Data Quality Experten in Wien
für zuverlässige Daten mit präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die die Datengenauigkeit bewerten, Qualitätsregeln entwerfen und Validierungspipelines in CRM-, ERP-, Analyse- und Stammdatenumgebungen verbessern. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Datenschutzorientierte Architekturen und Zero-Knowledge-Verschlüsselung, cloud-nativ auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bankkontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), vollständige agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Thomas P.
Letzte Position:
Change Manager / KI-gestützte Finanztransformation bei Agrana
Organizational Change Management für das strategische Setup eines hybriden GBS Rollouts im Rahmen einer globalen, KI-getriebenen Finance Transformation. End-to-End-Steuerung der OCM-Architektur in einem hochkomplexen On-, Near- & Offshore-Partner-Setup [IN, PL, RO]. Planmäßiger Abschluss von Phase 1 (Initialstrategie) sowie strategische Pausierung durch das Executive Board nach frühzeitiger Offenlegung kritischer Vendor-seitiger OPEX-Risiken
Systemisches Baseline-Assessment & Stakeholder Diagnostics: Evaluierung der globalen Organisation und Analyse der Prozesslandschaft über 21 Länder [AT, DE, CH, FR, UK, SI, RO, UA, RU, US, CD, CN, AR, MX, ZA, IN, JP] zur exakten Bestimmung der Veränderungsbedarfe
Architecting the OCM Strategy & Master Roadmap: Selbständige Entwicklung einer ganzheitlichen, KI-zentrierten Change Roadmap zur End-to-End-Steuerung aller Veränderungsinitiativen über sämtliche Projektphasen hinweg
Data Quality & AI Agent Risk Mitigation: Auditierung der Process Data Repositories (Celonis-Analyse); Verhinderung der Einspeisung von 58% synthetischen Trainingsdaten zur Absicherung der KI-Modell-Reliabilität unter geopolitischen Lieferketten-Spannungen
GBS Vendor BAFO Triage & Contractual Commitment: Kritische Durchleuchtung der Tier-1-Vendor-Pitches und vertragliche Fixierung einer reduzierten Non-STP-Quote (von 7% auf 4%) zur Vermeidung extremer manueller Nacharbeit bei geplanter FTE-Reduktion (-63%)
Executive Enablement & Board Alignment: Konzeption des GBS Transformation Executive Board Decks zur strategischen Befähigung der C-Level-Führungskräfte und zur transparenten Darstellung vollkommen unberücksichtigter KI-Tokenisierungskosten
Targeted Change Communications & Engagement: Konzeption und Entwicklung zielgruppenspezifischer Kommunikationsmaßnahmen zur Einung des hochgradig heterogenen, global verteilten Stakeholder-Netzwerks
Adoption Velocity & Resistance Measurement: Engineering quantitativer Messinstrumente (Pulse Check Survey) unter Anwendung von Behavioral Dyads zur datengestützten Erkennung von Widerständen und Sicherstellung der nachhaltigen Erfolgsmessung
Ergebnisse:
- Vermeidung disruptiver Fehlallokationen: Stopp der Einspeisung von 58% synthetischer KI-Agent-Trainingsdaten nach Aufdeckung einer lediglich 42%-igen Bestandsprozess-Kompatibilität, was kritische GBS-Kaskadenfehler verhinderte
- Signifikante OPEX- & Aufwandsreduktion: Senkung der Non-STP-Quote in den BAFOs der Tier-1-Vendoren von 7% auf 4% bei anstehender 63%-iger Finance-FTE-Reduktion; Vermeidung tausender zeitintensiver, manueller Korrekturprozesse
- 100% Delivery der OCM-Architektur & ROI-Schutz: Delivery aller OCM-Artefakte (Change Roadmap, Comms Plan, Executive Board Deck, Pulse Check Survey) sowie Sicherung des ROI durch Aufdeckung unkalkulierbarer LLM-Token-Laufzeitkosten
Octavian G.
Letzte Position:
Oracle-DWH-Analyst bei Infomotion Gmbh
Oracle PL/SQL, Oracle SQL, ITIL
Zeev T.
