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Elastic Stack Experten in Deutschland

, die Logs und Daten mit geprüften, verfügbaren und per KI passenden Freelancern in konkrete Maßnahmen verwandeln

Beauftragen Sie Experten, die Observability-Plattformen entwickeln, Elasticsearch-Suchlösungen erstellen und Logstash-Pipelines mit Kibana-Dashboards verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Elastic Stack Projekt.

Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Elastic Stack eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Anton P.

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Senior Platform Engineer | Azure, Kubernetes, Terraform | CARIAD SE, BMW Group

Dießen am Ammersee
Anton P.

Letzte Position:

Product Owner / IT-Projektmanager (EUDR-Compliance-SaaS) bei Gras GmbH

  • Verantwortung für Backlog und Roadmap einer produktiven SaaS-Compliance-Plattform zur EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) mit rund 30 Kunden auf AWS und Docker.
  • Koordination von Feature-Entwicklung und API-Integrationen über 2 externe und die internen Entwicklungsteams.
  • API-Integrationen mit der EU-EUDR-API und SAP.
  • 70 % weniger von Kunden gemeldete Fehler, Unterstützung der ISO-27001-Zertifizierung.
Verifizierter Experte

Ramazan C.

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Leitender Softwareentwickler, KI- und Daten-Enthusiast

Mainz
Ramazan C.

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

Verifizierter Experte

Prasad T.

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Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform

Frankfurt
Prasad T.

Letzte Position:

Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce Platform bei BRITA

  • Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
  • Entwicklung einer 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.
  • Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
  • Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
  • Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
  • Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
  • 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
Verifizierter Experte

Sabahattin K.

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Senior Java Developer | Lead Developer | Architekt | Team Lead

Diedorf
Sabahattin K.

Letzte Position:

Alleinverantwortlich (Konzeption, Entwicklung, Infrastruktur, Betrieb) bei Eigenprojekt busik.ch

  • Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend AI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code
Verifizierter Experte

Imran A.

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Software Engineer II

Berlin
Imran A.

Letzte Position:

Software Engineer II bei LivePerson Germany GmbH

  • Leitete die Entwicklung von mehr als 15 Microservices (Java 17, Spring Boot) zur Unterstützung der Kundeninteraktionen; migrierte die Systeme von On-Premises zu GCP Kubernetes, verbesserte die Skalierbarkeit und senkte die Infrastrukturkosten um 20%.
  • Optimierte Benutzerdienste durch Caching mit CouchDB und die Überarbeitung von APIs, verkürzte die Antwortzeiten um 35% und verbesserte die Kundenerfahrung.
  • Implementierte Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab, verkürzte die Vorlaufzeit für Releases um 25% und ermöglichte Rollouts ohne Ausfallzeiten.
  • Richtete Gesundheitsprüfungen in Grafana und Anodot-Warnungen zur Überwachung von Latenz, Fehlern und Durchsatz ein und senkte die MTTR um 40%.
  • Entwickelte sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper, integrierte REST und GraphQL und erreichte mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90%.
  • Unterstützte Junior-Entwickler als Mentor, förderte agile Best Practices und arbeitete funktionsübergreifend an der Umsetzung wichtiger, zuverlässiger Funktionen für Kunden.
Verifizierter Experte

Andreas E.

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Moderner Arbeitsplatz

Nortrup
Andreas E.

Letzte Position:

IT-Compliance & Sicherheit bei Bellaseno GmbH

Durchführung einer GAP-Analyse zur Bewertung bestehender Sicherheitsmaßnahmen → Identifikation kritischer Schwachstellen

Entwicklung eines Maßnahmenkatalogs unter Berücksichtigung von Risiko und Wirtschaftlichkeit

Einführung eines IT-Reifegradmodells nach BSI-Vorgaben

Beratung der Geschäftsleitung zu Compliance, Governance und Sicherheitsstrategie

Aufbau interner Prozesse zur nachhaltigen Sicherheitsorganisation

Verifizierter Experte

Vicenco K.

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Interims-IT-Teamlead / IT-Service-Management / IT-Projektmanagement / Solution Architect

Brunnthal
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
Verifizierter Experte

Julius H.

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Freelancer

Berlin
Julius H.

