ETL-Experten in Nürnberg
für zuverlässige Datenpipelines, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Extract-, Transform-, Load-Workflows entwickeln, Data-Warehouse- und Geschäftssysteme verbinden und die Datenqualität in Reporting-Umgebungen verbessern. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr ETL-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
Oleg O.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines KI-Agenten mit Function-/Tool-Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID
Leif S.
Letzte Position:
Software-Architekt bei QualityMinds GmbH
- Leitender Software-Architekt und technischer Teamleiter für eine neue Logistikplattform im Ladehilfsmittelhandel
- Kernentwurf der Softwarearchitektur nach arc42 für Frontend, Backend, Deployment-Strategien und Cloud-native Infrastruktur mit domänengetriebenem Design und hexagonaler Architektur
- Bewertung der ersten Geschäftsanforderungen und Festlegung der Softwareentwicklungs-Roadmap
- Technischer Teamleiter in einem Scrum-Team mit 9 Personen
- Einführung und Ausbau KI-gestützter (JetBrains AI & GitHub Copilot) und kollaborativer Code-Entwicklungsstrategien zur Beschleunigung der Feature-Entwicklung
Michael F.
Letzte Position:
Freiberufler, Lösungsarchitekt bei Schufa AG
- Unterstützung beim Entwurf der AWS-Infrastruktur, integrierter Dienste und der Backend-Architektur für Use Cases einer On-Premise-Lösung und teilweiser Migrationen zu AWS mit schnellen Reaktionszeiten
- Implementierung automatisierter AWS-Integrationstest-Suiten
- Umsetzung von geschäftskritischen Komponenten und Lieferung vor Fristtermin in produktionsreifer Form mit Betriebs- und Überwachungskonzepten
- Dieses zweimonatige Teilprojekt drehte sich um den Aufbau einer datenintensiven Pipeline (5 TB), die kontinuierlich mit Daten angereichert wird
- Entwurf und Implementierung wiederverwendbarer AWS-CDK-Komponenten für Teams im Unternehmen, um ein schnelleres Onboarding in AWS zu ermöglichen
- Coaching zu AWS-Themen, verteilten Softwaremustern, Sicherheit, Domain-Driven Design, agiler Zusammenarbeit und Dokumentation zur Verbesserung von Performance und Zusammenarbeit
- Technologien: AWS, GitHub Actions, ETL, Monitoring, Betrieb, TypeScript, Python, AWS CDK, CloudFormation, Java, Docker, AWS ECS, AWS Lambda, Serverless, Jenkins, DevOps-Prinzipien
Vladimir E.
Letzte Position:
Technical Project Manager / Freelancer bei Deutsche Bank
- Eingesetzt in der Abteilung Information und Security Management für ein Proof of Concept (PoC)-Projekt zur Entwicklung eines Client Security Portals.
- Verwaltung der Projektressourcen in Großbritannien, Indien und Deutschland.
- Entwurf und Bereitstellung der PoC-Lösung mit einem modernen Java-Stack, der Google Cloud Platform (GCP) mit Kubernetes und Active Directory (Entra ID) für die Authentifizierung.
- Implementierung von OAuth 2.0 für die Autorisierung.
- Sicherstellung der DORA-Konformität gemäß den Sicherheitsrichtlinien der Deutsche Bank und regulatorischer Anforderungen.
Arun Sai T.
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Tim S.
