IBM Planning Analytics Experten
, der komplexe Planung in klare Entscheidungen verwandelt – mit schneller KI-Vermittlung und geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Planungsmodelle entwickeln, Berichte mit TurboIntegrator automatisieren und IBM Planning Analytics mit Datenquellen auf Unternehmensebene verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer für eine fokussierte Umsetzung.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich IBM Planning Analytics eingesetzt haben
Steffen E.
Letzte Position:
Bereichsleiter FI, CO, Personal, Investor Relations bei Douglas Group
- Prozessverantwortlicher SAP ERP 8 FI, CO & Investor Relations
- Prozessverantwortlicher SAP SuccessFactors
- Verantwortung für 4 Teams, 39 Vollzeitäquivalente
- Gesamtverantwortung für End-to-End-Prozesse in SAP für Finanzen, Controlling, Personal, Investor Relations
- Schnittstelle zu Wirtschaftsprüfern für Finance IT (KPMG)
- ITIL-4-Implementierung für Service- und Change-Requests sowie Projektmanagement mit ServiceNow (Projektleiter)
Michael K.
Letzte Position:
Freiberuflicher Berater bei Tepo – Gebäudedienste GmbH
- Austausch und Erneuerung der vorhandenen Client-PCs mit Update auf Windows 11 und mobilen Arbeitsplätzen mit Laptops und Dockingstation
- Einführung von Office365 mit Nutzung von OneDrive
- Einführung der E-Rechnung mit DATEV-Buchhaltungssoftware
- Überarbeitung der eingesetzten Standardprogramme im Büroalltag
- Datenablage im SharePoint anstelle lokaler Datenspeicher
- Neue Berechtigungsstruktur für Benutzer
- Nutzung der Microsoft-Konten zur Synchronisation der Profile
- Reorganisation des Scan-Prozesses der Dokumente mit Ablage im SharePoint
- Neues Datensicherungskonzept zusätzlich zur Microsoft-Cloud-Lösung
- Einführung neuer Datenstrukturen: Überarbeitung und Trennung der Daten in aktiv, inaktiv, privat, geschäftlich
- Vereinfachung der Prozesse
- Erhöhung der Datensicherheit und Verbesserung der Sicherheit
- Permanente Datenverfügbarkeit an allen internen und externen Arbeitsplätzen
Michael S.
Letzte Position:
Data Scientist bei CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen, Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Simulation, Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, Elasticsearch, PostgreSQL, Databricks, multivariate Statistik
Fahad R.
Letzte Position:
Data Science – Operationsoptimierung bei Netto-marken
Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.
- Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
- Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
- Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI
Oscar S.
Letzte Position:
Projektmanager bei ZWILLING J.A. Henckels AG
- Rollenwechsel vom Business Analyst zum Projektmanager: Steuerung statt Erhebung.
- Make-or-Buy-Entscheidung herbeigeführt und der Konzern-IT-Leitung vorgelegt.
- Fachliche Zuarbeit zur Vertragsverhandlung des Einkaufs, anschließend sprintbasierte Steuerung des Partners.
- Low-Code-Plattform OutSystems gegen den gesamten Anforderungskatalog evaluiert.
- Anforderungskatalog nach Jira überführt: zehn Epics, über 140 Vorgänge, Akzeptanzkriterien in Gegeben-Wenn-Dann-Notation.
- Drei Implementierungspartner bewertet.
- Umsetzung läuft sprintweise auf Basis des übergebenen Backlogs.
Methoden und Vorgehensmodelle: Make-or-Buy-Bewertung, User Stories mit Gherkin, Sprint-Steuerung, Migrationskonzeption
Enterprise-Systeme: OutSystems, SAP S/4HANA, PCM, Snowflake, IBM Planning Analytics (TM1), Jira
Technologien und Tools: Python, Microsoft Excel, Claude (Anthropic API)
Axel K.
Letzte Position:
Dateningenieur & Business Analyst bei Metafinanz
- Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
- Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
- Optimierung und Reduzierung
- Regressionstests
- Wissensvermittlung und Dokumentation
Carsten F.
