GitLab CI/CD Experten in Hamburg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Beauftragen Sie Experten, die GitLab CI/CD-Pipelines, die Ausführung mit GitLab Runner und zuverlässige Release-Workflows für Software-Teams in Hamburg und darüber hinaus einrichten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich GitLab CI/CD eingesetzt haben
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Thorsten Boock
Letzte Position:
Senior Backend Engineer bei VTG Rail Europe
traigo ist die digitale Bahnlogistik- und Flottenmanagement-Plattform von VTG. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Ereignissen nahezu in Echtzeit und bietet operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa.
Als Teil des Teams Customer Selfcare habe ich an der Konzeption, Implementierung, Optimierung und dem Betrieb von Backend-Services im großen Maßstab und eventgetriebenen Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl bei der Feature-Entwicklung als auch mit operativer Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.
- Konzeption und Implementierung eventgetriebener Backend-Services.
- Migration und Ersatz von Legacy-Verarbeitungspipelines.
- Entwicklung von Replay- / Rebuild-Mechanismen für große Event-Datensätze.
- Asynchrone Eventverarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
- Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
- Konzeption skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
- Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
- Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
- Konzeption und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
- Technische Konzepte, Architekturdokumentation und Zusammenarbeit über Teams hinweg.
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines
Geofence- & Wagon-Stay-Verarbeitung
- Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
- Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
- Überarbeitete Geofence-Event- und Wagon-Stay-Verarbeitungslogik für bessere Performance.
- Behebung von Race Conditions und Event-Reihenfolgeproblemen in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
- Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.
Flotten-Metadaten & Kilometerleistung
- Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB zu PostgreSQL, um die Nachvollziehbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
- Skalierbare Aggregations- und Replay-Mechanismen für Kilometerdaten.
- Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohem Datenvolumen.
Sensor- & Telematik-Integration
- Integration von Telemetrie- und Sensorverarbeitungspipelines.
- Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
- APIs und Persistenzmodelle für Wagonsensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
- Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.
Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing
- Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
- Entwicklung von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
- Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit für Eventverarbeitung mit hohem Volumen.
Zustandsüberwachung & Wagon-Analysen
- APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
- Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagon-Analysen.
- PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.
Operative Zuverlässigkeit - First Responder
- Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
- Tuning der Datenbankleistung und AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
- Verbesserte Observability, Monitoring und operative Tools.
- Unterstützung von Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach Deployments.
Felix Ortmann
Letzte Position:
Cloud-Architekt bei uni-assist e.V.
- Projektleitung „Cloud Migration“ zur Verlagerung der On-Premise-Produktionsumgebung zu Scaleway.
- Umstellung einer Docker-Swarm-Altumgebung auf eine moderne Kubernetes-basierte Cloud-Umgebung.
- Entwurf einer DSGVO-konformen Cloud-Landschaft und eines Deployment-Setups – 100 % europäische souveräne Cloud.
- Praktisches Aufsetzen der Cloud-Umgebung mittels Terraform, ArgoCD und GitLab-Pipelines (CI/CD).
- Ablösung des Alt-VPNs durch modernes mTLS-PKI und umfassende AD-Integration.
- Leitung eines agilen 11-köpfigen Teams nach Kanban, Moderation von Team-Meetings und Planungen.
- Erfolgreicher Abschluss der Migration – Verlagerung von Infrastruktur, Services und Daten von der Planung bis zur Umsetzung.
