.NET Core Experten in München
entwickeln, die per KI in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die ASP.NET Core APIs, Unternehmensanwendungen und cloudnative Dienste mit Microsoft .NET, Azure und modernen Bereitstellungsmethoden entwickeln. Lassen Sie sich gezielt mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen, die schnell mitarbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich .NET Core eingesetzt haben
Karen M.
Letzte Position:
Persönliches KI-Engineering-Projekt — Croky AI bei Crocky AI
Produkt:
- Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
- Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
- Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
- Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
- Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.
Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme
- Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
- Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.
Vicenco K.
Letzte Position:
ITSM Projektmanager (selbständig)
Einheitliches ITSM-Framework
- Definition eines konzernweiten ITSM-Zielbildes
- Einführung einer einheitlichen Service-Struktur über alle Fachbereiche
SLA- und OLA-Management
- Aufbau eines standardisierten SLA-Frameworks
- Definition von Serviceklassen (Business Critical, Standard, Low Priority)
- Einführung von OLAs zwischen internen Teams
- Aufbau eines aussagekräftigen SLA-Reportings
- Definition von KPI- und Service-Dashboards für Fachbereiche
Service Portfolio Management
- Definition von Servicebeschreibungen
- Ggf. Vorbereitung einer möglichen Kosten- und Leistungsverrechnung
Ticketing & Prozesse
- Incident Management
- Einheitliche Ticketkategorien
- Standardisierte Priorisierung
- Eskalationsmatrix
- Automatisierungen
- Self-Service-Optimierung
Request Fulfillment
- Servicekatalog über alle Fachbereiche
- Genehmigungsworkflows
Problem Management
- Einführung von Root-Cause-Analysen
- Known-Error-Datenbank
- Problem-Review-Prozess
Vollständiges Asset-Management-Konzept
- Hardware-Lifecycle-Management
- Software-Lifecycle-Management
- Leasing-Lifecycle
- Mobile-Device-Lifecycle
- Monitor-Lifecycle
- Telefon-Lifecycle
Prozesse
- Beschaffung
- Wareneingang
- Inventarisierung
- Zuweisung
- Rückgabe
- Entsorgung
- Leasing-Rückführung Ziel: Single Source of Truth für alle Assets
CMDB-Design
- Definition aller Configuration Items:
- Workplace
- Notebooks
- Monitore
- Mobiltelefone
- Drucker
Infrastruktur
- Server
- Firewalls
- Switches
- WLAN
- Storage
- Backup-Systeme
Cloud
- Azure-Ressourcen
- Microsoft 365
- SaaS-Dienste
Beziehungen
- User ↔ Asset
- Asset ↔ Service
- Service ↔ Infrastruktur
- Standort ↔ Asset
- Ziel: Vollständige Service-Abhängigkeiten sichtbar machen
Software Asset & Lizenz Management
- Lizenzmanagement-Konzept
- Lizenzbilanzierung
- Compliance-Reporting
- Microsoft-Lizenzmanagement
- Adobe-Lizenzmanagement
- SaaS-Management
- Vertragsmanagement
- Renewal-Management
Schnittstellen & Automatisierung Bestehende Systeme
- Workday
- Joiner
- Mover
- Leaver
TESMA
- Leasingdaten
- Vertragsdaten
Matrix42
- Asset-Synchronisation
- Benutzersynchronisation
Active Directory / Entra ID
- User Management
Microsoft 365
- Lizenzzuweisung
- Gruppenmanagement
Dormakaba
Zutrittsprozesse
Lifecycle Services
Monitoring-Plattformen
- PRTG
- Palo Alto
- Cisco
Reporting & KPI Framework
- Definition eines Management-Dashboards
- KPIs
- Ticketvolumen
- SLA-Erfüllung
- MTTR
- Erstlösungsquote
- Asset Accuracy
- Lizenz-Compliance
- Change Success Rate
- Service Availability
- Automatisierungsgrad
Netzwerk-Redesign-Begleitung
- Governance
- Begleitung des Netzwerk-Redesigns aus ITSM-Sicht
- Definition betroffener Services
- Change-Management-Struktur
- Kommunikationskonzept
CMDB-Integration
- Aufnahme aller Netzwerkkomponenten
- Service Mapping
- Abhängigkeitsanalyse
Validierung von Dokumentation und Knowledgebase-Artikeln
- Netzwerkdokumentation
- Betriebsdokumentation
- Standard Changes
Monitoring & Event Management
- Zielbild
- Zentrales Monitoring-Konzept
- Event-Management-Prozess
- Alarmierungsstrategie
- Eskalationsmodell
Systeme
Cisco
Palo Alto
Fortinet
Rubrik
Veeam
Matrix42
Azure
Microsoft 365 Automatisierung
Ticketgenerierung aus Monitoring
Eskalationen
Standardmaßnahmen
Audit, Compliance & Informationssicherheit
- ISO-27001-Beratung
- TISAX-Beratung
- NIS2-Vorbereitung - Beratung
- Auditfähige Prozesse
- Dokumentationsstruktur
- Nachweisführung in Matrix42
Roadmap
- 12-Monats-Roadmap
- Priorisierung aller Maßnahmen
- Quick Wins
- Mittelfristige Projekte
- Langfristiges Zielbild
- Dokumentation
Tamás E.