Letzte Position:
Freiberuflicher Business-Intelligence-Berater bei Selbstständig
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Hamburg (Logistik/Finanzmarkt)
- Beratung bei Budgetierungsfragen
- Beratung bei Fragestellungen aus der Anlagenbuchhaltung
- Unterstützung bei Auswertungen
- Einführung Lucanet bei einem Kunden bei München (Handel/Baustoffe)
- Unterstützung Ersteinrichtung
- Vorbereitung Datenimporte Excel
- Entwicklung (SQL) Schnittstelle zu Navision Daten
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in München (Pharma/Medizin)
- Datenausgabe in SQL-Server
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Köln (Verlag)
- Vorbereitung Excel Importe
- Unterstützung bei der Ersteinrichtung (Projektneustart)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Ludwigsburg (Chemie, Druckfarben, Hobbyfarben)
- Anbindung Lucanet an bestehenden Data Warehouse Lösung (SQL)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Bad Staffelstein (Solar-Branche)
- Anbindung Lucanet an bestehenden Data Warehouse Lösung (SQL)
- Anbindung Lucanet Reporting Package
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal & Management)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Zeven (Transport und Logistik-Branche)
- Administration bestehender Lucanet-Lösung
- Anbindung Lucanet Reporting Package
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal & Management)
- Unterstützung bei Planung, Forecasting
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Luxemburg (Handel)
- Installation und Setup
- Unterstützung Ersteinrichtung
- Vorbereitung Datenimporte Excel/Schnittstelle DWH
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Nürnberg (Produktion)
- Unterstützung bei Projekt Re-Start
- Konzeptionierung für Reporting und Planung
- Setup Import-Packages
- Lucanet Inhouse Consultant bei einem internationalen Software Konzern mit Schwerpunkt M&A
- Beratung und Unterstützung der Konzernholding und der Business Units in Bezug auf Implementierung, Rollout und Betrieb der Lucanet Disclosure Management Lösung
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Wassertrüdingen
- Datenbank Setup und Einrichtung
- Anbindung Vorsysteme mit Lucanet-Schnittstellen
- Aufbau Konzernabschluss
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung im Reporting-prozess
- Unterstützung Lucanet bei einem Kunden in Stuttgart
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung im Reporting-prozess
- Unterstützung im Planungsprozess
- Sparringspartner für Fachabteilung
- Unterstützung Lucanet bei einem Kunden in Landau
- Implementierung Kostenstellenumlage in Lucanet
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung Lucanet carve-out für einen Kunden in Waldstetten
- Datenbank Setup und Einrichtung
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Personaldienstleister in Nürnberg
- Anbindung diverser Vorsysteme
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Fortlaufende Betreuung und Weiterentwicklung
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Aufzugsunternehmen in Nürnberg
- Anbindung Navision BC
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Logistikunternehmen in Leipzig
- Anbindung diverser Quelldaten
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einer Unternehmensgruppe in Freilassing
- Anbindung diverser Quelldaten
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Implementierung einer neuen Reporting Umgebung auf Basis SQL-Server und Power BI
- Best-Practise Beratung bei der Erstellung eines Data Warehouse
- Unterstützung bei der Berichtserstellung in Power BI
- Unterstützung bei der Transformation einer bestehenden DWH-Lösung hin zu SAP BW
- Analyse und Dokumentation
- Fortlaufende Beratung bei Prozessen
- Unterstützung bei Design von BW/SAC Modellen
- Reporting in SAC
- Neuaufbau BI-Umgebung bei einem internationalen Unternehmen aus Berlin (Produktion/Handel)
- Anbindung SAP BO an neues DWH (SSIS)
- Erstellung Tabular Model Cubes (SSAS)
- Erstellung von Reports und KPIs
- Anwenderschulungen
Ralph N.
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Vasuraj B.
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Ekaansh K.
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Guino N.
Letzte Position:
Senior Dateningenieur bei Infomotion
- Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
- Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
- Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
- Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ETL-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 5,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
73% (Deutschland: 67%)
Doktortitel
9% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, die ETL-Experten einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der ETL-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Automotive (73%)
- Bank- und Finanzwesen (73%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Gesundheitswesen (45%)
- Transport und Logistik (45%)
- Fertigung (45%)
- Energie (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
ETL-Grundlagen
ETL steht für Extract, Transform, Load. Dabei werden Daten aus operativen Quellen in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse übertragen und Regeln für Bereinigung, Validierung, Zuordnung und Anreicherung angewendet. Unternehmen nutzen ETL, um konsistente Informationen für Reporting, Analysen, Finanzen und operative Entscheidungen zu schaffen.
Typische Datenflüsse
ETL-Workflows verbinden strukturierte und semistrukturierte Quellen im gesamten Unternehmen. Zu den üblichen Ergebnissen gehören:
- Pipelines aus Datenbanken, APIs, Dateien und Geschäftsanwendungen
- Staging-Bereiche und Prozesse zum Laden des Data Warehouse
- Zuordnungsregeln, Deduplizierung und Formatkonvertierung
- Planung, Überwachung und Fehlerbehebung
Tools und Ökosystem
Der richtige Ansatz hängt von Datenvolumen, Latenz, Governance und der Zielarchitektur ab. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit Talend, Informatica, Pentaho Data Integration, SSIS, Apache NiFi oder Cloud-Diensten wie AWS Glue und Azure Data Factory. SQL, Python, REST APIs, Orchestrierungstools und Data-Warehouse-Technologien sind oft Teil des umgebenden Stacks.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen sich freiberufliche ETL-Expertise ins Haus, wenn eine Migration, ein Reporting-Programm oder eine Systemintegration durch inkonsistente Daten blockiert wird. Sie ist auch wertvoll, wenn bestehende Pipelines langsam, schwer zu überwachen oder von manuellen Schritten abhängig sind. In Nürnberg kann die Remote-Zusammenarbeit lokale Unternehmen unterstützen, während Workshops vor Ort dabei helfen können, Teams, Quellverantwortliche und Stakeholder aufeinander abzustimmen.