Letzte Position:

Freelancer bei Freelancer — Pharma Industry

  • Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
  • Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
  • Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
  • Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
  • Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert
Verifizierter Experte

Alexander G.

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DevOps / Plattform Engineer

Sinzig
Alexander G.

Letzte Position:

DevOps / Plattform Engineer bei Cologne Intelligence GmbH

  • Aufbau und Weiterentwicklung einer AWS Landing Zone auf Basis von Terraform / OpenTofu (Multi-Account-Struktur, IAM-Baselines, Netzwerk- und Security-Standards)
  • Design und Betrieb plattformorientierter AWS-Architekturen zur Standardisierung von Infrastruktur- und Betriebsprozessen
  • Aufbau und Betrieb Kubernetes-basierter Plattformen (EKS) als gemeinsame Ausführungsumgebung für Applikationsteams
  • Etablierung von GitOps-basierten Deployments mit Argo CD und FluxCD
  • Entwicklung und Betrieb zentraler CI/CD-Plattformen (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
  • Enablement von Entwickler- und Projektteams durch wiederverwendbare Plattform-Bausteine
  • Einführung und Umsetzung von FinOps-Strukturen (AWS Cost Explorer, CUR + Athena, Infracost, Grafana-Dashboards)
  • Aufbau und Betrieb zentraler Observability-Plattformen (Prometheus, Grafana, Loki, Alertmanager, CloudWatch)
Verifizierter Experte

Markus B.

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Software-Entwicklung / Programmierung; Beratung / Consulting; Projektmanagement / -leitung / Organisation / Koordination;

Munich
Markus B.

Letzte Position:

Entwickler / DevOps, Beratung bei Eine Landesbehörde in Baden-Württemberg / FSAS Technologies GmbH

Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

  • Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
  • Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
  • Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
  • Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
  • Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
  • Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
  • Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
  • Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
  • Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
  • Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

Verifizierter Experte

Caleb C.

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Senior Python-Backend-Engineer

Berlin
Caleb C.

Letzte Position:

Senior Python-Backend-Engineer bei Simon-Kucher

Übertragungsnetzbetreiber – Plattform zur Netzwerkbereitstellung (Teamleitung)

  • Entwarf den Saga-Orchestrator in Python, der Netzwerkstrukturen mit Rollback bereitstellt.
  • Gliederte IP, Identität und Ressourcenverteilung in Bounded Contexts mit eigenen Datenbanken und typisierten Clients auf.
  • Implementierte den Datenzugriff mit DDD-Repositories und Units of Work, ohne SQL im Domänencode.
  • Führte Integrationstests mit echten PostgreSQL- und RabbitMQ-Containern sowie API-Fuzzing für jeden Service ein.
  • Führte einen Agenten-Workflow ein, bei dem jede Änderung mit einer Spezifikation beginnt und ein Mensch jeden Merge freigibt.
  • Rollte die automatische OpenTelemetry-Instrumentierung per GitOps über achtzehn Kubernetes-Cluster aus.
  • Leitete die Reaktion auf Vorfälle bei festgefahrener Bereitstellung und hielt jeden Ausfall in einem Post-Mortem fest.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy async, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, pytest, testcontainers, schemathesis, Helm, Flux CD, GitLab CI, OpenTelemetry, pi coding agent.

Softwareproduktunternehmen – SaaS für Rechenzentrumssimulation (Backend-Entwicklung)

  • Entwickelte als zweitgrößter von mehr als zwanzig Mitwirkenden die asynchrone Simulationspipeline.
  • Kennzeichnete jedes Image in den GitHub-Actions-Deploy-Workflows mit Commit-SHA und SemVer.
  • Diagnostizierte den RabbitMQ-Speicheralarm, der alle Simulationen zum Stillstand brachte, und korrigierte die Limits im Helm-Chart.
  • Stellte die Testsuite auf pytest im Function-Style um und ließ die Testabdeckung in jeder Pipeline ausweisen.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, EKS, Helm, Keycloak, GitHub Actions, pytest, mypy, ruff, SonarQube.

