Elasticsearch Experten in Frankfurt
aus 15.000 CVs mit der Power von KIHolen Sie sich Experten, die Elasticsearch-Cluster optimieren, Such- und Analyse-Indizes entwerfen und schnelle Discovery- sowie Log-Suchprozesse mit Kibana, Ingest-Pipelines und Relevanzregeln aufbauen. Finden Sie geprüfte, verfügbare Freelancer schnell und passgenau.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Elasticsearch eingesetzt haben
Tan Pham
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.
Jan Mundo
Letzte Position:
Gründer, Senior-Lösungsarchitekt, Teamleiter, Senior DevOps-Ingenieur bei CreArt IT GmbH
- Hands-on-Lösungsarchitekt
- Digitale Produktentwicklung - SaaS
- Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
- Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten
Basil Sattler
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.
Johannes Euteneier
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareberater bei S|R Software GmbH & Co. KG
- Beratung bei der Modernisierung von Legacy-Anwendungen
- Umsetzung wichtiger Features unter engen Deadlines für Backend und Frontend
- Technologien: C#, .NET, WPF, WCF, REST, Angular, MS SQL Server
Markus Kollers
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei Qrafto UG (haftungsbeschränkt)
- Gründung und Gesamtverantwortung: Aufbau einer B2B-SaaS-Plattform für Handwerks- und Baubetriebe von der ersten Codezeile bis zum produktiven Einsatz beim ersten zahlenden Kunden; Solo-Gründung inklusive vollständiger Aufsetzung der UG und aller kaufmännischen Prozesse.
- Produkt- und Technologieverantwortung: Konzeption und Entwicklung des gesamten Produkts.
- Infrastruktur & DevOps: Betrieb einer Kubernetes/Helm-Umgebung inklusive CI/CD, Monitoring und Sicherheitsarchitektur; DSGVO-konforme Plattformentscheidungen und Evaluation EU-gehosteter LLM-Provider.
- Agentic Coding als Produktivitäts-Multiplikator: Aufbau eines produktiven Multi-Agent-Setups mit Claude Code: bis zu acht parallel arbeitende Agenten in isolierten Git-Worktrees, Telegram-basierte Fernsteuerung und ‑Überwachung, MCP-Integrationen (u. a. Context7, Playwright für E2E-Tests) sowie ein Builder-Critic-Muster mit eigenen Slash-Commands (/research, /plan) und komprimierten Projektkontexten. Ergebnis: Entwicklungsdurchsatz auf dem Niveau eines kleinen Teams bei Solo-Besetzung.
- Go-to-Market: Eigenverantwortliche Entwicklung von Positionierung, SEO- und Direct-Mail-Playbook sowie Zielgruppenanalyse.
- Regulatorik & Finanzen: Umsetzung der E-Rechnungspflicht (ZUGFeRD/XRechnung), Aufbau von Buchhaltungs- und Zahlungsinfrastruktur sowie Steuerung von Förder- und Finanzierungsoptionen.