Letzte Position:
Enterprise-Architekt bei Coveris Group
- Enterprise-Architecture-Praxis für Geschäfts-, Applikations-, Daten- und Integrationsebenen aufgebaut
- Eine mehrjährige Integrationsstrategie entwickelt und jährliche Kosteneinsparungen von mehreren hunderttausend Euro erzielt
- Roadmap zur Vereinfachung des Portfolios definiert und redundante Systeme sowie Möglichkeiten zur Kostensenkung identifiziert
- Zielarchitektur für das Unternehmen rund um D365 FSCM entwickelt und eine zukunftsorientierte Best-of-Breed-Landschaft ermöglicht
- Strategie und Roadmap für Master Data Management (MDM) entwickelt, um Datenqualität und operative Effizienz zu verbessern
- Unternehmensweite architektonische Ausrichtung vorgegeben, die Abstimmung sichergestellt und redundante Initiativen vermieden
- Wiederverwendbare Architektur-Patterns etabliert, die von Umsetzungsteams übernommen wurden
- Funktionsübergreifende Architekturforen moderiert, um Produkt- und Umsetzungsteams abzustimmen
- Vorgaben der Enterprise-Architektur in praktische Entscheidungen bei der Umsetzung übersetzt
- Die praktische Einführung von Architekturvorgaben in Initiativen vorangetrieben, statt als Gatekeeper zu agieren
- Redundante Systeme identifiziert und dadurch erhebliches Kostensenkungspotenzial ermöglicht
- Kostentransparenz in der Integrationslandschaft geschaffen
- Faktenbasierte Entscheidungen zur Priorisierung von Investitionen ermöglicht
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Shahram F.
Letzte Position:
Senior Product Owner bei Elderly Neighbour Watch
Lieferung einer digitalen, gemeinnützigen Nachbarschaftsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen für praktische Unterstützung und soziale Begleitung. Verantwortung für Business Analyse, Anforderungsdefinition, Plattformbewertung und Delivery einer lokal skalierbaren Servicelösung mit Fokus auf KI-gestützte Weiterentwicklung, datenbasierte Optimierung und klare Marktpositionierung. Evaluierung mehrerer Low-Code-/Business-Plattformen, darunter Odoo und Glide Apps, sowie Bewertung von monday.com als CRM-nahe Option, bevor Glide Apps für die Umsetzung ausgewählt wurde. Realisierung einer nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie der Webpräsenz mit WordPress. Aufgaben
- Erhebung, Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen für das Produkt- und Service-Modell
- Durchführung von Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen zur Positionierung des Angebots
- Evaluierung und Auswahl geeigneter Low-Code-/Business-Plattformen für die Umsetzung
- Definition zentraler User Journeys, Geschäftsprozesse und operativer Abläufe für ältere Menschen, Freiwillige und Administration
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in Anforderungen für Profile, Aufgabenverwaltung, Koordination, Kommunikation und Benachrichtigungen
- Begleitung der Umsetzung der nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung in Glide Apps sowie der Webpräsenz in WordPress
- Fachliche Vorbereitung zukünftiger KI-gestützter Funktionen wie intelligentes Matching und datenbasierte Optimierung
- Sicherstellung der Berücksichtigung von DSGVO-Anforderungen Ergebnisse
- Erfolgreich gelieferte digitale Unterstützungsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen
- Fundierte Grundlage für die Marktpositionierung durch Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen
- Realisierte funktionale nicht-native Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie begleitende Webpräsenz mit WordPress
- Geschaffene Grundlage für Skalierung und KI-basierte Weiterentwicklung
Michael G.
Letzte Position:
Scrum Master bei Xenovo
Planung und Überwachung von Sprints. Abhaltung der vorgesehenen Meetings
Analyse und Beseitigung von Problemen im Entwicklungsprozess
Fehleranalyse, Fehlermanagement und Fehlerkorrektur in den einzelnen Prozessabschnitten
Stakeholdermanagement
Dokumentation und Verbesserung im Entwicklungsprozess
Werkzeuge: JIRA, Confluence
Lorenz G.
