Datenanonymisierungsexperten in Deutschland
für eine sicherere Datennutzung, in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die Anonymisierungsstrategien entwickeln, datenschutzfreundliche Datenpipelines aufbauen und Datensätze für Analysen, Tests oder Forschung vorbereiten. FRATCH verbindet Sie schnell mit genau passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Datenanonymisierungsexperten eingesetzt haben
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Waseem S.
Letzte Position:
Solution Architect / Subject Matter Expert bei FRMCS-Endgerätehersteller
Mitarbeit im EU-geförderten Projekt MORANE-2 zur Validierung des Future Railway Mobile Communication System (FRMCS) in realen Einsatzszenarien: Erstellung der Anforderungsspezifikationen für TOBA sowie der zugehörigen Testspezifikationen.
Technologien: 5GS (Radio & Core), FRMCS, MCx (MCPTT, MCData, MCVideo), MC Gateway UE, MCx Priority/Security/QoS Management, ETCS, SIP, IMS
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Gerd P.
Letzte Position:
Auftragsprogrammierung C# für Sondermaschinen/Visualisierungstechnik bei Volkswagen Deutschland
Auftragsprogrammierung C# für Sondermaschinen/Visualisierungstechnik
Auftragsprogrammierung mit C#; .net; WPF, WCF, MVC, MVVM
Anpassung und Weiterentwicklung einer Steuersoftware für Sondermaschinen (Programmierung von Maschinenabläufen) mit entsprechenden Schnittstellen zur Gestaltung einer grafischen Benutzeroberfläche im Maschinenbauumfeld (Abbildung von Scanprozessen in 3D)
Qualitätssicherung vor Übergabe an den Kundenbetrieb
Eingesetzte Software, Hardware, Systeme:
- Windows 2003 Server
- Windows 2008
- Visual Studio ab 2012
- diverse kundenspezifische Hard- und Software
- .net Framework
- TFS
Dilip G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Computer-Vision-Berater bei Spiral Physical Therapy Inc.
- Entwicklung von Methoden zur monokularen 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierten geometrischen Modellierung aus mobilen Aufnahmen
- Entwicklung lernbasierter Ansätze zur Schätzung der Gesichtsform, videobasierten Gesichtsanalyse und datenschutzfreundlichen visuellen Lernverfahren
Ludo P.
Letzte Position:
Senior Consultant bei Versicherung
- DWH-Modernisierung
- Migration von Informatica PowerCenter auf IDMC/CDI
- Migration von IBM DB2 auf Databricks
Technologien: Informatica IDMC, Databricks
Knud W.
Letzte Position:
Lead-Programmierer, Architekt und stellvertretender Product Owner bei Bundesagentur für Arbeit
- Leitender Programmierer, Architekt und stellvertretender Product Owner
- Umstellung von zPDV auf STEP abgeschlossen
- Qualität der C++- und Perl-Quellen durch automatisierte und manuelle Prüfungen sichergestellt
- Unterstützung bei der Behebung von Incidents und Fehlern im Testbetrieb
- Batch für die ergänzende Vergabe von Nummern für Zahlungsläufe implementiert
- Batch für die Verteilung von SGB 2-Informationen an die zentrale Zahlungseinheit implementiert
- Unterstützung beim Ersatz von Solaris durch Linux
- gcc von 7.4 auf 9.3 aktualisiert
- Makefiles für Builds programmatisch aus Borland-Projekten erzeugt
- Förderdaten um das neue Attribut „Kennzeichen Fahrtkosten Praktikum“ erweitert
- XSD- und WSDL-Dateien programmatisch aus IDL-Definitionen erzeugt
- Bei Bedarf den Product Owner vertreten
- Batch für die Verarbeitung einmaliger Zahlungen implementiert
- Generator für Liquibase-Dateien entwickelt
- Regelmäßige Anonymisierung von Produktionsdaten implementiert und gewartet
- Migration von SLES 12 auf SLES 15 unterstützt
- Einführung von Mutual TLS unterstützt
- Batch zum Senden von Löschimpulsen an EDA BE implementiert
- Struktur des Skriptverzeichnisses organisiert
- Mögliche Einführung von String-Latin untersucht und eine minimale Lösung implementiert
- Von CheckMarx identifizierte Sicherheitslücken behoben
- PAP-Neuberechnungen und allgemeine Änderungsmitteilungen unterstützt
- ERP-Schnittstellen von SOAP auf REST umgestellt
- Technische und fachliche Themen wie Registermodernisierung, Kassensicherheit, Ausbildungskosten und Vier-Augen-Prinzip geplant
Alex O.
