Data Mining Experten in München
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Muster in komplexen Daten erkennen, prädiktive Modelle entwickeln und zuverlässige analytische Datensätze vorbereiten. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für fokussierte Data-Mining-Projekte.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data Mining eingesetzt haben
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.
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
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
Frank T.
Letzte Position:
Engineering & Industrie 4.0 / IoT Projektleiter bei Contech Software & Engineering GmbH
Engineering & Industrie 4.0 / IoT Projekte mit KI-System nach der Methode Robust Design für Produkte & Prozesse
Entwicklung, Implementierung & Einführung KI-System Analyser® für Robust Design für Produkte & Prozesse
KI und Industrie 4.0 Standardprodukt für präventive und reaktive Qualität und Absicherung sowie Maintenance (Predictive Quality und Predictive Maintenance) auf Basis von Big & Smart Data
Armin I.
Letzte Position:
Gründer & geschäftsführender Partner bei Iskander Business Partner GmbH
- Aufbau einer digitalen Einheit für einen Großkonzern mit 220.000 Mitarbeitern
- Interims-Manager für diverse CRM- und Kundenservice-Funktionen mit einer Leistungsspanne bis zu 2.000 Mitarbeitern
- Digitalisierung sowohl zur Kosteneinsparung als auch zum Wachstum
- Zahlreiche Trainings zur Innovationsentwicklung, Produktentwicklung und Präsentationstechniken
- Redner zum Thema Digitalisierung
- Marktanalyse für den Home-Audio-Video-Markt
- Verantwortlich für den Aufbau einer Produktmanagementabteilung bei einem Pay-TV-Unternehmen
- Projektverantwortlicher Partner für die Wachstumsstrategie im Bereich Vertrieb und Marketing Deutschland im Marktstrukturumbruch bei einem führenden Hersteller von Unterhaltungselektronik, einschließlich des Starts einer Partnerschaft mit einem Telekommunikationsunternehmen
- Gesamtverantwortung für die Teilprojekte „Anforderungserhebung“ und „fachseitige Einführung“ im Rahmen eines Projektes „neue IS-Gesamtinfrastruktur“ (Billing, CRM, etc.) für ein Mobilfunkunternehmen. Gesamtprojektgröße >300 Mio. €
- Verkauf von Teilunternehmen
- Projektverantwortlicher Partner für Projekte in den Bereichen „Churn-Reduzierung Privatkunden“, „Vertriebssteuerung Geschäftskunden“, „ARPU Up Geschäftskunden“, „Vorbereitung Messen“, „Messagingstrategie“, „Optimierung einer No-Frills-Marke“, „Regionalisierung“, „CRM“, „Segmentierung“, „Endgeräte-Launch“, „Care 2 Sell“ etc. bei Telekommunikationsunternehmen
Christiane N.
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Sascha J.
Letzte Position:
Agile Coach & Partner bei Agisolve GmbH – Pragmatic Agility® | Edler & Stiegler GmbH | CTN Consulting
- Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
- Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
- Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
- Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
- Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
- Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap
Marco B.
Letzte Position:
Business Analyst | IT-Projektleiter bei Mercedes-Benz Group AG
- Koordination der Implementierung von IT-Projekten, Teilprojekten und Weiterentwicklungen im Rahmen von DevOps
- Steuerung von IT-Dienstleistern und Verantwortung für die Qualität der IT-Systeme unter Einhaltung strategischer Vorgaben
- Unterstützung bei der Erstellung sicherheitsrelevanter IT-Dokumente, einschließlich Security Profile, Data@Cloud, SCA und Penetrationstests
- Vollumfängliche Projektleitungsverantwortung: Verfolgung und Einhaltung der jeweiligen Ressourcen (Scope, Termine, Kosten und Qualität)
- Definition von Anforderungsprofilen für externe Dienstleister sowie Prüfung und Bewertung von Angeboten
- Unterstützung bei der Einrichtung und Verwaltung von Windows- und Linux-Servern in Zusammenarbeit mit Infosys, einschließlich der Konfiguration und Freischaltung von Netzwerkports
Nils B.
Letzte Position:
Unternehmer bei Startups
- yourmegastore.com: Online-Shopping
- cvex.de: Online-Lebenslauf-Management-System
- vianne-chocolate.de: Schokoladen-Franchise
- bikeguide24.com: Outdoor-Routing für Fahrräder
Rafael A.
