GDAL Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KIBeauftrage Experten, die Raster-, Vektor- und Geodaten in zuverlässige Workflows, Datenkonvertierungen und einsatzbereite Kartendienste verwandeln. Sie arbeiten mit GDAL-Tools, Dateiformaten und Verarbeitungspipelines für GIS- und Fernerkundungsprojekte. Du bekommst schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich GDAL eingesetzt haben
Arnav Sarkar
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 Elsäßer
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 Shawki
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 Zinke
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 Nonne
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 Neumann
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 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was GDAL macht
GDAL ist eine zentrale Geodaten-Bibliothek zum Lesen, Konvertieren und Verarbeiten von Raster- und Vektordaten. Unternehmen nutzen sie, um Daten zwischen GIS-Systemen zu verschieben, Dateien für Analysen vorzubereiten und wiederholbare Kartierungsaufgaben zu automatisieren.
Häufige Aufgaben
- GeoTIFF, Shapefile, GeoPackage und andere räumliche Formate konvertieren
- Koordinatensysteme reprojizieren und umwandeln
- Rasterdaten zuschneiden, zusammenführen, mosaikieren und neu samplen
- Kommandozeilen- und skriptbasierte Datenpipelines aufbauen
- Layer für Webkarten, Analysen und Auslieferung vorbereiten
Ökosystem und Tools
GDAL wird oft mit OGR, PROJ und Kommandozeilen-Tools wie gdal_translate, gdalwarp und ogr2ogr verwendet. Gute Spezialisten kennen auch Python-Bindings, Shell-Skripting und wissen, wie GDAL in QGIS-, PostGIS- und Fernerkundungs-Workflows eingesetzt wird.
Wann Spezialisten dazuholen
Unternehmen holen GDAL-Experten dazu, wenn Datenformate uneinheitlich sind, Koordinatensysteme falsch sind oder große Geodatenbestände zuverlässig automatisiert werden müssen. In Deutschland kommt das oft in der Kartierung, bei Versorgern, in Umweltprojekten, der Logistik und in GIS-Projekten des öffentlichen Sektors vor.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter GDAL-Spezialist macht mehr, als nur Konvertierungsbefehle auszuführen. Er versteht räumliche Metadaten, Projektionen, Prüfungen der Datenqualität und Performance-Abwägungen und macht daraus stabile Skripte und dokumentierte Workflows.
Anzeichen, dass du Hilfe brauchst
- Räumliche Dateien öffnen in einem Tool, schlagen aber in einem anderen fehl
- Koordinatenverschiebungen oder leere Kartenebenen treten auf
- Stapelverarbeitung ist langsam oder uneinheitlich
- Raster- und Vektordaten brauchen dieselben Verarbeitungsregeln
- Bestehende Skripte sind schwer zu warten oder zu erweitern
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu GDAL? Hier findest du die passenden Antworten.
GDAL wird genutzt, um Geodaten über GIS-Tools und Dateiformate hinweg zu verschieben, zu transformieren und zu verarbeiten. Teams setzen es für Formatkonvertierung, Reprojektion, Zuschneiden, Mosaikbildung und die Vorbereitung von Raster- oder Vektor-Layern für Analyse und Auslieferung ein.
Nein. GDAL unterstützt Raster-Workflows, ist aber über OGR-Tools und Bindings auch eng mit der Vektorverarbeitung verbunden. Dadurch ist es nützlich, wenn ein Projekt sowohl Kartenlayer als auch bildbasierte Geodaten in einem Workflow braucht.
GDAL ist eine Verarbeitungsbibliothek und ein Toolset, während QGIS ein Desktop-GIS und PostGIS eine Geodatenbank ist. Sie werden oft zusammen eingesetzt: GDAL für Datei- und Pipeline-Arbeit, QGIS für Bearbeitung und Prüfung und PostGIS für Speicherung und Abfragen.
Ein starker GDAL-Spezialist kennt meist Koordinatenreferenzsysteme, räumliche Metadaten und Dateiformate wie GeoTIFF und GeoPackage. Python, Shell-Skripting, PROJ und grundlegende GIS-Konzepte sind ebenfalls wichtig, wenn es um Automatisierung geht.
Das hängt von der Aufgabe ab, aber GDAL-Arbeit wird riskant, wenn Daten in großem Umfang transformiert oder in bestehende Systeme integriert werden müssen. Einfache Konvertierungen brauchen vielleicht nur gezielte Unterstützung, während wiederkehrende Pipelines und produktive Datenflüsse von einem Spezialisten profitieren, der ähnliche Sonderfälle schon einmal gelöst hat.
Ja. GDAL-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben Skripte, Datenausschnitte und reproduzierbare Workflows betreffen. Für Projekte in Deutschland funktioniert die Zusammenarbeit remote gut, wenn der Spezialist klar über Datenstrukturen, Dateiprobleme und Lieferanforderungen kommunizieren kann.
Achte darauf, dass GDAL-Arbeit produktiv geliefert wurde und nicht nur in Tests eingesetzt wurde. Gute Anzeichen sind ein sauberer Umgang mit Projektionen, robuste Fehlerprüfungen, klare Skripte und die Fähigkeit zu erklären, warum eine Konvertierung oder Transformation die richtige Wahl ist.
Ein sorgfältiger GDAL-Spezialist wird nach Quellformaten, Zielformaten, Koordinatensystemen, Datenmengen und dem erwarteten Ergebnis fragen. Er sollte auch klären, ob es sich um eine einmalige Konvertierung, eine wiederholbare Pipeline oder um einen Teil eines größeren GIS-Stacks handelt.
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
