Chart.js Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Rohdaten mit Chart.js in klare Linien-, Balken-, Kreis-, Radar- und Mischdiagramme verwandeln, responsive Dashboards anpassen und Visualisierungen mit Live-App-Daten verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Chart.js eingesetzt haben
Khalid El Mansouri
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Oleg Abrazhaev
Letzte Position:
Staff Software Engineer bei Kpler Germany GmbH
- Neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und bestehende sowie geplante Services ersetzt
- Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Bereiche
Tech-Stack:
- Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
- Backend/Frontend: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
- DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD
Hicham Mokhtari
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler bei Buhl Data Service GmbH
- Backend-Entwicklung: .Net 8, C#, PostgreSQL, Entity Framework Core, REST-Web-APIs, Docker, Kubernetes, Kafka, Open API Swagger, Apache Airflow, Resharper, Git, Microservices, SOAP, gRPC, Hangfire, OAuth 2, GraphQL
- Schnittstellenentwicklung zur Dokumentenverarbeitung mit SmartFix, Softexpansion und Natif.ai: C#, REST API, Resharper, Git
- Deployment: Azure DevOps YAML, Vanilla Helmchart, Rancher, Kubernetes-Cluster, Linux-Docker, Windows-VM, Python
- Unit-Tests und Integrationstests
- Telemetrie, Kibana, Grafana, Elastic Search
- Arbeit in einem Kanban-Team aus 8 Entwicklern, 1 Tester und einem Product Owner
Hüseyin Korkut
Letzte Position:
Senior Full-Stack-Entwickler bei DVAG
Architektur und Umsetzung einer vollständig digitalisierten Abschlussstrecke zur Verwaltung von Wertpapierverträgen innerhalb der DVAG-Infrastruktur. Die Plattform zielt auf maximale Benutzerfreundlichkeit, modulare Erweiterbarkeit und Compliance-gerechte Verarbeitung sensibler Daten.
Implementierung einer reaktiven UI-Struktur mit Fokus auf User Guidance & Accessibility.
Dynamische Steuerung von Formular- und Abschlussprozessen inkl. Validierungslogik.
Reaktives State-Management über SignalStore (Signale + selektive Effects).
UX-Optimierung durch adaptive Komponenten und Playwright-basierte UI-Tests.
Modularisierung des Backends zur Anbindung bestehender Vertriebs- und Vertragslogiken.
API-Stabilität und DTO-Design nach Clean Architecture-Prinzipien.
Zusammenarbeit mit Domain-Teams zur Definition technischer Verträge und Servicegrenzen.
Management mit GitHub.
Unit-Tests mit Jest, E2E-Tests mit Playwright.
Code-Reviews, CI-integrierte Testausführung, iterative Refactorings.
Sicherstellung hoher Coverage und UI-Stabilität im Abschlussprozess.
Technologien: Angular 18, RxJS, SignalStore, HTML5, SCSS, Spring Boot, Kotlin, REST, OAuth2, Jest, Playwright, Clean Architecture.
Daria Aleshina
Letzte Position:
Frontend-Entwickler bei Goose Freelancer Services
- Ein vollständig responsives Business-Dashboard mit dynamischer Job-Analytics-Visualisierung und einem CMS-integrierten Content-Hub (Artikel, Audio, Bilder) mit On-Demand-Medien-Ladefunktion erstellt. Dabei Lighthouse-Werte von 100 (Accessibility, SEO) und 88 (Performance) auf Mobilgeräten erreicht.
- Pixelgenaue UI-Umsetzung aus Figma-Designs über 6 Seiten implementiert, Scroll-Trigger-Animationen hinzugefügt und Unit-Tests für kritische Eingabekomponenten geschrieben.
- Code-Duplizierung um ~20% reduziert, indem die AI-generierte Frontend-Codebasis in modulare, wiederverwendbare Komponenten refaktoriert wurde und so die langfristige Wartbarkeit verbessert wurde.
- Entwicklung beschleunigt durch Integration KI-gestützter Coding-Workflows und Model Context Protocol (MCP)-Tools; Backend-Probleme eigenständig ohne dedizierte Unterstützung gelöst.
