Azure Blob Storage Experten in München
mit geprüften Freiberuflern aus über 15.000 Lebensläufen und KI-Präzision.Beauftragen Sie Experten, die Blob-Container entwerfen, Zugriffsebenen und Lebenszyklusregeln festlegen und Azure Blob Storage mit Apps, Datenpipelines und Backup-Workflows verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freiberuflern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Azure Blob Storage eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Stefan Wimmer
Letzte Position:
Archtitekt/Softwareentwickler bei Global Logistics Support GmbH
Aufgabe
- Weiterentwicklung eines neuen ERP-Systems mit Blazor
- Erzeugung von E-Rechnungen mit den Formaten XRechnung und Zugferd
- UI/UX-Design Client-Server-System
- Windows 11 Technologie
- Microsoft .NET 9, Git, Azure DevOps, ASP.NET, MSSQL, Blazor Programmiersprachen
- C#, MVVM Entwicklungstools
- Microsoft Visual Studio .NET 2022 Datenbank
- MSSQL Branche
- Sonstige
Maziyar Khorrami
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Mohamed Saleh
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Satish Kore
Letzte Position:
Nachhaltigkeitspraktikant bei Forschungszentrum Jülich GmbH
- Entwickelte Energieschätzmodelle, um den Stromlade- und Wasserstoffbetankungsbedarf an Lade- und Tankstellen für Logistik-Lkw in Deutschland zu ermitteln.
- Schätzte die zukünftige Güterverkehrsnachfrage in Deutschland mithilfe eines hausinternen Verkehrsbedarfsmodells.
- Entwarf ein Netzwerk aus Stromlade- und Wasserstofftankstellen auf Basis der Ergebnisse des Verkehrsmodells und unterstützte so die datenbasierte Infrastrukturplanung.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Blob Storage einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Versicherung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
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 München 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 München, die Azure Blob Storage 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
Speichergrundlagen
Azure Blob Storage ist Microsofts Objektspeicher für unstrukturierte Daten. Er speichert Dateien, Bilder, Protokolle, Backups und große Datensätze in Containern. Teams nutzen Blob Storage, wenn sie einen dauerhaften Speicher brauchen, auf den Apps, Dienste und Analysejobs leicht zugreifen können.
Häufige Anwendungsfälle
- Inhalte für statische Websites und Mediendateien
- Anwendungsprotokolle, Exporte und Prüfarchiv
- Backup-, Wiederherstellungs- und Disaster-Recovery-Daten
- Landing-Zonen für Data Lakes für die Batch-Verarbeitung
- Gemeinsamer Dateiaustausch zwischen Diensten und Teams
Passung ins Ökosystem
Blob Storage arbeitet mit Azure Storage, Azure Active Directory, SAS-Token, Lebenszyklusverwaltung und Abstufung für heiße, kühle und Archivdaten zusammen. Oft steht es neben Azure Functions, Logic Apps, Data Factory, Synapse und Kubernetes-Workloads, die dauerhaften Objektspeicher brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis wissen, wie man das richtige Zugriffsmodell wählt, Container und Präfixe strukturiert und Kosten kontrolliert, ohne die Abrufzeit zu beeinträchtigen. Sie kümmern sich sorgfältig um Verschlüsselung, Replikation, Unveränderlichkeit, Versionierung und Aufbewahrungsrichtlinien. Außerdem schreiben sie klare Runbooks für Backup, Wiederherstellung und die Fehlerbehebung beim Zugriff.
Wann man jemanden hinzuziehen sollte
Ziehen Sie freiberufliche Unterstützung hinzu, wenn Speicher unübersichtlich wird, Kosten steigen oder Zugriffsregeln schwer zu verwalten sind. Unternehmen in München brauchen oft Hilfe bei Cloud-Migrationen, Analyseprojekten und Plattform-Neuaufbauten, bei denen Teams ein sauberes Azure-Storage-Design und einen zuverlässigen Betrieb über englischsprachige und lokale Ansprechpartner hinweg möchten.