Oliver Langer
Letzte Position:
Entwickler, Architekt bei libri GmbH
- Rolle: Entwickler, Architekt
- Technologien: java, typescript, golang, spring (boot, web, security, data), Angular, AWS (OpenSearch, Aurora, SNS/SQS, CloudWatch, EC2, IAM), Kubernetes, Terraform, Helm, OAuth, Keycloak, CI/CD, gradlew, Liquibase, Testgetriebene Entwicklung, Shell-Skripting
Mark Plaatsman
Letzte Position:
Full-Stack Software Entwickler, Produktdatenimport bei Otto (GmbH & Co KG)
- Verwalten und Betreiben der Produktdatenimport Services für den Händler Otto
- Weiterentwicklung und Wartung der Backendsysteme
- Optimierung und Wartung der AWS-Infrastruktur
- Aufbau einer neuen Produktdatenimport-API
- Konzeption und Planung von Stories und Features
- Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Best Practices
- Analyse und Behebung von Bugs
- Technologien: Java, Spring Boot, Kafka, AWS, Fargate, Terraform, MongoDB, Mongo Atlas, OpenAPI, GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Akhq, Debezium, JUnit, Test Containers, Hexagonale Architektur
Christian Hartmann
Letzte Position:
Softwareentwickler / Leitender Entwickler bei dpa (Deutsche Presse Agentur GmbH)
- Mitarbeit bei der Realisierung des Redaktionssystems Rubix
- Implementierung diverser Microservices auf Basis von Java, AWS S3, AWS SQS, AWS SNS und Spring Boot mit Deployment auf AWS ECS und AWS Fargate
- Konzeption und Entwicklung von AWS Lambdas auf Basis von Typescript
- Verwendung der Datenbanksysteme PostgreSQL in einem AWS RDS Aurora Cluster sowie AWS DynamoDB
- Continuous Deployment mit GitLab Pipelines
- Aufbau einer Infrastructure-as-Code-Umgebung mit AWS CDK
- Aufbau und Betrieb einer Monitoring-Plattform auf Basis von AWS CloudWatch
- Entwicklung diverser Frontend-Komponenten auf Basis von Vue.js
- Konzeption der Microservice-Architektur unter Anwendung von Domain Driven Design und GraphQL-Schnittstellen
Lars Kleiner
Letzte Position:
Lead Drupal-Entwickler bei x-tention
- Lead Drupal 10-Entwickler für mehrere Greenfield-Projekte im Gesundheitsbereich
- Drupal-Architektur in einer Cloud-Umgebung
- Einrichtung und Pflege von GitLab-Pipelines und Kustomize-Skripten für Kubernetes-Deployments
- Entwicklung von Docker-Images
- Entwicklung individueller Drupal-Module für Kunden wie OAuth und FHIR
- Drupal-Frontend-Theming basierend auf Bootstrap 5 und Single Directory Components
- Einrichtung und Pflege automatisierter Playwright-Tests
Johannes Erchen
Letzte Position:
Libri GmbH
- Betrieb und Weiterentwicklung des Warenwirtschaftssystems für Buchhändler (Quimus). Es handelt sich dabei um eine Eigenentwicklung von Libri, die an ihre Kunden als Software as a Service verkauft wird. Die Software wird von zwei Entwicklerteams (je ~5 Entwickler) agil entwickelt. Die Software besteht aus ca. 25 Java Microservices, die hauptsächlich über Messaging kommunizieren und ein gemeinsames Angular-Frontend haben. Betrieben wird die Anwendung auf Kubernetes in AWS.
- Eingesetzte Technologien: Java 17 & 21, Spring Boot 2 & 3, Hibernate, MySQL, Spring Cloud AWS, Lombok, AWS SQS, AWS SNS, AWS RDS, AWS S3, DynamoDB, Kubernetes, Docker, OpenSearch, Hibernate Search, Liquibase, Gradle, Terraform, Helm, GitLab CI, Keycloak OAuth2, TypeScript, Angular
- Meine Schwerpunkte bis Dezember 2023: Anbindung weiterer Kassensysteme an das Warenwirtschaftssystem. Anbindung des Data Warehouses für die Anzeige von Reports. Erweiterung bestehender Funktionalitäten (Wareneingänge, Fakturaerstellung, Artikelmanagement, …). Betrieb und DevOps-Tätigkeiten.
- Schwerpunkte ab Januar 2024: Extraktion der Produktsuche aus dem Warenwirtschaftssystem in einen globalen Service, um diesen Service in weiteren Anwendungen zu nutzen. Anbindung der Produktsuche in die Onlineshops der Buchhändler (die ebenfalls von Libri betrieben werden). Import und Bereitstellung von Digital-Artikeln in der Produktsuche.