Letzte Position:
Senior Software Developer / Tech Lead bei NDA (Verteidigung / OSINT)
- Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
- Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
- Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
- Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems
Giuseppe A.
Letzte Position:
Entwicklung Embedded-Software bei Inheco
- KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
- Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
- Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
- Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.
Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps
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).
Frank E.
Letzte Position:
DevOps bei Lauck-IT
Betrieb und Erweiterung von Azure DevOps-Pipelines
Betrieb und Erweiterung von AWS-Services
Citrix (Windows 10, Bitwarden)
AWS: ECR, EKS, CloudFront CDN, Route 53, VPC Peering und CNI-Upgrade, Atlas MongoDB, S3-Buckets, Hosting statischer Websites
Azure: Build und Deployment mit DevOps-Pipelines
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
Franz H.
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Roche Diagnostics GmbH
- Implementierung von Microservices in C# unter Verwendung von dapr und Docker für ein System zum Austausch von Analysenanträgen und Ergebnissen zwischen Laborsystemen
- Implementierung eines Testautomatisierungsframeworks mit C# und SpecFlow für dieses System
- Build und Release Management mit GitLab
- Evaluierung von Laborsystemen bezüglich Erweiterbarkeit (mittels Python) und Integration
Jamal B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwarearchitekt & Entwickler bei IBM Deutschland GmbH / BWI GmbH
- Architektur, Design und Weiterentwicklung einer hybriden Lösung bestehend aus Java-Backend mit REST-API und C# / WPF-Frontend
- Entwicklung sicherer, verteilter Funktionen zur klassifizierten Nachrichten-Verarbeitung, -Kategorisierung und -Verschlüsselung
- Integration von Backend-Services mit Dokumentenmanagementsystemen (DMS) zur strukturierten Ablage von Dateien
- Planung, Aufbau und kontinuierliche Optimierung von Azure DevOps Pipelines zur automatisierten Bereitstellung und Qualitätssicherung verteilter Anwendungen im sicherheitskritischen Umfeld
- Technische Abstimmung mit Projektverantwortlichen der Bundeswehr und Drittanbieter relevanter Softwares und Schnittstellen und Dokumentation der entwickelten Lösungen
Christian H.
Letzte Position:
ZVEI - Zentralverband der Elektroindustrie
- Weiterentwicklung von Excel-Formblättern für die Elektroindustrie
- Konzeption und Entwicklung neuer Auswertungsfunktionen
- Erweiterung der Excel-Formblätter zur Auswertung von Daten
- Einsatz von Excel und VBA
René W.