- Verwendete Technologien: Svelte (SvelteKit), Tailwind CSS, Supabase, Sanity, GSAP, Chart.js, Vitest.
Fabian Jonen
Letzte Position:
Systemintegrator Robotik und Webdeveloper bei SENPRO Sensortechnik GmbH
- Entwicklung einer kollaborativen Roboterzelle zur automatisierten Handhabung und Silikon-Dispension von Sensorbauteilen.
- Verantwortlich für mechanische Konstruktion, Elektronik, Softwareintegration und abschließende CE-Zertifizierung.
- Ein eigens entwickeltes Werkzeugwechselsystem ermöglicht den automatisierten Wechsel zwischen Handling- und Dispensing-Werkzeugen.
- Zur Prozessüberwachung wurde eine Django-basierte Steuerkonsole für Industrieroboter entwickelt, die ein Echtzeit-Dashboard (WebSocket, Chart.js) und eine RESTful-API (DRF) kombiniert.
- Sie ermöglicht asynchrone Programmausführung, Visualisierung von Live-Daten und Kamerastreams, Robotersteuerung sowie statistische Auswertung und Dokumentation von Prozessdaten mit einer interaktiven Bootstrap-Oberfläche.
- Eingesetzte Technologien: Universal Robots (URScript), Arduino, OpenCV, Python, Django/Django REST Framework (DRF), Channels, SQLite, Chart.js, Bootstrap, JavaScript, HTML/CSS, AutoCAD, Autodesk Fusion 360, Konstruktion & Fertigung mit Aluminiumprofilen, Laserteilen, Spezialblechen, RoboDK-Simulation
Oussama Krifa
Letzte Position:
Senior Frontend-Entwickler bei DKB Code Factory GmbH
Martin Staudt
Letzte Position:
TallyUp bei Gerd Thom GmbH
- Optimierung der UI der Android-basierten POS-Software 'TallyUp'
- Analyse der bestehenden Oberfläche und Sammlung von Nutzerfeedback nach System- und Distributed-Systems-Design
- Erarbeitung neuer Designs und Funktionen
- Umsetzung der Verbesserungen mit Angular und Ionic
- Einsatz von NestJS, MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Redis, MS SQL, RabbitMQ
- Technologien: TypeScript, Angular, Ionic, chart.js, Docker, GitLab CI, GitHub Actions, Stencil.js, Astro, Polymer, Shopware 5, Magento 1.x, Lerna, Storybook, Jenkins, Gitea, Material UI, Axios, Bootstrap, gulp.js, Bower, Deployer, Go, Handlebars, jQuery, OpenAI API, nginx, FrankenPHP, SonarQube, LokiJS
Peter Schmelzer
Letzte Position:
Human IT Service GmbH
- Projekt: Bürgerbeteiligungs-Portal
- Technologien: HTML, CSS, TypeScript, Angular, SvelteKit, Rust, leaflet, osm
- Aufgaben: Konzeption, technische Entscheidung, Implementierung
- Fokus: Frontend, Entwicklung, UX, Konzeption, Wartung
Bastian Mattheß
Letzte Position:
Webentwickler bei FERCHAU Dresden / Staatliche Porzellan-Manufaktur Meißen GmbH
- Beratung und Analyse des Magento 2 (Adobe Commerce) Webshops
- Anpassung der Schnittstelle zu Comarch ERP
- Priorisierung von Anpassungen
- Performance Optimierung
- Stammdatenoptimierung
- Umbau des Produktimports
- Technologien: PHP, PHPStorm, Git, Jira (User Storys), SQL, Comarch ERP, MS Excel, MS Word, yEd
Robert Barisic
Letzte Position:
Lead-Entwickler & Berater bei BIOCOM AG
Als alleiniger Full-Stack-Entwickler eine Rails 4-Altanwendung auf Rails 7 migriert, inklusive Deployment-Setup mit Capistrano und NGINX-Konfiguration
Individuelles Admin-Dashboard mit ChartJS-Berichten, PDF-Generator und CSV-Batch-Importer über Administrate bereitgestellt
Neue Funktionen für Reporting, Importe, Datenverwaltung und DSGVO-Konformität umgesetzt, Kernkomponenten neu gestaltet
Markus Troschinski
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Krauss Maffei Technologies GmbH
- Architektur und Konzeption der Anwendung
- Entwicklung neuer Features
- Anbindung an AWS Backend (GraphQL, Rest)