René Schmidt
Letzte Position:
CRM-Entwickler bei CiS GmbH
- Entwicklung eines Greenfield-CRMs zur Verwaltung eingehender Kundenanfragen für einen kommunalen Versorger
- Umsetzung mit PHP/Symfony 5, EasyAdmin, Doctrine ORM und Oracle XE
- Nach der anfänglichen Implementierung planmäßige Übergabe an CiS GmbH
Anurag Singh
Letzte Position:
Datenanalyst (Fachexperte) bei Cognizant
- Datenpipelines für rohe und kuratierte Datenschichten mit AWS S3, Glue, Athena und Lake Formation erstellen
- CI/CD mit GitHub Actions oder GitLab CI und CodePipeline einrichten
- Modelle in Demo-APIs prototypisch umsetzen, mit Docker verpacken, in Git versionieren, Grundtests mit pytest hinzufügen und Deployments auf AWS SageMaker Endpoint unterstützen
- Explorative Datenanalyse und Feature Engineering mit pandas und PySpark durchführen; Experimente in MLflow oder Weights and Biases nachverfolgen
- A/B-Tests entwerfen und durchführen, um das Nutzerengagement zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Taher Solimany
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur bei Vertraulich
- Zusammenarbeit mit Entwicklern, Security- und Betriebsteams zur Abstimmung von Anforderungen
- Unterstützung von Product Ownern und Entwicklungsteams beim Einsatz von Logging- und Monitoring-Lösungen auf Basis des Elastic Stacks
- Entwicklung und Vereinheitlichung von Log-Schemas sowie Definition von praktikablen Standards für Observability
- Konzeption und Weiterentwicklung von Logging-Architekturen für komplexe, verteilte Multi-Tenant-Umgebungen
- Anbindung von Applikations- und Infrastruktur-Logs sowie Security-Tools und Metriken
- Optimierung von Datenflüssen und Modellierung für Analyse- und Reporting-Zwecke
- Aufbau automatisierter Infrastrukturen mittels Terraform/Terragrunt und Ansible
- Pflege und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines in GitLab sowie automatisierte Entwicklungsumgebungen in Hetzner Robot
- Betrieb und Automatisierung von Proxmox Clustern inkl. Ceph-Storage
- Einrichtung und Betrieb von Kubernetes (k3s) Clustern auf Fedora CoreOS inkl. Basisdiensten wie Vault, OpenLDAP und HA Proxy
- Umsetzung sicherheitskritischer Infrastrukturen nach BSI-Grundschutz und Absicherung bestehender Systeme
- Unterstützung beim Betrieb von Lösungen in Cloud-Umgebungen (u. a. AWS)
- Mitarbeit in agilen Teams nach Scrum und Kanban
- Technologien/ Anwendungen: Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Beats/Elastic Agent, Kibana), Terraform, Terragrunt, Ansible, GitLab CI/CD, GitOps, Proxmox, Proxmox Ceph, Kubernetes (k3s), OpenShift, Helm, Kustomize, Vault, OpenLDAP, HA Proxy, Hetzner Robot Systeme, AWS, Prometheus, Grafana, Syslog Linux/Windows, Docker, NGINX, Apache Security & Compliance (BSI-Grundschutz, SIEM/SOC)
Frank Wolf
Letzte Position:
Fullstack-Softwareentwickler bei Goodright GmbH
- Backend-APIs mit Quarkus, Kotlin, MongoDB, Docker Compose und NGINX erstellt
- Frontend mit React, TypeScript und Ant Design entwickelt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die GitLab CI/CD einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Transport und Logistik, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
70% (Deutschland: 90%)
Master-Abschluss oder höher
30% (Deutschland: 55%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 6%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Pipeline-Bereitstellung
GitLab CI/CD wird genutzt, um Build-, Test- und Deployment-Aufgaben direkt in GitLab zu automatisieren. Es hilft Teams dabei, Codeänderungen in wiederholbare Release-Schritte zu verwandeln, von einfacher Prüfung bis hin zu kompletten Delivery-Flows. Unternehmen holen Spezialisten hinzu, wenn sie schnellere Releases und weniger manuelle Übergaben brauchen.
Was es abdeckt
- CI-Pipelines für Code-Checks und Testläufe
- CD-Flows für gestaffelte oder direkte Deployments
- Regeln für Merge Requests, Freigaben und Quality Gates
- Umgang mit Umgebungen, Secrets und Release-Triggern
Grundlegendes Setup
Starke Profis kennen .gitlab-ci.yml, GitLab Runner, Artefakte, Caches, Variablen und Environment-Scopes. Sie wissen auch, wie Jobs so aufgebaut werden, dass Pipelines klar und leicht zu pflegen bleiben. In Hamburg ist das oft wichtig für Produktteams, die im Büro und remote zusammenarbeiten.
