Docker Compose Experten in München
aufbauen, vermittelt mit geprüften Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Umgebungen für Anwendungen mit mehreren Containern definieren, Services über das Compose-Netzwerk verbinden und wiederholbare Entwicklungsabläufe mit Dockerfiles und CI-Pipelines automatisieren. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Docker Compose eingesetzt haben
Thomas H.
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Vitaliy R.
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Christian T.
Letzte Position:
HDI DevOps & Fullstack Engineer bei HDI
- Spring Boot Software Engineer
- DevOps Engineer (Kubernetes, Azure DevOps)
Toolstack: Java, Spring Boot, Kubernetes, Helm, GitOps, ArgoCD, Docker, Azure DevOps, CI/CD Pipelines, Git, Postgres
Frederik C.
Letzte Position:
Freiberuflicher Fullstack Softwareentwickler bei Bundesdruckerei GmbH
Entwicklung des digitalen Organspenderegisters, beauftragt durch das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM)
Umsetzung von User Stories in mehreren Microservices (Front- und Backend)
Sicherstellung der Qualität mit Unit-, Integrations- und E2E-Tests
Durchführung von Code-Reviews
Abstimmung mit anderen Entwicklungsteams
Übernahme der Softwarelizenzprüfung und Vereinfachung des Prozesses
Verantwortung für die Umsetzung und Dokumentation des fachlichen Loggings
Aufbau einer Entwicklungsumgebung mit Docker Compose
Alois F.
Letzte Position:
Softwarearchitekt / Backend Entwickler bei GEO API
- Konzeption und Umsetzung einer Laravel-Backend-API für anbieterbasierte Geo-Suche, Feature-Details, Boundary-Geometrien und Nachbarschaftsermittlung.
- Die API dient als serverseitige Proxy-, Cache- und Anreicherungsschicht, schützt Zugangsdaten externer Geodienste und speichert Features, Lokalisierungen, Geometrien, Hierarchien und Nachbarschaftsbeziehungen persistent in MariaDB.
- Schwerpunkte waren Normalisierung von Autocomplete- und Feature-Daten, Cache-Strategien für teure Boundary-/Polygonabrufe, Spatial-Verarbeitung von GeoJSON- und MultiPolygon-Geometrien sowie Nachbarschaftsermittlung über Hierarchien, Bounding-Box-Filter und Topologieprüfungen.
- Ergänzend entstanden getrennte Produktiv- und Diagnoseendpunkte, Status- und Fehlerkataloge, Discovery-Protokollierung, Docker-Entwicklungsstack, API-Dokumentation sowie Unit- und Feature-Tests.
- Technologien: PHP 8.3, Laravel, REST API, Geodaten-API, GeoJSON, MariaDB Spatial, Eloquent, Laravel Queues, PHPUnit, Mockery, Docker, Docker Compose, API-Design, Geocoding, Boundary-Daten, Spatial Queries.
Boris N.
Letzte Position:
Fullstack Entwickler & DevOps Engineer bei EnBW Energie Baden-Württemberg
- Weiterentwicklung der internen Plattform „ECockpit“ mit Frontend Angular 17 und Backend .NET (C#)
- Pflege und Weiterentwicklung der Azure DevOps Pipelines
- Einführung technischer Verbesserungen in Build- & Release-Prozessen
- Mitarbeit an modularem Architekturansatz (Clean Architecture & DDD)
- Fokus auf Skalierbarkeit und sichere Datenverarbeitung
- Tech-Stack: Angular 17, .NET / C#, Azure, Azure DevOps, Git, CI/CD, Clean Architecture, Domain Driven Design
Mohamed S.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Sebastian F.
