EasyMock Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die EasyMock nutzen, um Java-Klassen zu isolieren, Interfaces und Legacy-Code zu mocken und Unit-Tests fokussiert und stabil zu halten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich EasyMock eingesetzt haben
Hooman Behmanesh
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler bei Möbel Roller GmbH
- Weiterentwicklung der bestehenden E-Commerce-Plattform auf Basis von SAP Commerce (Hybris), um den wachsenden Anforderungen des digitalen Handels gerecht zu werden.
- Sicherstellung der Skalierbarkeit und Performance des Backends, wodurch die Plattform auch bei hoher Benutzerlast stabil und effizient blieb.
- Entwicklung und Integration neuer OCC REST APIs und Services für modulare Erweiterungen und flexible Anpassungen, um neue Funktionen schnell zu implementieren.
- Optimierung von Datenflüssen und Schnittstellen, was die Effizienz der Plattform und die Systemleistung erheblich steigerte.
- Sicherstellung einer wartbaren und skalierbaren Codebasis durch den Einsatz von Clean Code-Prinzipien, bewährten Design Patterns und einer zukunftssicheren Architektur.
- Reduzierung der Fehlerquote durch umfangreiche Tests mit JUnit, Mockito und Lasttests mit Gatling, ergänzt durch die Einführung automatisierter Testprozesse.
- Verbesserte Systemleistung durch gezielte Refactoring-Maßnahmen und effiziente Datenbankabfragen, insbesondere zur Handhabung von Spitzenlasten.
- Einsatz moderner Cloud- und Monitoring-Tools wie Kubernetes, Google Cloud Platform (GCP) und Grafana, um eine stabile und überwachte Infrastruktur sicherzustellen.
- Deutliche Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform, die nun den Anforderungen eines dynamischen und wachsenden E-Commerce-Marktes gerecht wird.
Niko Schmuck
Letzte Position:
Entwicklungsarchitekt, Technischer Leiter "gridlytics" bei HH Energienetze
- Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
- Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
- Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.
Ramazan Cinardere
Letzte Position:
Fullstack-/DevOps Engineer bei BKA (Bundeskriminalamt)
Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.
- Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
- Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
- Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
- Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
- Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
- Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
- Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
- Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
- Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
- Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation
Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code
Walid El Sayed Aly
Letzte Position:
Solution-Architekt & DevOps-Berater bei Extra Something – IT Consulting
- Technische Leitung und Architektur für Enterprise-Kunden (u.a. LR Health & Beauty, Deutsche Bahn, Trusted Shops)
- Cloud-Migration, Microservices-Architekturen, CI/CD-Optimierung
Igor Kazarnovskiy
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler
Achille Chimi
Letzte Position:
Backend/Frontend Entwickler bei ITZ-Bund
Entwicklung einer Microservice-Anwendung zur Berechnung von Buchungen auf Konten
Entwicklung von Backend-Komponenten mit Java bzw. JEE, Quarkus, Kafka, REST-API
Entwicklung der Testkomponente mit Mocking-Frameworks (Mockito)
Entwicklung von Integrationstest-Komponenten
Erstellung von OpenAPI-Spezifikationen
Konfiguration von CI/CD-Pipelines
Entwicklung von Frontend-Komponenten mit React
Konzeption, Weiterentwicklung und Optimierung von Systemstrukturen
Durchführung von Code-Reviews
Java Corretto 21, JEE, Quarkus, Golang
Reaktive Programmierung mit Spring WebFlux, Project Reactor
Git, Azure DevOps für CI/CD-Pipelines, YAML, JSON, Swagger UI, Postman, REST OpenAPI, Kafka Streams, Kafka Connect, Log4J
Microservices, Jira, Confluence, MySQL, Docker, Kubernetes (Deployment über Helm Charts)
Spring Security, OAuth 2, JWT, SonarQube
IntelliJ, Maven, Logging-Framework Splunk, agile Methode Scrum, Nexus, Vaadin V24, Build-Tool Vite
React, React.js, Node.js, JavaScript, Tailwind CSS, agile Methode Scrum, Barrierefreiheit BITV, Playwright
Michael König
Letzte Position:
Atruvia AG
- Weiterentwicklung von Framework-Komponenten und -Services im Umfeld der Enterprise Gesamtbanksteuerung Plattform (EGP-Framework), einer Sammlung querschnittlicher Bibliotheken und Services für alle Bounded Context Scopes der Plattform.