Letzte Position:
Interim-Controller / Wissenstransfer bei Mittelständisches produzierendes Unternehmen der Baubranche, Bestandskunde
Schwerpunkte: Wissenstransfer, Reporting, Kostenanalyse Aufgaben
- Sicherstellung des Wissenstransfers vom ausscheidenden Controller
- Dokumentation zentraler Controlling-Prozesse
- Operatives Controlling (Liquiditätsplanung, Reporting)
- Vereinfachung der Kostenstellenstruktur zur Verbesserung der Kostenanalyse Ergebnis
- Transparenter Wissenstransfer und nachhaltige Dokumentation der Controlling-Prozesse
- Verbesserte Kostenanalyse und effizienteres Reporting
Umut G.
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Henok A.
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Afworki GmbH IT-Consulting
Ziel der Afworki GmbH IT-Consulting ist es, kleine und mittlere Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen im Bereich Digitalisierung, Automatisierung und Datenmanagement wettbewerbsfähiger zu machen.
Maßgeschneiderte Technologie-, Strategie- und Fachberatung, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens.
Analyse der Ist-Situation des Unternehmens und Entwicklung der bestmöglichen Lösung gemeinsam mit dem Kunden.
Einsatz sowohl agiler als auch klassischer IT-Projektmanagementmethoden zur termingerechten und budgetgerechten Projektabwicklung.
Fokus auf Automatisierung und Orchestrierung aller Datenströme in einem Data Warehouse zur Schaffung einer einheitlichen und standardisierten Datenbasis.
Berücksichtigung der Abhängigkeiten zwischen IT und Business, um nachhaltig positive Effekte zu erzielen.
Einsatz moderner Strategien und Werkzeuge, spezifisch zugeschnitten auf die Unternehmensbedürfnisse.
Unterstützung bei der Digitalisierung, Einführung agiler Arbeitsmethoden und Erstellung zeitgemäßer Berichte und Analysen.
Ziel: Rationalisierung des Managements und fundierte datenbasierte Entscheidungsfindung.
Norbert G.
Letzte Position:
Unterstützung bei der Einführung des CMS Pimcore sowie Support-Unterstützung und Partner-Management bei Akademisch Arbeitsgemeinschaft GmbH
- Unterstützung bei der Einführung des CMS Pimcore sowie Support-Unterstützung und Partner-Management für die bestehende Anwendungslandschaft.
- Know how-Transfer zur bestehenden Anwendungslandschaft.
- Beratung von Stakeholdern zur Neuimplementierung.
- Unterstützung bei der Datenmodellierung für Pimcore.
- Konzepte und Begleitung Datenmigrationen von Salesforce nach Pimcore mittels ESB.
- Erzeugen von User Storys.
- 3rd Level Support für geschäftskritische Prozesse.
- Technologien: Salesforce Marketing-, Sales- und Service Cloud, Talend ESB, Pimcore Shopware, ERP-System Move, DB2, MySQL, MS Office, MS Visio, Jira, Confluence.
Moez S.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Loschelder Rechtsanwälte Partnerschaftsgesellschaft mbB
- Konzeption einer zukunftsfähigen Mandantendatenbank für Marketingzwecke
- Analyse der Anforderungen, Konzeption und Modellierung eines Entitäts-Beziehungs-Modells
- Konsolidierung und Optimierung einer Mandantendatei aus verschiedenen Datenquellen zur gezielten Durchführung von Marketingkampagnen
- Enge Zusammenarbeit mit Marketing und IT in einem agilen Umfeld zur iterativen Entwicklung der Lösung
- Technologien und Methoden: MS Office (insb. Excel), MS Dynamics CRM, MS SharePoint
Andrei B.
Letzte Position:
Leiter Konzern-Performance und Strategie bei SPEIRA GmbH
- Während der Durchführung von FP&A-Prozessen Initiativen gestartet und umgesetzt, um Tiefe, Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verbessern: Leistungsanalyse; monatliches Reporting an die Gesellschafter; Forecasts/Schätzungen; Jahresplanung/Budgetierung
- Einen strategischen Plan für den Konzern quantifiziert und formuliert
- Erkenntnisse geliefert, die zu operativen und strategischen Entscheidungen führten
- Rechtzeitigen Fortschritt in strategischen Projekten sichergestellt
- Corporate Finance
- Datenanalyse
- Präsentation/Pitch
- Stakeholder-Management
- Strategische Planung / Budgetierung
Michael S.
