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Grafana Experten in Deutschland

für klare, zuverlässige Observability mit schnellem KI-Matching

Beauftragen Sie Experten, die aussagekräftige Dashboards erstellen, Metriken und Logs über Observability-Stacks hinweg verbinden und das Alerting mit Prometheus, Loki und Grafana Cloud verbessern. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelance-Experten zusammen, die zu Ihrem Projekt passen.

Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Grafana eingesetzt haben

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

Michael S.

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IT- und Testberater

Mainz
Michael S.

Letzte Position:

IT- und Testberater bei Testing Experts GmbH

AI Readiness - Part 3: Erstellung eines E-Books zum Einsatz von KI im Softwaretest

  • Konzeption und Erstellung eines E-Books zum sinnvollen und sicheren Einsatz von KI im Softwaretest aus Sicht eines erfahrenen Testexperten.
  • Einsatz generativer KI (ChatGPT, Perplexity Pro) als Sparringspartner für Strukturierung, Formulierungsvorschläge und Variantenbildung; abschließende fachliche Bewertung und Freigabe aller Inhalte durch eigene Expertise.
  • Ausarbeitung praxisnaher Chancen und Risiken von KI im Test, mit besonderem Fokus auf die Zusammenarbeit zwischen Testern und KI statt „Tester vs. KI“.
  • Titel: „11 starke Gründe: Dream-Team statt Rivalen - Tester und KI sind gemeinsam unschlagbar“
  • Untertitel: „Wie Mensch und Maschine im Softwaretest das perfekte Team bilden – und warum reines KI-Testing riskant ist.“
  • Geplante Nutzung des E-Books als Grundlage für Workshops, Kundengespräche oder interne Schulungen.
  • Technik: Generative KI, ChatGPT, Perplexity Pro, Microsoft Word, Adobe Acrobat, langjährige Praxiserfahrung im professionellen Testing, gesunder Menschenverstand.
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

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
Verifizierter Experte

Collin K.

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Lead Fullstack Developer

Kempen
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

Verifizierter Experte

Ales L.

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Senior DevOps Berater (Freelance)

Munich
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.
Verifizierter Experte

Anton P.

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Senior Platform Engineer | Azure, Kubernetes, Terraform | CARIAD SE, BMW Group

Dießen am Ammersee
Anton P.

Letzte Position:

Product Owner / IT-Projektmanager (EUDR-Compliance-SaaS) bei Gras GmbH

  • Verantwortung für Backlog und Roadmap einer produktiven SaaS-Compliance-Plattform zur EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) mit rund 30 Kunden auf AWS und Docker.
  • Koordination von Feature-Entwicklung und API-Integrationen über 2 externe und die internen Entwicklungsteams.
  • API-Integrationen mit der EU-EUDR-API und SAP.
  • 70 % weniger von Kunden gemeldete Fehler, Unterstützung der ISO-27001-Zertifizierung.

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 in Deutschland verfügen im Durchschnitt über 18 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

1,9 Jahre

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

Positionen pro Freelancer

12

Grafana Experten in Deutschland haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 12 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb

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

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

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

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

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

Bachelor-Abschluss oder höher

90%

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

Master-Abschluss oder höher

55%

55% der Grafana Experten in Deutschland haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

8%

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

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Grafana Experten in Deutschland besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Grafana Experten in Deutschland sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98%

98% der Grafana Experten in Deutschland sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
3 % der Grafana Experten in Deutschland verlangen weniger als 400 € pro Tag.
48 % der Grafana Experten in Deutschland verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
45 % der Grafana Experten in Deutschland verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
3 % der Grafana Experten in Deutschland verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
<1 % der Grafana Experten in Deutschland 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 in Deutschland 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.

Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Grafana:

Tagessatz-Einblicke entdecken

Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Grafana einsetzen

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 777 €

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 772 €

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 29 Okt 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 (52%)
  • Automotive (38%)
  • Einzelhandel (38%)
  • Fertigung (35%)
  • Transport und Logistik (32%)
  • Regierung und öffentliche Verwaltung (30%)
  • Versicherung (30%)

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

Über die Technologie

Dashboards und Observability

Grafana ist eine Open-Source-Plattform für Visualisierung und Observability, mit der sich Metriken, Logs, Traces und andere Zeitreihendaten untersuchen lassen. Teams nutzen sie, um Betriebsdaten in Dashboards zu verwandeln, die den Zustand von Services, das Verhalten von Anwendungen, die Kapazität der Infrastruktur und geschäftliche Signale sichtbar machen.

Zentrales Ökosystem

Grafana arbeitet mit vielen Datenquellen, anstatt jedes Signal selbst zu speichern. Zum Ökosystem gehören häufig Prometheus für Metriken, Loki für Logs, Tempo für Traces und Mimir für skalierbare Metrikenspeicherung. Grafana Cloud erweitert diese Möglichkeiten um verwaltete Observability-Services, während Grafana Enterprise kommerzielle Funktionen für größere Umgebungen ergänzt.

