Jakarta Faces (JSF) Experten
, die in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die wartbare serverseitige Weboberflächen, wiederverwendbare Facelets-Komponenten und Unternehmensformulare mit Jakarta Faces (JSF) erstellen, unterstützt durch CDI, Bean Validation und Jakarta EE. FRATCH findet durch schnelles, präzises KI-Matching den passenden geprüften und verfügbaren Freelancer.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Jakarta Faces (JSF) eingesetzt haben
Markus B.
Letzte Position:
Entwickler / DevOps, Beratung bei Eine Landesbehörde in Baden-Württemberg / FSAS Technologies GmbH
Oracle-Projektmanagement und Automatisierung
Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.
Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.
- Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
- Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
- Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
- Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
- Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
- Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
- Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
- Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen
Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass
Lei N.
Letzte Position:
Fullstack-Java-Entwickler/KI-Entwickler bei ING DiBa Bank
Entwicklung von Java-basierten Anwendungen mit Fokus auf Microservices-Architektur
Azure, Spring Boot, REST, Kafka, Lombok, Kredit
Timo H.
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Smiths Detection
- Erweiterung einer Swing-basierten UI zur Erfassung von Security Restricted Articles bei der Gepäckkontrolle.
- Einführung eines neuen Workflows zur Erfassung von Deboarding Events.
- Erweiterung des Berichtssystems für Security Restricted Articles und Deboarding Events.
- Implementierung erfolgt unter Einsatz von JBoss Wildfly, PostgreSQL, spring-boot 3.x, Java 8/21, Swing, JSF, JAX-RS/Resteasy, Docker, Maven, Kiro.
Sabahattin K.
Letzte Position:
Alleinverantwortlich (Konzeption, Entwicklung, Infrastruktur, Betrieb) bei Eigenprojekt busik.ch
- Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend AI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code
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.
Daniel S.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Manish K.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Solutions-Architekt bei YoungIT
- Mit einer britischen Organisation zusammengearbeitet, die landesweit kostenlose sexuelle Gesundheitsdienste wie STI-Tests, Behandlungen und Verhütungsmittel anbietet.
- Ein kundenorientiertes Portal auf Basis von Liferay DXP (Version 7.4) auf Liferay Experience Cloud erstellt.
- Liferay-Module entworfen und entwickelt.
- Liferay Experience Cloud und Release-Management verwaltet.
- Mit verschiedenen Teams koordiniert und anderen Teammitgliedern bei Liferay-Herausforderungen geholfen.
- Mit dem Business und Stakeholdern über Erwartungen diskutiert.
- Architektur-Best-Practices umgesetzt.
Alexander S.
Letzte Position:
AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG
- Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
- On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
- Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
- Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
- Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
Igor K.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler
Elvir B.
Letzte Position:
Software-Architekt und Software-Entwickler bei Noctica IT GmbH
- NocTime Zeiterfassung, Werkstattplaner, Mahlzeitenlieferservice-App
- LLM-basierter Chatbot zur Steuerung des NocTime-Zeiterfassungssystems per Spracheingabe
- Neu- und Weiterentwicklung von Kundenlösungen auf Basis des Noctica SAS App-Frameworks
- Technologien: Java 17, Spring Boot, JPA, Hibernate, JavaScript, TypeScript, Angular 20, Angular Material, React, C#, Docker, Bash, Git, GitLab, RedMine, SQL, DBeaver, MariaDB, PostgreSQL, Python, Tensorflow, Ollama, diverse LLMs
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Robert D.
Letzte Position:
Softwarearchitekt Java bei adesso insurance solutions GmbH
Sven H.
Letzte Position:
Vertragsmanagement Workflow-Anwendung
- Architektur, Überprüfung, Beratung und Entwicklung einer Vertragsmanagement-Workflow-Anwendung
- Entwicklung einer JSF-basierten Plattform (XPages) für die Abstimmung neuer Produkte von der Idee der Vertragspartner bis zum Vertragsabschluss mit Auftraggebern
- Generierung von Vertragsdokumenten auf Basis der getroffenen Abstimmungen
- Implementierung von Workflows mit Abstimmungsprozessen
- Einsatz von Lotus Notes, Java, JSF, XPages, JavaScript, REST, Apache POI, PDF Box, Bootstrap, Selenium, JUnit und Swagger
- Entwicklung auf Windows- und Linux-Plattformen
Patrick V.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei adesso SE
- Meine Hauptaufgabe bestand darin, die neu erworbene Adesso Sports Platform zu aktualisieren und weiterzuentwickeln
- Projekt- und Teamleitung übernommen
- Die Cloud-Infrastruktur angepasst, um Kosten zu senken
- Die technische Übernahme des Projektes geleitet
- Neue Mitarbeiter angelernt
- Die Mobile Entwicklung betreut und unterstützt
Jacqueline H.
