Amazon RDS Experten in Frankfurt
mit schneller, präziser KI-Vermittlung und geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die resiliente relationale Datenbanken entwerfen, PostgreSQL- oder MySQL-Workloads optimieren und Backups, Replikate und Migrationen auf AWS automatisieren. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Amazon RDS eingesetzt haben
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Kevin F.
Letzte Position:
DevOps- und Platform-Engineer bei DB Systel GmbH
- Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
- Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
- Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
- Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
- Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform
Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam
Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement
Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Roman K.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Ritika S.
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Markus G.
Letzte Position:
Daten-Lösungsarchitekt, Gründer bei GRITCON GmbH
- Design und Entwicklung moderner Cloud DWH & Daten Plattformen
- Data-Vault Automatisierung
- Implementierung von ELT und CI/CD Prozessen
- Anforderungsanalyse und Datenmodellierung
- Aufbau einer automatisierten Cloud Daten Plattform als Referenzarchitektur im Financial Risk Controlling (Snowflake, Data-Vault, DBT, Python, GitHub) 2024-10-01 – 2025-06-30, Zürich
- DWH-Weiterentwicklung, Betrieb und Cloud-Migration (Data-Vault, DBT, SAP Data-Services, Alteryx, SQL-Server, Azure Synapse) 2023-03-01 – 2025-06-30, Frankfurt
- Implementierung einer konzernweiten Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, WhereScape, Snowflake, AWS, Scrum) 2021-04-01 – 2023-12-31, Köln
- Proof-of-Concept für eine konzernweite Cloud Daten Plattform (Data-Vault, Snowflake, Synapse, WhereScape, Azure, Scrum) 2022-04-01 – 2022-07-31, Bonn
- Implementierung einer Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS) 2021-07-01 – 2022-04-30, Karlsruhe
- Big-Data Integration aller zum ITSM-Prozess gehörenden Quellsysteme (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS, Scrum) 2021-01-01 – 2021-05-31, Prag
- Entwicklung und Betrieb einer konzernweiten Self-Service-BI-Plattform zur Darstellung von ca. 150 Konzern-KPIs (Data-Vault, WhereScape, Postgres, Jenkins, Talend, AWS, Scrum) 2018-11-01 – 2020-12-31, Frankfurt
- Implementierung eines DWH zur Preissteuerung und Kapazitätsprognose im Personenfernverkehr (SAP BODS, SQL-Server, AWS) 2017-10-01 – 2018-11-30, Frankfurt
- Einführung von SAP BODS und Migration des vorhandenen DWH (SAP, BODS, HANA, Oracle, Cognos) 2017-05-01 – 2017-10-31, Rastatt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon RDS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 47%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
10 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Amazon RDS einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Amazon RDS Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Gesundheitswesen (57%)
- Transport und Logistik (57%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Automotive (43%)
- Versicherung (43%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verwaltete relationale Datenbanken
Amazon RDS ist der verwaltete Service von AWS für relationale Datenbanken. Er unterstützt Engines wie PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database und Microsoft SQL Server, während AWS einen großen Teil der zugrunde liegenden Bereitstellung, des Patchings und der Infrastrukturarbeit übernimmt. Unternehmen nutzen ihn für transaktionale Anwendungen, Geschäftssysteme, Kundenportale und datenbasierte Services.
Zentrale Funktionen
RDS-Experten konfigurieren produktive Datenbankumgebungen und verbinden sie sicher mit Anwendungen, die auf AWS oder anderswo laufen. Ihre Arbeit kann Folgendes umfassen:
- Auswahl einer Engine, Instanzklasse und Speicherarchitektur
- Einrichtung von Multi-AZ-Bereitstellungen, Lesereplikaten und Failover-Plänen
- Festlegung von Backup-, Wiederherstellungs- und Wartungsrichtlinien
- Verwaltung von Parametergruppen, Verschlüsselung und Netzwerkzugriff
AWS-Ökosystem
Eine erfolgreiche RDS-Umsetzung hängt von mehr als nur Datenbankeinstellungen ab. Spezialisten arbeiten mit Amazon VPC, Sicherheitsgruppen, IAM, AWS KMS, CloudWatch, CloudTrail und AWS Backup. Sie nutzen möglicherweise auch Terraform, CloudFormation, AWS CLI, Kubernetes-Integrationen und CI/CD-Pipelines, um Datenbankumgebungen konsistent bereitzustellen, zu überwachen und zu ändern.
Typische Projektarbeit
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise für neue Datenbankplattformen, Cloud-Migrationen und dringende Performanceprobleme. Häufige Aufgaben umfassen die Migration von selbst verwaltetem MySQL oder PostgreSQL, die Modernisierung veralteter Oracle- oder SQL-Server-Landschaften, die Optimierung langsamer Abfragen, die Neustrukturierung des Speichers und die Vorbereitung von Wiederherstellungsverfahren. Teams in Frankfurt können lokale Workshops mit einer Remote-Umsetzung in Deutschland und weiteren europäischen Betriebsstandorten kombinieren.
