
GitLab CI/CD Experten
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die sichere GitLab CI/CD-Pipelines entwickeln, Tests und Releases automatisieren und Delivery-Workflows mit Cloud-Infrastruktur verbinden. FRATCH findet geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Fähigkeiten schnell und präzise zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich GitLab CI/CD eingesetzt haben
Lutz E.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler – GoPro MultiCam-Steuerung über COHN bei Plutos Company UG
- Entwicklung eines Pilot-Systems zur Steuerung und Überwachung mehrerer GoPro-Kameras
- Umsetzung von Start-, Stop-, Status-, Medien-, Download- und Diagnosefunktionen über COHN-Endpoints
- Realisierung von Kameraerkennung, Einzel- und Gruppensteuerung sowie stabiler Session-/KeepAlive-Logik
- Aufbau einer Download-Pipeline mit Queue, Retry-Handling und temporären Dateien
- Konsistente Session-, Ordner- und Dateibenennung für Mehrkamera-Aufnahmen
- Integration von Provisionierung, Zertifikaten und Netzwerkbetrieb
Shamaila M.
Letzte Position:
Founder/Kubernetes and Cloud Architect bei Kubekanvas
- Browserbasierte Plattform für die codefreie Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern entwickelt
- CLI in Typescript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-Oberfläche zu verlassen.
- DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Richtliniendurchsetzung und Supply-Chain-Sicherheit sowie Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Befehlszeilen-Tool implementiert.
- Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, oAuth/OIDC und Social-Login-Abläufe entworfen.
- LLM verwendet, um Benutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
- An der Integration mehrerer Sovereign-Clouds wie stackIt, Hetzner, CIVO und UpCloud sowie öffentlicher Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
- Der Technologie-Stack umfasst Java, SpringBoot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multi-Tenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm und React
David B.
Letzte Position:
TypeScript-Entwickler & UX Designer bei colle-il-diaccino.de
TOURISMUS
colle-il-diaccino.de · Ferienunterkünfte
- Website konzipiert, gestaltet und entwickelt: interaktive Geländeansicht, Unterkunftsvergleich und Bildergalerien.
- Deutsche, englische und italienische Sprachversionen umgesetzt. Anfrageformulare mit Eingabeprüfung und Spam-Schutz, sprachabhängige SEO-Metadaten und automatisierte Tests eingerichtet.
Stack: Next.js, React, TypeScript, Tailwind, next-intl, React Hook Form, Zod, Resend, Playwright, Vitest
Patrick L.
Letzte Position:
Senior GenAI Fullstack Developer bei SBH (Schulbau Hamburg)
Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.
- Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
- Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
- Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern
Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular
Carsten-Patrick D.
Letzte Position:
Seniorspezialist bei DB Systel GmbH
- Patch-Management und Systemhärtung mit AWS Systems Manager für Linux und Windows einschließlich Wartungsfenstern; Image-Pipelines (AWS Image Builder), Ansible und PowerShell DSC
- IT-Sicherheit & Compliance: IAM/KMS/MFA, Secrets Management, Policy-as-Code (Checkov, tfsec, cfn-nag), AWS Config, CloudTrail und Security Hub; Sicherheitsprüfungen der Infrastruktur, interne Audits, Penetrationstests und Incident-Response-Übungen
- Analyse von Cloud-Sicherheitsberichten und Umsetzung vorbeugender Maßnahmen; automatisierte Sicherheits- und Compliance-Tests; Backup-Strategien mit Snapshots und S3 Glacier
- Administration mehrerer AWS-Accounts (VPCs) mit bis zu 2.500 Servern unter Linux und Windows sowie in hybriden Netzen
- Automatisierung mit Terraform, OpenTofu, CloudFormation, Ansible und PowerShell DSC; CI/CD mit GitLab CI und GitHub Actions
- Planung von Rollouts, Upgrades und Lifecycle-Management zentraler Komponenten; Abstimmung mit DevOps-, Sicherheits- und Entwicklungsteams; Erstellung von Konzepten und Entscheidungsvorlagen
Khalid E.
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Peter S.
Letzte Position:
Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung
- Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
- Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
- Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Jens R.
Letzte Position:
Plattform-Architekt & Senior-Entwickler bei Direktkunde, industrielle Messtechnik, Mittelstand
- Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
- Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
- Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
- Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
- Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
- Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.
Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin
Ajay C.
