Azure Kubernetes Service Experten in Frankfurt
, die in wenigen Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die produktive Kubernetes-Cluster auf Microsoft Azure betreiben, die Bereitstellung mit Azure DevOps und GitHub Actions automatisieren und Workloads mit Azure-Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsdiensten verbinden. Lassen Sie sich schnell präzise mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammenbringen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Azure Kubernetes Service eingesetzt haben
Reza N.
Letzte Position:
Senior IT-Security Expert bei Teambank AG
- Vervollständigung der Logquellen-Anbindung an Microsoft Sentinel inklusive Integration von GCP-Workloads – zentrale Konsolidierung aller sicherheitsrelevanten Ereignisse aus Azure- und GCP-Umgebungen für vollständige End-to-End-Telemetrie und lückenlose Compliance-Nachweise
- Entwicklung von Custom Rules und Use Cases auf Basis der GFG Use-Case Library und der MITRE ATT&CK Matrix, um unternehmensspezifische Bedrohungen und GFG-relevante Szenarien mit präzisen, gemappten Erkennungsregeln abzudecken
- Tuning der Erkennungsregeln zur Minimierung von Fehlalarmen, Optimierung der Erkennungsschwellen und Modellierung von Ausnahmen – das SOC arbeitet mit relevanten, priorisierten Alerts bei reduzierter Mean-Time-to-Detect/Respond
- Aufbau von SOAR-Funktionalitäten in Sentinel durch Entwicklung von Playbooks zur Automatisierung wiederkehrender Response-Abläufe wie Containment, Nutzer- und Host-Isolierung sowie Ticketing – kürzere Reaktionszeiten und 24/7-Skalierbarkeit
- Konzeption und Aufbau einer Log-Transformationslösung zur Normalisierung und Anreicherung eingehender Rohlogs (GeoIP, CMDB, Threat Intelligence) und Überführung in ein einheitliches Schema für performante KQL-Abfragen, Use-Case-Logik und Korrelationen
- Verwaltung der Azure Security über Azure Policies zur präskriptiven Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards, Verhinderung von Drift sowie kontinuierlicher Remediation von Abweichungen
- Betrieb des Defender XDR Portals zur Verknüpfung von Endpunkt-, Identitäts-, E-Mail- und SaaS-Signalen mit Sentinel-Findings, ganzheitlicher Triagierung von Vorfällen und Orchestrierung von Maßnahmen direkt aus XDR
Technologien: Microsoft Sentinel, Microsoft Defender XDR, Azure Policy, KQL, GCP, MITRE ATT&CK
Ali A.
Letzte Position:
Gründer & Architekt bei Independent AI R&D
- Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
- GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
- KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner
Anton R.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Werner K.
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
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.
Mahesh S.
Letzte Position:
Azure Solution Architekt bei Autobranche
- Implementierung komplexer Azure-Ressourcen mit Terraform IaC und Azure DevSecOps-Pipelines mit Netzwerksicherheit und Zero-Trust-Governance-Richtlinien
- Optimierung des bestehenden Netzwerkplans, der Firewall und der Datenbankmigration
- Implementierung von Governance- und Netzwerkrichtlinien als Richtlinie als Code (PaC)
- Aufbau der unternehmensweiten Azure-Konnektivität mittels Azure VPN als IPSec-Tunnel
- Realisierung der Hybrid-OnPrem-Multi-Cloud-Konnektivität (GCP, Azure) mit Terraform
- Erstellung von Azure Functions für geplante Cron-Jobs und Service-Bus-Nachrichtenwarteschlangen (Topics)
- Optimierung des Messaging mit Premium-Funktionen des Service Bus und IP-Whitelisting
- Stakeholder-Management, Kundenkommunikation und Erstellung architektonischer Entscheidungsdokumente (ADR)
- Verantwortung für kosteneffiziente Schnellgewinne in Azure und On-Prem-Systemen
David R.