Letzte Position:
Business Analyst bei Wirtschaftsagentur Wien
- Durchführung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung eines hausinternen DWH als zentrale Datenbasis
- Durchführung von Workshops zur IST-Analyse (Prozesse, Reports, KPIs) gemeinsam mit den Auftraggebern
- Erhebung und Detaillierung der fachlichen Anforderungen inkl. Zielbild für ein hausinternes DWH
- Abstimmung und Klärung von Datenanlieferungen und Schnittstellen in Terminen mit Stakeholdern und Datenlieferanten
- Entwicklung erster Datenmodelle als Grundlage für Datenqualität und spätere Implementierung
- Ausarbeitung von Lösungsvarianten inkl. Architektur- und Betriebsoptionen sowie Entscheidungsgrundlage
- Erstellung des Business Case inkl. Aufwandsschätzungen, Kosten-/Nutzenbetrachtung und Entscheidungsvorlage
Gerald G.
Letzte Position:
Data-Design-Authority bei Department of Government Enablement
- Verantwortlich für die Neuausrichtung der Datenarchitektur der Regierung von Abu Dhabi mit dem Ziel einer vollständig KI-basierten öffentlichen Verwaltung
- Definition von Modellierungsstandards
- Aufbau eines konzeptionellen und eines logischen Modells für die gesamte staatliche Verwaltung von Abu Dhabi
- Definition von Standards zu Datenqualität und Datensicherheit
Johanna U.
Letzte Position:
Managerin bei Deloitte Consulting GmbH
- Technologieberatung und Projektmanagement mit Fokus auf SAP ICMR und SAP Group Reporting
Qamile B.
Letzte Position:
SAP BI / SAP Analytics Cloud bei ARDDEX Group
- Anforderungsaufnahme und fachliche Konzeption von Reporting- und Planungsanforderungen im Controlling (CO) sowie Modellierung von SAP Analytics Cloud Datenmodellen für Group Reporting.
- Konzeption und Implementierung von Reports und Dashboards zur Unterstützung von Planungs-, Forecast- und Steuerungsprozessen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Quality einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
91%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 Wien, die Data Quality 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 Quality Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (100%)
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Professionelle Dienstleistungen (64%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (64%)
- Telekommunikation (45%)
- Energie (36%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Transport und Logistik (36%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Quality abdeckt
Data Quality ist die Disziplin, Daten für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Sie untersucht Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit, Gültigkeit und Integrität in Datenbanken, Dateien, APIs und Berichtssystemen. Gute Qualitätsarbeit macht aus unzuverlässigen Datensätzen Daten, denen Teams für operative Abläufe, Analysen und Entscheidungen vertrauen können.
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen setzen Data-Quality-Kontrollen überall dort ein, wo Informationen zwischen Systemen übertragen werden oder kritische Prozesse unterstützen.
- Kunden-, Produkt-, Lieferanten- und Finanzdaten profilieren
- Duplikate, fehlende Werte, ungültige Formate und widersprüchliche Datensätze erkennen
- Daten beim Eingang in Data Warehouses, Data Lakes, CRM- und ERP-Systeme validieren
- Die Qualität für Dashboards, regulatorische Berichte und Machine Learning überwachen
Tools und Methoden
Professionals arbeiten möglicherweise mit SQL, Python, Tabellenkalkulationen und Tools zur Datenbankprofilierung sowie mit Plattformen wie Informatica Data Quality, Talend Data Quality, Ataccama, Great Expectations, Soda und dbt tests. Ihre Arbeit ist häufig mit ETL- und ELT-Pipelines, Datenkatalogen, Master Data Management, Observability und Governance-Prozessen verbunden. Das passende Tool hängt von Datenvolumen, Architektur, Kontrollen und Zuständigkeiten ab.
Wann Unternehmen Unterstützung brauchen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn Qualitätsprobleme Migrationsprojekte verlangsamen, Berichte beeinträchtigen oder wiederholte manuelle Prüfungen verursachen. Spezialisten können eine Ausgangsbasis schaffen, Geschäftsregeln gemeinsam mit Datenverantwortlichen definieren und automatisierte Prüfungen integrieren, ohne die Umsetzung zu blockieren. In Wien funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne oft gut, während Workshops mit lokalen Stakeholdern von Vor-Ort-Terminen und klarer Kommunikation auf Deutsch oder Englisch profitieren können.
