Argo Workflows Experten in Deutschland
aus 15.000 CVs mit der Kraft von KIStelle Experten ein, die Argo Workflows-Pipelines entwerfen, wiederverwendbare Workflow-Templates bauen und sie mit Kubernetes-nativen Delivery-Flows verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern in Deutschland.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Argo Workflows eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Marco Lindner
Letzte Position:
Senior IT-Berater | Cloud-Dateningenieur | Infrastruktur-Architekt bei Hannover Rück SE
Aufbau einer Enterprise-Daten-Lakehouse-Plattform auf Azure Databricks
Entwicklung produktiver Daten-Pipelines und Governance-Strukturen
Implementierung privatisierter Cloud-Infrastrukturen mit Terraform
Einführung moderner CI/CD-Standards in Azure DevOps
Umsetzung sicherer IAM- und Governance-Konzepte
Entwicklung skalierbarer PySpark- und Delta-Lake-Frameworks
Unterstützung von Self-Service-Analytics und Ansätzen für Datenprodukte
Architektur- und Plattformberatung für Enterprise-Data-Initiativen
Aufbau einer zentralen DataHub-Architektur für Versicherungsdaten
Integration mehrerer Subsysteme in eine Lakehouse-Plattform
Einführung von Daten-Governance und Datenherkunft
Unterstützung moderner Analytics- und Reporting-Standards
Optimierung der Datenbereitstellung für Business- und Analytics-Teams
Olaf Radicke
Letzte Position:
DevOps-Architekt / Berater bei Authority with increased security requirements
- Ermittlung von Anforderungen (rechtlich, organisatorisch und technisch)
- Entwurf von Lösungsarchitekturen
- Bewertung von Konzepten und Technologien
- Erstellung von Entscheidungsvorlagen
- Architekturelle Entscheidungsaufzeichnungen (ADR)
- Koordination der Umsetzung
- Überprüfung der Implementierungen
- Dokumentation
Vitaliy Ryumshyn
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Sebastian Striebig
Letzte Position:
Group Product Manager – Digitale Plattform-Discovery bei SPREAD.AI
- Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
- Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
- Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
- Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
- Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
- Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden
Oluwasegun Adebayo
Letzte Position:
Observability Specialist bei ING GmbH
- Anforderungsanalyse für die unternehmensweite Observability-Plattform.
- Erstellung von Playbooks und Pipelines für den Rollout von Envoy, OpenTelemetry Collectors und OpenTelemetry Agents.
- Durchführung von Lasttests zur Kapazitätsplanung von Metriken für die Observability-Plattform.
- Dokumentation und Implementierung von Compliance-Standards zur Produktionsreife des Produkts.
- Erstellung und Design von RED-Metriken-, Spanmetrics-, JBoss- und Tomcat-Dashboards für geschäftskritische Anwendungen.
- Einrichtung von Alerts für kritische Anwendungen zur proaktiven Incident Response.
- Integration von OpenShift-Anwendungen in den unternehmensweiten Observability-Stack.
Ales Loncar
Letzte Position:
Senior DevOps Berater (Freelancer) bei Agentur der Europäischen Union (über IBM)
- Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps-Berater vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, luftabgetrennten Umgebung und verwaltete klassifizierte Systeme.
- Führte Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine großangelegte OpenShift-Plattform (>400 Knoten) an, steigerte die Bereitstellungseffizienz, die GitOps-Einführung und die operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash und stellte gleichzeitig die Einhaltung der Sicherheitsvorgaben sicher.
- Leitete die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit über 400 OpenShift-Knoten und verbesserte dadurch deutlich die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Bereitstellungen.
- Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zur Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung der vollqualifizierten Collection-Namen (FQCN) sicher und bereitete angepasste Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
- Implementierte einen GitOps-Agent für die AAP-Controller-Konfiguration als Code und ermöglichte so die automatisierte Synchronisation (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten anhand im Repository gespeicherter Konfigurationsdefinitionen mittels GitHub-Webhooks.
- Entwickelte und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebs-Workflows, darunter Umgebungscleanup, Neuaufbau von Helix-Cluster-Komponenten, Kafka-Topic-Management und Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten in etwa 100 Umgebungen.
- Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung mehrtägiger manueller Abläufe auf wenige Stunden.
- Integrierte die Ansible Automation Platform mit dem Thycotic (Delinea) Secret Server über ein Lookup-Plugin, um das sichere Management von Zugangsdaten in automatisierten Prozessen zu verbessern.
- Übernahm Deployment-Aufgaben, Fehlerbehebung auf Plattformebene und Konfigurationen des Istio-Netzwerks unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
- Arbeitete mit Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Bereitstellungsverfahren zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer luftabgetrennten, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.