Letzte Position:
Leitender Entwickler/Technischer Architekt
- Konzeption, Erweiterung und Umsetzung der Schnittstellen (REST, GraphQL, Kafka)
- Architektur und Umsetzung Cloud-nativer Microservices auf Azure Kubernetes Service
- Domain-Driven Design, Event-Driven Architecture mit Kafka
- Entwicklung einer umfangreichen Query-Engine für REST-Endpunkte basierend auf fachlichen Objekten
- Konzeption und Realisierung der Klassifikation von Stammdaten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen (Library Weka, Spotify Voyager)
- Analyse und Auswertung komplexer Lasttestszenarien und Ableitung von Optimierungen
- Steigerung der Systemresilienz (Kafka Error Handling, Circuit Breaker, Sidecar Service Mesh in Go)
- Integration mit CIAM-Systemen (asynchrone Echtzeit-Synchronisierung und Definition der Datenhoheit, Autorisierung, Authentisierung)
- Anbindung Azure Service Bus (AMQP-Protokoll)
- Konzeption und Umsetzung von komplexen Berechtigungskonzepten (u. a. Delegated Administration)
- Dokumentation der Ergebnisse (Confluence, Architekturbeschreibungen, Architekturentscheidungen)
Rashid I.
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Kubernetes Service einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Automotive, Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 47%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
9 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Azure Kubernetes Service 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Azure Kubernetes Service Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (75%)
- Bank- und Finanzwesen (75%)
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Transport und Logistik (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Versicherung (38%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was AKS bietet
Azure Kubernetes Service, allgemein als AKS bezeichnet, ist der verwaltete Kubernetes-Dienst von Microsoft Azure. Er stellt eine Control Plane zur Orchestrierung containerisierter Anwendungen bereit, während Teams Workloads, Node-Pools und den Anwendungsbetrieb verwalten. AKS unterstützt skalierbare APIs, Web-Plattformen, ereignisgesteuerte Dienste und interne Geschäftssysteme.
Wo es eingesetzt wird
AKS eignet sich für cloudnative Systeme, die wiederholbare Bereitstellungen, Service Discovery und kontrollierte Skalierung benötigen. Unternehmen nutzen es für Kundenportale, Datenverarbeitung, SaaS-Produkte, Machine-Learning-Dienste und hybride Anwendungslandschaften. In Frankfurt kann es Teams unterstützen, die Azure-Workloads nahe an deutschen und europäischen Nutzern betreiben und dabei remote oder vor Ort zusammenarbeiten.
- Container-Plattformen für Produktivanwendungen
- Microservices mit unabhängigen Release-Zyklen
- Batch-, ereignisgesteuerte und datenintensive Workloads
- Migration von virtuellen Maschinen zu Containern
Ökosystem und Tools
Starke AKS-Spezialisten arbeiten mit Kubernetes-Objekten, Helm-Charts, Ingress-Controllern, Namespaces und persistenten Volumes. Sie verbinden Cluster mit Azure Container Registry, Azure Monitor, Microsoft Entra ID, Key Vault, verwalteten Datenbanken und virtuellen Netzwerken. Infrastructure as Code mit Terraform oder Bicep sowie Bereitstellungspipelines in Azure DevOps oder GitHub Actions sorgen für konsistente Umgebungen.
Wann Expertise wichtig ist
Freiberufliche Expertise ist wertvoll, wenn ein Team seine ersten Workloads zu AKS migriert, mehrere Cluster standardisiert oder betriebliche Schwierigkeiten löst. Spezialisten können die Grundlagen des Clusters schaffen, die Sicherheit von Bereitstellungen verbessern und das Betriebsmodell dokumentieren. Sie helfen internen Teams auch dabei, praxisnahe Entscheidungen zu Netzwerk, Identität, Observability und Kostenkontrolle zu treffen.