Letzte Position:
Geschäftsführer Systemadministration & DevOps bei Far Galaxy Networks
- Migration von Windows-Anwendungen mithilfe von Windows Server 2022/2025, DHCP, Active Directory, Vertrauensstellung und -einrichtung, GPO-Verwaltung
- Automatisierung von Cloud-Services, Firewall- und Netzwerkmanagement, Debugging
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Docker Compose einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
1,5 Jahre (Deutschland: 5,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 85%)
Master-Abschluss oder höher
60% (Deutschland: 51%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Docker Compose 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Docker Compose Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Energie (56%)
- Versicherung (56%)
- Automotive (44%)
- Fertigung (44%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (44%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Docker Compose leistet
Docker Compose ist ein Tool zum Definieren und Ausführen von Anwendungen mit mehreren Containern aus einer einzigen YAML-Datei. Es koordiniert Services wie Webanwendungen, APIs, Datenbanken, Queues und Caches, sodass Teams mit einem wiederholbaren Befehl eine konsistente Umgebung starten können. Compose wird häufig für die lokale Entwicklung, Integrationstests und kleinere Workloads in der Produktion eingesetzt.
Zentrale Konfiguration
Ein Compose-Projekt beschreibt Services, Images, Build-Kontexte, Ports, Volumes, Netzwerke und Umgebungseinstellungen. Eine gute Konfiguration trennt Anwendungscode von Geheimnissen, verwendet klare Service-Abhängigkeiten und definiert Health Checks, wenn die Startreihenfolge wichtig ist. Profis verwalten außerdem Überschreibungen für Entwicklung, Tests und Deployment, ohne fragile Kopien derselben Datei zu erstellen.
Ökosystem und Tools
Docker Compose arbeitet mit Dockerfiles, Docker Engine, Container-Registries und CI-Systemen zusammen. Es kann Anwendungsservices mit PostgreSQL, MySQL, Redis, RabbitMQ, Elasticsearch und anderen containerisierten Abhängigkeiten verbinden. Typische Aufgaben sind:
- Entwicklungsumgebungen erstellen, die den Anforderungen des Teams und der CI entsprechen
- Persistente Volumes, private Netzwerke und Health Checks für Services hinzufügen
- Compose-Abläufe in GitHub Actions, GitLab CI oder ähnliche Tools integrieren
- Einen klaren Weg von der lokalen Nutzung von Compose zu einer Orchestrierungsplattform vorbereiten
Wann Unternehmen Spezialisten brauchen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn ein Projekt mit mehreren Services langsam startet, schwer reproduzierbar ist oder häufig zwischen lokalen und CI-Umgebungen fehlschlägt. Spezialisten können manuelle Einrichtung in dokumentierte Compose-Dateien überführen, Konfigurationsprobleme isolieren und das Onboarding verteilter Teams verbessern. In München unterstützt diese Arbeit häufig Softwareprodukte, Industriesysteme, Commerce-Anwendungen und interne Geschäftsanwendungen.
Compose im Vergleich zu Alternativen
Compose ist für lokale Umgebungen und Umgebungen mit begrenztem Umfang einfacher als Kubernetes, während Kubernetes für umfassendere Orchestrierung, Scheduling und den Betrieb über Cluster hinweg entwickelt wurde. Außerdem unterscheidet es sich von einem einzelnen Docker-Befehl, da es die vollständigen Beziehungen zwischen Services in einer versionskontrollierten Konfiguration beschreibt. Profis wissen, wann Compose ausreicht und wann ein Projekt stattdessen Kubernetes, Nomad oder einen verwalteten Container-Service benötigt.
Was gute Profis liefern
Die besten Profis betrachten Compose als Teil eines umfassenderen Bereitstellungssystems und nicht nur als Möglichkeit, Container zu starten. Sie verstehen Linux-Netzwerke, DNS, TLS, Storage, Anwendungskonfiguration, das Design von Docker-Images und die Fehlersuche in CI. Sie dokumentieren Befehle und Annahmen, halten Umgebungen reproduzierbar und erklären Abwägungen klar gegenüber Teams, die remote oder vor Ort arbeiten. Die Zusammenarbeit auf Deutsch oder Englisch kann zu Münchner Projekten passen, abhängig vom Unternehmen und den Stakeholdern.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Docker Compose am häufigsten fragen.
