RAG-Ingenieure
Chunking, Retrieval, Zitationen und Fallbacks owned im Repo, keine Chatbot-Demo, die nur auf einem PDF funktioniert.
GenAI · RAG · Prompts · LLM-Apps
GenAI-Entwickler die LLM-Produktfeatures shippen
Ein GenAI-Hire ist nicht „jemand, der einen ChatGPT-Prompt eingefügt hat“. iQud-Ingenieure shippen RAG, Prompt-Systeme, Chatbots und generative Produktschnitte, die Eval, Retrieval-Qualität und Kosten überleben, keine Playground-Demo, die nur auf einem PDF funktioniert.
- RAG mit messbarem Retrieval
- Prompt-Systeme, nicht ein einzelner String
- Chatbots und Zusammenfassung als Produktarbeit
- Erste PR in etwa einer Woche
GenAI-Delivery-Signale
- 5 TTypische Zeit bis zum ersten Pull Request
- RAGRetrieval und Eval, kein Playground-Paste
- LLMProduktfeatures, keine One-PDF-Demo
- 2 Wo.Sprint-Kadenz mit Output-Review
Die GenAI-Sitze, die wir wirklich staffen
„GenAI“ ist kein einzelner Job. Wir matchen die Produktoberfläche, die Sie brauchen: dieselben Stacks hinter iQuds Live-Seiten AI Development, Text Generation, Prompt Engineering und RAG Chatbots.
01 02 Prompt-Systeme, nicht ein einzelner String
Templates, Tools und Eval als Produktarbeit, damit die Prompt-Änderung der letzten Woche einen Test hat, keinen Slack-Screenshot.
03 Chatbots und Assistenten, die echte User überleben
Guards, Handoff und Conversation State als owned Arbeit, kein Playground-Thread, den niemand nach dem Launch reproduzieren kann.
04 Textgenerierung als Produktschnitt
Zusammenfassung, Entwurf und Rewrite mit Kosten- und Qualitätschecks, kein unbegrenzter „einfach das Modell aufrufen“-Button.
05 Eval und Kosten, mit denen der nächste Job leben kann
Offline-Checks, Tracing und Spend als Produktarbeit, keine „wir messen es später“-Folie.
06 Wann ein Training-, CV- oder Python-API-Sitz besser ist
Eine PyTorch-Training-Loop, ein Detection-Bench oder eine FastAPI-Flotte ohne LLM will immer noch einen anderen Hire. Das sagen wir im Intro-Call statt einen GenAI-only-Sitz zu erzwingen.
Tools, die sie am ersten Tag öffnen
Jede Kachel ist eine Live-iQud-Technologie- oder Serviceseite. Das Band darunter ist der LLM-Anwendungs-Stack, den diese Ingenieure bereits shippen (OpenAI, LangChain, Hugging Face und die Chatbot-Tools drumherum), nicht TensorFlow, OpenCV oder der volle AI / ML-Katalog.
Vom Intro-Call zu einem gemergten PR
Ein GenAI-Hire soll einen Retrieval-Pfad, eine Prompt-Änderung oder einen generativen Schnitt in Ihrem Repo shippen, nicht zwei Monate Onboarding-Theater, während der Playground-Thread ein Gerücht bleibt.
1 Die GenAI-Lücke kartieren
RAG vs Prompts vs Chat vs Zusammenfassung, Datenquellen, Seniority, Overlap-Stunden, und wie „fertig in 30 Tagen“ in Eval oder erstem Produktionspfad aussieht.
2 Echte Ingenieure shortlisten
Wir matchen verfügbare GenAI-Spezialisten auf Ihr Briefing und teilen relevante RAG-, Prompt-System-, Chatbot- oder generative-Feature-Arbeit.
3 Sie interviewen
Treffen Sie den Menschen, der ins Standup kommt. Validieren Sie, wie er über einen Retrieval-Miss, einen Kosten-Spike und den letzten Prompt spricht, den er wirklich über den Playground hinaus owned hat.
4 Erster Sprint in Ihren Tools
Repo-Zugang, Model Keys und erster Pull Request, typisch innerhalb einer Woche nach dem Go.
Starten Sie mit einem Sitz. Wachsen Sie, wenn der Backlog es sagt.
Die meisten Kunden betten zuerst einen GenAI-Ingenieur ein. Ein Pair oder ein Surface-Split nur, wenn die Arbeit es wirklich braucht.
Ein eingebetteter Ingenieur
Ein GenAI-Spezialist kommt in Ihren Squad, nimmt Richtung vom Lead und arbeitet in Ihren Ritualen.
Am besten fürEine LLM-Produktlücke schließen ohne neuen Vendor-Prozess
Dedizierter GenAI-Sitz
Ein stabiler Owner für RAG, das Prompt-System oder den Chatbot, mit Senior-Review im Sprint.
Am besten fürEin Produkt, das einen namentlichen generativen Owner braucht
Begrenzte GenAI-Initiative
Ein definierter Schnitt: ein erster RAG-Pfad, ein Zusammenfassungs-Flow oder ein Chatbot mit Verträgen, die schon in Bewegung sind.