Qualitätssignale
Gute Fachkräfte definieren Quell-Ziel-Zuordnungen vor der Umsetzung und machen Transformationsregeln leicht testbar. Sie integrieren eine klare Protokollierung, Warnmeldungen, wiederaufsetzbare Ladevorgänge und Abgleichsprüfungen in den Workflow. Außerdem dokumentieren sie Datenherkunft, Verantwortlichkeiten und Annahmen, damit zukünftige Änderungen nicht unbemerkt zu Fehlern im Reporting führen.
ETL oder ELT
ETL transformiert Daten, bevor sie in die Zielumgebung geladen werden, während ELT Rohdaten zuerst lädt und sie innerhalb eines Warehouses oder Lakehouses transformiert. Kein Muster ist grundsätzlich besser: Die Wahl hängt von Verarbeitungskapazität, Datenschutzanforderungen, Tools und dem Bedarf an historischen Rohdaten ab. Erfahrene Spezialisten können beide Optionen bewerten und die Vor- und Nachteile praxisnah erklären.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu ETL-Experten.
ETL wird eingesetzt, um Daten aus Quellen zu extrahieren, sie in eine einheitliche Struktur zu transformieren und in ein Warehouse, einen Data Lake oder eine Reporting-Datenbank zu laden. Unternehmen nutzen ETL für Analysen, Finanzberichte, Datenmigration, Stammdatenprozesse und Systemintegration.
ETL transformiert Daten vor dem Laden, während ELT Rohdaten zuerst lädt und die Transformationen in der Zielplattform durchführt. ETL eignet sich für kontrollierte Warehouse-Prozesse und eine strenge Validierung vor dem Laden, während ELT häufig zu skalierbaren Cloud-Analyseumgebungen passt.
Ein guter ETL-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Datenmodellierung, APIs, der Analyse von Quellsystemen und dem Design von Warehouses. Erfahrung mit Orchestrierung, Python, Tests, Monitoring und Data Governance ist ebenfalls wertvoll, wenn Pipelines kritisches Reporting unterstützen.
Das erforderliche Niveau hängt von der Anzahl der Quellen, der Komplexität der Transformationen, den Compliance-Anforderungen und der Zielarchitektur ab. Eine fokussierte Pipeline kann einen Spezialisten für eine klar definierte Umsetzung benötigen, während eine Migration oder ein unternehmensweites Warehouse von jemandem profitiert, der Abhängigkeiten, Risiken und langfristige Betriebsanforderungen analysieren kann.
ETL-Arbeit eignet sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Quellanalyse, Pipeline-Entwicklung und Tests in gemeinsam genutzten Umgebungen erfolgen können. Termine vor Ort in Nürnberg können dennoch bei Workshops, Zugriffsentscheidungen und Gesprächen mit den für Geschäftsdaten verantwortlichen Teams helfen.
Bitten Sie um Beispiele für dokumentierte Zuordnungen, Validierungsregeln sowie Überwachungs- und Wiederherstellungsverfahren. Ein kompetenter ETL-Fachmann sollte erklären können, wie er Duplikate verhindert, unvollständige Ladevorgänge erkennt, sensible Daten schützt und Ergebnisse von der Quelle bis zum Ziel nachvollziehbar macht.
ETL-Projekte können Talend, Informatica, Pentaho Data Integration, SSIS, Apache NiFi, AWS Glue oder Azure Data Factory verwenden. Entscheidend ist weniger das Tool als seine Eignung für die Quellen, die Zielplattform, das Orchestrierungsmodell, die Sicherheitsanforderungen und die bereits im Unternehmen vorhandenen Fähigkeiten.
Definieren Sie die Quellsysteme, Zielstrukturen, Transformationsregeln, Datenverantwortlichen, Aktualisierungsanforderungen und Abnahmeprüfungen. Für ETL ist es ebenso wichtig festzulegen, wie Fehler, Schemaänderungen, Wiederholungen, Prüfprotokolle und laufender Support gehandhabt werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 766 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (73%) und Bank- und Finanzwesen (73%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (91%) und Produktentwicklung (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
