Elastic Stack Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die Observability-Lösungen entwickeln, mit Elasticsearch und Kibana Sucherlebnisse schaffen und Datenpipelines mit Logstash oder Beats verwalten. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihrem Elastic Stack-Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Elastic Stack eingesetzt haben
Prasad T.
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA
- Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
- Entwarf die Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
- Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
- Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
- Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
- Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Basil S.
Letzte Position:
Senior Entwickler / Dateningenieur bei Großunternehmen Energiebranche
- Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
- Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
- Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
- Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
- Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.
Kurt R.
Letzte Position:
Lead Solution Architect (AI HealthTech) / Interim-CTO & Produkt-Mitinhaber bei Physio-Agil Frankfurt
- Allgemeine CTO-Verantwortlichkeiten (Architekturdesign, operative Einrichtung, externe Laufzeitanalyse des Produkts, Investorenbeteiligung, regulatorische Compliance)
- Aufsicht der Softwareentwicklung (tiefgehende Implementierungsarbeit) sowie Workflow-Design
- Produkt-Mitinhaberschaft
- Technik/Tools/Frameworks: proprietäre Software (Java, JavaScript), Kubernetes, Postgres, MinIO, Ollama (intern), mehrere xAI-APIs (extern), OpenTofu (Terraform), Keycloak, Kafka, Prometheus, ELK Stack, GitHub, GitHub Workflows, Argo CD, ISO 27001, BSI-ISM, EU AI Act
Oluwasegun A.
Letzte Position:
Observability Specialist bei ING GmbH
- Anforderungsanalyse für die unternehmensweite Observability-Plattform.
- Erstellung von Playbooks und Pipelines für den Rollout von Envoy, OpenTelemetry Collectors und OpenTelemetry Agents.
- Durchführung von Lasttests zur Kapazitätsplanung von Metriken für die Observability-Plattform.
- Dokumentation und Implementierung von Compliance-Standards zur Produktionsreife des Produkts.
- Erstellung und Design von RED-Metriken-, Spanmetrics-, JBoss- und Tomcat-Dashboards für geschäftskritische Anwendungen.
- Einrichtung von Alerts für kritische Anwendungen zur proaktiven Incident Response.
- Integration von OpenShift-Anwendungen in den unternehmensweiten Observability-Stack.
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Roman K.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Delly F.
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Rashid I.
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Elastic Stack einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 89%)
Master-Abschluss oder höher
57% (Deutschland: 51%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
7 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Elastic Stack:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Elastic Stack 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 Elastic Stack 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%)
- Automotive (63%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Gesundheitswesen (63%)
- Einzelhandel (63%)
- Transport und Logistik (50%)
- Pharmazeutika (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Suche und Observability
Elastic Stack ist eine Sammlung von Tools zum Sammeln, Indexieren, Durchsuchen und Visualisieren von Daten. Elasticsearch speichert strukturierte und unstrukturierte Informationen und führt Abfragen darauf aus, während Kibana daraus Dashboards, Untersuchungen und operative Ansichten erstellt. Der Stack ist auch unter dem früheren Namen ELK Stack weit verbreitet.
Kernkomponenten
Eine vollständige Implementierung kann Elasticsearch mit Kibana, Logstash und Elastic Agents kombinieren. Beats, Fleet, Ingest-Pipelines und Elastic Common Schema helfen dabei, Daten zu übertragen und zu standardisieren. Gute Spezialisten verstehen Mappings, Analyzers, Shards, Replikate, Lifecycle-Richtlinien und Zugriffskontrollen, statt den Stack als einfaches Log-Archiv zu behandeln.
Was Unternehmen entwickeln
- Zentrale Protokollierung von Anwendungen und Infrastruktur
- Suchfunktionen für Websites, Produkte und internes Wissen
- Sicherheitsüberwachung mit Elastic Security und Erkennungsregeln
- Observability für Services, Container und Cloud-Umgebungen
- Dashboards für operative, geschäftliche und Kundendaten
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn große Log-Mengen schwer durchsuchbar werden, die Suchrelevanz verbessert werden muss oder Dashboards keine verlässlichen Entscheidungen mehr unterstützen. Spezialisten helfen auch bei Migrationen vom ELK Stack, Upgrades, der Einführung von Cloud-Lösungen sowie bei der Einführung von Elastic Observability oder Elastic Security. In Frankfurt kann die Arbeit aus der Ferne gut durch Workshops vor Ort ergänzt werden, wenn Teams eine enge Abstimmung benötigen.
