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Grafana Experten

, die Betriebsdaten in übersichtliche Dashboards verwandeln, in wenigen Minuten mit KI vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die Grafana-Dashboards erstellen, Observability-Datenquellen anbinden und Alerting-Workflows für zuverlässiges Monitoring entwickeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Grafana eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Reinhold M.

Profil ansehen

Business Analyst, Proxy PO, Epic Owner, Qualitätssicherung

Petershausen
Reinhold M.

Letzte Position:

Business Requirements Engineer, Proxy Product Owner, Tester bei AXA Konzern AG

Arbeitsumfeld

  • Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
  • REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter

Aufgabenbereich

  • Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
  • Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung

Tätigkeiten

  • Schnittstelle zwischen IT und Business
  • Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
  • Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion

Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD

Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)

Verifizierter Experte

Shamaila M.

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Senior-Software- und Plattformarchitekt

Heilbronn
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
Verifizierter Experte

Niko S.

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Entwicklungsarchitekt / Lösungsarchitekt

Hamburg
Niko S.

Letzte Position:

Entwicklungsarchitekt, Technischer Leiter "gridlytics" bei HH Energienetze

  • Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungsassets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
  • Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
  • Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, jupyter und verschiedenen API Gateways.
Verifizierter Experte

Christian F.

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IT-Sicherheitsexperte

Bochum
Christian F.

Letzte Position:

Projektleitung & Cyber Security Beratung bei Deutsche Börse Gruppe

  • Aufbau eines Cyber-Resilience-Frameworks für KI-beschleunigte Bedrohungen im Programm Frontier AI Threat Endurance (FATE): Capability Assessments, Reifegradbewertungen und Gap-Analysen zu Cyber Security, operativer Resilienz, Incident Response, Recovery und Governance, daraus abgeleitete Zielkonzepte und Verbesserungsmaßnahmen
  • Begleitung der Maßnahmenverantwortlichen von der Konkretisierung bis zur Umsetzung: Umsetzungs-Roadmaps, Entscheidungsvorlagen, Management-Präsentationen und Governance-Reporting sowie audit- und aufsichtsfeste Dokumentation; Steuerung der Stakeholder aus IT, Information Security, Risk Management, Operational Resilience, Business Continuity und den Fachbereichen
Verifizierter Experte

Karen M.

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Senior .NET Backend-Entwickler | Angewandte KI | Agentensysteme, RAG & verteilte Architektur

Munich
Karen M.

Letzte Position:

Persönliches KI-Entwicklungsprojekt — Croky AI bei Crocky AI

Produkt:

  • Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
  • Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
  • Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
  • Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
  • Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

  • Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
  • Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.
Verifizierter Experte

Patrick L.

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Senior AI-Softwareentwickler mit 9 Jahren Erfahrung in der Entwicklung praxisnaher KI-Produkte für Unternehmen und den

Frankfurt am Main
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

Verifizierter Experte

Vicenco K.

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IT-Teamleitung/Abteilungsleitung | IT-Projekt- und Servicemanagement

Brunnthal
Vicenco K.

Letzte Position:

Prozess- und Beratungsdienstleistungen für einen öffentlichen Auftraggeber im Bereich Innere Sicherheit

  • Standardisierung und Weiterentwicklung
  • Anwendungsmonitoring
  • Störungsbearbeitung
  • Änderungsmanagement
  • Schnittstellen- und Integrationsbetrieb
  • Tests, Abnahmen und Betriebsübergaben
Verifizierter Experte

Erkan Y.

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DevOps-Experte

Frankfurt am Main
Erkan Y.

Letzte Position:

DevOps-Experte bei Datev

Aufgabe: Operator-Entwicklung und Observability

Technologien und Kenntnisse: Kubernetes, Valkey-Operator, Crossplane, Backstage, OpenPortal, OTEL, Grafana Cloud, Azure DevOps, Artifactory, Flux, Alloy, Prometheus, Grafana, Loki, OCF, Copilot

Tätigkeiten:

  • Evaluierung/Entwicklung des Valkey-Operators
  • Einrichtung von OpenTelemetry
  • Integration in OpenPortal/Backstage/CrossPlane
Verifizierter Experte

Ornel Franck W.

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Einkaufsleiter, Logistik, IT-Manager & Softwarearchitekt

Frankfurt am Main
Ornel Franck W.

Letzte Position:

Vertriebspartner bei ERGO PRO

  • Branche: Versicherung, Handel, IT
  • Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
  • Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
  • Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports
Verifizierter Experte

Tobias M.

