Elastic Stack Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Beauftragen Sie Experten, die Elasticsearch-Suchcluster entwerfen, Kibana-Dashboards bauen und Pipelines mit Logstash, Beats und Elastic Agent einrichten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Elastic Stack eingesetzt haben
Vicenco Kenk
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
Thomas Hoefkens
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).
Damian Śniatecki
Letzte Position:
CTO bei FRATCH.IO
- Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
- Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
- Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
- Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
- Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
- Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.
Abhijit Ingle
Letzte Position:
Lead Backend-Entwickler und Architekt bei Gloresoft GmbH
Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.
Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.
Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.
Hussein Gaafer
Letzte Position:
Senior Product Manager bei PagoNxt (Banco Santander Group)
- Nach der Übernahme (Wirecard zu PagoNxt) als zentraler Produktmanager behalten, um die Plattformmigration und die Produkttransformation voranzutreiben
- Leitung der Automatisierung von über 20 mehrstufigen Onboarding-Workflows auf einer Integrationsplattform mit 22 Systemen von der Konzeption bis zum Launch, wodurch die Aktivierungszeit um ~90% verkürzt und die Betriebskosten reduziert wurden
- Einführung regulierter B2B-Onboarding-Portale auf Salesforce in Großbritannien und Spanien und Ermöglichung des Markteintritts
- Beauftragt, ein verzögertes, unternehmenskritisches Programm zu retten; ein Team mit über 20 Mitgliedern umstrukturiert und Agile-Prozesse überarbeitet, wodurch die Umsetzung in 6 Wochen stabilisiert wurde
- Koordination der Plattformmigration zur PagoNxt-Infrastruktur über 12 Teams hinweg, drei Wochen früher ausgeliefert und ein SLO von 99,9% Verfügbarkeit beibehalten
- Konzeption einer Self-Service-Onboarding-App für interne Teams, Validierung des MVP und Skalierung zu einem Kernsystem
- Verantwortung für Roadmap und Quartalsplanung übernommen, Priorisierung des Backlogs und Abwägung, um die Lieferwirkung zu maximieren
- Verbesserung der Lieferprozesse über Teams hinweg, Steigerung der Zusammenarbeit und Beschleunigung des Durchsatzes um ~30%
- Durchführung von Interviews und Onboarding von über 8 PMs und Ingenieuren in verschiedenen Teams; Mentoring wichtiger Neuzugänge, was die Liefergeschwindigkeit und bereichsübergreifende Zusammenarbeit verbesserte
- Moderation von Architektur-Diskussionen, um schnelle Lieferung, Skalierbarkeit und langfristige Geschäftsziele auszubalancieren
- Leitung von Product-Discovery-Workshops, Validierung von Hypothesen und Ableitung datenbasierter Feature-Verbesserungen
Ales Loncar
Letzte Position:
Senior DevOps Berater (Freelancer) bei Agentur der Europäischen Union (über IBM)
- Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps-Berater vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, luftabgetrennten Umgebung und verwaltete klassifizierte Systeme.
- Führte Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine großangelegte OpenShift-Plattform (>400 Knoten) an, steigerte die Bereitstellungseffizienz, die GitOps-Einführung und die operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash und stellte gleichzeitig die Einhaltung der Sicherheitsvorgaben sicher.
- Leitete die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit über 400 OpenShift-Knoten und verbesserte dadurch deutlich die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Bereitstellungen.
- Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zur Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung der vollqualifizierten Collection-Namen (FQCN) sicher und bereitete angepasste Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
- Implementierte einen GitOps-Agent für die AAP-Controller-Konfiguration als Code und ermöglichte so die automatisierte Synchronisation (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten anhand im Repository gespeicherter Konfigurationsdefinitionen mittels GitHub-Webhooks.
- Entwickelte und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebs-Workflows, darunter Umgebungscleanup, Neuaufbau von Helix-Cluster-Komponenten, Kafka-Topic-Management und Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten in etwa 100 Umgebungen.
- Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung mehrtägiger manueller Abläufe auf wenige Stunden.
- Integrierte die Ansible Automation Platform mit dem Thycotic (Delinea) Secret Server über ein Lookup-Plugin, um das sichere Management von Zugangsdaten in automatisierten Prozessen zu verbessern.
