GDAL Experts in Germany
mit geprüften Spezialisten und KI-Präzision.Engagiere Experten, die mit Rasterkonvertierung, Vektorverarbeitung, Koordinatensystemen und Geodaten-Pipelines mit GDAL und OGR arbeiten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich GDAL eingesetzt haben
Arnav S.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft (HIWI) bei Institut für Transport und Automatisierungstechnik, Produktionstechnisches Zentrum, Leibniz Universität Hannover
- Implementierte Stereo-Kamerakalibrierung und setzte inkrementelle Structure-from-Motion-(SfM)-Algorithmen ein, um ein detailliertes 3D-Modell eines Gabelstaplers für das AR-fähige Smart Forklift-Projekt zu erstellen
- Entwickelte eine OpenCV-basierte Vorverarbeitung, die die Datenpräzision um 20% und die Analysefähigkeiten von Industrievideos verbesserte
Ralph E.
Letzte Position:
Geo-Informatiker, Digitalisierungsexperte bei Luvent / GIZ
- Präsentation von Potentialen der Künstlichen Intelligenz für die Landwirtschaft auf der Pan-Afrikanischen Startup Konferenz in Algiers.
- Planung und Durchführung der AI Master Class auf der Konferenz.
- Mentoring von 10 Startups zur Einführung innovativer Technologien in deren Produkte und Dienstleistungen. U.a.: die Verarbeitung von Wetterprognosedaten für die Erstellung von geo-lokalisierten, produktspezifischen Arbeitshinweisen für Landwirte in Algerien.
Mostafa S.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Softwareentwickler & KI-Berater bei Selbstständig
- Leitung der Entwicklung einer komplexen geodatenbasierten Plattform und Aufbau eines End-to-End-Systems zur Verarbeitung und Analyse hochauflösender Luftbilder.
- Entwicklung eines skalierbaren Backends für die On-the-Fly-Bereitstellung von Kartenkacheln und Ausführung komplexer Datenanalyse-Abfragen mit PostGIS und Python.
- Entwicklung und Training kundenspezifischer Computer-Vision-Modelle mit Python, PyTorch und YOLOv8 für Objekterkennung und Segmentierung in großen Datensätzen.
- Erstellung moderner, responsiver Benutzeroberflächen und Datenvisualisierungs-Dashboards mit Next.js, TypeScript und React.
- Praxiserfahrung mit Geodatenbibliotheken wie GDAL und Rasterio zur Verarbeitung und Manipulation von Raster- und Vektordaten gesammelt.
- Verwaltung des gesamten Projektlebenszyklus, von der ersten technischen Architektur und Datenbankdesign bis hin zur finalen Bereitstellung mit Docker.
Stephan Z.
Letzte Position:
GIS-Experte und Datenbankentwickler im Bereich Reisendeninformationssysteme bei Deutsche Bahn AG
- Entwicklung von automatisierten Tools für die Reisendeninformation von Bahnreisenden mit PostgreSQL/PostGIS (Administration & Entwicklung)
- Einsatz von imposm, osm2pgsql, pgsql2shp, GeoServer (WMS, WFS, WCS, usw.)
- Verwendung verschiedener Geoformate, z.B. OpenStreetMap (OSM)
- Technologien: PostgreSQL/PostGIS, imposm, osm2pgsql, pgsql2hp, ESRI Shape-Files, QGIS, Python 3.x, PyDev, Eclipse, Linux, AWS, OSM, XML, bash, pgsql, docker
Christopher N.
Letzte Position:
Freiberufler bei NDA - Möbelunternehmen aus der Schweiz
- Maßgeschneiderte WordPress-Plugin-Entwicklung nach den Best Practices des WordPress Plugin Boilerplate, kombiniert mit Advanced Custom Fields (ACF)
- Integration des Roomle SDK & Alpine.js ins Frontend für ein dynamisches Look & Feel
- Theme-Entwicklung mit Roots Bedrock / Roots Sage unter Verwendung von Laravel Blade Templates und Tailwind CSS mit Vite
- Umfangreiche Nutzung des WooCommerce-E-Mail-Systems und von WordPress / WooCommerce-Hooks, um eine große Anzahl von Anfragen potenzieller Käufer und Verkäufer von Einzelmöbeln zu bearbeiten
Detlev N.
Letzte Position:
Migration von MapInfo nach QGIS bei StädteRegion Aachen, Umweltamt
Neugestaltung und Umsetzung mit Python.
- Technologien: Python 2.7, QGIS 2.6, Qt, MapInfo/MapBasic
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die GDAL einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
27 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
20
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Personalwesen, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, die GDAL 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 GDAL 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%)
- Bildung (67%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (67%)
- Bauwesen (50%)
- Energie (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Tourismus und Gastgewerbe (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was GDAL macht
GDAL, die Geospatial Data Abstraction Library, ist das zentrale Werkzeug, das viele Teams nutzen, um räumliche Daten zu lesen, zu konvertieren und zwischen Systemen zu verschieben. Es verarbeitet Raster- und Vektorformate, sodass ein Experte bei Kartenprodukten, Datenpipelines und GIS-Delivery-Arbeiten unterstützen kann.