- Deployment in AWS
- Gatsby, React, Redux, Material UI, TailwindCSS, ChartJS, Plotly, GraphQL, Gitlab
Andreas Mann
Letzte Position:
Softwareentwickler bei DieProduktmacher GmbH
- Entwicklung eines neuen Dashboards für eine Recruiting-Agentur
- Entwicklung im Frontend mit Vue3
- Einrichtung der Style-Konfiguration mit Element Plus und Tailwind
- Responsives Layout für alle gängigen Bildschirmgrößen
- Verschiedene Key-Performance-Indicator-Diagramme mit ChartJs zur Darstellung geschäftskritischer Metriken
Henning Pankratius
Letzte Position:
Siemens
- Entwicklung einer Reporting-API mit RESTful-Services und SpringBoot
- LDAP-Anbindung
- Auslagern von Services in AWS
- Bootstrap
- Angular 14 Frontendentwicklung
- JBoss
- DynamoDB
- S3
- Athena
René Wick
Letzte Position:
Entwicklung eines KI-gestützten Systems zur Lead-Generierung
Im Rahmen einer Eigenentwicklung wurde – als zweite Stufe des vorgelagerten Systems zur Projektbeobachtung – eine Pipeline zur automatisierten Lead-Generierung erstellt. Aus einer Liste von Freelance-Projekt-URLs (freelancermap) werden qualifizierte Lead-Datensätze inklusive Firma, Ansprechpartner, offizieller und personenbezogener E-Mail-Adresse sowie passender Anrede (Du/Sie) erzeugt. Als Technologien kamen Python (openpyxl, requests) sowie ein LLM-Agent-Workflow in VS Code (GitHub Copilot Chat) mit eigenem Slash-Command und umfangreichem Regelwerk zum Einsatz; für die Recherche werden Such-APIs (Serper.dev) angebunden. Zu meinen Aufgaben gehörte die gesamte Konzeption und Entwicklung. Kern ist ein rund 480 Zeilen umfassendes Regelwerk, das den LLM-Agenten deterministisch durch Extraktion, Website- und E-Mail-Ermittlung, Dublettenabgleich (gegen bestehende Provider-Listen) und die Erzeugung eines strukturierten JSON-Outputs führt. Deterministische Teilschritte (Excel-Abgleich, Web-/E-Mail-Suche, Pattern-Ableitung) wurden in Python-Helper-Skripte ausgelagert. Zu den weiteren Anforderungen zählten die Validierung der Ergebnisse über versionierte Blind-Runs gegen eine Referenz, die iterative Verfeinerung des Regelwerks sowie ein austauschbarer Such-Provider-Layer aus Kosten- und Stabilitätsgründen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Chart.js einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
44%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
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 Germany 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 Germany, die Chart.js 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 Chart.js macht
Chart.js ist eine JavaScript-Bibliothek für Diagramme, mit der im Browser klare, interaktive Datenvisualisierungen erstellt werden können. Teams nutzen sie für Dashboards, Berichte, Admin-Ansichten und Produktanalysen, wenn das Diagramm leicht bleiben und sich einfach aktualisieren lassen soll.
Häufige Diagrammarbeit
- Linien-, Balken-, Kreis-, Donut-, Radar-, Polarflächen- und Streudiagramme
- Responsive Ansichten, die sich an Bildschirme und Container anpassen
- Live-Datenaktualisierungen aus APIs und dem Zustand von Web-Apps
- Eigene Tooltips, Labels, Legenden und Animationen
- Gestaltete Diagramme, die zu Produktdesignsystemen passen
Ökosystem und Setup
Gute Chart.js-Arbeit findet oft in React-, Vue- oder einfachen JavaScript-Apps statt. Experten übernehmen auch Datenaufbereitung, Datums- und Zahlenformatierung, Canvas-Verhalten und Diagramm-Registrierung, egal ob das Projekt ein CDN-Setup, npm-Pakete oder einen gebündelten Frontend-Stack nutzt.