Am besten fürEin Meilenstein, auf den Sie zeigen können, keine offene Prompt-Sandbox
GenAI-Hiring-Raten, schriftlich
Zwei Wege, einen GenAI-Ingenieur zu staffen. Stündlich für Spikes und definierte Tickets. Ein dedizierter Monatssitz, wenn jemand jeden Tag in Ihrem Standup sein soll, zu einem niedrigeren Effektivsatz als die Uhr laufen zu lassen.
Stündlich einstellen
20 €/ Stunde
Flexible GenAI-Kapazität für Feature-Spikes, Evals und begrenzte Tickets. Sie zahlen nur gearbeitete Stunden.
- Dieselben GenAI-Ingenieure wie ein Monatssitz
- Am besten für Overflow, ein RAG-Fix oder eine einzelne Release
- Schnell starten, pausieren wenn der Spike vorbei ist
- Abgerechnet nach echten Stunden, kein Retainer
Bester Wert
Für einen Monat einstellen
1.840 €/ Monat
Ein namentlicher GenAI-Ingenieur in Ihrem Sprint: etwa 160 Stunden dedizierte LLM-Produktkapazität, mit Senior-Review in der Kadenz.
Ein voller Monat zu 20 € ist 3.200 €. Dieser Sitz ist 1.840 €.
- Namentlicher Ingenieur in Repo, Model Keys und Standup
- RAG, Prompts, Chat oder Generation im selben Engagement
- Monat für Monat. Keine Jahresbindung.
- Günstiger als dieselben Stunden zu 20 €
Raten für dedizierte GenAI-Ingenieure (RAG, Prompt-Systeme, Chatbots, generative Produktfeatures). Seniority-Mix und Overlap werden im Intro-Call bestätigt. Wir quotieren keinen Stack, den wir nicht schon liefern.
Warum Produktteams GenAI hier staffen
Ein mittelmäßiger GenAI-Entwickler produziert einen Playground-Thread, der auf seinem Laptop funktioniert. Diese Ingenieure produzieren ein Feature, das echtes Retrieval, echte Eval und Ihr nächstes Release überlebt.
Produktarbeit, nicht „wer einen ChatGPT-Prompt einfügen kann“
Sie leben in Retrieval-Qualität, Eval, und warum die Halluzination der letzten Woche von einer Chunking-Entscheidung kam, die ihren eigenen Check hätte owned haben sollen.
Ihr Repo, Ihre Modelle, Ihre Stunden
GIFT-City-Overlap mit Europa und den USA. Output-Reviews live, wenn Ihre Leads online sind.
Senior-Augen auf dem Sprint
Mid-Level-Tempo ohne unüberwachte Prompt-Schulden. Review ist Teil des Engagements, kein Extra-SKU.
Zehn Kunden pro Quartal, absichtlich
Wir drehen keine Bank. Die Kapazität ist begrenzt, damit der Ingenieur, den Sie interviewen, der im Standup ist.
GenAI-Hiring-Fragen
Starten Sie mit einem. Die meisten Kunden betten einen Senior- oder Mid-Level-GenAI-Ingenieur ein und fügen ein Pair hinzu, wenn der RAG-, Prompt- oder Chatbot-Backlog es rechtfertigt.
Alle vier, wenn es Produktarbeit ist. Ein RAG-Sitz owned Retrieval und Zitationen. Ein Prompt-Sitz owned Templates, Tools und Eval. Ein Chatbot-Sitz owned Conversation State und Guards. Ein Generations-Sitz owned Zusammenfassung und Entwurf mit Kosten-Checks. Wir shortlisten nur Ingenieure auf Stacks, die wir schon liefern.
Das ist ein AI / ML-Hire oder ein Python-Hire, nicht dieser LLM-Anwendungs-Sitz. Sagen Sie es im Intro-Call. Wir zwingen kein RAG-Profil auf ein Training- oder API-only-Briefing.
Nachdem wir die Rolle kartiert haben und Sie den Hire freigeben, landen erste Pull Requests typisch innerhalb einer Woche: schneller, wenn Repo, Datenquellen und Model Keys bereit sind.
Ja. GitHub, Jira, Ihre CI, Ihre Standups. Wir erfinden keinen parallelen Prozess, außer Sie fragen danach.
Stündlich (20 €) ist für Spikes und definierte Tickets. Sie zahlen nur gearbeitete Stunden. Der Monatssitz (1.840 €) ist ein namentlicher GenAI-Ingenieur in Ihrem Sprint, etwa 160 Stunden dedizierte Kapazität. Derselbe Monat stündlich abgerechnet wäre 3.200 €. Seniority und Overlap werden im Intro-Call bestätigt.
Geben Sie dem Produkt einen GenAI-Ingenieur, der über den Playground hinaus shippen kann
Sagen Sie uns RAG vs Prompts vs Chat vs Zusammenfassung, und das Erste, das Sie in Produktion wollen. Wir kommen mit einem namentlichen Profil, einem Startfenster und einem Zwei-Wochen-Plan zurück.