Letzte Position:
Entwicklung eines KI-gestützten Systems zur Lead-Generierung
Im Rahmen einer Eigenentwicklung wurde – als zweite Stufe des vorgelagerten Systems zur Projektbeobachtung – eine Pipeline zur automatisierten Lead-Generierung erstellt. Aus einer Liste von Freelance-Projekt-URLs (freelancermap) werden qualifizierte Lead-Datensätze inklusive Firma, Ansprechpartner, offizieller und personenbezogener E-Mail-Adresse sowie passender Anrede (Du/Sie) erzeugt. Als Technologien kamen Python (openpyxl, requests) sowie ein LLM-Agent-Workflow in VS Code (GitHub Copilot Chat) mit eigenem Slash-Command und umfangreichem Regelwerk zum Einsatz; für die Recherche werden Such-APIs (Serper.dev) angebunden. Zu meinen Aufgaben gehörte die gesamte Konzeption und Entwicklung. Kern ist ein rund 480 Zeilen umfassendes Regelwerk, das den LLM-Agenten deterministisch durch Extraktion, Website- und E-Mail-Ermittlung, Dublettenabgleich (gegen bestehende Provider-Listen) und die Erzeugung eines strukturierten JSON-Outputs führt. Deterministische Teilschritte (Excel-Abgleich, Web-/E-Mail-Suche, Pattern-Ableitung) wurden in Python-Helper-Skripte ausgelagert. Zu den weiteren Anforderungen zählten die Validierung der Ergebnisse über versionierte Blind-Runs gegen eine Referenz, die iterative Verfeinerung des Regelwerks sowie ein austauschbarer Such-Provider-Layer aus Kosten- und Stabilitätsgründen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die .NET Core einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
1,2 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
20 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
63% (Deutschland: 46%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
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 .NET Core 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 .NET Core 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%)
- Fertigung (92%)
- Automotive (58%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Gesundheitswesen (58%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Bildung (42%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was .NET Core leistet
.NET Core ist Microsofts plattformübergreifendes Framework für die Entwicklung von Webanwendungen, APIs, Hintergrunddiensten und cloudnativen Systemen. Sein Nachfolger wird allgemein .NET genannt, während ASP.NET Core den Web-Stack abdeckt. Es läuft unter Windows, Linux und macOS und unterstützt effiziente, wartbare Dienste.
Wo es eingesetzt wird
- REST- und gRPC-APIs für vernetzte Produkte
- Unternehmenswebanwendungen und interne Portale
- Ereignisgesteuerte Worker und Hintergrundverarbeitung
- Mit Containern bereitgestellte Microservices
- Integrationen mit Datenbanken, Warteschlangen und externen Systemen
ASP.NET Core eignet sich für modulare Lösungen – von einem fokussierten Dienst bis zu einer größeren Geschäftsplattform. Sein Modell für Dependency Injection, Konfiguration und Middleware hilft Teams, die Belange der Anwendung getrennt zu halten.
Ökosystem und Werkzeuge
Fachleute arbeiten mit C#, dem .NET SDK, NuGet-Paketen und Entity Framework Core für den Datenzugriff. Zu den gängigen Bereitstellungsumgebungen gehören Azure, Docker, Kubernetes, SQL Server, PostgreSQL und Message Broker. Beim Testen werden häufig xUnit oder NUnit mit Mocking, Integrationstests und automatisierten Pipelines kombiniert.
Wann Fachwissen hilft
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn eine API skalieren muss, ein veralteter Microsoft-Stack modernisiert werden soll oder ein Produktteam praktische Umsetzungskapazität benötigt. In München ist .NET-Core-Fachwissen in den Bereichen Fertigung, Mobilität, Finanzen, Gesundheitswesen und Unternehmenssoftware relevant. Remote-Arbeit ist sinnvoll, wenn Repositories, Umgebungen und Dokumentation gut vorbereitet sind.
Was gute Fachleute liefern
Sie klären Servicegrenzen, wählen passende Daten- und Nachrichtenmuster und machen den Umgang mit Fehlern explizit. Sie sichern APIs mit geeigneten Identitäts- und Autorisierungsmechanismen, strukturieren die Beobachtbarkeit rund um Logs und Traces und automatisieren Builds, Tests und Deployments. Gute Spezialisten erklären außerdem Abwägungen gegenüber Stakeholdern aus Produktentwicklung, Infrastruktur und Sicherheit klar.
