GitLab Experten in Dresden
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KI.Beauftragen Sie Experten, die GitLab CI/CD, GitLab Runner und sichere Repository-Workflows einrichten und dann Pipelines, Releases und Zugriffsrechte stabil halten. FRATCH bringt Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Dresden kennen, die kürzlich GitLab eingesetzt haben
Khaled Massad
Letzte Position:
Leitender Cloud Solutions Architect II bei Schrödinger GmbH
- Die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Kunden verstehen und in System- bzw. technische Anforderungen übersetzen
- Schrödingers Anwendungen auf Cloud-Systemen entwerfen und implementieren sowie Erfahrung darin haben, das Senior Management und erfahrene technische Mitarbeiter von den Vorteilen ihres Weges mit Schrödinger in der Cloud zu überzeugen
- Außergewöhnliches technisches Design und fachliche Führung bieten, insbesondere bei AWS-, GCP- und K8s-Architektur-Reviews, Leistung, Hochverfügbarkeit, Kosten und Sicherheit
- Tiefes Verständnis der Well-Architected-Prinzipien und aller Best Practices zum Aufbau sicherer und leistungsfähiger Schrödinger-Anwendungen auf den Cloud-Plattformen
- Technische Workshops leiten und Kunden bei architektonischen und strategischen IT-Entscheidungen beraten
- Den Erfolg beim Entwerfen, Erstellen und Migrieren von Anwendungen, Software und Services auf den Cloud-Plattformen sicherstellen
- Kunden über Best Practices aufklären, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen für eine erfolgreiche Bereitstellung in der Cloud ausgelegt sind
- Mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um Qualität und Kundenerfolg sicherzustellen
- Tickets, Aufgaben und Zeitpläne von Projekten definieren
- Mit Account Managern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Projekte gemäß dem definierten Plan und Zeitrahmen umgesetzt werden
- Den Fortschritt der Projekte überwachen, Risiken und Probleme identifizieren und proaktiv Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen
- Cloud-Architektenteams leiten und inspirieren, Orientierung geben und wichtige Entscheidungen treffen
- Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern
- Mit Schrödingers Managern zusammenarbeiten, um Deployment, Support und Konfiguration von Schrödingers Anwendungen zu verbessern
- Wöchentliche Stand-ups leiten und Prioritäten festlegen
Katharina Schmidt
Letzte Position:
Virtuelles Färben bei Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
Nikhil Gyamlani
Letzte Position:
Mitgründer / Lösungsarchitekt bei Lima Care GmbH
- Entwicklung eines umfassenden Geschäftskonzepts für ein medizinisches Sturzerkennungsgerät basierend auf einem in Deutschland eingetragenen Verfahrenspatent
- Identifizierung und Erfassung von Anwendungsfällen für den Einsatz von medizinischen Geräten in Wohngebäuden sowie in Einrichtungen von Gesundheitsdienstleistern
- Erweiterung des Produktumfangs auf Industriestandards wie HL7/FHIR sowie Entwicklung eines Produktdesigns basierend auf modernen Kommunikationsprotokollen für IIOT
- Förderung der Offshoring-Aktivitäten, Definition von SLA- und Scope-of-Work-Dokumenten für Entwicklungsteams nach Auswahl verschiedener Anbieter
- Identifizierung und Auswahl von Hardwarekomponenten (Terrabee, E-Con Systems) für LIDAR-/TDOA-Funktionen
- Definition integrierter KI-Funktionen und LLM-Modelle für Patientensturzerkennung sowie KI-basierte Audio-Trigger
- Begleitung der Implementierung von Algorithmen für Objekterkennung, Sturzerkennung und Identifizierung von Fehlalarmen
Srividhya Sainath
Letzte Position:
PhD Student bei KatherLab EKFZ for digital health TU Dresden
- Hauptforschung:
- Entwicklung eines kompakten (<700 Mio. Parameter) generativen Vision-Language-Modells für Whole Slide Images (WSI) durch Optimierung der Bild-Tokenisierung.
- Aufbau eines verbesserten Bewertungsrahmens, einschließlich eines kuratierten Frage-Antwort-Datensatzes und der Auswahl geeigneter Metriken.
- Vorbereitung für die Einreichung.
- Zusammenarbeit:
- Forschung zur Entdeckung digitaler Biomarker in der computergestützten Pathologie (CPath) mit KI-Methoden.
- Zusammenarbeit an Projekten mit internationalen Partnern, darunter das Francis Crick Institute (Vorhersage molekularer Biomarker beim Clear-Cell-Renalkarzinom), HeCOG Griechenland (Identifikation des Lynch-Syndroms beim Kolonkarzinom und multimodale Überlebensvorhersage beim Prostataadenokarzinom) sowie das National Cancer Center Hospital Japan (HIBIRD).