Letzte Position:
Anwendungsbetrieb bei Hausbank
- Konfiguration und Ausbau Monitoring
- Aufbau einer Monitoring Testinstanz und Aufnahme der Windows und Linux Server
- Erstellung der Dokumentation der checkmk Umgebung
- Übergabe an den Betrieb
- Administration, Installation, Dokumentation
- DV-Umfeld: Windows Server 2019, Ubuntu Server, Checkmk
Diana G.
Letzte Position:
Interim Projektcontroller bei Supplying industry defence
- Entwicklung der Organisation, Stellenbeschreibungen, Prozesse und Systeme des Controllings zur Optimierung der Aktivitäten.
- Harmonisierung der ERP-Software im Konzernbereich von IT-Beschaffung, Planungsdaten, Controlling und Reporting.
- Gestaltung der Basis für ein agiles und modernes IT-Controllingsystem.
- Aufsetzen von Budgetplänen und Unterstützung bei Stammdaten und Planung.
- Überwachung und Validierung von Projekten im PM-Tool Sciforma, inklusive OPEX und CAPEX gemäß gesetzlichen Anforderungen und Konzernrichtlinien.
- Durchführung von PMO-Supportaufgaben, einschließlich Protokollen, Präsentationen und Berichten.
- Tools: SAP FI/CO, SAP MM, SAP PPM, PM-Tool Sciforma, MS Office 365.
Maximilian T.
Letzte Position:
Controlling-Berater bei The better green GmbH
Aufbau einer Planungsmappe für GuV- und Bilanzpositionen
Einführung von Planungsworkshops mit Geschäftsführung, Einkauf, Verantwortlichen für Anlagenbau
Überleitung der ursprünglichen Planung in eine SKR04-Struktur
Analyse und Optimierung des Zahllauf-Prozesses, Einführung von CANDIS.IO und Datev
Ermittlung des Kapitalbedarfs aller Gesellschaften bis 2025
Einführung von Planungsstrukturen
Aufbau eines rudimentären Soll-Ist-Reportings, dadurch höhere Kostentransparenz
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die IBM Planning Analytics einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
54%
Doktortitel
12%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten, die IBM Planning Analytics 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 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der IBM Planning Analytics Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Fertigung (70%)
- Professionelle Dienstleistungen (70%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Automotive (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Energie (40%)
- Lebensmittel und Getränke (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was IBM Planning Analytics leistet
IBM Planning Analytics ist eine Plattform für Unternehmensplanung, Budgetierung und Prognosen, die auf der multidimensionalen TM1-Engine basiert. Sie unterstützt Finanz- und Betriebsteams dabei, Szenarien zu modellieren, Annahmen zu verwalten und Geschäftsdaten in interaktive Pläne, Berichte und Dashboards zu verwandeln.
Zentrale Planungsaufgaben
Unternehmen nutzen IBM Planning Analytics, um Finanz- und operative Planung in einer einheitlich verwalteten Umgebung zu verbinden. Typische Aufgaben sind:
- Budgetierung, Prognosen und rollierende Planung
- Personal-, Vertriebs- und Lieferkettenplanung
- Was-wäre-wenn-Analysen und Szenariomodellierung
- Managementberichte und Abweichungsanalysen
Ökosystem und Tools
Die Plattform umfasst Planning Analytics Workspace für webbasierte Analysen und Administration, Planning Analytics for Excel für tabellengestützte Berichte sowie die TM1-Datenbank-Engine für multidimensionale Modelle. TurboIntegrator-Prozesse übernehmen Datenimporte und -transformationen, während REST-APIs und Skripte Integrationen und Automatisierung unterstützen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen tabellenbasierte Planung ersetzt, Modelle nach einer Übernahme konsolidiert oder eine bestehende TM1-Umgebung erweitert. Spezialisten können ebenfalls unterstützen, wenn die Datenintegration unzuverlässig ist, die Berichtserstellung zu lange dauert oder Fachanwender Planungsabläufe nicht selbst verwalten können.
