ETL-Experten in Nürnberg
, die innerhalb von Minuten durch KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Workflows für Extraktion, Transformation und Laden entwickeln, Geschäftssysteme verbinden und die Datenqualität von Data Warehouses verbessern. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Fähigkeiten zu Ihrem ETL-Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
Vladimir E.
Letzte Position:
Technischer Projektmanager / Freelancer bei Deutsche Bank
- Tätigkeit in der Abteilung für Informations- und Sicherheitsmanagement im Rahmen eines Proof-of-Concept-(PoC)-Projekts zur Entwicklung eines Client Security Portals.
- Steuerung der Projektressourcen in Großbritannien, Indien und Deutschland.
- Konzeption und Bereitstellung der PoC-Lösung unter Einsatz eines modernen Java-Stacks, der Google Cloud Platform (GCP) mit Kubernetes und Active Directory (Entra ID) zur Authentifizierung.
- Implementierung von OAuth 2.0 zur Autorisierung.
- Sicherstellung der DORA-Konformität gemäß den Sicherheitsregeln der Deutsche Bank und Vorbereitung auf regulatorische Anforderungen.
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
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Siemens Healthineers
- Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
- Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
- Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
- Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
- Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
- Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
- Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
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
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.
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
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
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
2,3 Jahre (Deutschland: 5,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 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
70% (Deutschland: 68%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Nürnberg verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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 (70%)
- Bank- und Finanzwesen (70%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Transport und Logistik (40%)
- Fertigung (40%)
- Energie (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was ETL leistet
ETL steht für Extract, Transform, Load. Dabei werden Daten aus operativen Quellen in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse übertragen und dabei bereinigt, standardisiert und validiert. Unternehmen nutzen ETL, um konsistente Informationen für Reporting, Analysen, Finanzen und operative Abläufe zu erstellen.
Typische Datenflüsse
ETL-Spezialisten arbeiten mit unterschiedlichen Quellen und Zielsystemen. Zu den typischen Ergebnissen gehören:
- Pipelines aus ERP, CRM, APIs, Dateien und Datenbanken
- Ladevorgänge in Data Warehouses für Reporting und Business Intelligence
- Datenbereinigung, Deduplizierung und Schema-Mapping
- Geplante oder ereignisgesteuerte Integrations-Workflows
- Abstimmungsprüfungen und Benachrichtigungen bei Fehlern
Tools und Ökosystem
Die Arbeit kann SQL, Python, Java oder Scala sowie Orchestrierungs- und Integrationstools wie Apache Airflow, Talend, Informatica, SSIS, dbt und Apache Spark umfassen. Gute Spezialisten kennen sich außerdem mit Cloud-Speichern, relationalen Datenbanken, APIs, Message Queues und Data-Warehouse-Technologien wie Snowflake, BigQuery oder Amazon Redshift aus. Der passende Stack hängt von Datenvolumen, Latenz, Governance und den bestehenden Systemen ab.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Freiberufliche ETL-Expertise ist hilfreich, wenn eine Data-Warehouse-Migration, ein Reporting-Programm oder der Austausch eines Systems komplexe Integrationsarbeit erfordert. Unternehmen beauftragen Spezialisten auch, wenn bestehende Jobs langsam, unzuverlässig oder schwer zu überwachen sind. In Nürnberg können Fachkräfte lokale Produktions-, Logistik-, Gesundheits- oder Finanzabläufe unterstützen und gleichzeitig remote mit verteilten Teams zusammenarbeiten. Eine klare Dokumentation sowie die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch können für die Arbeit vor Ort und in hybriden Modellen wichtig sein.
Qualitätsmerkmale
Zuverlässige ETL-Arbeit beginnt mit klaren Datenverträgen und nachvollziehbaren Transformationen. Gute Fachkräfte definieren Quell-Ziel-Zuordnungen, schützen sensible Felder, entwickeln inkrementelle Ladevorgänge und machen Pipelines neustartfähig. Sie ergänzen Tests auf Vollständigkeit, Genauigkeit und Schemaänderungen und stellen anschließend Monitoring, Warnmeldungen und Dokumentation bereit, die von anderen Teams gepflegt werden können.
ETL oder ELT?