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Product Owner, Scrum Master, Projektmanager

Oebisfelde-Weferlingen
Tobias M.

Letzte Position:

Power BI Expert bei MITTELSTÄNDISCHES HANDELSUNTERNEHMEN FÜR REINIGUNGSTECHNIK UND HYGIENEPRODUKTE

Reporting und Controlling mittels Power BI für produktives ERP-System

  • Analyse der ERP-Daten und Schnittstellen für die Nutzung in Power BI Dashboards
  • Bewertung und Migration bestehender Auswertungen (z. B. Excel) nach Power BI
  • Entwicklung eines Berechtigungskonzepts für selektiven Datenzugriff
  • Dokumentation und Schulung zur Nutzung und Anpassung der Power BI-Dashboards

Label: Power BI, Excel, SelectLine ERP, Microsoft SQL, SQL Server Management Studio

Verifizierter Experte

Peter S.

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Senior-Experte für KI, Daten & Computer Vision

Mannheim
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

Verifizierter Experte

Sercan T.

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Zertifizierter Professional für Softwarearchitektur – Foundation Level

Esslingen am Neckar
Sercan T.

Letzte Position:

Mitgründer & Lead Software Architect bei Pflege-Pfad

  • Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
  • Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
  • Business-Analyse & Prozessdesign:
  • Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
  • Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
  • Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
  • Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
  • Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
  • Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
  • Technische Umsetzung:
  • Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
  • Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
  • Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
  • Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
  • Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
  • E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
  • KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
  • Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
  • Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
  • CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
  • End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

Verifizierter Experte

Jens R.

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Technischer Product Owner

Kerpen
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

Verifizierter Experte

Ljubomir O.

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Senior Testautomatisierungsingenieur | QA-Ingenieur

München
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

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Grafana einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre

Grafana Experten verfügen im Durchschnitt über 18 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

1,9 Jahre

Grafana Experten bleiben im Durchschnitt 1,9 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

13

Grafana Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 13 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Grafana Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel

Grafana Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Einzelhandel am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Grafana Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

90%

90% der Grafana Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

56%

56% der Grafana Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

8%

8% der Grafana Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Grafana Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Grafana Experten sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98%

98% der Grafana Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
3 % der Grafana Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
48 % der Grafana Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
46 % der Grafana Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
3 % der Grafana Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
<1 % der Grafana Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

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 Grafana einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 778 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 784 €

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 Grafana Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (97%)
  • Bank- und Finanzwesen (53%)
  • Einzelhandel (39%)
  • Automotive (38%)
  • Fertigung (36%)
  • Transport und Logistik (32%)
  • Regierung und öffentliche Verwaltung (31%)
  • Versicherung (30%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Observability-Dashboards

Grafana ist ein Open-Source-Tool für Observability und Visualisierung, das Zeitreihendaten in übersichtliche Dashboards verwandelt. Teams nutzen es, um Anwendungen, Infrastruktur, Datenbanken, Netzwerke und Geschäftssignale über eine zentrale Oberfläche zu überwachen. Es unterstützt sowohl Live-Analysen als auch geplante Berichte.

Datenquellen

Grafana fragt viele Systeme ab, ohne Daten in eine gemeinsame Speicherschicht zwingen zu müssen. Zu den gängigen Integrationen gehören Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, PostgreSQL, MySQL, Graphite und Cloud-Monitoring-Dienste. Gute Spezialisten wählen passende Abfragemethoden, entwickeln wiederverwendbare Variablen und stimmen Panels auf die Quelldaten ab.

Monitoring-Stack

Grafana ist häufig Teil eines umfassenderen Monitoring- und Observability-Stacks. Fachleute arbeiten möglicherweise mit Metriken, Logs und Traces und nutzen dabei Tools wie Prometheus, Loki, Tempo, OpenTelemetry und Alertmanager. Außerdem verbinden sie Dashboards mit Kubernetes, Docker, Linux-Systemen, Cloud-Diensten und Workflows für das Incident Management.

Typische Projekte

  • Service-, Infrastruktur- und Kubernetes-Dashboards erstellen
  • Metriken, Logs und Traces für eine schnellere Incident-Analyse verbinden
  • Alert-Regeln, Benachrichtigungsrichtlinien und Eskalationswege erstellen
  • Veraltete Dashboards migrieren und visuelle Standards vereinheitlichen
  • Funktionen von Grafana Enterprise oder Grafana Cloud einrichten

Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten

Unternehmen benötigen oft freiberufliche Expertise, wenn Dashboards uneinheitlich geworden sind, Alerts zu viel Rauschen erzeugen oder einem Monitoring-Rollout eine klare Struktur fehlt. Spezialisten können bestehende Panels prüfen, nützliche Service-Indikatoren definieren und Zugriffskontrollen verbessern. Auch bei Cloud-Migrationen, Plattformstarts und größeren Observability-Initiativen sind sie wertvoll.