- Dimensionen, Cubes, Regeln und Hierarchien entwickeln
- Genehmigungsworkflows und Planungsvorlagen erstellen
- ERP-, Data-Warehouse- und externe Quellen integrieren
- Modellleistung und Sicherheit verbessern
Relevante Kompetenzen
Erfahrene Fachkräfte verbinden fundierte Kenntnisse der Finanzplanung mit praktischer Erfahrung in TM1 und Planning Analytics. Sie verstehen dimensionale Modellierung, Feeder, Regeln, Konsolidierungen, Sicherheitsgruppen und TurboIntegrator und können bei Bedarf mit SQL, APIs, Excel und Datenplattformen für Unternehmen arbeiten.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf jemanden, der das Modelldesign in geschäftlichen Begriffen erklären und zeigen kann, wie Annahmen in Berichte und Prognosen einfließen. Fragen Sie, wie die Person mit dünn besetzten Daten, Regelleistung, Sicherheit, Tests und Bereitstellung umgeht. Die beste Besetzung hinterlässt klare Dokumentation, wiederverwendbare Prozesse und ein Modell, das Finanzteams ohne ständige technische Unterstützung bedienen können.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei IBM Planning Analytics anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
IBM Planning Analytics wird für Budgetierung, Prognosen, Finanzkonsolidierung, operative Planung und Szenarioanalysen eingesetzt. Die TM1-Engine ermöglicht es Teams, Beziehungen zwischen Produkten, Regionen, Abteilungen und anderen Geschäftsdimensionen zu modellieren.
IBM Planning Analytics wird häufig wegen seiner ausgereiften TM1-Berechnungs-Engine, der flexiblen multidimensionalen Modellierung und der starken Excel-Anbindung gewählt. Anaplan und SAP Analytics Cloud können für Organisationen geeignet sein, die andere Cloud-Planungs- oder umfassendere Analyseökosysteme suchen. Die richtige Wahl hängt daher von den bestehenden Systemen, der Governance und den Modellierungsanforderungen ab.
Ein starker IBM Planning Analytics Spezialist arbeitet häufig mit Finanzplanungsprozessen, SQL, Data Warehouses, ERP-Daten und Excel. Kenntnisse in REST-APIs, Python oder anderen Automatisierungstools sind ebenfalls hilfreich, wenn Modelle individuelle Integrationen oder operative Workflows benötigen.
Ein IBM Planning Analytics Freelancer sollte Erfahrung haben, die zur Komplexität Ihres Modells, Ihrer Datenlandschaft und dem Umfang der Einführung passt. Fragen Sie nach Beispielen mit Dimensionen, Cubes, Regeln, Feedern, TurboIntegrator-Prozessen, Sicherheit und Benutzerakzeptanz, statt sich auf eine allgemeine Produktzusammenfassung zu verlassen.
IBM Planning Analytics kann remote umgesetzt werden, wenn Zugriffe, Umgebungen und Datenverantwortlichkeiten klar definiert sind. Regelmäßige Workshops mit Finanz- und Fachanwendern bleiben wichtig, insbesondere bei der Anforderungsaufnahme, der Modellvalidierung und der Schulung.
IBM Planning Analytics hat sich aus IBM Cognos TM1 entwickelt, und viele Fachkräfte bezeichnen die Plattform weiterhin als TM1. Die Suche nach beiden Namen kann dabei helfen, Spezialisten mit Erfahrung in älteren TM1-Installationen und neueren Planning Analytics Workspace-Umgebungen zu finden.
Ein gut entwickeltes IBM Planning Analytics Modell verfügt über klare Dimensionen, kontrollierte Regeln, nachvollziehbare Berechnungen und zuverlässige Datenprozesse. Prüfen Sie Leistung, Sicherheitskonzept, Dokumentation, Testabdeckung und ob Fachanwender genehmigte Planungsworkflows selbst verwalten können.
Vor dem Start sollte ein IBM Planning Analytics Freelancer das bestehende TM1-Modell, die Quellsysteme, den Bereitstellungsprozess, die Benutzergruppen und die fachliche Verantwortung klären. Außerdem sollte bestätigt werden, ob es um ein neues Modell, eine Überarbeitung, eine Integration, Berichte, Administration oder Wissenstransfer geht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 121 €, was einem Tagessatz von etwa 968 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 54% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (93%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Fertigung (70%) und Professionelle Dienstleistungen (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (93%), Informationstechnologie (IT) (87%) und Projektmanagement (87%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich IBM Planning Analytics 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.
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 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.
Zürich Genf Basel Bern Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