Letzte Position:
Contractor bei Telefonica Germany GmbH & Co. OHG
- Datenanalyse, Vorbereitung, Sammlung und Abstimmung von fachlichen Anforderungen für den Abruf von monatlichen und langfristigen (CLV-relevanten) Kosten- und Umsatzkomponenten pro Vertrag für ein Customer-Base-Grouping-Projekt (HUB-Projekt) für B2C-Postpaid-Controlling
- Konzeption und Implementierung der Berechnung von Kosten- und Umsatz-KPIs sowie der dazugehörigen CLV-Reports (Oracle, Perl, SVN, MS SQL Server, MS Power BI, Serviceware Performance Analytics)
- Operativer Support des HUB-Projekts – verschiedene Ad-hoc-Reports, Deployments, Job-Scheduling usw. (Oracle, SVN, BICSuite-Scheduler, DWSODA usw.)
- Analyse, Implementierung, Abruf und Reporting verschiedener physischer und finanzieller KPIs für das B2P-Prepaid-Geschäft auf einem bestehenden Data Mart (Oracle, Perl)
Nenad B.
Letzte Position:
Projekt zur Sicherheits-Videoanalyse bei Airbus bei Airbus
- Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
- DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
- Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.
Ralph K.
Letzte Position:
Produktverantwortlicher / Geschäftsverantwortlicher bei AXIS Management Consulting GmbH
- Ganzheitliche Produktverantwortung aus Businesssicht: Anforderungsanalyse, UX-Konzeption, Produktstrategie und Go-to-Market umgesetzt ohne eigenes Dev-Team durch konsequent KI-gestützte Entwicklung (Claude Code / Anthropic)
- Technische Differenzierung: KRITIS-taugliches Air-Gapped-Deployment (Windows/NSIS), GDT-Schnittstelle für die PVS-Anbindung, DATEV-LODAS-Export für Lohnbuchhaltung
- Steuerung Pilotbetrieb mit externem Erstkunden (Arztpraxis Dormagen): strukturierte Anforderungsaufnahme, Testbegleitung, Fehleranalyse und Release-Steuerung
- Entwicklung Rollout- und Vertriebsstrategie für den Markteintritt im Segment niedergelassene Ärzte und kleine MVZ
- Entwicklungsprinzip Mensch-in-der-Schleife: Business-Entscheidung → KI-Implementierung → manueller Review → Abnahme → Release – jeder Sprint dokumentiert in Jira (TIME-Projekt), jede Änderung durch Co-Authored-Commits nachvollziehbar
- Produktergebnis: Tauri/Rust-Desktop mit GDT-Watcher, Multi-Tier-Modell (Starter/Professional/Enterprise), Cloud-Mirror auf Hetzner/Traefik, vollständiges ISMS-Framework nach ISO 27001 und BSI-Grundschutz als Produktgrundlage
- Direkte Methodenvalidierung für die Testmanager-Rolle: praktische Erfahrung mit Qualitätssicherung KI-generierter Produkte aus Anwenderperspektive, Review-Gate-Disziplin, Release-Freigabe unter DSGVO und EU AI Act
Robert V.
Letzte Position:
Freiberuflicher Berater für Informationssicherheit und Business Continuity bei Freiberufliche Unternehmensberatung
- Biete deutschlandweit Beratungsleistungen im privaten und öffentlichen Sektor an
- Berate zu Informationssicherheits-Managementsystemen, IT-Grundschutz, KRITIS-Compliance, TISAX, Business Continuity und Krisenmanagement
- Unterstütze bei der Einführung von Richtlinien, Risikomanagement-Methoden, Asset-Registern und Lieferantenmanagement
- Führe interne Audits, Schulungsworkshops und die Vorbereitung auf Audits durch
Alona L.
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Frank H.
Letzte Position:
Prozessmanager/CPQ-Experte bei Liebherr Mischtechnik
- Mit der Änderung des CPQ-Prozesses von “ETO” hin zu “CTO” werden die bisherigen Tools “Selling” und “Camos CPQ” abgelöst durch “MS Dynamics 365” und “Configure One CPQ”.
- Bewertung der IST-SOLL-Situation sowie Handlungsempfehlungen.