Interne KI-Plattform – Modellbereitstellung und Telemetrie

  • Entwickelte den FastAPI-Service, der Open-Weight-Modelle auf GPU-Tiers als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitstellt.
  • Aktualisierte das EKS-Produktionssystem um zwei Kubernetes-Minor-Versionen und behob zonengebundene Speicherfehler.
  • Erfasste jeden Modellaufruf mit Tokenanzahl, Kosten und Latenz über den OpenTelemetry-Operator.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, vLLM, LangGraph, pydantic-ai, OpenAI- und Anthropic-APIs, EKS, Helm, Flux CD, Terraform, GitLab CI, OpenTelemetry, Grafana.

Verifizierter Experte

Hassan A.

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IT-Berater

Düsseldorf
Hassan A.

Letzte Position:

DevOps- und Observability-Berater bei ALDI Süd (Albrechts Discount)

  • Unterstützung des DevOps-Teams bei der von Terraform verwalteten AWS-Infrastruktur in mehreren Regionen zur Sicherstellung einheitlicher Umgebungen.
  • Entwicklung durchgängiger CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
  • Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Datenbankschema-Migrationen und Sanity Checks der Umgebungen.
  • Implementierung eines speziellen CI/CD-Ablaufs für Hotfixes über separate Git-Branches sowie Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches in Release-Branches, um die Codeintegrität durch automatisierte Konfliktlösung sicherzustellen.
  • Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung auf kostengünstige Weise in Azure Container Apps. Die Anwendung führte als nachgelagerte, per Pipeline gestartete Aktivität automatisierte Health- und grundlegende Funktionstests aus.
  • Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS-CloudWatch-Logs.
  • Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs zu Überwachungszwecken.
  • Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform auf Basis einer geschichteten Architektur für das Backend-Testing zentraler Plattformservices, insbesondere des Order Management Systems in den Zed- und Glue-Schichten.
  • Management von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
  • Verantwortlich für Migrationen und Einrichtung von Frameworks sowie für Schulungen zu neuen Automatisierungs-Frameworks.
  • Förderung eines Shift-left-Ansatzes im QA-Team und Erstellung des Testkonzepts.
  • Teilnahme an Meetings mit IT-Managern, Business Ownern, Product Ownern und Teammitgliedern.
  • Entwicklung und Implementierung von Contract Testing zur Validierung der Kompatibilität von API-Schemas zwischen dem Order Management System und den Zed- und Glue-Schichten. Dadurch wurden produktionsrelevante Breaking Changes um etwa 3 % reduziert.
  • Leitung der Migration zu einem Multi-Environment-Framework, das die Testausführung über 4 Länderkonfigurationen aus einer einzigen Codebasis ermöglichte.
  • Integration automatisierter Unit- und Funktionstests direkt in die GitLab-CI/CD-Pipeline, wodurch die Pipeline-Laufzeit um 32 % reduziert wurde.
  • Coaching und Schulung von 5 QA-Ingenieuren in Deutschland und Ungarn zu Testautomatisierung, Framework-Architektur und Best Practices.
  • Konzeption eines geschichteten Backend-Testautomatisierungs-Frameworks zur Trennung von Geschäftslogik, API-Request-Buildern und Datenbankschicht.
  • Pilotierung von KI-gestütztem Testing mit Playwright Agents, dem Playwright MCP Server und GitHub Copilot für automatisierte Testgenerierung, Testausführung und selbstheilende Playwright-Skripte.
Verifizierter Experte

Salim C.

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Cloud / Systemarchitekt

Stuttgart
Salim C.

Letzte Position:

Cloud / Systemarchitekt

  • Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
  • Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
  • Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
  • Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
  • Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
  • Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
  • Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
  • Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
  • Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
  • Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
  • Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
  • Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi
Verifizierter Experte

Yasin Y.

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DevOps-Architekt & Backend-Entwickler

Dortmund
Yasin Y.