Aufgaben bei der Umsetzung

  • Dashboards für Infrastruktur, Anwendungen und Geschäftsabläufe erstellen
  • Datenquellen, Variablen, Transformationen und wiederverwendbare Panels konfigurieren
  • Alert-Regeln, Kontaktpunkte und Benachrichtigungsrichtlinien erstellen
  • Prometheus, Loki, Tempo, Elasticsearch, SQL und Cloud-Services verbinden
  • Dashboards durch Ordner, Provisioning und Git-Workflows standardisieren

Wann Expertise wichtig ist

Unternehmen holen freiberufliche Grafana Spezialisten hinzu, wenn Dashboards uneinheitlich geworden sind, Alerts zu viele Fehlmeldungen erzeugen oder Teams Signale aus ihren Monitoring-Tools nicht miteinander verbinden können. Expertise hilft auch bei Migrationen von älteren Visualisierungssystemen, bei der Einführung von Observability-Standards oder beim Design von Ansichten auf Service-Ebene. In Deutschland können Experten verteilte Teams remote unterstützen oder vor Ort arbeiten, wenn betriebliche Systeme eine enge Zusammenarbeit erfordern.

Fähigkeiten rund um Grafana

Starke Spezialisten verstehen mehr als nur die Konfiguration von Panels. Sie arbeiten mit PromQL, LogQL und TraceQL, wissen, wie sich Labels und Kardinalität auf die Abfrageleistung auswirken, und können Visualisierungsentscheidungen mit der Reaktion auf Incidents verbinden. Nützliche angrenzende Fähigkeiten umfassen Kubernetes, Docker, Linux, Terraform, CI/CD, Cloud-Monitoring und OpenTelemetry. Für deutsche Unternehmen sind eine klare Dokumentation auf Englisch und eine effektive Zusammenarbeit mit lokalen Teams oft wichtig.

Qualitätsmerkmale

Achten Sie auf Experten, die erklären können, warum ein Dashboard existiert, welche Zielgruppe es anspricht und wie seine Daten interpretiert werden sollten. Gute Arbeit umfasst aussagekräftige Labels, einheitliche Einheiten, praktische Drill-downs, getestete Alert-Bedingungen und sinnvolle Zugriffskontrollen. Ein starker Freelancer prüft außerdem die Datenqualität, reduziert doppelte Ansichten und hinterlässt eine wartbare Konfiguration statt einer Sammlung ansprechender, aber ungenutzter Panels.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Unsicher, wo du bei Grafana anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.

Grafana wird verwendet, um Daten aus Systemen wie Prometheus, Loki, Cloud-Services und SQL-Datenbanken abzufragen, zu visualisieren und zu überwachen. Unternehmen nutzen es für Infrastruktur-Dashboards, Application Observability, Incident Response, Kapazitätsplanung und betriebliche Berichte.

Grafana ist darauf ausgelegt, Daten aus vielen Quellen in einer flexiblen Ebene für Visualisierung und Alerting zusammenzuführen. Kibana ist eng an das Elastic-Ökosystem gebunden, während Datadog eine stärker integrierte, verwaltete Monitoring-Suite bietet; die richtige Wahl hängt von Datenquellen, Betriebsmodell, Governance und vorhandenen Tools ab.

Ein starker Grafana Spezialist versteht in der Regel Prometheus, PromQL, Loki, LogQL, Kubernetes und Cloud-Monitoring. Erfahrung mit OpenTelemetry, Terraform, Linux, CI/CD und Incident Management ist ebenfalls wertvoll, wenn Dashboards und Alerts den Produktivbetrieb unterstützen müssen.

Die erforderliche Erfahrung hängt vom Ergebnis ab. Ein fokussiertes Dashboard kann einen Spezialisten benötigen, der die relevante Datenquelle versteht, während die Einführung von Observability Erfahrung mit Alert-Design, Berechtigungen, Abfrageleistung und betrieblichen Workflows erfordert.

Ja, ein großer Teil der Grafana Arbeit kann remote über gemeinsame Repositories, Dokumentation, Videotermine und sicheren Zugriff auf Monitoring-Umgebungen erledigt werden. Die Zusammenarbeit vor Ort kann dennoch hilfreich sein, wenn Teams Workshops, eine Übergabe im Betrieb oder eine enge Abstimmung mit Infrastruktur- und Anwendungsgruppen in Deutschland benötigen.

Prüfen Sie, ob die Dashboards klare betriebliche Fragen beantworten und ob Alerts zu sinnvollen Maßnahmen führen. Bitten Sie um Beispiele für die Integration von Datenquellen, Abfrage-Design, Zugriffskontrolle, Dokumentation und Wartungspraktiken, statt nur das visuelle Layout zu beurteilen.

Grafana kann Metriken, Logs und Traces aus verbundenen Systemen in einem gemeinsamen Observability-Workflow darstellen. Prometheus, Loki und Tempo sind häufige Bestandteile dieses Setups, und Verknüpfungen zwischen den Signalen helfen Teams dabei, von einem Alert zu den relevanten Logs und Trace-Details zu gelangen.

Ein wartbares Grafana Dashboard verwendet klare Benennungen, einheitliche Einheiten, zweckmäßige Variablen und dokumentierte Datenquellen. Provisioning, Versionskontrolle und wiederverwendbare Dashboard-Muster machen Änderungen sicherer und verringern das Risiko veralteter oder widersprüchlicher Ansichten.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 777 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, 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 in Deutschland, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (97%) und Französisch (14%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Bank- und Finanzwesen (52%) und Automotive (38%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Grafana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (99%), Produktentwicklung (86%) und Betrieb (55%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Grafana eingesetzt haben

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Philipp Thomaschewski

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