Letzte Position:
Softwareentwickler & Cloud-KI-Entwickler bei TANGILITY GmbH
Entwicklung Python-basierter KI-Microservices und Integrationen für eine AEC/VR-SaaS-App auf Unity-Basis, mit Schwerpunkt auf LLM/VLM-Funktionen, retrievalgestützten Systemen, RESTful APIs, containerisierter Bereitstellung und einem Automatisierungs-Microservice für die CAD-zu-Unity-Pipeline.
- Entwicklung eines eigenen, auf Hybrid A* basierenden Algorithmus in C#, um Krankenhausszenarien zu simulieren, Konflikte in frühen Entwurfsphasen anhand von Kollisions- und Raumdaten zu erkennen und strukturierte Berichte zu erstellen.
- Lösung und Automatisierung des zeitaufwendigen Problems, CAD-Dateien in nutzbare Unity-Umgebungen umzuwandeln – mit einer speziell entwickelten Echtzeit-Pipeline und einer ZeroMQ-basierten Kommunikationsschicht zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Prozesse und für Echtzeit-Performance.
- Entwicklung einer Docker-basierten FastAPI-Pipeline zur Automatisierung von CAD-zu-Unity-Prozessen, die visuelles Objekt-Matching, Bild-Embeddings und vorab berechnete Metadaten kombiniert, um CAD-Objekte automatisch Unity-Verhaltensskripten zuzuordnen, Eigenschaften zuzuweisen und wiederholte KI-Inferenzaufrufe zu reduzieren.
- Erstellung von Dokumentationen und Beispielen, damit technische Nutzer die KI-Automatisierungspipeline verstehen, konfigurieren und erweitern können.
Ljubomir O.
Letzte Position:
Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH
Arbeitnehmerüberlassung
- System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
- Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
- Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
- Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
- Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
- Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
- Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
- CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
- Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
- Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
- Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
- Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
- Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
- Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen
Collin K.
Letzte Position:
Software Architekt / Fullstack Developer bei Equity Bytes
Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.
- Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
- Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
- Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
- Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
- Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
- Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
- Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
- RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
- Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
- Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
- Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
- Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
- Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
- Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
- Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
- Spätere Migration auf GraphQL Mesh
- Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
- Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
- Enterprise-Security-Architektur & Access Control
- Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
- Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
- Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse
Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest
Alois R.
Letzte Position:
Senior Fullstack-Entwickler bei brandung GmbH
- Opt-in-RAG-Erweiterung über mandanteneigene Datenquellen (SharePoint, Confluence) auf einer bestehenden mandantenfähigen Enterprise-KI-Plattform
- Architektur: ADRs, Lösungsbewertungen, Berechtigungsstrategie, Kostenmodellierung
- End-to-End-SharePoint- und Confluence-Konnektoren: OAuth-Zustimmungsabläufe, Token-Erneuerung, Metadatensynchronisierung, Suchintegration
- Berechtigungsauflösung: ACL-Indizierung bei der Datenaufnahme und Überprüfung zum Abfragezeitpunkt (Dokumentensicherheit)
- Hybride Elasticsearch-Suche (semantisch + Keyword) mit RRF-Bewertung
- RAG-Chat mit Kontextinjektion und Quellenangaben
- Stack: Elastic Cloud, Elasticsearch, Docker, Northflank, Next.js, React, TypeScript, Prisma, Microsoft Graph API, Atlassian REST API, OAuth 2.0
Emre S.
Letzte Position:
IT-Projektmanager | SAP E-Invoicing Outbound bei Rohde & Schwarz
Projekt: Einführung gesetzeskonformer elektronischer Ausgangsrechnungen in Deutschland in SAP für einen internationalen Technologiekonzern.
- Projektmanagement: Planung, Steuerung und Reporting des Rollouts der Ausgangsrechnungen in allen betroffenen Geschäftsbereichen, einschließlich Budget- und Ressourcenkoordination.
- UAT: Strukturierter Benutzerakzeptanztest mit Key Usern je Geschäftsbereich, Testfällen für jedes Rechnungsszenario und konsolidierten Testergebnissen als Entscheidungsgrundlage.
- Fehlermanagement: Übergabe und Nachverfolgung von Fehlern in Jira, einschließlich der Prüfung erstellter Rechnungen anhand der gesetzlichen Schemata.
- Cutover, Go-live und Hypercare: Bereitschaftsprüfungen und Cutover-Planung im Einklang mit den gesetzlichen Fristen, Koordination des Go-live und Stabilisierung während des Hypercare.
- Stakeholdermanagement und Reporting: Abstimmung mit Finance, Tax, den Fachbereichen und der IT, Erstellung von Statusberichten und Entscheidungsvorlagen sowie konsequente Nachverfolgung offener Punkte.
