern für Ihr Produkt. Monatliche Abrechnung, 2 Wochen Kündigungsfrist, Code und IP gehören zu 100 % Ihnen.
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Python-Entwickler
Senior-Python-Entwickler für FastAPI- und Django-Backends, Datenpipelines, LLM-Tooling und Automatisierung, bei der es um echtes Geld geht. Monatliche Staff Augmentation oder Festpreisprojekt.
Von der KI-Demo zum KI-Feature
30 Minuten mit einem Senior-KI-Entwickler. Bringen Sie zehn echte Beispiele mit, was das Modell tun soll.