Qualitätsmerkmale

Ein guter Profi versteht sowohl visuelle Kommunikation als auch die Systeme hinter den Daten. Achten Sie auf praktische Erfahrung mit PromQL oder einer anderen relevanten Abfragesprache, Dashboard-as-Code, Alert-Design, Provisioning und Performance-Tuning. Die Person sollte erklären können, warum ein Panel oder Alert wichtig ist, die Datenqualität prüfen und Entscheidungen dokumentieren, damit interne Teams die Einrichtung weiter betreiben können.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Alles, was Kunden üblicherweise über Grafana wissen wollen – kompakt an einem Ort.

Grafana wird verwendet, um Daten aus Metriken, Logs, Traces und relationalen Datenbanken zu untersuchen, zu visualisieren und zu überwachen. Unternehmen nutzen es für operative Dashboards, Incident Response, Kapazitätsplanung, Ansichten zum Servicezustand und Geschäftsberichte.

Grafana wurde dafür entwickelt, Daten aus vielen Quellen in einer flexiblen Visualisierungsschicht zusammenzuführen. Kibana ist eng an das Elastic-Ökosystem gebunden, während Datadog einen stärker integrierten kommerziellen Monitoring-Dienst bietet. Die richtige Wahl hängt von den Datenquellen, Governance, Hosting-Präferenzen und dem gewünschten Umfang an Managed-Funktionen ab.

Ein kompetenter Grafana-Spezialist arbeitet häufig mit Prometheus, Loki, Tempo, OpenTelemetry und Alertmanager. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind PromQL, LogQL, SQL, Kubernetes, Cloud-Monitoring, Dashboard-Provisioning, Zugriffskontrolle und Verfahren für das Incident Management.

Der Umfang der Grafana-Arbeit ist wichtiger als eine festgelegte Erfahrungsgrenze. Eine einfache Dashboard-Aktualisierung erfordert möglicherweise konzentriertes Produktwissen, während ein Observability-Rollout über mehrere Teams einen Profi verlangt, der Datenmodellierung, Alert-Strategie, Sicherheit, Deployment und die operative Verantwortung versteht.

Grafana-Projekte eignen sich oft gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Dashboards, Konfigurationen und Abfragen über gemeinsame Repositories und Umgebungen geprüft werden können. Klare Zugriffsverwaltung, schriftliche Entscheidungen, aufgezeichnete Walkthroughs und vereinbarte Reaktionszeiten helfen Remote-Teams beim Umgang mit sensiblen Monitoring-Daten und incidentbezogenen Aufgaben.

Grafana Cloud kann den operativen Aufwand für das Hosting und die Skalierung der Observability-Schicht reduzieren. Grafana Enterprise kann für Organisationen geeignet sein, die zusätzliche kommerzielle Funktionen, Support oder Kontrolle in ihrer eigenen Umgebung benötigen. Die Entscheidung sollte Compliance, Architektur, Teamkapazitäten und Anforderungen an den Datenstandort berücksichtigen.

Prüfen Sie, ob Grafana-Dashboards klare operative Fragen beantworten, statt einfach viele Panels anzuzeigen. Achten Sie auf effiziente Abfragen, einheitliche Labels, gut lesbare Schwellenwerte, relevante Alerts, ein durchdachtes Berechtigungskonzept, korrekte Quelldaten und Dokumentation. Bitten Sie den Profi außerdem zu erklären, wie die Einrichtung künftig gepflegt wird.

Ein Grafana-Profi kann Dashboard-Designs, Integrationen von Datenquellen, Alert-Regeln, Benachrichtigungsweiterleitung, Provisioning-Dateien, Rollen- und Ordnerstrukturen, Migrationspläne und Betriebsdokumentation liefern. Einige Projekte umfassen außerdem wiederverwendbare Dashboard-Vorlagen, Git-basierte Konfigurationen und Übergabesitzungen für interne Teams.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 778 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.

Freelancer, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (97%) und Französisch (14%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Bank- und Finanzwesen (53%) und Einzelhandel (39%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (99%), Produktentwicklung (85%) und Projektmanagement (54%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Grafana 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.

Wien Graz

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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