- Durchführung der Migration von Java 17 auf Java 21 sowie Spring Boot 3.2 auf 3.4 in etwa 80 Library- und Service-Repositories (Anpassung von Maven-POMs, Dockerfiles, Jenkins-Pipelines, Sourcecode-Migration, Testevolution).
- Entwicklung von Unit- und Integrationstests mit JUnit und JGiven.
- Durchführung und Analyse von Performance-Messungen mit Dynatrace.
- Weiterentwicklung mehrstufiger CI/CD-Pipelines (Unit-Tests, Security-Analysen, Docker-Build, Harbor-Deployment, ...).
- Eingesetzter Tech-Stack: Java (90 %), Python (10 %), Spring Boot, JPA/Hibernate, JGiven, OpenAPI, Camunda 7, Podman, OpenShift/Kubernetes, Oracle DB, SonarQube, Dynatrace, Jenkins, Harbor, Bitbucket, Jira, Confluence.
Vladimir Maznicenko
Letzte Position:
Entwickler bei Finanzdienstleister
- Betreuung und Weiterentwicklung eines Frameworks für die Entwicklung der Applikationen in einem Bankverband: DynS/OSPE
- Umstellung des Frameworks auf Java11 und Java17
- Java8, Java11 und Java17, Spring, Spring-Batch, Spring WebServices, Spring-Security, Spring-Data, JPA, Hibernate, OpenSource Libraries etc.
- XML, JAXB, JSON, REST- und SOAP-Services, DB2, Oracle, WebSphere bzw. Liberty AS, FreeMaker, Junit, Mock-Libraries, JaCoCo, Maven, IntelliJ, Eclipse, GitHub, SVN, Jira
Reinhard Duy
Letzte Position:
Weiterbildung Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning bei Weiterbildung
- Weiterbildung in Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning
- Technisches Betriebssystem: Windows
- Entwicklungsumgebungen: JetBrains PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder
- Programmiersprachen: Python 3.10
- Weitere Technologien: Anaconda, Keras 2.10, NumPy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, TensorFlow 2.10, PyTorch
Bela Bocsak
Letzte Position:
Full-Stack Lead-Entwickler, Backend-Architekt bei Telefonica (O2)
Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.
Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.
Ioan Dobre
Letzte Position:
Senior Software Entwickler bei ING
- Tribe Home, Product Area 4 - Customer in Life, Squad Cybertron.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von neue Anforderungen von Optimmo, Baufinazierung Software.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von JEE Anwendung MWS kredit-baufi.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von Wicket Optimmo Anwendung.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von kredit-baufi Batch-Programme.
- Migration zum RHEL9 von kredit-baufi Batches.
- CiL SCS Consumer Pacts mit Finagle.
- CiL ScS Touch Point Architecture Integration.
- Teamgröße: 10.
- Tools / Frameworks: OpenJDK Java 17, Kotlin 1.6.0, Azure, Jenkins, Stash, JEE, Gitlab, JIRA, Confluence, git, Spring 6.0, Sping Cloud, Spring Data, Hibernate, JPA, JMS, Kafka, Oracle, PL/SQL, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Maven, REST, JBoss, Intellij IDEA, Wicket 9 und 10, Istio.