Svyetoslav Pidgornyy
Letzte Position:
CTO bei Skar Audio
- Hauptentwickler in einem Online-Handelsunternehmen
- Onlineshop auf Basis des Next.JS React-Frameworks erstellt
- Seite mit dutzenden Drittanbieter-Apps über REST- und GraphQL-APIs integriert
- Backend für Auftragsverwaltung, Lagerverwaltung (mit iPhone-App) und Lieferantenmanagement entwickelt
- Rechnungsstellung und Finanzen mit QuickBooks automatisiert
Florian Fladung
Letzte Position:
Senior Backend Developer bei ING Deutschland AG
- Datenbank-Design mit Oracle DB, JPA und Flyway unter Berücksichtigung hoher Performance-Anforderungen
- Analyse mehrerer Architekturentwürfe und Identifikation technischer Risiken
- Design und Implementierung mehrerer Schnittstellen und Integrationen, insbesondere REST-APIs und Kafka Topics
- Setup von Elasticsearch zur Überwachung und Analyse von Log-Daten
- Etablierung einer iterativen Arbeitsweise im Projektteam angesichts komplexer Business-Anforderungen
Werner Keil
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
Martin Gross
Letzte Position:
Produktmanagement für Medizin-Portal bei MedTech Startup
- Produktstrategie und Roadmap-Entwicklung für digitales Gesundheitsportal
- Requirements Engineering und Priorisierung von Features
- Definition von User Stories und Backlog-Management
- Prototypen-Entwicklung
- Einführung von Continuous Delivery
- Suchmaschinenoptimierung
- Technologische Umgebung: Claude Code, Claude Sonnet 4.5, Agentic Coding, TypeScript, React, AstroJS, PostgreSQL, Jetbrains IntelliJ, Netlify, Supabase, GitHub Actions, git, DevOps, Continuous Delivery
Puya Dogouri
Letzte Position:
Berater für Qualitätssicherung bei Bundesagentur für Arbeit
- Beratung und Umsetzung von fachseitlichen Testanforderungen
- Verantwortung sowie Validierung von Testautomatisierungslösungen im agilen Team
- Unterstützung bei QA Themen für wöchentliche Releasetests
- Erstellung von Testfällen mit Gherkin
- Entwicklung von automatisierten Tests mit Cucumber und Playwright
- Spezifizierung und Pflege automatisierter und manueller Tests
Verwendete Technologien:
- Confluence
- Jira
- Cucumber
- Playwright
- Typescript
- Java
- Git
Delly Fofie
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Rohith Radhakrishnan
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Clark GmbH
- Ruby von 2.7 auf 3.1 aktualisiert, die Anwendungsleistung um 30 % gesteigert und technische Schulden reduziert.
- Zendesk Messenger in die Kundensupport-Plattform integriert, Kommunikationsabläufe optimiert und die Support-Effizienz um ca. 25 % gesteigert durch schnellere Reaktionszeiten und verbesserte Problembehebung.
- Migration von über 65.000 Schutzklick-Kundendatensätzen auf eine neue Cloud-Plattform orchestriert, dabei null Ausfallzeiten erreicht und den Datenzugriff für interne Teams um 40 % beschleunigt.
- JumpCloud SSO für über 500 Admin-Benutzer implementiert, um die Plattform-Sicherheit und Zugriffskontrolle zu stärken.
- k6-Lasttests durchgeführt und so die Plattform in die Lage versetzt, über 10.000 gleichzeitige Nutzer ohne Leistungseinbußen zu unterstützen.
Jens Daube
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Krisztián Korcz
Letzte Position:
IT-SOC/Schwachstellenmanagement bei ITZBund
- Schwachstellenmanagement (Greenbone, Tenable SC, Rapid7)
- Automatisierung von Schwachstellenscans
- OpenTofu (Terraform)/Ansible/Vault/Podman/Docker
- Compliance-Audit
- SOC (ElasticSearch, Graylog)
- Python/Rust/Bash/Shell/PowerShell
- Zusammenarbeit mit Git
- Homogenisierung und Automatisierung von Berichten
- POC für mehrere Schwachstellenscan-Systeme
- Aufbau eines Schwachstellenscan-Systems
Rashid Ibragimov
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 Elasticsearch einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
44% (Deutschland: 48%)
Doktortitel
6%
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Elasticsearch 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
Suchmaschinen-Kern
Elasticsearch speichert Daten in verteilten Indizes und liefert Ergebnisse mit geringer Latenz, selbst wenn Abfragen komplex sind. Unternehmen nutzen es für die Seitensuche, Produktsuche, Log-Analyse, Monitoring und operative Analysen.
Was Experten liefern
- Index-Design und Mappings
- Query-Tuning und Relevanzarbeit
- Aggregationen und Filter für Analysen
- Ingest-Pipelines und Datenanreicherung
- Kibana-Dashboards und Inspektion
Passung ins Ökosystem
Starke Spezialisten kennen den Elastic Stack, einschließlich Kibana, Beats, Logstash und Elastic Agent. Sie arbeiten außerdem mit Dokumentmodellen, Analyzern, Shard-Einstellungen, Snapshots und Sicherheitsfunktionen, die die Suche in der Produktion zuverlässig halten.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Holen Sie sich freiberufliche Expertise dazu, wenn die Suche langsam wirkt, Ergebnisse nicht stimmen oder ein Cluster nach dem Wachstum aufgeräumt werden muss. Teams in Frankfurt brauchen oft Unterstützung bei regulierten Daten, interner Suche, Observability und hybriden Setups, bei denen Remote-Arbeit gut passt, aber gelegentliche Vor-Ort-Termine bei Stakeholdern helfen.