Typische Ergebnisse
Ein fokussierter Auftrag kann eine Data-Quality-Bewertung, einen Profiling-Bericht, einen Regelkatalog, ein Validierungs-Framework, einen Maßnahmenplan oder ein Monitoring-Dashboard hervorbringen. Experten können außerdem kritische Datenelemente erfassen, Fehler bis zu den Quellsystemen zurückverfolgen, Warnungen konfigurieren und Zuständigkeiten dokumentieren. Jede Regel sollte mit einem geschäftlichen Zweck verbunden sein, statt saubere Daten als abstraktes technisches Ziel zu behandeln.
Was starke Spezialisten mitbringen
Die besten Professionals verbinden analytische Sorgfalt mit praktischem Wissen über Datenplattformen und Geschäftsprozesse. Sie unterscheiden einen echten Fehler von einer beabsichtigten Ausnahme, beziffern die Auswirkungen, ohne Annahmen zu verbergen, und erklären Ergebnisse technischen wie nicht technischen Teams. Achten Sie auf klare Abnahmekriterien, reproduzierbare Prüfungen, transparente Dokumentation und einen Plan, um die Qualität nach Abschluss des Auftrags stabil zu halten.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Quality am häufigsten aufkommen.
Data Quality wird eingesetzt, um Informationen für einen bestimmten Geschäftszweck ausreichend genau, vollständig, konsistent, gültig, eindeutig und aktuell zu machen. Unternehmen wenden sie auf Kundendaten, Finanzdaten, Produktinformationen, operative Systeme, Analysen und Eingaben für Machine Learning an.
Data Quality konzentriert sich darauf, ob Daten festgelegte Standards und Geschäftsregeln erfüllen. Data Governance definiert Zuständigkeiten, Richtlinien und Entscheidungsbefugnisse, während Data Observability den Zustand und das Verhalten von Datenpipelines und -systemen überwacht. Zusammen funktionieren diese Praktiken am besten.
Ein guter Data Quality Spezialist bringt häufig SQL, Python, Datenprofilierung, ETL- oder ELT-Kenntnisse und Erfahrung mit Data Warehouses oder Lakehouses mit. Nützliche angrenzende Kompetenzen sind Master Data Management, Metadaten, Datenkataloge, Lineage, Testing, Governance und die Moderation von Stakeholdern.
Der erforderliche Umfang hängt eher von Größe, Risiko und Anzahl der Quellsysteme ab als von einem festen Zeitplan. Ein fokussierter Auftrag zur Profilierung oder Regeldefinition kann einen Spezialisten erfordern, während ein unternehmensweites Programm von Erfahrung mit Governance, Fehlerbehebung, Automatisierung und Change Management profitiert.
Ja. Data Quality eignet sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Profilierung, Regeldefinition, Dokumentation und Monitoring sicher online durchgeführt werden können. Vor-Ort-Workshops in Wien können dennoch hilfreich sein, wenn Experten Datenverantwortliche, Prozessteams und technische Stakeholder abstimmen müssen.
Für Data Quality werden häufig SQL und Python zusammen mit Tools wie Informatica Data Quality, Talend Data Quality, Ataccama, Great Expectations, Soda und dbt tests eingesetzt. Die beste Wahl hängt vom bestehenden Stack, der Datenarchitektur, den Kontrollanforderungen und der Fähigkeit des Teams ab, das Tool zu betreiben.
Fragen Sie, wie der Spezialist Qualitätsdimensionen definiert, kritische Daten priorisiert, Fehler bis zu ihrer Quelle zurückverfolgt und die Wirksamkeit der Prüfungen nachweist. Ein kompetenter Data Quality Professional kann klare Regeln, reproduzierbare Tests, nützliche Dokumentation und praktikable Maßnahmen zur Fehlerbehebung zeigen, statt nur Fehlerzahlen zu melden.
Ein Data Quality Freelancer sollte die Geschäftsergebnisse, kritischen Datenelemente, Quellsysteme, Zugriffsbeschränkungen, Verantwortlichen und Abnahmekriterien klären. Außerdem sollte vereinbart werden, wie Ergebnisse priorisiert werden, wer Regeln genehmigt und wie das laufende Monitoring nach der Übergabe aufrechterhalten wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 844 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 67% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (91%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Informationstechnologie (IT) (91%) und Professionelle Dienstleistungen (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality 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.
Länder:
Wien 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