- Die Arbeit mit dem Francis Crick Institute wird derzeit für die Einreichung vorbereitet. Die gemeinsame Arbeit in Japan wurde bereits veröffentlicht, und die HeCOG-Projekte laufen noch.
- Konsortium:
- Steuerung der Zusammenarbeit zwischen den Institutionen und der Ziele als KatherLab-Vertreter für das LiSYM-Konsortium.
- Lehre:
- Zwei Jahre lang Online-Workshop-Sessions beim Clinicum Digitale durchgeführt und dabei Ärztinnen und Ärzte sowie Medizinstudierende in den Grundlagen von KI und Python geschult.
- Einen Workshop zu multimodalen Foundation Models bei der AI in Cancer Research Summer School in Korfu geleitet, organisiert im Rahmen von ESAC.
- Einen Vortrag über Vision-Language-Modelle bei der AI in Medicine Summer School gehalten, einer gemeinsamen Veranstaltung von EKFZ, GENIAL, dem TransformLiver Consortium und ESAC.
Michael König
Letzte Position:
Atruvia AG
- Weiterentwicklung von Framework-Komponenten und -Services im Umfeld der Enterprise Gesamtbanksteuerung Plattform (EGP-Framework), einer Sammlung querschnittlicher Bibliotheken und Services für alle Bounded Context Scopes der Plattform.
- Durchführung der Migration von Java 17 auf Java 21 sowie Spring Boot 3.2 auf 3.4 in etwa 80 Library- und Service-Repositories (Anpassung von Maven-POMs, Dockerfiles, Jenkins-Pipelines, Sourcecode-Migration, Testevolution).
- Entwicklung von Unit- und Integrationstests mit JUnit und JGiven.
- Durchführung und Analyse von Performance-Messungen mit Dynatrace.
- Weiterentwicklung mehrstufiger CI/CD-Pipelines (Unit-Tests, Security-Analysen, Docker-Build, Harbor-Deployment, ...).
- Eingesetzter Tech-Stack: Java (90 %), Python (10 %), Spring Boot, JPA/Hibernate, JGiven, OpenAPI, Camunda 7, Podman, OpenShift/Kubernetes, Oracle DB, SonarQube, Dynatrace, Jenkins, Harbor, Bitbucket, Jira, Confluence.
Reinhard Duy
Letzte Position:
Weiterbildung Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning bei Weiterbildung
- Weiterbildung in Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning
- Technisches Betriebssystem: Windows
- Entwicklungsumgebungen: JetBrains PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder
- Programmiersprachen: Python 3.10
- Weitere Technologien: Anaconda, Keras 2.10, NumPy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, TensorFlow 2.10, PyTorch
Artur Rekawek
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur bei Infineon Technologies AG
- Java- und Groovy-Entwicklung
- Administration von Docker Compose (inkl. Installation, Konfiguration und Wartung)
- Linux-Systeme wie Debian
- Git, Jenkins, Artifactory, SonarQube, SVN
- Administration von Atlassian-Produkten wie Bitbucket, Jira, Crucible, Fisheye
- Monitoring-Tools wie Elasticsearch, Prometheus
- Praktische Erfahrung mit DevOps-Tools wie Puppet, Maven
- Skripting in Python, Perl, Shell und PowerShell
- Entwicklung von Helm-Chart-Skripten
- End-to-End-Entwicklung eines neuen Frameworks in Python und Groovy inklusive Jenkins- und GitLab-CI/CD-Pipelines
- Entwicklung von GitLab-Runner-CI/CD
- OpenShift-Kubernetes-Administration und -Entwicklung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die GitLab einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 5,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Energie, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 89%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 54%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Dresden 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 Dresden, die GitLab 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
GitLab in der Praxis
GitLab wird genutzt, um Code an einem Ort zu planen, zu speichern, zu prüfen, zu testen und auszuliefern. Es bringt Versionsverwaltung, Merge Requests, Issues und CI/CD für Teams zusammen, die sich einen durchgängigen Ablauf von Commit bis Release wünschen.
Was Spezialisten liefern
- Repository-Setup und Branching-Regeln
- Review-Abläufe für Merge Requests und Freigaben
- GitLab CI/CD-Pipelines und Release-Jobs
- GitLab Runner-Setup für Build- und Test-Workloads
- Berechtigungen, Gruppen und Projektstruktur
Passend zum Ökosystem
Starke Profis arbeiten mit GitLab CE, GitLab EE, GitLab Runner und Container-Registries. Sie verbinden GitLab außerdem mit Docker, Kubernetes, Artifact-Speichern, Secret Management und Ticket-Systemen, damit die Lieferung konsistent bleibt.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams holen freiberufliche Unterstützung dazu, wenn Pipelines ausfallen, Migrationen stocken oder Berechtigungen schwer zu verwalten sind. Das hilft auch bei der Werkzeug-Konsolidierung, wenn ein Unternehmen von älteren Git-Workflows oder getrennten CI-Tools zu GitLab wechseln möchte.
