Data-Mining-Experten in Deutschland
für klarere Erkenntnisse, in wenigen Minuten vermittelt mit geprüften freiberuflichen FachkräftenBeauftragen Sie Experten, die Muster in Kunden-, Betriebs- und Maschinendaten aufdecken und SQL, Python, R sowie maschinelles Lernen nutzen, um zuverlässige Modelle und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Lassen Sie sich schnell und gezielt mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Data-Mining-Experten eingesetzt haben
Enver B.
Letzte Position:
Interim Manager Datenschutzprojekte bei Telefonica Deutschland GmbH
Steuerung von Datenschutz- & IT-Security-relevanten Projekten. Anpassungen im Wissensmanagement und Beratungsprozessen.
Tätigkeiten:
- Datenschutzberatung
- Prozessoptimierungen im In-House Consulting
- Schnittstelle zu Fachbereichen, IT-Security, Entwicklung und Management
Michael S.
Letzte Position:
Datenanalyst, Datenwissenschaftler bei CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen und Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.
Medizin-IT, Pharmaindustrie
Aufgaben, Verantwortlichkeiten:
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPI's
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
- Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien:
- Simulation
- Künstliche Intelligenz
- Python
- R
- SQL
- Microsoft Power BI
- Amazon Web Services
- Elasticsearch
- PostgreSQL
- Databricks
- Multivariate Statistik
Kiriakos K.
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
- Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.
Eric B.
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Fatiha A.
Letzte Position:
Wissenschaftskoordinatorin bei Heinrich-Heine-Universität
- Koordination eines groß angelegten, von der DFG geförderten Forschungsprojekts mit 19 interdisziplinären Forschungsgruppen an mehreren Institutionen, einschließlich der MibiNext Graduate School
- Leitung der Projektsteuerung und Stakeholder-Kommunikation durch strukturiertes Meilenstein-Tracking und Berichterstattung an die Universitätsverwaltung
- Organisation und Koordination wissenschaftlicher Veranstaltungen, darunter ein internationales Symposium und eine Vor-Ort-Evaluierung durch die DFG, einschließlich der Verwaltung von Einladungen, Teilnehmerkommunikation und veranstaltungsbezogenen Anfragen
- Pflege der Website und Erstellung von Inhalten
- Bearbeitung, Formatierung, Prüfung und Zusammenstellung eines Abstract-Buchs und verschiedener Dokumente
- Koordination von Logistik, Kommunikation, Terminplanung und Stakeholder-Einbindung über alle beteiligten Institutionen hinweg
Ashwin P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
- Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
- Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.
Anshita S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Entwickler und Datenanalyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
- Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
- Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
- BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Alyosh A.
Letzte Position:
Berater für Business Intelligence bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Manfred B.
Letzte Position:
Interim Manager Geschäftsführer
- Geschäftsergebnis-Optimierung und Ausbau der Vertriebsaktivitäten
- Verantwortlich für die Personal-Organisation
- Einführung eines Dokumenten-Management-Systems (DMS)
- Einführung und Optimierung der ERP-, CMS- und CRM-Landschaft
- Einführung digitaler Unterschriften
- Umsatzsteigerung, Kostenreduzierung und EBIT-Steigerung
Benjamin M.
Letzte Position:
Gründer, Systemarchitekt und Hauptentwickler bei Institute for Artificial Study (IAS)
- Von Experten betreute KI-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern, Modellevaluation und Forschungs-Workflows.
- Entwickelte den IAS Problem Solver, ein orchestriertes System für schwieriges mathematisches Schlussfolgern; es erreichte 84 % in einem eingereichten Antwortsatz auf dem Leipziger Mathematik-Benchmark.
- Entwickelte eine fortsetzbare State-Machine-Pipeline für die Generierung von Benchmarks in der Forschungsmathematik: Quellenauswahl, LLM-Agent-basierte Phänomenfindung, Aufgabensynthese, Gold-Antwort- und Zertifikatsgenerierung sowie Validierung, Probe, Reparatur, menschliches Feedback und Quality Gates, mit Fokus auf Aufgaben, die schwierig, natürlich, verifizierbar und kosteneffizient sind.
- Die aktuelle Arbeit erweitert dies zu budgetbewussten KI-Forschungs-Workflows für reale wissenschaftliche Probleme mit Expertenprüfung.
Tech-Stack: Python, OpenAI/OpenRouter-kompatible APIs, Embeddings, RAG, SQLite.
Valery K.
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung einer leistungsstarken Anzeigenbereitstellung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (Multi-Campaign & Multi-Channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP Solvers, Pytorch, Pandas, Docker
Martin E.
Letzte Position:
IREB Requirements Engineer bei IREB Germany
- IREB Consultant Requirements Engineer
- IREB Ambassador für die Baltischen Staaten
Axel K.
Letzte Position:
Dateningenieur & Business Analyst bei Metafinanz
- Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
- Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
- Optimierung und Reduzierung
- Regressionstests
- Wissensvermittlung und Dokumentation
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Mining-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
77%
Doktortitel
19%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Data-Mining-Experten:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Data-Mining-Experten 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 Data-Mining-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Automotive (49%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Fertigung (38%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (37%)
- Einzelhandel (37%)
- Bildung (34%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Mining leistet
Data Mining untersucht große, vielfältige Datensätze, um Muster, Beziehungen und Anomalien zu erkennen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Es kombiniert Statistik, Datenbankmethoden und maschinelles Lernen, um Rohdaten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln. Typische Ergebnisse sind Kundensegmente, Prognosen, Empfehlungslogik, Betrugssignale und Einblicke in Prozesse.