Letzte Position:

Enterprise Architect bei Bundesagentur für Arbeit

Tätigkeit:

  • Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
  • Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
  • Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
  • Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
  • Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
  • Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Elastic Stack einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre

Elastic Stack Experten in Deutschland verfügen im Durchschnitt über 18 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,2 Jahre

Elastic Stack Experten in Deutschland bleiben im Durchschnitt 2,2 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

13

Elastic Stack Experten in Deutschland haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 13 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Elastic Stack Experten in Deutschland haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

Elastic Stack Experten in Deutschland sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Automotive am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Elastic Stack Experten in Deutschland erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

90%

90% der Elastic Stack Experten in Deutschland haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

52%

52% der Elastic Stack Experten in Deutschland haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

8%

8% der Elastic Stack Experten in Deutschland haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

4

Elastic Stack Experten in Deutschland besitzen im Durchschnitt 4 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Elastic Stack Experten in Deutschland sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

96%

96% der Elastic Stack Experten in Deutschland sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
3 % der Elastic Stack Experten in Deutschland verlangen weniger als 400 € pro Tag.
49 % der Elastic Stack Experten in Deutschland verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
43 % der Elastic Stack Experten in Deutschland verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
6 % der Elastic Stack Experten in Deutschland verlangen 1200 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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.

Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Elastic Stack:

Tagessatz-Einblicke entdecken

Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Elastic Stack einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 780 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 764 €

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 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) (98%)
  • Bank- und Finanzwesen (49%)
  • Automotive (45%)
  • Regierung und öffentliche Verwaltung (34%)
  • Einzelhandel (34%)
  • Transport und Logistik (31%)
  • Versicherung (30%)
  • Fertigung (30%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was Elastic Stack abdeckt

Elastic Stack ist eine Sammlung von Tools zum Suchen, Analysieren und Visualisieren von Daten nahezu in Echtzeit. Zu den Kernkomponenten gehören Elasticsearch, Logstash, Kibana und Beats, während Elastic Agent und Fleet neuere Bereitstellungen unterstützen. Unternehmen nutzen Elastic Stack, um Maschinendaten in durchsuchbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Suche und Observability

Elasticsearch speichert strukturierte und unstrukturierte Daten und ruft sie über eine verteilte Such- und Analyse-Engine ab. Teams nutzen es für die Anwendungssuche, Log-Analyse, Sicherheitsanalysen, Metriken, Traces und operative Dashboards. Kibana bietet Funktionen zur Erkundung, Visualisierung, Alarmierung und Fallbearbeitung für diese Daten.

Ökosystem und Tools

Starke Fachkräfte arbeiten im gesamten Elastic-Ökosystem und mit der dazugehörigen Infrastruktur.

  • Index-Mappings, Data Streams, Lifecycle-Richtlinien und Shard-Strategien entwickeln
  • Logstash-Pipelines, Ingest-Prozessoren sowie Integrationen mit Beats oder Elastic Agent erstellen
  • Kibana-Dashboards, Erkennungsregeln, Alarme und gespeicherte Suchen erstellen
  • Bereitstellungen mit APIs, Terraform, Docker oder Kubernetes automatisieren
  • Elastic-Daten mit Cloud-Diensten, Anwendungen und Sicherheitstools verbinden

Wann Unternehmen Spezialisten benötigen

Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Unternehmen von einer einfachen Log-Sammlung zu einer zuverlässigen Observability- oder Suchplattform wechselt. Sie ist auch bei Migrationen, der Neugestaltung von Clustern, Performance-Problemen, der Einführung von Sicherheitsüberwachung und Upgrades wertvoll. In Deutschland können Spezialisten verteilte Teams remote unterstützen oder vor Ort arbeiten, wenn Systeme, sprachliche Anforderungen oder regulierte Umgebungen eine engere Zusammenarbeit erfordern.

Umsetzung und Zuverlässigkeit

Ein effektives Projekt beginnt mit klar definierten Datenquellen, Aufbewahrungsanforderungen, Zugriffskontrollen und Erfolgskriterien. Fachkräfte sollten in der Lage sein, Ingestion-Pfade zu dokumentieren, Mappings zu testen, Upgrades zu verwalten und betriebliche Abwägungen zu erklären. Außerdem müssen sie sensible Daten schützen und unkontrolliertes Indexwachstum durch eine solide Lifecycle- und Kapazitätsplanung verhindern.

Anzeichen für starke Expertise

Achten Sie auf Personen, die Architektur mit dem täglichen Betrieb verbinden können, statt nur Dashboards zu konfigurieren.

