GitHub Copilot Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die GitHub Copilot nutzen, um Codevervollständigung, das Schreiben von Tests, Refactoring und Dokumentation in echten Projekten zu beschleunigen. Von der IDE-Einrichtung bis zu teamweiten Nutzungsrichtlinien erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich GitHub Copilot eingesetzt haben
Aruldass Arulanandu
Letzte Position:
Web Module Lead bei Mphasis Limited
- Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
Jorge Nuricumbo
Letzte Position:
Senior Developer bei SafeXSmart KI Solutions UG
KI-Plattform-Backend – Senior Developer
Engagiert, um ein Backend für eine KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen, inklusive Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten
- Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die Kernplattformlogik und KI-Influencer-Personas, Reduzierung des Modellwechsel-Overheads durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
- Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf in C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Cloud-Infrastrukturaufbau auf Azure.
- Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenpersistenz und Zustellungsgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
- Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Integration von Cloud-Objektspeicher für Upload und Abruf influencer-generierter Inhalte.
- Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests über alle Kernplattform-Flows, deutliche Reduzierung der Produktionsfehlerrate.
Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum
Enrico Goerlitz
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Santina Wey
Letzte Position:
Business Analystin & BI-Strategin - Vergleichsportal bei dataweys (selbstständig)
- Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
- Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines
Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow
Daniel Suszczynski
Letzte Position:
Engineering-Leader & KI-unterstützter Entwickler bei Unabhängig · Building with AI
- Aufbau eines Full-Stack-E-Commerce-Produkts mit KI-unterstützter Entwicklung, bewusst zurück zur praktischen Entwicklung, um zu prüfen, wie KI Softwareentwicklungsabläufe und Teamdynamiken verändert.
- Erkundung von Positionen als VP Technology, Head of Engineering und Director of Engineering, in denen praktische KI-Erfahrung auf Expertise bei der Skalierung von Organisationen trifft.
- Offen für Beratungsgespräche zu KI-gestützten Engineering-Teams, Technologiestrategie, Plattformarchitektur und Organisationsdesign.
- Keine eingetragene Firma. Keine kommerzielle Tätigkeit.
Alberto Galván De La Rosa
Letzte Position:
C#/.Net Entwickler bei Pean-IT GmbH
- Entwicklung von Hochleistungs-REST-API-Schnittstellen in C# für die Investitionsbank Berlin (IBB) unter Einsatz von CI/CD (Git, Azure DevOps).
- Entwicklung des "Pean Admin Center" mittels Microsoft Graph API (Backend: C#, Frontend: Vuetify), implementiert über CI/CD-Pipelines (Azure DevOps).
- Erstellung von Low-Code-Geschäftsanwendungen und Prozessautomatisierung mit Power Apps und Power Automate.
- Technisches Setup und Design des Online-Shops für das Pestalozzi-Fröbel-Haus (PFH) via Wix.
Kai Schmudlach
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Hensoldt AG
- Entwicklung einer GUI Anwendung zur Erfassung und Berechnung von TOPSIS-Sensorkombinationen
- Technologien: Python, VS Code, Unit Tests, Clean Code, GitHub Copilot
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die GitHub Copilot einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 Berlin 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 Berlin, die GitHub Copilot 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 es ist
GitHub Copilot ist ein KI-Coding-Assistent, der Spezialisten hilft, Code direkt im Editor zu schreiben, zu prüfen und umzubauen. Er wird genutzt, um Routinearbeit zu beschleunigen, den Kontextwechsel zu verringern und die Arbeit in Sprachen wie JavaScript, TypeScript, Python, Java und C# zu unterstützen.
Wobei es hilft
- Codevervollständigung und Generierung von Boilerplate
- Testfälle, Refactoring und Dokumentation
- Fehlerbehebungen und API-Integrationen
- Unterstützung beim Pairing in der IDE-basierten Umsetzung
Das Umfeld darum herum
Starke Spezialisten wissen, wie Copilot sich in Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains IDEs und GitHub-Workflows verhält. Sie wissen auch, wann Vorschläge übernommen, umgeschrieben oder ignoriert werden sollten und wie man Code-Stil, Sicherheit und Repository-Standards sauber einhält.