- Cluster-Design und Migration von Workloads
- Sicherer Ingress, Identität und Netzwerkintegration
- Release-Automatisierung auf Basis von Helm
- Monitoring, Logging und Bereitschaft für Störfälle
Was gute Fachleute liefern
Ein kompetenter Fachmann betrachtet AKS als Teil einer umfassenderen Azure-Plattform und nicht als isolierte Kubernetes-Installation. Er definiert Ressourcenrichtlinien, Verfügbarkeitspraktiken, Upgrade-Pfade und Backup-Verfahren, die zur Anwendung passen. Er kann Zielkonflikte klar erklären, brauchbare Dokumentation hinterlassen und Wissen an das feste Team übertragen.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktivem AKS, die dasselbe Workload-Profil, denselben Compliance-Kontext und dasselbe Bereitstellungsmodell wie Ihr Projekt umfasst. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Node-Pools, Pod Disruption, Secrets, Image-Sicherheit, Autoscaling und fehlgeschlagenen Releases umgeht. Für die Zusammenarbeit mit einem Team in Frankfurt sollten Sie frühzeitig Sprache, Besprechungsrhythmus und Aktivitäten vereinbaren, die eine Anwesenheit vor Ort erfordern; viele AKS-Aufgaben lassen sich effektiv remote erledigen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Azure Kubernetes Service am häufigsten fragen.
Azure Kubernetes Service wird eingesetzt, um containerisierte Anwendungen auf Microsoft Azure bereitzustellen und zu betreiben. Der Dienst eignet sich gut für Microservices, APIs, ereignisgesteuerte Workloads und Plattformen, die automatisierte Skalierung, kontrollierte Releases und die Integration mit Azure-Diensten benötigen.
AKS stellt eine verwaltete Kubernetes-Control-Plane und eine enge Integration mit Azure-Identität, Netzwerk, Monitoring und Registries bereit. Ein selbst verwalteter Cluster kann mehr direkte Kontrolle bieten, bringt aber auch mehr Verantwortung für Installation, Upgrades, Sicherheit und den laufenden Betrieb mit sich.
Ein guter Azure Kubernetes Service-Spezialist versteht in der Regel Kubernetes-Administration, Linux-Container, Netzwerke, Identität und Infrastructure as Code. Erfahrung mit Terraform oder Bicep, Helm, Azure DevOps, GitHub Actions, Azure Monitor und Sicherheitskontrollen ist ebenfalls wertvoll.
Der Bedarf an Erfahrung bei AKS-Projekten hängt von der Workload, dem Migrationsrisiko und den Erwartungen an den Betrieb ab. Ein begrenzter Proof of Concept benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung bei der Einrichtung, während eine Produktivplattform von jemandem profitiert, der bereits Upgrades, Fehlerbehebung, Observability, sicheren Zugriff und Release-Automatisierung bewältigt hat.
Arbeit mit Azure Kubernetes Service eignet sich oft für die remote Zusammenarbeit, da Cluster-Konfiguration, Pipelines und Dokumentation über gemeinsam genutzte Tools bearbeitet werden. Teams in Frankfurt sollten Zugriffsverfahren, Arbeitszeiten, Kommunikationssprache und mögliche Workshops vor Ort festlegen, bevor die Zusammenarbeit beginnt.
AKS ist in der Regel die bessere Wahl, wenn ein Team Kontrolle auf Kubernetes-Ebene, benutzerdefinierte Netzwerke, komplexe Workload-Planung oder ein breites Ökosystem aus Operatoren und Erweiterungen benötigt. Azure Container Apps kann für containerisierte Dienste einfacher sein, wenn das Team nicht so viel der zugrunde liegenden Plattform verwalten muss.
Bitten Sie einen AKS-Spezialisten, eine vergleichbare Produktivumgebung zu erklären, einschließlich Netzwerkgrenzen, Identität, Secrets, Observability, Upgrade-Planung und Wiederherstellungsverfahren. Qualität zeigt sich durch klare Abwägungen, sichere Standardeinstellungen, nützliche Dokumentation und die Fähigkeit zu zeigen, wie sich das System bei Ausfällen verhält.
Azure Kubernetes Service-Projekte können von den Grundlagen des Clusters über Migration und Plattformbetrieb bis hin zur Automatisierung der Bereitstellung reichen. Freelancer sollten die Struktur des Azure-Abonnements, bestehende Kubernetes-Standards, die Zuständigkeit für Anwendungen, Zugriffsbeschränkungen, Support-Erwartungen und den Umfang des Wissenstransfers an das Kundenteam klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 739 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (75%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Informationstechnologie (IT) (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Kubernetes Service 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