Was starke Profis tun
Gute Profis denken über einfache Stichwortsuche hinaus. Sie gestalten Mappings, verbessern die Relevanz, beobachten Heap- und Shard-Verhalten und reduzieren laute Abfragen, bevor sie die Nutzererfahrung beeinträchtigen.
Typische Projektsignale
- Die Suche liefert uneinheitliche Ergebnisse
- Logs sind schwer abzufragen oder aufzubewahren
- Indizes sind zu groß oder schlecht strukturiert
- Kibana-Ansichten unterstützen das Team nicht
- Sicherheit oder Zugriffskontrolle müssen geprüft werden
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Elasticsearch? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Elasticsearch wird für schnelle Textsuche, Filterung, Ranking und Analysen über große Dokumentmengen hinweg genutzt. Teams setzen es auch für die Log-Suche, Observability, Produktsuche und alle Workflows ein, in denen Nutzer relevante Daten schnell finden müssen.
Elasticsearch wird oft gewählt, wenn Teams verteilte Suche, flexible Abfragen und starke Analysen in einem System brauchen. Im Vergleich zur Volltextsuche in Datenbanken bietet es meist mehr Kontrolle über Relevanz, Scoring und das Indexieren großer Datenmengen; im Vergleich zu Solr hängt die Wahl oft von der Betriebspassung und der Erfahrung des Teams ab.
Ein starker Elasticsearch-Spezialist versteht in der Regel JSON-APIs, Datenmodellierung, Query-Design und Linux-basierte Administration. Nützliche Zusatzkenntnisse sind Kibana, Logstash, Beats oder Elastic Agent sowie Scripting und die Anbindung der Systeme, die die Suche versorgen.
Elasticsearch-Projekte reichen von einfacher Such-Einrichtung bis zu komplexer Relevanz- und Cluster-Arbeit. Für ein produktives System braucht man jemanden, der Mappings, Sharding, Ingestion und Performance-Probleme schon gelöst hat und nicht nur grundlegendes Indexieren kennt. Je kritischer die Suche ist, desto wichtiger wird echte Produktionserfahrung.
Ja. Elasticsearch-Arbeit wird oft remote erledigt, weil ein großer Teil aus Design, Query-Review und Cluster-Tuning besteht. Für Teams in Frankfurt funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne gut, während Vor-Ort-Termine helfen können, wenn Suchanforderungen mit Produkt-, Daten- oder Sicherheits-Stakeholdern abgestimmt werden müssen.
Elasticsearch-Hilfe ist meist nötig, wenn Suchen langsam sind, die Relevanz schwach ist, Indizes unkontrolliert wachsen oder Dashboards die Geschäftsfrage nicht beantworten. Fehlende Snapshots, schwache Sicherheitskonzepte und instabile Ingest-Pipelines sind ebenfalls häufige Signale.
Achten Sie auf jemanden, der Mappings, Analyzers, Query DSL und Shard-Verhalten in einfachen Worten erklären kann. Ein guter Elasticsearch-Experte kann zeigen, wie er Relevanz verbessert, Last reduziert oder die Ingestion vereinfacht hat, und er stellt vor Änderungen detaillierte Fragen zur Datenstruktur und zu den Suchzielen.
Elasticsearch wird für beides genutzt. Es ermöglicht Sucherlebnisse auf Basis von Stichworten und semantischen Ansätzen, übernimmt aber auch Aggregationen, Dashboards und operative Analysen, wenn Teams schnelle Antworten aus großen Event- oder Dokumentströmen brauchen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 816 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 44% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Automotive (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Qualitätssicherung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Elasticsearch eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