Wann Unternehmen Hilfe dazuholen
Teams suchen meist nach freier Expertise, wenn die Einführung uneinheitlich ist, die Qualität schwankt oder ein Projekt schneller geliefert werden muss, ohne die Kontrolle zu verlieren. In Berlin kommt das oft in Produktteams, in Agenturprojekten und in internen Plattformteams vor, wo Entwickler klare Vorgaben für den praktischen Einsatz brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis tippen nicht einfach nur schneller. Sie formulieren Prompts gezielt, prüfen erzeugten Code sorgfältig, passen Copilot an den Stack des Teams an und halten den Workflow mit Tests, Linting und sicheren Coding-Gewohnheiten auf Kurs.
Was Sie erwarten können
GitHub Copilot funktioniert am besten, wenn die Codebasis gut strukturiert ist und das Team klare Standards hat. Der richtige Experte hilft dabei, daraus eine praktische Unterstützung für die tägliche Umsetzung zu machen und keine Abkürzung, die später nur Aufräumarbeit erzeugt. Bei Remote- oder Vor-Ort-Arbeit ist Kommunikation mindestens genauso wichtig wie Können im Editor.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu GitHub Copilot am häufigsten gestellt werden.
GitHub Copilot wird genutzt, um das Schreiben von Code, Tests, Kommentaren und Refactoring-Schritten direkt im Editor zu beschleunigen. Besonders nützlich ist er für repetitive Aufgaben, kleine Feature-Änderungen und dafür, Spezialisten schneller durch unbekannten Code zu führen. Gute Nutzung hängt trotzdem von Review, Tests und klaren Coding-Standards ab.
GitHub Copilot arbeitet direkt im Coding-Workflow und ist daher auf Inline-Vorschläge, Chat in der IDE und Hilfe mit Repository-Kontext ausgerichtet. ChatGPT und ähnliche Tools sind oft besser für weitergehende Erklärungen oder Planung, während Copilot für die tägliche Umsetzung gebaut ist. Viele Teams nutzen beides, aber für unterschiedliche Aufgaben.
Ein starker GitHub Copilot-Spezialist sollte die wichtigste Programmiersprache, Tests, Code-Review-Gewohnheiten und das IDE-Setup des Teams verstehen. Nützliche zusätzliche Fähigkeiten sind GitHub-Workflows, sicheres Coding, Prompt-Schreiben und das Bereinigen erzeugten Codes. Ohne diese Dinge kann Copilot Zeit sparen, aber trotzdem Qualitätslücken hinterlassen.
GitHub Copilot-Expertise ist am wertvollsten in aktiven Codebasen, in denen Geschwindigkeit, Konsistenz und Wartbarkeit wichtig sind. Er hilft bei Produktfeatures, Refactoring, Testabdeckung und dokumentationslastiger Arbeit. Weniger nützlich ist er, wenn die Codebasis instabil ist oder das Team keinen klaren Review-Prozess hat.
Ja. GitHub Copilot passt gut zur Remote-Zusammenarbeit, weil die eigentliche Arbeit im Editor und in GitHub stattfindet, nicht in einem gemeinsamen Büro. Für Teams in Berlin ist es dadurch gut möglich, Spezialisten remote einzubinden und nur dann vor Ort dazuzuholen, wenn Abstimmung oder Einarbeitung es braucht.
Fragen Sie, wie der GitHub Copilot-Spezialist ihn in Ihrem Stack einsetzt, wie er die Ergebnisse prüft und wie er mit Tests und Sicherheit umgeht. Fragen Sie auch, ob er mit Ihrer IDE und Ihrem Repository-Setup gearbeitet hat. Die beste Antwort ist konkret und auf die Lieferung bezogen, nicht nur allgemeine Begeisterung.
Achten Sie auf klare Beispiele dafür, wie Code mit GitHub Copilot geliefert wurde und dabei Tests, Stil und Review-Standards eingehalten wurden. Starke Spezialisten können erklären, wo Copilot hilft, wo er sie bremst und wie sie verhindern, dass schwache Vorschläge in die Produktion gelangen. Wenn jemand nur über Geschwindigkeit spricht, reicht das nicht aus.
Nein. GitHub Copilot kann Routinearbeit reduzieren und das schnelle Entwerfen unterstützen, aber er ersetzt kein Urteilsvermögen, keine Architekturentscheidungen und keine sorgfältige Prüfung. Die besten Ergebnisse kommen von Experten, die ihn als Werkzeug nutzen, nicht als Ersatz für Können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die GitHub Copilot in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 85 €, was einem Tagessatz von etwa 677 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die GitHub Copilot in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die GitHub Copilot in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die GitHub Copilot in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die GitHub Copilot in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (71%) und Gesundheitswesen (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die GitHub Copilot in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (100%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich GitHub Copilot eingesetzt haben
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Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