Einbindung ins Ökosystem
GitLab CI/CD passt eng zum Rest von GitLab: Quellcodeverwaltung, Issues, Merge Requests, Security Scans und Container-Workflows. Es wird oft mit GitHub Actions, Jenkins und Azure DevOps verglichen, wenn Unternehmen ein Delivery-Setup auswählen. Die besten Spezialisten können Vor- und Nachteile erklären, ohne ein Tool überall aufzuzwingen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen fragen meist nach freier Expertise, wenn Pipelines langsam, fehleranfällig oder schwer zu prüfen werden. Häufige Gründe sind die Migration von Jenkins, ein Release-Prozess, der mehr Kontrolle braucht, oder eine neue Produktlinie, die von Anfang an saubere Bereitstellung braucht.
Wie gute Arbeit aussieht
Ein starker Spezialist hinterlässt Pipelines, die gut lesbar, sicher und leicht erweiterbar sind. Er dokumentiert das Runner-Setup, die Job-Logik und die Deployment-Schritte und entfernt nach Möglichkeit doppelte Logik. Das Ergebnis ist ein Delivery-Flow, den Teams ohne ständiges Aufräumen weiter nutzen können.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu GitLab CI/CD.
GitLab CI/CD wird genutzt, um den Weg von einer Codeänderung bis zum getesteten Release zu automatisieren. Dazu gehören meist Build-Schritte, automatisierte Tests, Paketierung und Deployment in eine oder mehrere Umgebungen. Für viele Teams wird es zum zentralen Weg, Releases konsistent und prüfbar zu halten.
GitLab CI/CD wird oft gewählt, wenn Teams Quellcodeverwaltung, Merge Requests und Delivery-Automatisierung an einem Ort haben wollen. Jenkins ist flexibler, braucht aber oft mehr Pflege, während GitHub Actions stark ist, wenn der Code ohnehin in GitHub liegt. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie viel Kontrolle, Standardisierung und Verwaltungsaufwand Sie möchten.
Ein starker GitLab CI/CD-Spezialist kennt meist Linux-Grundlagen, YAML, Docker und Deployment-Muster für Webanwendungen oder Services. Auch der Umgang mit Sicherheit ist wichtig, vor allem bei Variablen, Tokens und der Trennung von Umgebungen. Wenn das Setup Kubernetes oder Cloud-Ziele nutzt, ist diese Erfahrung sehr hilfreich.
Sie brauchen keine große Plattform, um Hilfe bei GitLab CI/CD zu rechtfertigen. Teams holen oft einen Freelancer dazu, wenn sie von manuellen Releases umsteigen, mehr Services hinzufügen oder eine Pipeline bereinigen, die zu komplex geworden ist. Das wichtigste Signal ist nicht die Größe, sondern ob der Delivery-Flow schwer vertrauenswürdig wird.
Ja. GitLab CI/CD funktioniert gut, wenn Menschen in Hamburg und an entfernten Standorten zusammenarbeiten, weil die Pipeline für alle denselben Release-Prozess und dieselben Prüfungen vorgibt. Klare Benennungen, gute Dokumentation und stabile Runner sind noch wichtiger, wenn das Team nicht immer in einem Raum sitzt.
Achten Sie auf Klarheit, nicht nur auf funktionierende Pipelines. Ein guter GitLab CI/CD-Experte schreibt Jobs, die leicht zu lesen sind, vermeidet doppelte Logik und kann erklären, warum jede Stufe existiert. Er sollte auch an Sicherheit, Rollback-Pfade und den Umgang mit künftigen Änderungen denken.
Bei vielen realen Projekten gehören GitLab CI/CD und GitLab Runner zusammen. Ein Freelancer, der beides versteht, kann diagnostizieren, warum Jobs langsam laufen, warum Executor sich anders verhalten oder warum Builds in einer Umgebung fehlschlagen und in einer anderen nicht. Wenn Ihr Setup einfach ist, reicht grundlegendes CI-Wissen vielleicht aus; bei selbst verwalteten Runnern hilft tieferes Runner-Know-how.
Die häufigsten Probleme sind unübersichtliches YAML, unklare Stages, schlechte Cache-Nutzung und zu locker gehandhabte Secrets. GitLab CI/CD funktioniert am besten, wenn die Pipeline in kleinen Schritten aufgebaut und wie jeder andere wichtige Code geprüft wird. Ein guter Spezialist vereinfacht die erste Version, damit das Team sie später pflegen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 775 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 70% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 30% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Französisch (15%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Transport und Logistik (54%) und Professionelle Dienstleistungen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die GitLab CI/CD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (85%) und Business Intelligence (77%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich GitLab CI/CD eingesetzt haben
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