Docker Compose wird verwendet, um Anwendungen zu definieren und auszuführen, die aus verbundenen Containern bestehen. Eine Compose-Datei kann eine API, Datenbank, ein Frontend, eine Queue und unterstützende Services mit gemeinsamen Netzwerken, Volumes und Umgebungseinstellungen starten. Sie ist besonders nützlich für die lokale Entwicklung, Integrationstests und reproduzierbare Teamumgebungen.
Docker Compose konzentriert sich auf die Verwaltung einer definierten Gruppe von Containern auf einem Entwicklungsrechner oder in einer Umgebung mit begrenztem Deployment-Umfang. Kubernetes bietet zusätzlich Cluster-Scheduling, Skalierung, Service Discovery und umfangreichere Betriebskontrollen. Ein fähiger Freelancer sollte erklären können, ob Compose die Anforderungen des Projekts erfüllt oder ob Kubernetes beziehungsweise ein verwalteter Container-Service besser geeignet ist.
Ein guter Docker Compose Spezialist kennt sich normalerweise mit Dockerfiles, Linux, Container-Netzwerken, Volumes, Registries und CI-Pipelines aus. Kenntnisse in Anwendungskonfiguration, dem Umgang mit Geheimnissen, Datenbanken und Orchestrierungstools helfen dabei, lokale Abläufe mit späteren Deployment-Phasen zu verbinden.
Für ein kleines Compose-Setup reichen möglicherweise Kenntnisse in Service-Definitionen, Images, Ports und Volumes. Anspruchsvollere Aufgaben erfordern einen Profi, der Netzwerkprobleme diagnostiziert, persistente Daten verwaltet, Image-Builds optimiert und lokale Umgebungen an CI oder Staging angepasst hat. Beurteilen Sie die erforderliche Tiefe anhand der Anzahl der Services, des Deployment-Ziels und der Folgen von Ausfallzeiten.
Docker Compose unterstützt die Zusammenarbeit aus der Ferne, da die Konfiguration versioniert, geprüft und zwischen Rechnern geteilt werden kann. Ein Projekt mit Sitz in München kann vollständig remote oder mit einer Kombination aus Remote- und Vor-Ort-Terminen umgesetzt werden, sofern der Experte Voraussetzungen dokumentiert, Geheimnisse sicher verwaltet und geklärt wird, ob die Kommunikation auf Deutsch, Englisch oder in beiden Sprachen erfolgen soll.
Beauftragen Sie einen Docker Compose Freelancer, wenn sich Umgebungen zwischen Teammitgliedern unterscheiden, der Containerstart unzuverlässig ist oder das Onboarding von manuellen Anweisungen abhängt. Externe Expertise ist auch hilfreich, wenn ein Projekt eine saubere Compose-Struktur benötigt, bevor ausgewählte Workloads zu Kubernetes oder einem anderen Orchestrierungsdienst migriert werden.
Bitten Sie einen Docker Compose Profi, die Abgrenzung der Services, den Umgang mit Abhängigkeiten, Health Checks, Volumes, Netzwerke und das Management von Geheimnissen zu erklären. Prüfen Sie, ob die Konfiguration reproduzierbar, schlank und dokumentiert ist, und testen Sie anschließend Fehlerfälle wie eine fehlende Abhängigkeit, einen neu erstellten Container oder verlorene temporäre Daten.
Die Arbeit mit Docker Compose bedeutet häufig, die Grenze zwischen Anwendungscode und Infrastrukturkonfiguration zu verbessern. Freelancer sollten bestehende Dockerfiles sicher lesen, Container-Logs analysieren, DNS- und Port-Probleme beheben und Compose-Befehle in CI integrieren können, während die Abläufe für Entwickler einfach bleiben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Docker Compose in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 732 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Docker Compose in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 60% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die Docker Compose in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Docker Compose in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Italienisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Docker Compose in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Energie (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Docker Compose in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (89%) und Projektmanagement (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Docker Compose eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