Jörg-Ulrich Hammerbacher
Letzte Position:
Datenflüsse der Krankenkassen
- Weiterentwicklung und Erstellung von Datenflüssen der Krankenkassen
- Datenverwaltung unterschiedlicher Persistenzen (DB2, MSSQL, PostgreSQL, S3, eigene APIs, …)
- Dokumentationen und Schulungen
- Planung und Einführung von NiFi 2.X (Major-Upgrade)
- Grafana-Anbindungen zur Visualisierung, Überwachung und Alarmierung
- Umfangreiche NiFi-API-Nutzung, um den Zustand des Systems und seiner Teile permanent zu überwachen
Rolf Mainka
Letzte Position:
Lead-Entwickler und Prüfer von Fachanwendungen für Projekt Zensus2021 bei Statistisches Bundesamt
- Kubernetes, AWS Cloud, Docker, RESTful Services, ActiveMQ, Oracle Advanced Queuing, JBoss EAP, Spring Batch, Git, Keycloak, Kafka, Maven
- Aufbau von CD/CI Pipelines mit Jenkins
- Entwicklung von automatisierten Integrationstests
- Durchführung von DevOps-Tätigkeiten
- Regelmäßige entwicklungsbegleitende Durchführung von statischen Codeanalysen auf allen Releases der Fachanwendungen des Zensus mit SonarQube
- Aufbau eines R-Servers für die Haushaltegenerierung
- Aufbau eines Kafka-Servers für die Anwendung CVTS
- Aufbau einer Keycloak-Instanz
- Aufbau einer Jira-Instanz zur Durchführung der Jira-Migration
- Aufbau einer IRI Workbench-Instanz und Cosort für Testdatenerstellung
- Aufbau von Testsystemen für Java-Webanwendungen mit JBoss8, JDK17 und Oracle-Datenbanken sowie MySQL-Datenbanken
- Aufbau der dazugehörigen Oracle-Datenbanken inklusive fachlich sinnvoller Daten
- Aufdecken von Schwachstellen in der technischen Kommunikation zwischen den Fachanwendungen
- Aufbau eines großen fachlichen und technischen Knowhows zu allen Fachanwendungen des Zensus
- Begleitung und Beratung der Fachbereiche bei den Fachprozessen des Zensus in Präprod und Produktion
- Durchführung von Last- und Performancetests mit JMeter und Bash-Skripting
Duc Tu Le Anh
Letzte Position:
Freiberufler Softwareentwickler bei Source Group International - im Auftrag der Christoph Kroschke Holding GmbH & Co. KG
- Genutzte Technologien: Ubuntu Linux, IntelliJ, Gitlab CI/CD, Java 17, Kotlin, TypeScript, Angular, Maven, Spring Boot, PostgreSQL, Hibernate, JUnit, Mockito, Docker, AWS, Keycloak, Kafka
- Konzeption und Neuentwicklung eines firmeninternen Projekts in einer Microservice-Landschaft
- Backend mit Java/Spring Boot und Frontend mit TypeScript/Angular
- Deployment der Microservices in AWS Fargate
Janusz Mazurek
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)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die EasyMock einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, die EasyMock 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Grundlagen des Mockings
EasyMock ist eine Java-Mocking-Library, die zum Testen von Code in Isolation verwendet wird. Sie hilft Spezialisten, langsame oder schwer kontrollierbare Abhängigkeiten durch vorhersehbare Test-Doubles zu ersetzen, damit Unit-Tests sich auf das Verhalten statt auf unnötigen Setup-Aufwand konzentrieren.
Wo es passt
Es passt gut für Service-Layer, Legacy-Code und Systeme mit vielen Interfaces.
- Datenbank-, API- und Message-Abhängigkeiten isolieren
- Aufrufe, Argumente und Reihenfolge bei Bedarf verifizieren
- Tests in gemischten Java-Codebasen lesbar halten
Tooling und Stil
Starke Profis wissen, wie EasyMock mit JUnit, Maven, Gradle und gängigen Java-Testing-Setups zusammenarbeitet. Sie schreiben Tests, die dort strikt sind, wo es nötig ist, und flexibel dort, wo sich der Code unter Test weiterentwickeln soll.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn Tests empfindlich sind, Legacy-Code schwer abzudecken ist oder ein Release besseren Schutz vor Regressionen braucht. In Germany kommt das auch in verteilten Teams vor, die Remote-Support wollen und gleichzeitig klare Testkonventionen für lokale Reviewer behalten möchten.
Was starke Experten tun
Gute Spezialisten verstehen Mocks, Stubs, Erwartungen und wie man Verhalten nicht übergenau festlegt. Sie können bestehende Tests prüfen, Duplikate reduzieren und Test-Suites so refaktorieren, dass Fehler auf echte Probleme hinweisen und nicht auf störenden Setup-Code.