Was gute Experten wissen
Ein starker Spezialist versteht GitLab-Berechtigungen, Pipeline-Syntax, Runner, Variablen und Release-Automatisierung. Er schreibt saubere CI-Dateien, reduziert überflüssige Builds und sorgt dafür, dass Security-Scans, Tags und Umgebungen leicht zu pflegen sind.
Dresdner Teams
In Dresden unterstützt GitLab-Arbeit oft Software-, Industrie- und Forschungsteams, die eine verlässliche Zusammenarbeit im Büro und remote brauchen. Gute Profis passen sich an englische oder gemischtsprachige Abläufe an, dokumentieren Änderungen klar und sorgen für reibungslose Übergaben.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu GitLab.
GitLab wird genutzt, um Quellcode zu verwalten, Änderungen zu prüfen, Tests zu automatisieren und Software aus einem Workflow heraus bereitzustellen. Unternehmen setzen es ein, wenn sie weniger einzelne Bausteine zwischen Planung, Code-Review und Auslieferung wollen. Es ist besonders verbreitet in Produktteams, die klare Kontrolle über Branches, Freigaben und Releases brauchen.
GitLab wird oft gewählt, wenn Teams integriertes CI/CD, Runner-Verwaltung und mehr Kontrolle in einem Produkt wollen. GitHub wird häufig wegen Community und Ökosystem betrachtet, während Bitbucket oft mit Atlassian-nahen Setups verbunden ist. Ein guter Spezialist kann die Unterschiede anhand Ihres Lieferprozesses erklären, nicht nur anhand des Werkzeugnamens.
Ein starker GitLab Spezialist kennt in der Regel Git, Shell-Skripting, YAML, Docker und grundlegende Linux-Administration. Für fortgeschrittene Setups sind auch Kubernetes, Artifact-Management und der Umgang mit Secrets wichtig. Diese Fähigkeiten helfen dabei, zuverlässige Pipelines aufzubauen, statt nur eine .gitlab-ci.yml-Datei zu bearbeiten.
Nicht immer, aber auch ein kleines GitLab-Projekt profitiert von jemandem, der schon einmal ein Setup eingerichtet hat. Wenn die Aufgabe nur ein einfaches Repository oder eine grundlegende Pipeline ist, kann ein fokussierter Spezialist reichen. Wenn Sie Migration, Berechtigungen oder Release-Automatisierung brauchen, ist breitere praktische Erfahrung wichtiger.
Ja. GitLab passt sehr gut zur Zusammenarbeit im Remote-Umfeld, weil Review-Kommentare, Merge Requests und Pipeline-Ergebnisse an einem Ort bleiben. Für Teams in Dresden funktioniert das oft am besten, wenn der Spezialist klare Dokumentation und asynchrone Kommunikation auf Englisch oder Deutsch beherrscht.
Achten Sie auf echte Arbeit an GitLab-Repositories, CI/CD-Pipelines, Runner-Setups und Zugriffskontrolle. Fragen Sie, wie mit fehlerhaften Builds, langsamen Jobs oder unübersichtlichen Branch-Strategien umgegangen wurde. Starke Experten können erklären, welche Änderungen sie gemacht haben und warum der Ablauf leichter zu pflegen wurde.
Wenn Pipelines instabil sind, Runner überlastet sind oder Merge Requests zu viel manuelle Arbeit erfordern, braucht GitLab Aufmerksamkeit. Ein weiteres Zeichen ist, wenn Teams die eingebauten CI/CD-Funktionen meiden, weil das Setup unklar wirkt. Ein Spezialist kann den Ablauf vereinfachen und die Arbeit planbar machen.
Nein. GitLab wird auch in gewachsenen Systemen eingesetzt, die bessere Release-Kontrolle, stärkere Sicherheitsprüfungen oder eine sauberere Projektstruktur brauchen. Freelancer helfen oft dabei, ein bestehendes Setup zu verbessern, ohne alles neu aufzubauen, was nützlich ist, wenn die Software bereits produktiv läuft.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dresden, Deutschland, die GitLab in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 713 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dresden, Deutschland, die GitLab in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Dresden, Deutschland, die GitLab in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die GitLab in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Russisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die GitLab in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Energie (57%) und Einzelhandel (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die GitLab in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (100%) und Betrieb (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich GitLab eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