- Change Management und Dokumentation: Vermittlung von Prozessänderungen an die Fachbereiche, Befähigung der Key User sowie Erstellung von Prozess- und Compliance-Dokumentation zur Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit und Audit-Bereitschaft.
Ales L.
Letzte Position:
Senior DevOps Berater (Freelance) bei European Union Agency (via IBM)
- Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
- Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
- Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
- Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
- Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
- Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
- Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
- Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
- Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
- Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.
Boian V.
Letzte Position:
Solution Architect bei DB InfraGO AG
Die Basisdienste von DB InfraGO bilden einen zentralen Datenhub zwischen den IT-Systemen des Unternehmens. Es werden gemeinsame Datendienste entwickelt, die Daten aus Quellsystemen an eine Vielzahl nachgelagerter Systeme verteilen (über JMS) und bereitstellen (über REST-API). Die bestehende, auf TIBCO basierende Servicelandschaft wird auf die cloud-native Plattform von DB InfraGO migriert.
- Architekturdesign und Implementierung einer performanceoptimierten Massenverarbeitung von mehreren Millionen Datensätzen zu bestimmten Tageszeiten
- Technische Spezifikation und Dokumentation der Geschäftsanforderungen
- Integration verschiedener Subsysteme (einschließlich SAP und Salesforce) durch die Neuentwicklung von mehr als 40 auf Spring Boot basierenden Microservices
- Migration von TIBCO-basierten Microservices von der Enterprise Integration Platform auf die Cloud Native Platform mit Spring Boot
- Aufbau einer Deployment-Pipeline mit GitLab CI/CD und Artifactory sowie automatisiertes Deployment in eine Kubernetes-Umgebung mithilfe von ArgoCD
- Definition und Implementierung automatisierter Unit-, Integrations- und Regressionstests
Teamgröße: 9
Technologien/Tools: Java, Spring Boot, ActiveMQ(JMS), JUnit, Tibco Business Works, Gitlab (CI/CD), Kubernetes (Amazon AWS), ArgoCD, postgreSQL, Oracle, Postman, Hoppscotch, openAPI, Sonarqube
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die GitLab CI/CD einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre

Positionsdauer
2,7 Jahre

Positionen pro Freelancer
12

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
56%
Doktortitel
8%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die GitLab CI/CD 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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der GitLab CI/CD Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (96%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Einzelhandel (42%)
- Automotive (39%)
- Fertigung (34%)
- Transport und Logistik (32%)
- Gesundheitswesen (31%)
- Professionelle Dienstleistungen (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Kontinuierliche Auslieferung
GitLab CI/CD ist die Automatisierungsebene innerhalb von GitLab zum Erstellen, Testen, Paketieren und Veröffentlichen von Software. Teams definieren Pipeline-Phasen in einer .gitlab-ci.yml-Datei und führen anschließend Jobs auf GitLab Runners aus. So entstehen wiederholbare Delivery-Workflows vom Commit bis zum Deployment.
Pipeline-Design
Leistungsfähige Pipelines trennen Validierung, Build, Sicherheit und Release-Arbeiten in klare Phasen. GitLab CI Experten konfigurieren Regeln, Variablen, Artefakte, Caches, Abhängigkeiten und manuelle Freigaben, damit Workflows schnell und verständlich bleiben. Sie kümmern sich außerdem um Branching-Strategien, Merge-Request-Pipelines und wiederverwendbare Konfigurationen.
Ökosystem und Tools
GitLab CI/CD verbindet die Anwendungsbereitstellung mit den umliegenden Systemen:
- Docker und Kubernetes für portable Builds und Deployments
- Terraform und Cloud-Services für die Bereitstellung von Infrastruktur
- Maven, Gradle, npm, PyPI und Container-Registries für Pakete
- SonarQube, SAST, Dependency Scanning und Secret Detection für Qualität
- Prometheus und GitLab Monitoring für operatives Feedback
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen nutzen GitLab CI/CD für Webanwendungen, APIs, mobile Backends, Datendienste und interne Plattformen. Es unterstützt Monorepos, Microservices und regulierte Release-Prozesse – von einem einzelnen Repository bis zur Bereitstellung über mehrere Projekte hinweg. Derselbe Workflow kann Änderungen über Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen hinweg bereitstellen.
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Freiberufliche Spezialisten sind hilfreich, wenn Pipelines langsam, fehleranfällig oder schwer zu warten geworden sind. Sie können einen bestehenden Jenkins-, GitHub-Actions- oder Azure-DevOps-Workflow in GitLab CI überführen, die Bereitstellung über Teams hinweg standardisieren oder sicherere Deployment-Muster einführen.