Anzeichen, dass Sie Hilfe brauchen
- Daten sind über viele Container oder Konten verteilt
- Uploads, Downloads oder signierte Zugriffslinks schlagen fehl
- Lebenszyklusregeln und Archivstufen sind nicht gut eingerichtet
- Sicherheits-, Identitäts- oder Verschlüsselungseinstellungen müssen überprüft werden
- Schritte für Backup und Wiederherstellung sind unklar oder nicht getestet
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Azure Blob Storage.
Azure Blob Storage wird für unstrukturierte Daten wie Dokumente, Medien, Protokolle, Exporte, Backups und analytische Eingabedateien verwendet. Es ist eine gängige Wahl, wenn Teams Objektspeicher brauchen, der dauerhaft, leicht zu automatisieren und einfach mit Azure-Diensten zu verbinden ist.
Blob Storage ist besser für große Dateien und Objekte geeignet, die keine relationalen Abfragen oder gemeinsamen Dateisystem-Semantiken brauchen. Azure Files kommt einer traditionellen Dateifreigabe näher, während SQL-Datenbanken für strukturierte Datensätze, Transaktionen und Joins gedacht sind. Die richtige Wahl hängt vom Zugriffsmuster ab, nicht nur davon, wo die Daten liegen.
Ein starker Azure Blob Storage Spezialist kennt meist Access Keys, SAS, verwaltete Identitäten, Container, Lebenszyklusregeln, Replikation und Verschlüsselung. Vertrautheit mit Azure CLI, PowerShell, Terraform und SDKs in .NET, Java, Python oder JavaScript ist oft nützlich, wenn Speicher automatisiert werden soll.
Azure Blob Storage Projekte unterscheiden sich stark. Ein einfaches Upload-und-Download-Setup braucht vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während Migration, Governance und Disaster-Recovery-Arbeiten meist jemanden erfordern, der bereits Sicherheit, Kostenkontrolle und operative Sonderfälle übernommen hat.
Azure Blob Storage Arbeit lässt sich meist leicht remote erledigen, weil die meisten Aufgaben Konfiguration, Code und Prüfung betreffen und nicht physische Infrastruktur. Vor-Ort-Zeit kann am Anfang einer Migration oder eines Workshops trotzdem helfen, besonders in München, wenn Teams Speicher-Muster, Zugriffsrichtlinien und Zuständigkeiten schnell abstimmen wollen.
Ein guter Blob Storage Profi erklärt Abwägungen klar und vereinfacht das Speicherdesign nicht zu stark. Achten Sie auf saubere Benennung, Zugriffssteuerung nach dem Prinzip der geringsten Rechte, durchdachte Lebenszyklusrichtlinien, getestete Wiederherstellungsverfahren und einen Ansatz, der sowohl Sicherheit als auch Kosten im Griff behält.
Azure Blob Storage ist ein Dienst innerhalb von Azure Storage, der auf Objektspeicher fokussiert ist. Azure Data Lake Storage Gen2 baut auf den Blob-Funktionen auf und ergänzt einen hierarchischen Namespace für analytische Workloads, daher sollte der richtige Spezialist wissen, wo diese Grenzen wichtig sind.
Azure Blob Storage Migrationsarbeiten umfassen oft das Zuordnen von Buckets oder Freigaben zu Containern, das sichere Verschieben von Daten, das Aktualisieren von App-Verbindungszeichenfolgen und die Prüfung von Berechtigungen nach dem Umstieg. Dazu kann auch das Setzen von Stufen, Richtlinien und Backup-Regeln gehören, damit das neue Setup vom ersten Tag an gut funktioniert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Azure Blob Storage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 87 €, was einem Tagessatz von etwa 697 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Azure Blob Storage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Azure Blob Storage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Blob Storage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Blob Storage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Versicherung (67%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Blob Storage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Blob Storage eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