- Übernahm Deployment-Aufgaben, Fehlerbehebung auf Plattformebene und Konfigurationen des Istio-Netzwerks unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
- Arbeitete mit Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Bereitstellungsverfahren zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer luftabgetrennten, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Alexandru Gunescu
Letzte Position:
Leiter Cloud-Infrastruktur bei BP
- Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
- Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
- Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
- Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
- Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
- Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
- Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
- Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
- Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
- Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
- Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
- Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
- Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.
Dhia Laouiti
Letzte Position:
Praktikum als Softwareentwickler bei Passau University
- Entwickelte eine C++-Bibliothek mit IDL für sichere DDS-Systemkommunikation, mit Fokus auf Protokollserialisierung und Schnittstellendefinition.
- Führte umfangreiche Validitätstests durch und erstellte ein CLI-Fenster, um die Integration der Bibliothek zu vereinfachen und optimale Leistung sowie Sicherheit zu gewährleisten.
Benedikt Buchner
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler bei Nimevio
- Anforderungsanalyse und Planung der Software-Architektur
- Analyse und Design von REST-APIs
- Backend-Entwicklung mit Java 17, Spring Boot, Spring MVC und Spring Data
- Frontend-Entwicklung mit Angular und TypeScript
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines
- Code Review, QA und Testing
- Nutzung von MySQL, Docker, ELK-Stack und RabbitMQ
Max Ritter
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Frank Eppink
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, statisches Hosting von Websites
Azure: Erstellen und Bereitstellen mit DevOps-Pipelines
Majid Asadpoor
Letzte Position:
Leitender Berater bei Infosys
- Netzwerk Automatisierung
- CI/CD und Docker-Umgebung
- Python Nornir für die Netzwerkautomatisierung
- pyATS für Überwachung und Testfall-Automatisierung
- Network Access Control (RADIUS) und Device Admin Access Control (TACACS) mit AAA und Cisco ISE mit Cisco/HP/Aruba-Geräten
- Konfiguration von Cisco ISE Clustern (2/4/8 Knoten)
- Konfiguration von Cisco ISE Authentifizierung und Autorisierung
- Konfiguration von Cisco-/HP-/Aruba-Switches/WLC für TACACS/Dot1x/RADIUS
- Automatisierung von Cisco ISE mit RESTCONF und Python
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.
Mario Brajkovski
Letzte Position:
Site Reliability Engineer bei Joyn GmbH
- Spezialisiert auf den Entwurf von Cloud-Infrastrukturen und die Optimierung der AWS- und SaaS-Nutzung.
- Unterstützung von Entwicklungsteams durch Gewährleistung von Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Expertise in robustem Monitoring und Automatisierung für reibungslose Deployments.
- Technische Beratung für schnellere Releases und Unterstützung der Microservices-Prinzipien.
- Aktive Teilnahme an Architektur-Diskussionen und Weitergabe des wesentlichen Infrastrukturwissens an Entwicklungsteams.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Elastic Stack einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
55% (Deutschland: 52%)
Doktortitel
9% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Suche und Observability
Elastic Stack vereint Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats und Elastic Agent für Suche, Log-Analyse und Monitoring. Unternehmen nutzen es, um Inhalte zu indexieren, Ereignisse zu erkunden und Probleme in Anwendungen, Infrastruktur und Geschäftsdaten zu erkennen.
Zentrale Fähigkeiten
Ein starker Spezialist arbeitet an Cluster-Design, Mappings, Ingest-Pipelines, Alerting und Dashboards. Er oder sie weiß, wie man Queries optimiert, Indizes verwaltet und Suchergebnisse unter realer Produktionslast relevant hält.
Typische Aufgaben
- Volltextsuche für Produkte, Dokumente oder interne Wissensdatenbanken aufbauen
- Logs aus Services, Containern und Cloud-Workloads zentral zusammenführen
- Kibana-Dashboards für Betriebs- und Business-Teams erstellen
- Alarme, Aufbewahrung und Richtlinien für den Datenlebenszyklus einrichten
Warum Unternehmen freiberufliche Hilfe beauftragen
Teams holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn ein Rollout schnell vorankommen muss, ein altes ELK Stack-Setup bereinigt werden muss oder die Suchqualität verbessert werden soll, ohne die Produktion zu stören. In München ist das häufig bei Software-, Produktions-, Medien- und Enterprise-Teams der Fall, die auf stabile Analysen und klare Sichtbarkeit angewiesen sind.