- Fehlgeschlagene oder doppelte Pipeline-Jobs überarbeiten
- Parallele Tests, Caching und selektive Ausführung hinzufügen
- Runner, Variablen, Images und Deployment-Zugangsdaten absichern
- Review Apps, Blue-Green- oder Canary-Releases implementieren
- Verantwortlichkeiten, Wiederherstellungsschritte und Release-Kontrollen dokumentieren
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein kompetenter Profi versteht sowohl die YAML-Konfiguration als auch den dahinterliegenden Software-Lebenszyklus. Er kann Probleme mit Runner-Kapazitäten, Shell-Verhalten, Docker-Builds, Berechtigungen und Umgebungsunterschieden beheben, ohne Probleme hinter fragilen Skripten zu verbergen. Achten Sie auf klare Pipeline-Diagramme, messbare Abnahmekriterien, einen sicheren Umgang mit Secrets und eine Dokumentation, mit der ein anderes Team den Betrieb übernehmen kann.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über GitLab CI/CD wissen wollen – kompakt an einem Ort.
GitLab CI/CD automatisiert den Weg von Quellcodeänderungen zu getesteter und bereitstellbarer Software. Teams nutzen GitLab CI, GitLab Runners und die Pipeline-Konfiguration, um Anwendungen zu erstellen, Qualitätsprüfungen durchzuführen, Pakete zu veröffentlichen und Services bereitzustellen.
GitLab CI/CD ist eng mit GitLab-Repositories, Merge Requests, Berechtigungen, Registries und Projektkontrollen integriert. Jenkins bietet ein breites Plugin-Ökosystem, während GitHub Actions eng auf GitHub abgestimmt ist. Die beste Wahl hängt von der bestehenden Umgebung für die Quellcodeverwaltung, den Governance-Anforderungen und der Komplexität der Pipeline ab.
Ein guter GitLab CI/CD Spezialist versteht in der Regel Linux, Git, YAML, Shell-Scripting, Docker und Cloud-Deployment. Kubernetes, Terraform, Artefaktverwaltung, Test-Frameworks und Security Scanning sind ebenfalls wertvoll, wenn die Pipeline über einfache Builds hinausgeht.
Die erforderliche Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Eine einfache Pipeline kann Konfigurations- und Runner-Kenntnisse erfordern, während eine Migration oder Neugestaltung für die Produktion Erfahrung mit Deployment-Strategien, Berechtigungen, Fehlerbehebung, Observability und dem Anwendungs-Stack der Organisation voraussetzt.
GitLab CI/CD eignet sich gut für die Zusammenarbeit in Remote-Teams, da Pipeline-Definitionen, Job-Logs, Freigaben und Artefakte im Projekt sichtbar sind. Teams sollten sich dennoch auf Review-Praktiken, Überschneidungen der Zeitzonen, Zugriffsberechtigungen und klare Verantwortlichkeiten für Runner und Produktions-Releases einigen.
Ziehen Sie einen GitLab CI/CD Profi hinzu, wenn die Auslieferung unzuverlässig ist, Release-Schritte manuell erfolgen oder mehrere Teams uneinheitliche Pipelines pflegen. Freiberufliche Expertise ist auch für Migrationen von Jenkins oder GitHub Actions, die Neugestaltung von Runnern, Sicherheitsverbesserungen und Kubernetes-Deployment-Arbeiten hilfreich.
Bitten Sie um eine klare Erklärung der Pipeline-Phasen, der Fehlerbehandlung, des Cachings, des Secret-Schutzes und der Deployment-Kontrollen. Gute GitLab CI/CD-Arbeit ist reproduzierbar, verständlich und einfach zu betreiben – mit passenden Tests, hilfreichen Logs, kontrollierten Berechtigungen und einer Dokumentation für gängige Wiederherstellungsaufgaben.
Eine GitLab CI/CD-Pipeline kann Testberichte, kompilierte Anwendungen, Container-Images, Pakete und Deployment-Änderungen erzeugen. Ihre Ergebnisse hängen vom Projekt ab, aber ein gut gestalteter Workflow macht jedes Artefakt einem Commit zuordenbar und führt es durch kontrollierte Umgebungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 759 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.
Freelancer, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (97%) und Französisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Bank- und Finanzwesen (48%) und Einzelhandel (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (87%) und Qualitätssicherung (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich GitLab CI/CD eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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