Wann Unternehmen Spezialisten hinzuziehen
Unternehmen suchen meist nach freiberuflicher Chart.js-Expertise, wenn Diagramme unübersichtlich wirken, langsam laden oder auf kleineren Bildschirmen nicht funktionieren. Das hilft auch, wenn ein Team eine Berichtsebene für ein SaaS-Produkt, ein internes KPI-Dashboard oder eine kundennahe Analyseansicht in Germany mit sauberer Übergabe und guter Dokumentation braucht.
Was starke Fachleute liefern
Gute Chart.js-Fachleute zeichnen nicht nur ein Diagramm. Sie wählen den passenden Diagrammtyp aus, halten Beschriftungen lesbar, gehen mit fehlenden oder wechselnden Daten um und sorgen dafür, dass die Visualisierungen auf allen Geräten korrekt bleiben.
Hinweise darauf, dass du Hilfe brauchst
- Deine Diagramme funktionieren, aber Nutzer verstehen sie nicht
- Du brauchst wiederverwendbare Diagrammkomponenten für viele Seiten
- Dein Datenmodell ändert sich und die Diagramme brechen
- Du brauchst Hilfe bei der Chart.js-Konfiguration oder bei Plugins
- Du möchtest ein Dashboard oder eine Analysefunktion schneller fertigstellen
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Chart.js am häufigsten fragen.
Chart.js wird verwendet, um Kennzahlen, Trends und Vergleiche in Web-Apps ohne großen Aufwand darzustellen. Unternehmen nutzen es für Dashboard-Kacheln, Berichtsansichten, Produktanalysen und interne Tools, bei denen Daten leicht lesbar und einfach aktualisierbar sein sollen.
Chart.js wird meist gewählt, wenn ein Team Standarddiagramme schnell und mit weniger individuellem Zeichenaufwand braucht. D3.js ist besser für stark angepasste Visualisierungen und niedrigere Steuerungsebene, während Chart.js besser zu gängigen Business-Diagrammen, einfacherer Konfiguration und schnellerer Umsetzung passt.
Ein guter Chart.js-Spezialist sollte auch JavaScript, Datenaufbereitung und Frontend-Integration beherrschen. In React- oder Vue-Projekten sollte er den Komponentenstatus, API-Daten, responsive Layouts sowie die Formatierung von Datumsangaben, Zahlen und Beschriftungen sauber handhaben.
Ein Projekt braucht Chart.js-Hilfe, wenn Diagramme schwer zu pflegen werden, individuelles Verhalten brauchen oder zu einem Produktdesignsystem passen müssen. Es ist auch hilfreich, wenn ein Team Daten hat, aber nicht genug Zeit, um zuverlässige, saubere Visualisierungen zu bauen.
Ja, Chart.js wird häufig in React- und Vue-Apps verwendet. Freelancer kapseln die Diagrammlogik oft in wiederverwendbaren Komponenten, verwalten Aktualisierungen über State oder API-Aufrufe und sorgen dafür, dass Diagramme bei geänderten Props sauber neu gezeichnet werden.
Chart.js kann für Live-Dashboards gut funktionieren, wenn das Aktualisierungsmuster einfach ist und die Datenmenge sinnvoll bleibt. Ein Spezialist sollte wissen, wie man Updates bündelt, unnötige Neuzeichnungen vermeidet und die Oberfläche bei sich ändernden Werten reaktionsschnell hält.
Achte auf klare Beispiele für Diagramme, die lesbar, responsiv und gut an die Daten angepasst sind. Ein guter Chart.js-Freelancer erklärt die Wahl des Diagrammtyps, geht auf Sonderfälle wie leere Daten ein und schreibt Code, den dein Team gut warten kann.
Die meisten Chart.js-Aufgaben können remote erledigt werden, besonders wenn der Freelancer Zugang zum Datenmodell, zu Designvorgaben und zum Frontend-Code hat. Die Zusammenarbeit vor Ort in Germany kann helfen, wenn das Team enges, workshopartiges Feedback zu Dashboards, Berichten oder Produktanalysen braucht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Chart.js in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 715 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Chart.js in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 44% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Chart.js in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Chart.js in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Chart.js in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Einzelhandel (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Chart.js in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Chart.js eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