- Bewertung des Projektes aus externer Sicht (sowohl auf fachlicher wie auch inhaltlicher Ebene).
- Bewertung des Systems Configure One im Kontext der LMT.
- Gemeinsame Erarbeitung eines Konzepts zur weiteren Implementierung des CPQ / Erstellen eines MVP.
- Change-/Stakeholder Management.
- Product Owner Aufbau Folgeprojekte.
- Übergabe an Fachbereiche.
- Abschließendes Ergebnis Consulting bei offenen Fragestellungen (z.B. künftiges Controlling).
Thomas W.
Letzte Position:
Senior Projekt Manager bei Siemens / Innomotics
- Ausgliederung von HR, SuccessFactors, Peoplehub, Concur, RLP und Interfacesystemen an einen externen internationalen Dienstleister
Andreas G.
Letzte Position:
Leiter Controlling (ad interim) bei amedes Group
- Fachliche und disziplinarische Führung des Fachbereichs Controlling mit 12 Mitarbeitern
- Bestandsaufnahme, Stabilisierung und Neustrukturierung in Business Unit Controlling, Corporate Controlling, Central Controlling
- Umsetzung eines Kosteneinsparungsprojektes (Top Tier Consultant), Ziel massive Verbesserung EBITDA Marge
- Vereinfachung und Beschleunigung des Reporting-, Planungs- und Forecasting-Prozesses
- Identifikation und Implementierung geschäftskritischer KPIs
- Verbesserung der Kommentierung der Geschäftsentwicklung gegenüber den Shareholdern
- Aufbau IT- und Vertriebscontrolling
- Begleitung der Abschlusserstellung nach HGB und IFRS
- Verbesserung der Zusammenarbeit mit Buchhaltung und Treasury
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Datenanonymisierungsexperten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Telekommunikation
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
61%
Doktortitel
6%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
87%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Datenanonymisierungsexperten 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Datenanonymisierungsexperten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (87%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Telekommunikation (50%)
- Fertigung (40%)
- Automotive (37%)
- Transport und Logistik (37%)
- Energie (33%)
- Gesundheitswesen (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Datenanonymisierung leistet
Datenanonymisierung entfernt, verändert oder verallgemeinert identifizierende Informationen, damit Daten genutzt werden können, ohne Personen direkt offenzulegen. Sie unterstützt Analysen, Softwaretests, Forschung und den Datenaustausch und verringert dabei Datenschutzrisiken. Durchdachte Konzepte berücksichtigen, ob Personen durch Kombinationen von Feldern oder externe Datensätze weiterhin identifiziert werden könnten.
Zentrale Anonymisierungsmethoden
Fachleute wählen die Methoden abhängig vom Datentyp, Bedrohungsmodell und vorgesehenen Verwendungszweck aus:
- Maskierung von Namen, Adressen, Kontoreferenzen und Kontaktdaten
- Pseudonymisierung mit kontrolliertem Schlüsselmanagement
- Verallgemeinerung, Aggregation und Unterdrückung sensibler Werte
- Tokenisierung für operative Systeme und den Datenaustausch
- Differentielle Privatsphäre für statistische Analysen und Berichte
Ökosystem und Tools
Die Arbeit umfasst häufig SQL-Datenbanken, Daten-Workflows mit Python oder R, Cloud-Speicher und Datenplattformen. Spezialisten nutzen möglicherweise Bibliotheken für synthetische Daten, die Bewertung von Datenschutzrisiken und die Verknüpfung von Datensätzen sowie Kataloge, Zugriffskontrollen und Audit-Logs. Außerdem dokumentieren sie die Transformationen, damit Teams sie reproduzieren und überprüfen können.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn bestehende Datensätze personenbezogene, Gesundheits-, Finanz- oder Kundeninformationen enthalten und interne Teams sicher auf sie zugreifen müssen. In Deutschland umfassen Projekte häufig regulierte Branchen, grenzüberschreitende Datenflüsse oder die Zusammenarbeit zwischen Forschungs-, Produkt- und Compliance-Teams. Externe Spezialisten können Risiken bewerten, bevor ein neuer Anwendungsfall live geht.
Projektergebnisse
Ein fokussierter Einsatz kann ein Dateninventar, eine Risikobewertung, ein Anonymisierungskonzept und eine getestete Transformationspipeline hervorbringen. Dazu können auch synthetische Datensätze, technische Dokumentation, Validierungsregeln und Betriebsabläufe für die Kontrolle der Reidentifizierung gehören. Der richtige Ansatz bewahrt nützliche Muster, ohne ein falsches Gefühl von Datenschutz zu erzeugen.