Den richtigen Spezialisten auswählen
- Prüfen Sie Erfahrungen mit produktiven ASP.NET Core APIs oder Diensten
- Prüfen Sie die Erfahrung mit der benötigten Datenbank, Cloud und dem Bereitstellungsmodell
- Fragen Sie, wie Tests, Monitoring, Sicherheit und Performance umgesetzt werden
- Stellen Sie die Zusammenarbeit in Remote-, Vor-Ort- und gemischten Teams sicher
Die beste Besetzung hängt vom Alter und Risiko des Systems, der Integrationslandschaft und der Phase der Umsetzung ab. Ein Fachmann, der eine .NET-Framework-Anwendung modernisiert, benötigt möglicherweise andere Stärken als jemand, der einen containerisierten Dienst von Grund auf entwickelt.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu .NET Core? Hier findest du die passenden Antworten.
.NET Core wird für die Entwicklung von Webanwendungen, REST- und gRPC-APIs, Hintergrunddiensten, Kommandozeilenprogrammen und cloudnativen Systemen verwendet. Es ist plattformübergreifend und eignet sich gut für Lösungen, die unter Windows und Linux laufen müssen.
.NET Core ist der plattformübergreifende, modulare Nachfolger des auf Windows ausgerichteten .NET Framework. Modernes .NET führt die Entwicklungslinie von Core fort, während ältere Anwendungen möglicherweise weiterhin Framework-spezifische Bibliotheken oder eine Migration benötigen.
ASP.NET Core ist eine gute Wahl, wenn ein Team C#, die Integration in das Microsoft-Ökosystem, umfangreiche Kontrolle über APIs oder zuverlässige Werkzeuge für Unternehmen benötigt. Der passende Vergleich kann je nach vorhandenen Kompetenzen, Hosting und Anforderungen der Anwendung auch Node.js, Java mit Spring oder Python-Frameworks einschließen.
Ein guter .NET Core-Spezialist arbeitet häufig mit C#, SQL, Entity Framework Core, Docker, Cloud-Diensten und automatisierten Bereitstellungspipelines. Je nach Projekt sind außerdem Kenntnisse in Azure, Kubernetes, Messaging, Identitätsstandards und Frontend-Integration wertvoll.
Der erforderliche Hintergrund hängt vom Risiko und Umfang des Systems ab, nicht von einer festen Dauer. Eine kleine API benötigt möglicherweise fokussierte Umsetzungskompetenz, während eine regulierte Plattform oder Migration Erfahrung mit Architektur, Sicherheit, Tests und dem Betrieb in Produktion erfordert.
Ja, .NET Core eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit mit gemeinsamen Repositories, automatisierten Umgebungen, Aufgabenverwaltung und technischer Dokumentation. Für Teams in München können gelegentliche Workshops vor Ort die Erfassung des Fachbereichs, Architekturentscheidungen und die Abstimmung mit Stakeholdern unterstützen, während die tägliche Umsetzung remote erfolgen kann.
Bitten Sie um konkrete Beispiele für APIs oder Dienste, die die Person ausgeliefert hat, und besprechen Sie ihre Entscheidungen in den Bereichen Datenzugriff, Tests, Sicherheit, Beobachtbarkeit und Bereitstellung. Eine praktische Prüfung eines kleinen Entwurfs oder Codebeispiels kann zeigen, ob der Spezialist Wert auf Klarheit, Wartbarkeit und einen kontrollierten Umgang mit Fehlern legt.
Projekte können deutsche Industriebereiche, Microsoft-Infrastruktur und etablierte Unternehmensprozesse ebenso umfassen wie moderne Cloud-Bereitstellung. .NET Core-Fachleute sollten Erwartungen an Remote- und Vor-Ort-Arbeit, Kommunikationssprache, Zugriffsanforderungen und den Umgang des Teams mit bestehenden .NET-Systemen klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die .NET Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 715 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die .NET Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 75% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 63% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die .NET Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die .NET Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Italienisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die .NET Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Fertigung (92%) und Automotive (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die .NET Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich .NET Core 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.
Berlin Hamburg 
München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