Gyan Prakash
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Jonathan Krauß
Letzte Position:
Testautomatisierungsingenieur (Freiberufler) bei Bank Verlag GmbH
- Refactoring der Testautomatisierung (Java/Kotlin)
- Implementierung von Integrationstests (Cucumber, Gherkin)
- Fehlerbehebung und Implementierung neuer Funktionen im Pair Programming
- Implementierung von Testprozessen in CI/CD-Architektur (GitLab)
- Planung und Erstellung eines Testkonzepts
- Analyse von Geschäftsprozessen zur fachlichen Bewertung der Testabdeckung
- Fehlerverfolgung und Verifikation (Kubernetes/k8s, Kibana)
- Erweiterung der Deployment-Pipelines in GitLab CI
- Auswertung von Logs und Metriken
- Implementierung von Tests zur Überprüfung von Sicherheitsanforderungen (PCI DSS/ISO 27001)
Andreas Steffan
Letzte Position:
Leitender Entwickler bei Software
- Erweiterung des Dokumenten-Management-Systems um eine standardisierte CMIS-Schnittstelle (Content Management Interoperability Services)
- Implementierung von CMIS-Basisdiensten wie Navigation, Zugriffsrechten, Suche, CRUD-Operationen und Versionierung in Java
- Umsetzung basierend auf RESTful/OpenAPI-Services
- Bereitstellung als Fat-JAR und natives Container-Image
- Deployment On-Premises und serverlos als Azure Container Application mit Terraform
- Steigerung der Team-Autonomie durch Infrastruktur-Engineering und kurze Feedback-Schleifen
- Observability mit OpenTelemetry, Azure Monitor und Azure Logic Apps
- Einführung von Terraform- und Trunk-Based-Development-Prozessen
- Qualitätssicherung mit BDD-Tests in C# mit SpecFlow und Testcontainers
- Azure DevOps Pipeline Integrationstests
- Etablierung von Cloud-Deployment-Prozessen
- Schulung der Mitarbeiter in Cloud und Terraform
Torsten Glunde
Letzte Position:
Datavault mit Informatica auf Oracle bei SEFE
- Datavault Modellierung und Performancesteigerungen in Oracle.
- Anforderungsprozess mit modellgetriebener Datavault Automation.
- Aufbereitung der fachlichen Anforderungen für die Preisdatenbank im Gas- und Strommarkt.
- Vertriebsperformance anhand von Salesforce CRM.
- Aufgaben: Konzeption und Entwicklung.
- Eingesetzte Werkzeuge: Informatica, Oracle, DBT, Docker, DataOps, Airflow Workflow, Python Ingestion, Gitlab CI.
Pit Wegner
Letzte Position:
DevOps- und Site Reliability Engineer bei Alpin Analytics GmbH
- Planung und Aufbau einer mandantenfähigen Datenanalyse-Plattform auf Bare-Metal-Kubernetes
- Entwurf einer Cloud-nativen Architektur zur Datenerfassung mit Argo Workflows und Argo Events
- Technologien und Tools: Kubernetes, Docker, Helm, Argo Workflows, Argo Events
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Argo Workflows einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
57%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Argo Workflows 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Workflow-Automatisierung
Argo Workflows ist eine Kubernetes-native Engine zum Ausführen komplexer Jobs als deklarative Workflows. Sie wird für Batch-Verarbeitung, CI- und CD-Schritte, Datenpipelines und wiederholbare Anwendungsaufgaben genutzt. Teams wählen sie, wenn sie klare Kontrolle über Abhängigkeiten, Wiederholungen und parallele Ausführung brauchen.
Häufige Anwendungsfälle
- Mehrstufige Delivery-Pipelines auf Kubernetes bauen
- Daten- und Machine-Learning-Workflows ausführen
- Image-Builds, Tests und Releases orchestrieren
- Wiederholbare operative Jobs planen
- Workflows durch Events oder APIs auslösen
Argo Workflows, oft kurz Argo genannt, passt zu Teams, die Workflow-Kontrolle nahe am Cluster wollen. In Deutschland ist es häufig in Software, Fertigung, Logistik und datenintensiven Unternehmen im Einsatz, die starke Automatisierung und planbare Ausführung brauchen.
Ökosystem und Tools
Ein starker Spezialist arbeitet mit dem größeren Argo-Stack, einschließlich Argo CD, Workflow-Templates, Artifact-Handling und Kubernetes-Primitiven wie Pods, Namespaces und Service Accounts. Er versteht auch Container-Images, Secrets, RBAC, Observability und Git-basierte Delivery-Ansätze.