Was starke Fachleute auszeichnet
Die besten Fachleute verbinden Privacy Engineering mit praktischem Datenmanagement. Sie verstehen Quasi-Identifikatoren, Verknüpfungsangriffe, k-Anonymität, l-Diversität und differentielle Privatsphäre, wenden jede Methode jedoch mit klaren Grenzen an. Sie testen die Qualität der Ergebnisse, erklären Zielkonflikte für Nicht-Spezialisten und arbeiten effektiv mit Sicherheits-, Rechts-, Analyse- und Softwareteams zusammen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Datenanonymisierungsexperten wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Datenanonymisierung wird eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Personen in Datensätzen für Analysen, Tests, Forschung oder den Datenaustausch identifiziert werden können. Sie kann Kunden-, Patienten-, Mitarbeiter- und Finanzinformationen schützen und gleichzeitig nützliche Muster für einen bestimmten Zweck erhalten.
Datenanonymisierung zielt darauf ab, eine Identifizierung durch das Entfernen oder Verändern identifizierender Informationen praktisch unmöglich zu machen, einschließlich Kombinationen, die eine Person offenlegen könnten. Bei der Pseudonymisierung werden Identifikatoren durch Codes ersetzt, es bleibt jedoch eine separate Möglichkeit bestehen, Datensätze wieder mit Personen zu verknüpfen. Daher sind stärkere Zugriffskontrollen erforderlich.
Ein guter Spezialist für Datenanonymisierung versteht in der Regel Datenschutzprinzipien, SQL, Python oder R, Datenbankdesign und Cloud-Daten-Workflows. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Bedrohungsmodellierung, die Erzeugung synthetischer Daten, Tokenisierung, Zugriffsverwaltung und statistische Offenlegungskontrolle.
Der Umfang ist wichtiger als eine festgelegte Mindestberufserfahrung. Ein einfacher Maskierungs-Workflow erfordert möglicherweise konzentrierte Kenntnisse im Data Engineering, während ein Projekt mit Verknüpfungsrisiken, sensiblen Attributen oder mehreren Datenquellen einen erfahrenen Datenanonymisierungsprofi erfordert, der ein Bedrohungsmodell definieren und die Ergebnisse validieren kann.
Ein großer Teil der Datenanonymisierung kann remote erledigt werden, wenn sicherer Zugriff, Dokumentation und Prüfverfahren vorhanden sind. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann hilfreich sein, wenn die Daten in einer geschützten Umgebung verbleiben oder Teams sich eng mit Sicherheits- und Compliance-Verantwortlichen in Deutschland abstimmen müssen.
Datenanonymisierung ist häufig geeignet, wenn reale Verteilungen und Beziehungen für Analysen oder Tests erhalten bleiben müssen. Synthetische Daten können vorzuziehen sein, wenn der direkte Zugriff auf Produktionsdatensätze zu riskant ist. Sie müssen jedoch weiterhin validiert werden, da generierte Daten Muster preisgeben oder wichtige Sonderfälle nicht abbilden können.
Fragen Sie, wie der Datenanonymisierungsprofi das Bedrohungsmodell definiert, das Reidentifizierungsrisiko testet und den Nutzen der transformierten Daten misst. Gute Arbeit umfasst dokumentierte Annahmen, Verknüpfungstests, Offenlegungsprüfungen, reproduzierbare Pipelines und eine klare Erklärung, wovor die Methode nicht schützt.
Ein Datenanonymisierungsfreelancer sollte die betroffenen Personen, Felder, den vorgesehenen Verwendungszweck, Zugriffsbedingungen, Aufbewahrungsregeln und den akzeptablen Detailverlust klären. Außerdem sollte festgelegt werden, wer die Risikobewertung genehmigt, wie die Ergebnisse getestet werden und ob das Projekt Remote-Zugriff, sichere Einrichtungen oder eine Zusammenarbeit auf Deutsch erfordert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Data Anonymization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 781 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Data Anonymization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 61% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Data Anonymization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Data Anonymization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (83%) und Russisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Data Anonymization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Telekommunikation (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Data Anonymization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (80%) und Projektmanagement (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Datenanonymisierungsexperten eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
