Elasticsearch Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit geprüften Spezialisten und der Power von KI.Holen Sie sich Experten, die schnelle Sucherlebnisse entwerfen, Relevanz und Indexierung feinjustieren und Elastic Stack-Setups mit Kibana und Logstash betreiben. Erhalten Sie passgenaue Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Elasticsearch eingesetzt haben
Karen Manukyan
Letzte Position:
Persönliches KI-Engineering-Projekt — Croky AI bei Crocky AI
Produkt:
- Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
- Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
- Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
- Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
- Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.
Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme
- Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
- Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.
Christiane Neher
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
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).
Srinivasu Kakaraparti
Letzte Position:
Atruvia
Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung
Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.
- Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
- Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
- Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
- Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
- Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.
Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB
Sebastian Kanzow
Letzte Position:
Senior Lead Entwickler, Systemarchitektur bei AVL DITEST
- Neukonzeption als AWS Cloud-Applikation einer Legacy Windows-App zur Fahrzeugdiagnose
- Erstellung von Build-Pipelines und Durchführung von Code Reviews mit Kotlin, Spring Boot, Micronaut, Jenkins und GitHub
Michael Thomas
Letzte Position:
Senior Freelance Software Engineer — Enterprise Software & Data Projects
- Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
- API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
- Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
- Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
- Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
- Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
- Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.
Tobias Nawa
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Gabriele Caracausi
Letzte Position:
Startup-Mentor und technischer Berater (ehrenamtlich) bei Faros Accelerator
- Startups zu Technologietrends und -lösungen, Geschäftsmodellen sowie Markt- und Wettbewerbsanalysen beraten.
Celso Kurrle
Letzte Position:
SAP Commerce Cloud FullStack-Entwickler bei Spar
- Implementierung einer GitLab CI/CD-Pipeline auf Basis der SAP Commerce Cloud 2211
- Entwicklung eines neuen B2C-Shops mit Vue, Node und TypeScript, um Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Leistungsoptimierung zu gewährleisten
- Integration von Microsoft Azure Event-Grid mit SAP Hybris
- Implementierung von BDD mit Cucumber unter Verwendung der Gherkin-Syntax, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Business-Teams zu fördern
- Betreuung und Anpassung eines Spartacus-Shops
- Technologien/Sprachen: Java, REST, OData, Behavior Driven Development (BDD), Cucumber, Node, Vue, TypeScript, Spartacus, GitLab CI/CD, Gradle, Maven, Ant, SonarQube
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Michael Boldasov
Letzte Position:
Scrum Master, Projektmanager bei GP Solutions DMCC
- Mitwirkung am Projekt Riyadh Public Transport (KAPT) zur Einführung des öffentlichen Nahverkehrs in Riad, Unterstützung multimodaler Reisen mit Bus, Metro und Car-on-Demand.
- Zusammenarbeit mit Thiqah und Andersen zur Umgestaltung der mobilen MaaS-App DARB in eine Microservices-Architektur im SCRUM-Framework, erfolgreiche Fertigstellung von Phase 1.
- Betreuung eines Teams von 40 Entwicklern in den Bereichen Android, iOS, Web, Java, DevOps, Architektur, Analyse und QA.
- Moderation von Scrum-Events und Kommunikation mit dem Kunden, proaktive Berichterstattung über Projekttermine, Scope und Herausforderungen.
- Koordination bereichsübergreifender Zusammenarbeit zwischen Thiqah-Spezialisten und GPS-Entwicklungsteams, Verwaltung von Jira- und Azure-DevOps-Trackern.
- Unterstützung und Verbesserung der Scrum-Prozesse während des gesamten Projekts.
- Aufgrund der Übernahme von Thiqah durch Elm wurden die folgenden Phasen vollständig in Saudi-Arabien durchgeführt, wobei GPS IT-Beratung lieferte.
- Tools: Azure DevOps, Jira, Confluence, Draw.io, ChatGPT
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.
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)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Elasticsearch einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,6 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 48%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 6%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96% (Deutschland: 99%)
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 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
Suchkern
Elasticsearch ist für schnelle Suche und Analyse über große Mengen an Texten und Ereignissen gebaut. Unternehmen nutzen es für die Produktsuche, Logsuche, Observability-Dashboards und die Suche in internem Wissen. Es ist im Elastic Stack weit verbreitet und oft mit Kibana und Logstash kombiniert.