  • Sie können langsame Suchen, Rückstände bei der Datenaufnahme und eine ungleichmäßige Cluster-Performance diagnostizieren
  • Sie verstehen Abfragedesign, Mappings, Aggregationen und die Optimierung der Relevanz
  • Sie setzen Sicherheitsrollen, Verschlüsselung, Audit-Kontrollen und Zugriffe nach dem Prinzip der geringsten Rechte ein
  • Sie messen die Datenqualität und gestalten die Alarmierung für die zuständigen Teams nützlich
  • Sie hinterlassen getestete Pipelines, klare Runbooks und wartbare Dashboards
Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

FRATCH GPT liefert in Minuten Freelancer-Vorschläge mit nachvollziehbarer Begründung und transparenten Preisen und hilft deiner Personalabteilung, schnell und regelkonform die besten Talente zu finden.

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Häufig gestellte Fragen

Alles, was Kunden üblicherweise über Elastic Stack wissen wollen – kompakt an einem Ort.

Elastic Stack wird verwendet, um Logs, Metriken, Traces, Sicherheitsereignisse und Geschäftsdaten zu sammeln, zu speichern, zu durchsuchen und zu visualisieren. Häufige Ergebnisse sind die Unternehmenssuche, Application Observability, Sicherheitsanalysen und operative Dashboards.

Elastic Stack kombiniert Suche, Datenaufnahme und Visualisierung rund um Elasticsearch, während Splunk häufig wegen seiner integrierten Workflows für Sicherheit und Betrieb bewertet wird. Grafana ist in erster Linie eine Visualisierungsebene. Teams vergleichen es daher möglicherweise mit Kibana und verwenden für Speicherung und Datensammlung andere Systeme.

Elasticsearch-Arbeit profitiert häufig von Kenntnissen in Linux, Netzwerken, Cloud-Infrastruktur, Kubernetes, Terraform und Containerbetrieb. Je nach Projekt gehören auch Python oder Java, OpenTelemetry, Incident Response, SIEM-Praktiken und Data Governance zu den nützlichen angrenzenden Kenntnissen.

Elastic Stack Projekte benötigen ausreichend praktische Erfahrung passend zum Umsetzungsrisiko, nicht zwingend eine bestimmte Anzahl an Jahren. Ein einfaches Dashboard erfordert möglicherweise gezielte Konfigurationskenntnisse, während ein großer Cluster, die Einführung von Sicherheitsfunktionen oder eine Migration nachweisbare Fähigkeiten in Architektur, Performance, Zugriffskontrolle und Betrieb verlangt.

Elastic Stack Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfigurationen, Dashboards und die Infrastrukturautomatisierung online überprüft werden können. Vor-Ort-Arbeit kann dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten auf geschützte Systeme zugreifen, sich mit Betriebsteams abstimmen oder Erwartungen an die Kommunikation auf Deutsch erfüllen müssen.

Die Qualität bei Elastic Stack lässt sich am besten anhand konkreter Beispiele für Ingestion-Design, Index-Modellierung, Abfrage-Performance und den Umgang mit Vorfällen beurteilen. Fragen Sie, wie die Fachkraft Pipelines testet, die Aufbewahrung steuert, Daten schützt und Entscheidungen dokumentiert, statt sich nur auf das Erscheinungsbild von Dashboards zu konzentrieren.

Elastic Stack Projekte laufen reibungsloser, wenn Datenquellen, erwartete Ergebnisse für Suche oder Observability, Hosting-Modell, Aufbewahrungsregeln und Zugriffsbeschränkungen zuerst dokumentiert werden. Das Briefing sollte außerdem festhalten, ob der Spezialist die Umsetzung, den Wissenstransfer, die laufende Unterstützung oder die Integration mit bestehenden Sicherheits- und Cloud-Teams übernehmen muss.

Elastic Agent und Fleet können die moderne Datensammlung und zentrale Verwaltung vereinfachen, während Logstash weiterhin für komplexe Transformationen und Integrationen nützlich ist. Elasticsearch und Kibana bleiben für Speicherung, Suche, Analysen und Visualisierung zentral, doch die richtige Kombination hängt von Datenvolumen, Kontrollen und betrieblichen Anforderungen ab.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 780 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 52% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (97%) und Französisch (19%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (98%), Bank- und Finanzwesen (49%) und Automotive (45%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (82%) und Projektmanagement (61%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Elastic Stack eingesetzt haben

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