Letzte Position:
Leiter Qualität bei Helsing AI
- Führung neuer Fertigungsunternehmen (Resilience Factories) weltweit gemäß NATO-Anforderungen Luftfahrt/Part21G/Part21J
- Einführung von Qualitätsmethoden und -werkzeugen (RCCA, NCRs, MRB, Qualifizierung spezieller Prozesse)
- Einführung und Erhalt der EN9100-Zertifizierung als Leiter Qualität
- Ansprechpartner für Verteidigungskunden (Verteidigungsministerien) in Qualitätsfragen und AQAP
- Entwicklung von Qualitätsprozessen für Qualifizierung und Zertifizierung
- Planung und Umsetzung von Lean-Produktion zur Qualitätsverbesserung und Kostensenkung
- Aufbau der Organisationsstrukturen für Qualität, Fertigung und Lieferkette
Michael P.
Letzte Position:
Einrichtung der Azure-Cloud, Java-Entwicklung, CI/CD-Pipelines bei Sulzer GmbH
- Migration einer Mainframe-Anwendung (PL/1, zOS) in die Cloud (Azure)
- Datentransfer z/OS (USS) in Azure-Storage (Blob Container, File Shares)
- Implementierung der Mainframe-Jobsteuerung in Java
- Abbildung der Jobnetz-Abhängigkeiten in Control-M
- Performance-Analyse und Optimierungsmaßnahmen
- Migration von DB2 (z/OS) nach PostgreSQL (Azure)
- Technologien: Azure (Storage, VM, VMSS, PostgreSQL), z/OS (USS), DB2, PostgreSQL, Packer, Terraform, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Control-M
- Tools: Eclipse, Visual Studio Code, IntelliJ
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Mining einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
28 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 München 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 München, die Data Mining 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
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Bank- und Finanzwesen (83%)
- Automotive (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (67%)
- Fertigung (58%)
- Versicherung (42%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Mining umfasst
Data Mining verwandelt große, vielfältige Datensätze in nützliche Erkenntnisse. Spezialisten kombinieren Statistik, maschinelles Lernen und Datenbanktechniken, um Muster, Zusammenhänge, Anomalien und Trends zu entdecken. Ihre Arbeit unterstützt Prognosen, Segmentierung, Risikoanalysen und evidenzbasierte Entscheidungen in strukturierten und unstrukturierten Daten.
Typische Projektergebnisse
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Erkennung von Betrug, Anomalien und Risiken
- Nachfrageprognosen und Empfehlungsmodelle
- Analyse von Text-, Web- und Transaktionsdaten
- Feature Engineering und Vorbereitung analytischer Daten
Das endgültige Ergebnis kann eine explorative Analyse, ein wiederverwendbares Modell, ein Scoring-Workflow oder eine klare Dokumentation sein, mit der Geschäftsteams arbeiten können. Gute Projekte verbinden technische Erkenntnisse mit einer klar definierten operativen Fragestellung.
Methoden und Tools
Bei Data-Mining-Projekten kommen häufig SQL, Python, R und Notebooks zusammen mit pandas, scikit-learn, Spark oder Cloud-Datendiensten zum Einsatz. Fachleute wählen Methoden wie Klassifikation, Clustering, Regression, Association-Rule-Mining und Dimensionsreduktion passend zu den Daten und zum Entscheidungskontext aus. Sie arbeiten außerdem mit Data Warehouses, APIs, ETL-Pipelines und Visualisierungstools.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
- Interne Daten sind auf nicht verbundenen Systemen verteilt
- Teams benötigen ein zuverlässiges Modell aus Rohdaten zu Ereignissen oder Kunden
- Bestehende Berichte zeigen Ergebnisse, aber nicht deren Ursachen
- Ein Projekt erfordert Validierung, Monitoring oder bessere Dokumentation
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen eine fokussierte Analyse benötigt, ohne ein dauerhaftes Team aufzubauen. In München können Spezialisten Projekte in der Fertigung, Mobilität, Finanzbranche, im Einzelhandel und in der Forschung vor Ort, remote oder hybrid unterstützen. Klares Englisch ist üblich; Deutsch kann für lokale Stakeholder und regulierte Abläufe wichtig sein.
