Azure SQL Database Experten in München
, aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KI.Holen Sie sich Experten, die die Leistung von Azure SQL Database optimieren, sichere Schemas entwerfen und Migrationen von SQL Server oder SQL Azure sorgfältig begleiten. Erhalten Sie schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Azure SQL Database 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.
Any-Arlene Niyubahwe
Letzte Position:
Co-Founder · Data Engineering & Backend bei zirikana (Kirundi Bible Web App) – Civic Technology
- Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
- Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
- Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
- Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.
Kerstin Burgen
Letzte Position:
Reporting und Analysen für HR bei Apobank
- Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
- Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
- Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
- Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
- Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
- Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
- Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
- Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.
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
Daniel Carton
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure SQL Database einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
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 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 SQL Database 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
Was es ist
Azure SQL Database ist Microsofts verwalteter relationaler Datenbankdienst für moderne Anwendungen. Er wird für Transaktionssysteme, Reporting-Ebenen und APIs genutzt, die SQL-Kompatibilität ohne Serververwaltung brauchen. Viele Teams kennen ihn auch als Azure SQL oder, in älteren Kontexten, SQL Azure.
Wo es passt
Es passt gut, wenn ein Unternehmen einen planbaren Betrieb, integrierte Hochverfügbarkeit und eine enge Anbindung an den Microsoft-Stack möchte. Typische Anwendungsfälle sind:
- SaaS-Backends
- Line-of-Business-Systeme
- Ziele für Cloud-Migrationen
- Speicher für Reporting und Analysen
- Daten für Multi-Tenant-Anwendungen
Was Spezialisten liefern
Starke Profis richten Datenbanken ein, verbessern das Schema-Design und halten Abfragen auch bei Last effizient. Sie kümmern sich außerdem um Backups, Sicherheit, Failover und die Unterstützung bei Releases für produktive Änderungen. Für Teams in München heißt das oft, mit hybriden Umgebungen zu arbeiten und sich mit englischsprachigen Produktteams abzustimmen.
Fähigkeiten im Ökosystem
Arbeit mit Azure SQL Database steht oft neben Azure Data Factory, Power BI, Entity Framework, T-SQL und SQL-Server-Tools. Spezialisten müssen Indizes, Abfragepläne, Berechtigungen und Monitoring in Azure Monitor und verwandten Diensten verstehen. Sie sollten auch wissen, wann eine verwaltete Datenbank besser ist als ein selbst verwaltetes SQL-Server-Setup.
Wann man Hilfe hinzuholt
Unternehmen holen sich freies Fachwissen meist bei Migrationen, Performanceproblemen, Schema-Umstellungen oder Sicherheitsprüfungen. Ein Spezialist ist auch hilfreich, wenn eine App neue Umgebungen braucht, eine bessere Trennung der Mandanten oder eine saubere Übergabe von alten SQL-Server- oder SQL-Azure-Systemen.
Wie gute Arbeit aussieht
Gute Profis arbeiten genau, bleiben auch unter Druck ruhig und testen diszipliniert. Sie dokumentieren Änderungen, schützen Daten und erklären Kompromisse klar. Sie beheben nicht nur eine Abfrage; sie machen die Datenbank leichter zu betreiben, sicherer zu ändern und bereit für das nächste Release.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Azure SQL Database am häufigsten fragen.
Azure SQL Database wird für Geschäftsanwendungen, APIs, Reporting-Speicher und Cloud-Migrationsprojekte genutzt, die eine verwaltete relationale Datenbank brauchen. Sie gibt Teams SQL-Server-Kompatibilität, ohne dass sie die zugrunde liegenden Server verwalten müssen. Unternehmen wählen sie, wenn sie weniger Betriebsaufwand und einen Dienst möchten, der gut zu Microsoft Azure passt.
Azure SQL Database nimmt einen Großteil der Serververwaltung weg, die bei SQL Server auf einer VM anfällt. Dadurch lässt sie sich einfacher patchen, skalieren und wiederherstellen, aber dafür ist nicht jede Kontrolle auf niedriger Ebene verfügbar. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob das Projekt eher von einem verwalteten Dienst oder von voller Instanzkontrolle profitiert.
Ein Unternehmen sollte Azure SQL Database-Fachwissen bei Migrationen, langsamen Abfragen, Schema-Umstellungen oder zur Härtung der Sicherheit hinzuziehen. Es ist auch sinnvoll, wenn eine Anwendung von SQL Server oder SQL Azure umzieht und das Team einen sorgfältigen Übergang möchte. Freelancer helfen besonders dann, wenn produktive Daten oder der Release-Zeitpunkt betroffen sind.
Ein starker Azure SQL Database-Profi kennt in der Regel T-SQL, Indexierung, Backup-Strategien und Performance-Tuning. Viele arbeiten auch mit Azure Monitor, Azure Data Factory, Power BI und Anwendungs-Frameworks, die über ORM-Schichten mit SQL sprechen. Grundlagen in Cloud-Netzwerken und Sicherheit sind ebenfalls wichtig.
Das nötige Niveau hängt von der Aufgabe ab, aber Azure SQL Database-Arbeit profitiert meist von jemandem, der echte produktive Systeme betreut hat. Einfache Schema-Änderungen brauchen weniger Tiefe als Migrationsplanung, Failover-Design oder Query-Tuning unter Last. Wenn die Datenbank eine kritische Anwendung trägt, wählen Sie einen Spezialisten, der ähnliche Risiken schon einmal gesehen hat.
Ja. Azure SQL Database-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben über Azure, Code-Reviews und sicheren Zugriff auf Test- oder Produktionsumgebungen umgesetzt werden. Für Teams in München kann Zeit vor Ort trotzdem bei der Analyse, in Workshops oder bei der Release-Planung helfen, wenn lokale Abstimmung wichtig ist.
Achten Sie auf klare Erklärungen, sorgfältiges Änderungsmanagement und Nachweise für Arbeit an echten Systemen. Ein guter Azure SQL Database-Experte kann über Indizes, Sperren, Backups, Berechtigungen und Wiederherstellung sprechen, ohne auszuweichen. Fragen Sie, wie er Migrationen testet, Leistung prüft und Daten während Release-Fenstern schützt.
Azure SQL Database ist der aktuelle Name, während SQL Azure der ältere Name ist, den viele Suchende noch verwenden. In der Praxis ist meist derselbe verwaltete Datenbankdienst in Microsoft Azure gemeint. Ein Spezialist sollte beide Begriffe und die Plattformänderungen verstehen, die mit der Umbenennung kamen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Azure SQL Database in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 832 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Azure SQL Database 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 SQL Database in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure SQL Database in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure SQL Database in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (67%) und Gesundheitswesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure SQL Database in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure SQL Database eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