Was gute Experten liefern
Gute Profis schreiben saubere Ingest-Regeln, überwachen den Zustand der Shards und vermeiden Designs, die mit der Zeit brüchig werden. Sie verstehen auch Sicherheit, rollenbasierte Zugriffe, Backups und Upgrade-Planung, damit der Stack zuverlässig bleibt, während Datenvolumen und Anwendungsfälle wachsen.
Ökosystem und Umsetzung
Arbeiten mit Elastic Stack umfassen oft Index-Templates, Pipelines, Dashboards, Alarme und Integrationen mit Cloud-Diensten oder Container-Plattformen. Ein praxisnaher Spezialist kann außerdem bei Datenmodellierung, Fehlerbehandlung und Namenskonventionen helfen, damit Suche und Observability für alle Teams leicht zu pflegen bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Elastic Stack, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Elastic Stack wird für Suche, Logging, Monitoring und Analytics verwendet. Teams nutzen es, um große Mengen an Text- oder Ereignisdaten in Elasticsearch einfach abfragbar und in Kibana leicht erkundbar zu machen. Es passt besonders gut, wenn dieselben Daten sowohl den Betrieb als auch die Produktsuche unterstützen müssen.
Elastic Stack ist der umfassendere Name für das, was viele Menschen immer noch ELK Stack nennen. ELK bezieht sich meist auf Elasticsearch, Logstash und Kibana, während der moderne Stack zusätzlich Beats und Elastic Agent umfasst. Wenn jemand ELK sagt, ist oft dasselbe Ökosystem gemeint.
Ein starker Elastic Stack Spezialist kennt in der Regel JSON, Linux, APIs und grundlegendes Scripting. Erfahrung mit Cloud-Systemen, Containern und Log-Formaten hilft ebenfalls sehr. Wenn die Arbeit Sicherheit oder Analytics berührt, sind auch SQL und Datenmodellierung nützlich.
Elastic Stack-Projekte brauchen oft externe Hilfe, wenn die Suchrelevanz schlecht ist, die Logs zu laut sind oder die Cluster schwer zu verwalten geworden sind. Teams holen Spezialisten auch für Migrationen, Upgrades und Aufräumarbeiten nach hastigen Setups dazu. Ein Freelancer kann nützlich sein, wenn das interne Team das Geschäft gut kennt, den Stack aber nicht im Detail.
Das passende Elastic Stack-Niveau hängt vom Umfang ab. Kleine Dashboard- oder Ingest-Aufgaben brauchen vielleicht jemanden, der sich auf einen Teil des Stacks konzentriert, während Such- oder Observability-Arbeit in der Produktion breitere Plattform-Erfahrung erfordert. Wenn Ausfallzeiten oder Datenverlust dem Geschäft schaden würden, sollten Sie einen Spezialisten wählen, der schon Live-Systeme betreut hat.
Ja. Elastic Stack-Arbeit lässt sich oft gut remote erledigen, weil die meisten Aufgaben in Code, Konfiguration und Dashboards stattfinden. Für Teams in München funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne meist gut, wenn Zugriffe, Datenhandling und Meetingzeiten klar sind. Vor-Ort-Zeit ist vor allem für Workshops, Abstimmungen mit Stakeholdern oder sensible Rollout-Phasen hilfreich.
Achten Sie auf einen Elastic Stack Profi, der Mappings, Shards, Ingest-Pipelines und Alerting in einfachen Worten erklären kann. Gute Experten fragen auch nach Datenstruktur, Query-Mustern, Aufbewahrung und Fehlerfällen, bevor sie etwas ändern. Klare Begründungen und sorgfältige Rollout-Pläne sind wichtiger als glänzende Tool-Listen.
Elastic Stack wird oft mit OpenSearch, Splunk und Cloud-nativen Logging- oder Suchtools verglichen. Die beste Wahl hängt davon ab, ob das Ziel Enterprise Search, Observability, Kostenkontrolle oder operative Einfachheit ist. Ein starker Freelancer sollte Ihnen helfen, die Abwägungen für Ihren Anwendungsfall zu vergleichen, statt aus Gewohnheit ein bestimmtes Tool zu empfehlen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 802 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (93%), Englisch (93%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (53%) und Bank- und Finanzwesen (53%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Elastic Stack in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (80%) und Business Intelligence (47%).
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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