Typische Aufgaben
- Index-Design und Mapping
- Query-Tuning und Relevanzarbeit
- Cluster-Setup, Shard-Planung und Kapazitätsprüfungen
- Suche in Logs und Ereignissen für Betriebsteams
- Dateningest-Pipelines mit Beats oder Logstash
Fähigkeiten rundherum
Starke Spezialisten wissen, wie Dokumente modelliert werden, wie Analyzer Ergebnisse verändern und wie Scoring die Suchqualität beeinflusst. Sie verstehen auch Aggregationen, Filter, Aliases, Snapshots und Upgrades. In einem guten Projekt können sie Abwägungen in einfachen Worten erklären und das Suchverhalten stabil halten, wenn die Daten wachsen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn die Suche langsam ist, die Ergebnisqualität schlecht ist oder ein Cluster nach Wachstum oder einer riskanten Änderung gerettet werden muss. Das Gleiche gilt, wenn ein Team mehrsprachige Suche, Alerts oder Log-Analysen ergänzt. In München kommt das oft in Software, Mobilität, Medien und industriellen Umgebungen vor, wo die Suche zu bestehenden Systemen und deutschsprachigen Inhalten passen muss.
Was starke Experten tun
Gute Profis schreiben nicht nur Queries. Sie testen Analyzer, prüfen Mappings, beobachten Heap und Shard-Gesundheit und reduzieren laute Alerts oder irrelevante Ergebnisse. Sie richten außerdem wiederholbare Indexierungs- und Backup-Abläufe ein, damit Elasticsearch unter Last berechenbar bleibt.
Arbeitsmodell
Viele Elasticsearch-Aufträge eignen sich gut für Remote-Arbeit, weil es vor allem darum geht, Datenflüsse zu lesen, Einstellungen zu prüfen und Queries feinzujustieren. Vor-Ort-Unterstützung kann helfen, wenn Teams Workshops, Incident Response oder die Abstimmung mit lokalen Security- und Infrastrukturteams brauchen. In beiden Fällen ist gute Dokumentation wichtiger als lange Meetings.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Elasticsearch am häufigsten gestellt werden.
Elasticsearch wird meist für schnelle Suche, Filterung und Analysen über Dokumente, Logs und Ereignisse verwendet. Teams nutzen es für die Website-Suche, die Suche in internem Wissen, Observability, Sicherheitsanalysen und Dashboards rund um den Elastic Stack.
Elasticsearch wird oft gewählt, wenn Teams flexible Volltextsuche, Aggregationen und Log-Analysen in einem System brauchen. Solr ist ebenfalls stark bei Suche, während die Suche in Datenbanken für kleine Anwendungsfälle einfacher sein kann, aber meist weniger Kontrolle über Relevanz, Analyzer und Skalierung bietet.
Ein starker Elasticsearch-Spezialist kennt meist JSON, REST-APIs, Datenmodellierung und Linux-Grundlagen. Nützliche angrenzende Tools sind Kibana, Logstash, Beats und manchmal Kafka oder Fluentd für den Datenimport. Für größere Setups hilft auch Wissen über Docker und Kubernetes.
Elasticsearch-Arbeit unterscheidet sich je nach Aufgabe stark. Kleine Suchverbesserungen brauchen vielleicht nur gezielte praktische Erfahrung, während Cluster-Design, Upgrade-Planung und Incident-Recovery tiefere Praxis mit Mappings, Shards und Performance-Tuning erfordern. Der passende Fit hängt davon ab, ob Sie Umsetzung, Troubleshooting oder Architektur-Input brauchen.
Ja, Elasticsearch-Aufgaben sind oft gut remote machbar, weil es dabei viel um die Prüfung von Konfigurationen, Query-Tests und die Abstimmung mit bestehenden Systemen geht. Für Teams in München können Vor-Ort-Termine trotzdem hilfreich sein, etwa bei Workshops, Migrationsplanung oder Produktionsvorfällen. Viele Projekte nutzen ein Mischmodell.
Achten Sie auf klare Erklärungen zu Mappings, Analyzer und Relevanzentscheidungen in Elasticsearch-Projekten. Gute Spezialisten können beschreiben, wie sie langsame Queries reduziert, Shard-Probleme verhindert und das Index-Design wartbar gehalten haben. Fragen Sie nach Beispielen für Such- oder Logging-Systeme, die sie verbessert haben, und nach den Abwägungen, die sie getroffen haben.
Elasticsearch ist die Such- und Analyse-Engine im Zentrum des Elastic-Ökosystems. ELK meint meist Elasticsearch, Logstash und Kibana, während Elastic Stack der breitere heutige Name für diese Tool-Familie ist. Wenn Leute ELK sagen, meinen sie oft ein Setup rund um Elasticsearch.
Ein Elasticsearch-Spezialist kann Index-Designs, Query-Sets, Ingest-Pipelines, Dashboard-Setups, Upgrade-Pläne oder Performance-Fixes liefern. In manchen Fällen dokumentiert er auch Namensregeln, Aufbewahrungsrichtlinien und Backup-Abläufe, damit das Setup nach Projektende einfacher zu betreiben ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 757 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Spanisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Bank- und Finanzwesen (54%) und Einzelhandel (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Elasticsearch in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (96%) und Betrieb (46%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Elasticsearch 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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