Benachbarte Fähigkeiten
EasyMock-Arbeit liegt meist neben breiterer Java-Testing-Praxis.
- JUnit und Teststruktur
- Mockito und wann man es stattdessen wählen sollte
- Legacy-Refactoring und Dependency Injection
- CI-Pipelines und Testzuverlässigkeit
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu EasyMock, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
EasyMock wird verwendet, um Mock-Objekte für Unit-Tests in Java zu erstellen. Damit können Spezialisten externe Abhängigkeiten ersetzen und jeweils nur eine Klasse oder einen Service testen. So lässt sich Verhalten leichter überprüfen, ohne eine Datenbank, eine Remote-API oder andere langsame Komponenten anzusprechen.
EasyMock wird oft für erwartungsgetriebene Tests gewählt, bei denen der Spezialist die Interaktionen im Voraus festlegt. Mockito gilt für viele Teams meist als flexiblere und weiter verbreitete Alternative. Ein starker Freelancer kann Ihnen sagen, welcher Stil zu Ihrer Codebasis passt und wann beide Ansätze sinnvoll kombiniert werden.
Ein Unternehmen sollte EasyMock-Expertise hinzuziehen, wenn Unit-Tests empfindlich sind, Legacy-Code schwer zu isolieren ist oder eine Testsuite vor einem Release bereinigt werden muss. Es ist auch nützlich, wenn ein Team klarere Grenzen rund um Abhängigkeiten in einem Java-Service möchte. Spezialisten können bestehende Tests verbessern, ohne die ganze Codebasis neu zu schreiben.
Ein guter EasyMock-Spezialist kennt meist auch JUnit, Dependency Injection und Refactoring für bessere Testbarkeit. Erfahrung mit Maven oder Gradle hilft, wenn Testsuiten sauber in Build-Pipelines laufen sollen. In älteren Java-Projekten ist Wissen über Legacy-Patterns oft genauso wichtig wie das Mocking-Tool selbst.
EasyMock-Support kann leichtgewichtig sein, etwa für eine kleine Testprüfung, oder breiter für eine vollständige Bereinigung der Teststrategie. Wenn der Code einfach ist, reicht vielleicht ein Spezialist, um Muster festzulegen und schlechte Mocks zu entfernen. Wenn die Codebasis groß oder alt ist, braucht man jemanden, der schon einmal mit empfindlichen Tests und sperrigen Abhängigkeiten gearbeitet hat.
Ja, EasyMock-Arbeit wird oft remote erledigt, weil sie sich auf Code-Reviews, Testdesign und schrittweise Änderungen konzentriert. Für Teams in Germany funktioniert das meist gut, solange der Spezialist klar auf Englisch oder Deutsch zusammenarbeiten kann. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn die Testsuite eng mit lokaler Release-Planung oder komplexen Legacy-Systemen verbunden ist.
Ein starker EasyMock-Freelancer schreibt Tests, die leicht zu lesen und schwer versehentlich kaputtzumachen sind. Achten Sie auf klare Erwartungen, wenig Mocking von internem Verhalten und gutes Urteilsvermögen darüber, was überhaupt gemockt werden sollte. Die besten Spezialisten verbessern das Design der Tests, nicht nur die Syntax.
Fragen Sie den EasyMock-Spezialisten, welche Teile des Codes sich lohnen zu isolieren, wie er mit Legacy-Abhängigkeiten umgeht und ob er bestehende Tests prüft, bevor neue hinzukommen. Es hilft auch zu fragen, wie er mit Ihrem Build- und CI-Setup arbeitet. So sehen Sie, ob er sich in Ihren aktuellen Java-Prozess einfügen kann, ohne noch mehr Test-Altlasten zu erzeugen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die EasyMock in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 768 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die EasyMock in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die EasyMock in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die EasyMock in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (87%) und Persisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die EasyMock in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Automotive (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die EasyMock in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (93%) und Qualitätssicherung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich EasyMock 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 Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