Wann Expertise wichtig ist
RDS wirkt in der AWS-Konsole einfach, doch ungeeignete Entscheidungen können Kosten, Verfügbarkeit, Sicherheit und Anwendungsleistung beeinflussen. Unterstützung durch Spezialisten ist wertvoll, wenn ein System mit möglichst geringer Unterbrechung migriert werden muss, wenn Replikation oder Failover unvorhersehbar funktionieren oder wenn das Datenbankwachstum Engpässe sichtbar macht. Gute Fachleute schaffen klare Verantwortlichkeiten, dokumentieren Entscheidungen und testen die Wiederherstellung, statt sich auf Standardeinstellungen zu verlassen.
Anzeichen für Qualität
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit der gewählten Datenbank-Engine und der Arbeitslast der Anwendung, nicht nur auf allgemeine AWS-Kenntnisse. Ein kompetenter Fachmann kann Abwägungen erklären und mit Belegen validieren:
- Kapazitätsplanung auf Basis von Abfragemustern und Wachstum
- Getestete Backups, Wiederherstellungen und Failover-Verfahren
- Zugriffe nach dem Prinzip der geringsten Rechte und verschlüsselte Verbindungen
- Überwachung, die Datenbank-, Netzwerk- und Anwendungsprobleme unterscheidet
- Migrationspläne mit Rollback- und Datenvalidierungsschritten
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Amazon RDS? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Amazon RDS wird verwendet, um verwaltete relationale Datenbanken für Anwendungen, Berichtssysteme, Commerce-Services und interne Unternehmenssoftware zu betreiben. Es reduziert den laufenden Infrastrukturaufwand und unterstützt gleichzeitig vertraute Engines wie PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database und SQL Server.
Amazon RDS bietet verwaltete Bereitstellung, Backups, Patch-Optionen und Hochverfügbarkeitsfunktionen. EC2 bietet mehr Kontrolle über Betriebssystem und Datenbankebene und kann daher für ungewöhnliche Konfigurationen geeignet sein, überlässt dem Unternehmen aber auch mehr Verantwortung für Wartung und Wiederherstellung.
Ein guter Amazon RDS-Spezialist sollte SQL-Performance, Datenmodellierung, Netzwerke, IAM, Verschlüsselung und Wiederherstellungsplanung verstehen. Erfahrung mit VPC, CloudWatch, Terraform, Migrationstools und Verbindungs-Pools von Anwendungen ist ebenfalls hilfreich.
Das passende Niveau hängt von der Arbeitslast und dem Risiko ab. Eine einfache Entwicklungsdatenbank benötigt möglicherweise nur gezielte Unterstützung bei der Konfiguration, während eine Migration oder ein hochverfügbares Produktivsystem einen Fachmann erfordert, der Umschaltungen geplant, Wiederherstellungen getestet und die gewählte Engine unter realen Betriebsbedingungen eingesetzt hat.
Amazon RDS eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Zugriff, Änderungen und Überwachung über AWS-Tools und dokumentierte Abläufe verwaltet werden können. Unternehmen in Frankfurt können mit Remote-Fachleuten arbeiten, wenn Kommunikation, Sicherheitszugriffe und Erwartungen an Besprechungen klar vereinbart sind; Vor-Ort-Termine können bei der Analyse oder bei Umschaltungen während einer Migration dennoch hilfreich sein.
Amazon RDS umfasst standardmäßige verwaltete Datenbank-Engines, während Amazon Aurora eine AWS-kompatible relationale Engine ist, die für bestimmte Anforderungen an Skalierbarkeit und Verfügbarkeit entwickelt wurde. Die Entscheidung hängt von Anwendungskompatibilität, betrieblichen Anforderungen, Migrationsaufwand und der Erfahrung des Teams mit den jeweiligen Optionen ab.
Bitten Sie einen Amazon RDS-Fachmann, eine vergleichbare Architektur, ihre Ausfallszenarien und die Gründe für die Wahl von Engine, Speicher und Verfügbarkeit zu erklären. Gute Nachweise sind getestete Wiederherstellungsverfahren, eine klare Überwachung, ein sicheres Zugriffskonzept, eine validierte Migration und eine prägnante technische Dokumentation.
Freelancer, die mit Amazon RDS arbeiten, entwerfen häufig Umgebungen, migrieren Datenbanken, optimieren Abfragen, konfigurieren Replikate und automatisieren Infrastruktur. Sie untersuchen möglicherweise auch Vorfälle, verbessern Backup- und Wiederherstellungsprozesse, verbinden RDS mit Anwendungen und dokumentieren Betriebsleitfäden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon RDS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 851 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon RDS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Amazon RDS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon RDS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon RDS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (71%) und Gesundheitswesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon RDS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon RDS eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