Was starke Experten tun
Starke Fachleute halten Workflows lesbar und stabil. Sie strukturieren Templates sauber, reduzieren doppelte Logik, setzen passende Wiederholungen und Timeouts und machen Logs, Artefakte und Parameter leicht überprüfbar. Sie wissen auch, wann Argo Workflows statt eines einfacheren CronJob oder eines schwereren externen Orchestrators sinnvoll ist.
Wann freiberufliche Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn ein Workflow-Setup fehlschlägt, schwer zu pflegen ist oder zu stark an ein einzelnes Team gebunden ist. Hilfe ist auch gefragt, wenn Orchestrierung auf Kubernetes verlagert wird, Pipelines über Produkte hinweg standardisiert werden oder Argo mit bestehender Delivery- und Daten-Tooling-Umgebung integriert werden soll.
Einstellung für Deutschland
Für Teams in Deutschland sind freiberufliche Spezialisten oft eine gute Wahl für Remote-Analyse, Umsetzung und Übergabe. Vor-Ort-Einsätze werden meist erst dann sinnvoll, wenn das Workflow-Design von lokaler Infrastruktur, Workshops zwischen Teams oder enger Abstimmung mit Plattform- und Operations-Spezialisten abhängt. Klare Dokumentation auf Englisch wird in der Regel erwartet.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Argo Workflows am häufigsten fragen.
Argo Workflows wird genutzt, um mehrstufige Jobs auf Kubernetes mit klarer Kontrolle über Reihenfolge, Verzweigungen, Wiederholungen und Artefakte auszuführen. Unternehmen setzen es für Delivery-Pipelines, Batch-Verarbeitung, Datenaufbereitung und andere wiederholbare Aufgaben ein, die zuverlässig laufen müssen. Es passt gut, wenn einfache Skripte nicht mehr ausreichen.
Argo Workflows führt Jobs und Workflow-Schritte aus, während Argo CD die Git-gesteuerte Anwendungsbereitstellung auf Kubernetes verwaltet. Viele Teams nutzen beides, aber sie lösen unterschiedliche Probleme. Wenn du Aufgaben orchestrieren musst, ist Workflows der richtige Fokus; wenn du den Cluster-Status synchron halten musst, ist Argo CD relevant.
Argo Workflows passt meist besser, wenn die Arbeit bereits in Kubernetes läuft und die Schritte containerbasiert sind. Airflow wird oft für eine breitere Scheduler-ähnliche Datenorchestrierung gewählt, besonders wenn Teams ein Python-first-Modell wollen. Die Entscheidung hängt von deiner Laufzeitumgebung ab, nicht nur von der Funktionsliste.
Ein starker Argo Workflows-Spezialist sollte Kubernetes, Container-Images, YAML, CI- und CD-Praktiken sowie Zugriffskontrolle verstehen. Erfahrung mit Helm, GitOps, Observability und Secret-Handling ist ebenfalls wertvoll. Für datenintensive Anwendungsfälle sind auch Cloud-Storage und Artifact-Management wichtig.
Ein guter Argo Workflows-Freelancer kann schnell Mehrwert liefern, wenn die Workflow-Ziele, das Cluster-Setup und der Deployment-Pfad klar sind. Für größere Programme sollte er auch Namensregeln, Umgebungsfreigaben, Fehlerbehandlung und die Zuständigkeiten für jeden Schritt verstehen. Je mehr Automatisierung schon vorhanden ist, desto wichtiger wird gute Dokumentation.
Ja. Argo Workflows-Arbeit ist oft gut remote machbar, weil die meisten Aufgaben in Code, Manifests und Cluster-Konfiguration stattfinden. Für Teams in Deutschland funktioniert die Zusammenarbeit meist gut, wenn es ein gemeinsames Backlog, klare Sprachempfehlungen und schnellen Zugriff auf den Cluster und die Logs gibt.
Achte auf Argo Workflows-Profis, die erklären können, warum ein Workflow auf eine bestimmte Weise aufgebaut ist, nicht nur, wie man ihn schreibt. Gute Zeichen sind saubere Templates, sinnvolle Wiederholungen und Timeouts, klares Artifact-Handling und ein Bewusstsein für Kubernetes-Grenzen. Sie sollten auch zeigen können, wie sie Fehler testen und debuggen.
Argo Workflows wird schwer zu pflegen, wenn Templates zu oft kopiert werden, Parameter unklar sind und die Verantwortung verstreut ist. Auch das Debugging wird mühsam, wenn Logs, Artefakte und Wiederholungsregeln uneinheitlich sind. Ein starker Spezialist räumt das Workflow-Design auf, bevor er weitere Schritte hinzufügt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Argo Workflows in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 872 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Argo Workflows in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 57% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Argo Workflows in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Argo Workflows in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Argo Workflows in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Argo Workflows in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Betrieb (75%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Argo Workflows eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