Häufige Projektaufgaben
- Shapefiles, GeoJSON, GeoTIFF und andere räumliche Dateien konvertieren
- Datensätze neu projizieren und Koordinatenreferenzsysteme verwalten
- Import- und Export-Schritte für GIS- und Kartendienste aufbauen
- Räumliche Daten für nachgelagerte Tools bereinigen, validieren und paketieren
Ökosystem und Tools
GDAL wird oft zusammen mit OGR für Vektordaten und mit Kommandozeilen-Tools wie gdal_translate, gdalwarp und ogr2ogr verwendet. Starke Spezialisten kennen auch PROJ, räumliche Datenbanken und die Dateiformate rund um GIS-Workflows.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Teams holen sich freiberufliche GDAL Experten dazu, wenn Daten zwischen alten und neuen Systemen verschoben werden müssen, wenn Kartenebenen nach einer Projektionsänderung kaputtgehen oder wenn Importe automatisiert werden sollen. In Deutschland kommt das oft in der Logistik, im öffentlichen Sektor, bei Versorgungsunternehmen und in der Umweltarbeit vor.
Was starke Spezialisten tun
Ein solider GDAL Spezialist arbeitet sorgfältig mit Projektionen, Metadaten, Dateitreibern und Datenqualität. Er weiß, wie man Formatprobleme erkennt, Geometrien gültig hält und den richtigen Konvertierungsweg wählt, statt jeden Datensatz mit demselben Skript zu erzwingen.
Remote oder vor Ort
GDAL-Arbeit kann bei den meisten Aufgaben remote erledigt werden, weil es dabei vor allem um Dateien, Skripte und wiederholbare Verarbeitung geht. Vor Ort kann helfen, wenn Teams Zugriff auf lokale Systeme, sensible Daten oder die enge Zusammenarbeit mit GIS-Mitarbeitern in Deutschland brauchen. Klare Beispieldaten und Testfälle machen die Zusammenarbeit einfacher.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu GDAL? Hier findest du die passenden Antworten.
GDAL wird verwendet, um räumliche Daten in vielen GIS-Workflows zu lesen, zu konvertieren, zu verformen und bereitzustellen. Unternehmen verlassen sich darauf für die Rasterverarbeitung, Vektortransformation und das Verschieben von Daten zwischen Kartentools, Datenbanken und internen Diensten.
GDAL ist die breite Bibliothek für den Zugriff auf Raster- und Vektordaten, während OGR der Vektor-Teil ist, der oft im selben Werkzeugset vorkommt. PROJ übernimmt Koordinatentransformationen, daher kombinieren starke Projekte meist alle drei, statt sie als dasselbe zu behandeln.
Ein guter GDAL Spezialist sollte mit gängigen GIS-Formaten wie GeoTIFF, Shapefile, GeoJSON, GPKG und anderen treiberbasierten Formaten vertraut sein. Die genaue Mischung hängt von deinen Datenquellen ab, aber Formatkonvertierung und der Erhalt der Geometrie sind immer zentral.
GDAL-Arbeit wird stärker, wenn der Spezialist auch Koordinatenreferenzsysteme, räumliche Datenbanken, Skripting und Datenvalidierung kennt. Python ist besonders häufig, weil viele Teams Konvertierungs- und Bereinigungsschritte rund um die Bibliothek automatisieren.
Eine einfache Dateikonvertierung braucht vielleicht nur einen fokussierten GDAL Spezialisten, aber Pipeline-Arbeiten, Projektionsbehandlung und Multi-Format-Integration erfordern tiefere Erfahrung. Wenn das Projekt Produktionsdaten betrifft, solltest du jemanden suchen, der bereits schwierige reale Geodaten verarbeitet hat.
Ja, GDAL-Aufgaben eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, weil es meist um Datendateien, Skripte und wiederholbare Verarbeitung geht. Vor-Ort-Arbeit kann trotzdem helfen, wenn sensible Datensätze, interne Systeme oder die enge Abstimmung mit GIS-Teams beteiligt sind.
Bitte um Beispiele früherer GDAL-Workflows, die Projektionen, Formatkonvertierung und Datenvalidierung enthalten, nicht nur die reine Nutzung von Befehlen. Starke Spezialisten erklären, warum sie einen Treiber gewählt haben, wie sie Randfälle behandelt haben und wie sie die Ausgabe getestet haben.
Nein, GDAL ist auch in der Logistik, im Umweltreporting, bei Versorgungsunternehmen, im öffentlichen Kartieren und in jedem Produkt nützlich, das einen zuverlässigen Austausch von Geodaten braucht. Es ist oft die unsichtbare Schicht hinter Importen, Exporten und der Vorbereitung von Kartendaten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die GDAL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 670 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die GDAL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die GDAL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 27 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die GDAL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Spanisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die GDAL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die GDAL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich GDAL eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