Typische Anwendungen
Unternehmen setzen Data Mining dort ein, wo wertvolle Signale über Transaktions-, Verhaltens- oder Maschinendaten verteilt sind.
- Kundensegmentierung und Abwanderungsanalyse
- Betrugs-, Risiko- und Anomalieerkennung
- Nachfrageprognosen und Empfehlungsmodelle
- Qualitätsüberwachung für Industrie- und Lieferkettendaten
- Analyse von Texten, Clickstreams und Sensordaten
Tools und Methoden
Fachkräfte arbeiten mit SQL-Datenbanken, Data Warehouses und Umgebungen für verteilte Verarbeitung. Python-Bibliotheken wie pandas, scikit-learn und PySpark sind weit verbreitet, während R weiterhin für statistische Analysen und Berichte nützlich ist. Eine fundierte Arbeitsweise umfasst außerdem Feature Engineering, Clustering, Klassifikation, Regression, Assoziationsregeln und Modellbewertung.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein internes Team zwar Daten hat, aber keinen klaren analytischen Weg sieht, oder wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Produktionsprozess werden muss. Sie ist auch bei der Migration von Data Warehouses, Betrugsbekämpfungsinitiativen, Kundenanalyseprogrammen und der Neugestaltung von Reporting-Pipelines wertvoll. In Deutschland verbinden Projekte häufig Remote-Arbeit mit enger Abstimmung zwischen Fachbereichen, IT und Compliance-Teams.
Woran man Qualität erkennt
Eine starke Fachkraft beginnt mit der Entscheidung, die die Analyse unterstützen soll, nicht mit einem bevorzugten Algorithmus. Sie prüft Datenherkunft, fehlende Werte, Verzerrungen, Data Leakage und Stichproben, bevor sie einem Ergebnis vertraut. Sie erklärt Annahmen klar, vergleicht sinnvolle Baselines und liefert reproduzierbare Notebooks, getestete Pipelines, dokumentierte Features sowie Erkenntnisse, die auch Nicht-Spezialisten nutzen können.
Fähigkeiten neben Data Mining
Die Arbeit ist oft mit Data Engineering, Business Intelligence, Cloud-Plattformen und angewandtem maschinellem Lernen verbunden. Nützliches angrenzendes Wissen umfasst APIs, ETL-Orchestrierung, Data Governance, Datenschutzkontrollen, Visualisierung und Versuchsplanung. Suchen Sie jemanden, der von Fragen zu Quellsystemen zu einem validierten Ergebnis gelangt und erklären kann, wie dieses nach der Übergabe weiter gepflegt wird.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data-Mining-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Mining wird eingesetzt, um aussagekräftige Muster in großen Datensätzen zu finden und Entscheidungen auf Basis von Fakten zu unterstützen. Häufige Anwendungen sind Abwanderungsprognosen, Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Bedarfsplanung, Empfehlungen und die Überwachung von Anomalien.
Data Mining sucht nach Beziehungen und Signalen, die möglicherweise im Voraus nicht bekannt sind, und nutzt dafür oft statistische Methoden oder maschinelles Lernen. Klassisches Reporting fasst meist definierte Kennzahlen zusammen, während Data Mining verborgene Segmente, ungewöhnliches Verhalten oder prognoserelevante Faktoren erkennen kann.
Ein starker Data-Mining-Spezialist versteht in der Regel SQL, Datenmodellierung, Statistik und Datenaufbereitung. Python oder R, Visualisierung, Cloud-Datendienste, ETL-Pipelines und Machine-Learning-Operations sind wertvoll, wenn Erkenntnisse in einen wiederholbaren Geschäftsprozess überführt werden müssen.
Das passende Erfahrungsniveau für Data Mining hängt von Datenqualität, Risiko und Umfang der Umsetzung ab, nicht von einem festen Zeitraum. Eine begrenzte explorative Analyse kann eine Fachkraft erfordern, die selbstständig arbeitet, während produktives Scoring, sensible Daten oder komplexe Integrationen tiefere Erfahrung mit Validierung, Bereitstellung und Governance voraussetzen.
Ja, Data-Mining-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Sicherheitsprozesse vorbereitet sind. Workshops vor Ort können dennoch bei der Abstimmung mit Stakeholdern helfen, insbesondere wenn das Projekt operative Teams, eingeschränkte Systeme oder deutschsprachige Kommunikation umfasst.
Legen Sie vor Beginn von Data Mining Zugriffsrechte, Dateneigentum, Aufbewahrungsfristen und die geplante Nutzung der Ergebnisse fest. Die Fachkraft sollte zunächst mit repräsentativen Stichproben arbeiten, Transformationen dokumentieren und Sicherheits- sowie Datenschutzverantwortliche einbeziehen, wenn personenbezogene oder geschäftlich sensible Daten betroffen sind.
Gute Data-Mining-Arbeit verknüpft jede Erkenntnis mit einer klaren Geschäftsfrage und zeigt, wie die Daten aufbereitet wurden. Prüfen Sie das Validierungskonzept, Vergleiche mit Baselines, Fehleranalysen, Reproduzierbarkeit und ob das Ergebnis auch außerhalb der ursprünglichen Analyse verständlich und nützlich bleibt.
Data Mining ist ein umfassenderer Prozess zur Entdeckung nützlicher Muster, der statistische Analysen, Datenbankabfragen und maschinelles Lernen umfassen kann. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf Algorithmen, die aus Daten für Aufgaben wie Prognosen oder Klassifikation lernen. Die beiden Bereiche überschneiden sich also, sind aber nicht identisch.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 826 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 77% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (98%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Professionelle Dienstleistungen (55%) und Automotive (49%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (82%) und Business Intelligence (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Mining-Experten 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