Was gute Fachleute mitbringen
Gute Spezialisten definieren die Zielvariable, prüfen die Datenqualität und testen, ob ein Muster aussagekräftig und nicht zufällig ist. Sie erklären Annahmen, Leakage-Risiken, Verzerrungen und Unsicherheiten in einer Form, die Entscheidungsträger nutzen können. Außerdem entwickeln sie reproduzierbare Workflows, versionieren ihre Arbeit und dokumentieren, wie ein Modell oder eine Analyse gepflegt werden sollte.
Wie Sie die Eignung beurteilen
Bitten Sie um Beispiele mit Daten, die Ihren Daten ähneln, und nicht nur um beeindruckende Modellnamen. Prüfen Sie, wie der Fachmann oder die Fachfrau mit fehlenden Werten, unausgeglichenen Klassen, Datenschutzvorgaben und sich verändernden Daten umgegangen ist. Ein guter Fit kann die Geschäftsfrage, die geplante Bewertungsmethode, die erwarteten Ergebnisse und die Grenzen beschreiben, bevor Produktionscode geschrieben wird. Relevante angrenzende Fähigkeiten sind Data Engineering, Statistik, Visualisierung, MLOps und Branchenkenntnisse.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Mining am häufigsten gestellt werden.
Data Mining wird eingesetzt, um nützliche Muster in großen Datensätzen zu finden, etwa Kundengruppen, ungewöhnliche Transaktionen, wahrscheinliche Nachfrage oder Faktoren, die mit Churn zusammenhängen. Die Ergebnisse können Entscheidungen unterstützen, Priorisierungen automatisieren oder als Grundlage für prädiktive Systeme dienen.
Data Mining ist ein entdeckungsorientierter Ansatz, der Statistik, Datenbankmethoden und maschinelles Lernen kombiniert, um Muster zu erkennen. Datenanalyse konzentriert sich möglicherweise darauf, bekannte Fragen zu erklären, während maschinelles Lernen oft auf Prognosen oder Automatisierung ausgerichtet ist; in der Praxis überschneiden sich die Disziplinen.
Ein guter Data Mining Spezialist beherrscht normalerweise SQL, Python oder R, Statistik, Datenaufbereitung und Visualisierung. Je nach Projekt sind auch Erfahrung mit Data Engineering, Cloud-Datenbanken, Spark, MLOps oder einer bestimmten Branche wertvoll.
Das passende Niveau für Data Mining hängt vom Datenrisiko, Umfang und erforderlichen Produktionssupport ab. Für eine fokussierte explorative Analyse kann ein Spezialist ausreichen, der selbstständig arbeiten kann, während regulierte Entscheidungen oder Live-Scoring-Systeme nachgewiesene Erfahrung mit Validierung, Monitoring und Dokumentation erfordern.
Data Mining eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Datensätze, Notebooks und Dokumentation sicher geteilt werden können. Vor-Ort-Arbeit in München kann hilfreich sein, wenn der Spezialist operative Abläufe verstehen, Datenverantwortliche treffen oder eng mit Teams aus Fertigung, Finanzwesen oder Forschung zusammenarbeiten muss.
Definieren Sie vor dem Start von Data Mining die Geschäftsentscheidung, verfügbaren Datenquellen, Zugriffsregeln und das erwartete Ergebnis. Außerdem ist es hilfreich, einen Fachexperten als Ansprechpartner zu benennen und zu klären, ob das Ergebnis eine Analyse, ein validiertes Modell, eine Pipeline oder ein Übergabepaket sein soll.
Ein hochwertiges Data Mining Ergebnis verfügt über reproduzierbare Schritte, dokumentierte Annahmen und Bewertungskriterien, die mit dem Geschäftsziel verknüpft sind. Prüfen Sie, ob der Spezialist Daten-Leakage, Verzerrungen, fehlende Werte und sich verändernde Eingaben testet und die Erkenntnisse klar erklärt, statt Kennzahlen ohne Kontext zu präsentieren.
Ja. Data Mining kann Zusammenhänge, Segmente und Anomalien aufdecken, die Standard-Dashboards nicht automatisch sichtbar machen. Dashboards beschreiben gemeldete Aktivitäten, während Mining-Methoden helfen können, Ursachen zu erklären, weniger sichtbare Signale zu erkennen und festzustellen, was weiter untersucht werden sollte.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 957 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 91% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 28 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (83%) und Automotive (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (92%) und Produktentwicklung (92%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Mining 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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Hamburg 
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Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