Fähigkeiten rund um Elastic
Effektive Arbeit verbindet Elastic Stack häufig mit Kubernetes, Docker, Linux, Cloud-Services und Infrastruktur-Automatisierung. Fachleute arbeiten möglicherweise auch mit Kafka, Terraform, Python, Java, REST APIs und CI/CD-Pipelines. Sie sollten mit Datenmodellierung, Abfrageleistung, Alerting, Datenschutzkontrollen und dem Betrieb in Produktionsumgebungen vertraut sein.
Einen starken Spezialisten auswählen
Suchen Sie jemanden, der erklären kann, warum ein Mapping, eine Shard-Strategie oder ein Ingest-Design zur Arbeitslast passt. Ein guter Profi testet Relevanz und Leistung mit repräsentativen Daten, dokumentiert Dashboards und Alerts und plant Aufbewahrung und Wiederherstellung klar. Fragen Sie nach Belegen für zuverlässige Rollouts in Produktionsumgebungen und nicht nur nach Vertrautheit mit Kibana-Oberflächen oder der Elasticsearch-Abfragesyntax.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Elastic Stack, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Elastic Stack wird verwendet, um Logs, Metriken, Traces und andere Daten zu sammeln, zu durchsuchen und zu analysieren. Unternehmen nutzen ihn auch für die Suche auf Websites, Sicherheitsüberwachung, operative Dashboards und Untersuchungsabläufe.
Elastic Stack wird bei Log-Analysen und Observability häufig mit Splunk und OpenSearch verglichen. Die richtige Wahl hängt von den Suchanforderungen, vorhandenen Fähigkeiten, Lizenzpräferenzen, Managed Services sowie dem benötigten Umfang an Sicherheits- und Überwachungsfunktionen ab.
Ein guter Elastic Stack Spezialist kann auch Linux, Kubernetes, Cloud-Infrastruktur, Kafka, Terraform und CI/CD verstehen. Erfahrung mit REST APIs, Python oder Java hilft bei der Integration von Anwendungen, der Automatisierung von Abläufen oder dem Aufbau individueller Datenpipelines.
Die erforderliche Erfahrung hängt vom Umfang ab. Ein einfaches Dashboard kann fokussierte Kibana-Kenntnisse erfordern, während ein Rollout in der Produktionsumgebung Expertise in Index-Design, Datenaufnahme, Sicherheit, Lifecycle-Management, Skalierung und Wiederherstellung voraussetzt.
Ja, viele Aufgaben mit Elastic Stack können remote über gemeinsame Repositories, sichere Umgebungen und strukturierte Workshops erledigt werden. Teams in Frankfurt bevorzugen möglicherweise dennoch Termine vor Ort für die Anforderungsanalyse, die Zugriffsplanung oder die Zusammenarbeit mit Betriebs- und Sicherheitsteams.
Vor dem Entwurf von Elastic Stack sollte ein Spezialist Datenquellen, Aufbewahrungsanforderungen, Abfragemuster, Sicherheitsgrenzen und erwartete Ausfallszenarien klären. Außerdem sollte er aktuelle Mappings, Datenaufnahmewege und die Nutzung der Dashboards prüfen, statt davon auszugehen, dass eine bestehende ELK Stack-Konfiguration geeignet ist.
Prüfen Sie, ob der Profi technische Entscheidungen mit messbaren betrieblichen Anforderungen verbinden kann, ohne sich auf vage Aussagen zu stützen. Gute Arbeit umfasst klare Datenmodelle, getestete Datenaufnahme, nützliche Dashboards, kontrollierten Zugriff, dokumentierte Alerts und einen Wiederherstellungsansatz, den das interne Team betreiben kann.
Ein Elastic Stack Freelancer kann Datenaufnahme-Pipelines, Index-Templates, Dashboards, Alert-Regeln, Suchfunktionen, Sicherheitserkennungen oder Migrationspläne liefern. Die abschließende Übergabe sollte Dokumentation, Konfigurationsmanagement und Hinweise zur Überwachung des Systems in der Produktionsumgebung umfassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 784 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (63%) und Bank- und Finanzwesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Betrieb (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Elastic Stack 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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München 
Köln Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