ETL transformiert Daten, bevor sie in das Zielsystem geladen werden. ELT lädt zunächst Rohdaten und führt die Transformationen anschließend innerhalb eines modernen Data Warehouses oder Lakehouses durch. Ein kompetenter Spezialist kann beide Ansätze bewerten, einschließlich Batch-Verarbeitung gegenüber Streaming, SQL-basierten Transformationen gegenüber Code sowie Betriebskosten, Performance und Governance, bevor er eine Architektur empfiehlt.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu ETL-Experten.
ETL wird verwendet, um Daten aus Systemen wie ERP-Software, CRM-Tools, Datenbanken und APIs zu extrahieren, in eine einheitliche Struktur zu transformieren und in ein Data Warehouse oder einen Reporting-Speicher zu laden. Dadurch werden verlässliche Dashboards, operative Berichte, Migrationen und systemübergreifende Analysen ermöglicht.
ETL transformiert Daten vor dem Laden in das Zielsystem, während ELT Rohdaten zuerst lädt und sie innerhalb eines Data Warehouses oder Lakehouses transformiert. ETL eignet sich für kontrollierte, strukturierte Workflows, während ELT häufig zu skalierbaren Cloud-Analysen passt. Die Wahl hängt von Governance, Latenz, Verarbeitungskapazität und der bestehenden Datenplattform ab.
ETL-Arbeit profitiert von guten SQL-Kenntnissen, Datenmodellierung, Python oder Java, Datenbankadministration und Fähigkeiten zur API-Integration. Erfahrung mit Orchestrierung, Cloud-Speichern, Data-Warehouse-Design, Tests, Monitoring und Data Governance ist ebenfalls wichtig. Kenntnisse in Tools wie Airflow, Spark, Talend, Informatica oder dbt können für das Projekt relevant sein.
Der Bedarf an ETL-Projekterfahrung hängt eher von der Komplexität der Quellen, der Datenqualität und dem Projektrisiko ab als von einer festen Erfahrungsdauer. Eine einfache Batch-Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der mit den gewählten Tools selbstständig arbeiten kann, während eine regulierte Migration oder ein Data Warehouse mit mehreren Quellen nachweisbare Fähigkeiten in Design, Tests und Wiederherstellung verlangt.
ETL-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Spezialisten sicher auf Repositories, Cloud-Umgebungen und Dokumentation zugreifen können. Treffen vor Ort in Nürnberg können dennoch bei der Analyse von Quellsystemen, Workshops mit Stakeholdern oder der Einrichtung von Zugriffskontrollen hilfreich sein. Legen Sie vor Projektbeginn Kommunikationssprache, Arbeitszeiten, Zugangsdaten und Freigabeprozesse fest.
Ein guter ETL-Fachmann kann Quell-Ziel-Zuordnungen, Transformationsregeln, Datenqualitätsprüfungen und den Umgang mit Fehlern verständlich erklären. Fragen Sie, wie er inkrementelle Ladevorgänge testet, Schemaänderungen verwaltet, sensible Daten schützt und den Zustand der Pipeline überwacht. Gute Dokumentation und eine wartbare Übergabe sind wichtige Qualitätsmerkmale.
ETL bezeichnet traditionell geplante oder stapelweise Verarbeitung, doch moderne Integrationsarbeit kann auch nahezu Echtzeit-Datenflüsse umfassen. Ein Spezialist kann bei Bedarf Streaming-Tools, Change Data Capture, Message Queues und Micro-Batch-Verarbeitung kombinieren. Das Design muss Reihenfolge, Duplikate, Wiederholungsversuche und Monitoring berücksichtigen.
Dokumentieren Sie vor der Beauftragung eines ETL-Freelancers die Quellsysteme, die Zielplattform, das erwartete Aktualisierungsmuster, die Datenverantwortlichen und die wichtigsten Geschäftsregeln. Klären Sie außerdem Zugriffsrechte, Sicherheitsanforderungen, bestehende Tools, Abnahmetests und Anforderungen an die Übergabe. So erhält der Spezialist eine verlässliche Grundlage für die Aufwandsschätzung und die Wahl des passenden Ansatzes.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 742 € 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, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 10% 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 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (70%) und Bank- und Finanzwesen (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (90%) und Produktentwicklung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