Letzte Position:
Küchengerätehersteller
Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems
Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora
Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)
Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks
Einführung von Logging mit Loki
Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python
Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines
Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS
Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests
Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs
Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)
Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jakarta Faces (JSF) einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
5%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 11 Nov 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 Jakarta Faces (JSF) 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 11 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Jakarta Faces (JSF) 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 (70%)
- Versicherung (48%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (47%)
- Einzelhandel (41%)
- Automotive (39%)
- Telekommunikation (39%)
- Transport und Logistik (35%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Wofür Jakarta Faces eingesetzt wird
Jakarta Faces (JSF) ist ein komponentenbasiertes Framework zum Erstellen serverseitiger Java-Weboberflächen. Es verwaltet Ansicht, Anfragezyklus, Validierung und Konvertierung rund um wiederverwendbare UI-Komponenten. Die Technologie war früher als JavaServer Faces bekannt und gehört heute zum Jakarta-EE-Ökosystem.
Oberflächen und Anwendungen
Jakarta Faces wird für datenintensive Geschäftsanwendungen eingesetzt, bei denen Formulare, Tabellen, Workflows und rollenbasierte Ansichten wichtiger sind als hochgradig interaktive Benutzeroberflächen für Endkunden. Es eignet sich für interne Portale, Administrationskonsolen, Kundenservice-Tools und Unternehmenssysteme, die eine konsistente serverseitige Darstellung benötigen.
- Mehrstufige Formulare und Genehmigungs-Workflows
- Suchmasken mit Filtern, Sortierung und Seitennavigation
- Datentabellen, Dashboards und operative Portale
- Wiederverwendbare Ansichten für Java- und Jakarta-EE-Anwendungen
Ökosystem und Werkzeuge
Starke Spezialisten arbeiten mit Facelets, XHTML-Ansichten, Managed Beans oder CDI Beans, Navigationsregeln und Composite Components. Sie verstehen außerdem Scopes, Konverter, Validatoren, Ressourcenbibliotheken und AJAX-Anfragen innerhalb des JSF-Lebenszyklus. Häufig eingesetzte angrenzende Technologien sind Jakarta Servlet, Jakarta Persistence, REST-Dienste, Spring-Integration und Anwendungsserver wie WildFly oder Payara.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn eine bestehende JSF-Anwendung modernisiert werden muss, ein Team Fehler im Lebenszyklus beheben muss oder eine neue Unternehmensoberfläche bereitgestellt werden soll, ohne Backend-Dienste zu beeinträchtigen. Unternehmen ziehen Spezialisten außerdem hinzu, um von JavaServer Faces-Paketen zu Jakarta-Namespaces zu migrieren, die Barrierefreiheit zu verbessern oder langsame Seitendarstellungen zu beschleunigen.
- Eine veraltete JSF-Codebasis und ihre Komponentenbibliothek bewerten
- Ansichten, Scopes, Validatoren und Backing-Logik refaktorieren
- Abhängigkeiten und die Konfiguration des Anwendungsservers aktualisieren
- AJAX-, State-Saving- und Navigationsprobleme diagnostizieren
Was gute Fachkräfte mitbringen
Die besten Fachkräfte verstehen den vollständigen Anfragezyklus, statt JSF nur als Sammlung von Tags zu betrachten. Sie trennen Ansichtsbelange von der Domänenlogik, wählen Scopes sorgfältig aus und testen Validierungs-, Navigations- und Teil-Rendering-Pfade. Sie können außerdem erklären, wann JSF gut geeignet ist und wann ein clientseitig gerenderter Ansatz passender wäre.
Umsetzung und Zusammenarbeit
Ein JSF-Projekt sollte frühzeitig die angestrebte Jakarta-EE-Version, den unterstützten Anwendungsserver, die Komponentenbibliothek, das Authentifizierungsmodell und die Browseranforderungen festlegen. Remote-Arbeit ist effektiv, wenn Repositories, Testumgebungen und Kriterien für die UI-Abnahme für alle zugänglich sind. Prüfen Sie vor dem Start Beispiele des Spezialisten für produktive Formulare, Migrationen, Performance-Verbesserungen und eine wartbare Facelets-Struktur.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Jakarta Faces (JSF) am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Jakarta Faces (JSF) wird zum Erstellen serverseitiger Java-Weboberflächen mit Formularen, Tabellen, Validierung, Navigation und wiederverwendbaren Komponenten eingesetzt. Es ist in Unternehmensportalen, Administrationswerkzeugen und Workflow-Anwendungen verbreitet, die mit Jakarta-EE-Diensten verbunden sind.
Jakarta Faces übernimmt für Sie einen großen Teil des View-Status, der Formularverarbeitung und der serverseitigen Darstellung. Ein JavaScript-Framework bietet normalerweise eine umfassendere clientseitige Interaktion und eine separate Frontend-Architektur, während JSF eine praktische Wahl für formularlastige Unternehmenssysteme mit einem bestehenden Java-Backend sein kann.
Ein guter JSF-Freelancer sollte Facelets, CDI, Jakarta Servlet, Bean Validation und Jakarta Persistence verstehen. Erfahrung mit REST-Diensten, Sicherheit, Anwendungsservern und Komponentenbibliotheken ist ebenfalls wertvoll für die Arbeit an vollständigen Unternehmensanwendungen.
Der erforderliche Erfahrungsgrad hängt vom Alter der Anwendung, der Komponentenbibliothek und dem Umfang der Migration ab. Ein Spezialist, der Fehler im Lebenszyklus, State-Management oder eine Umstellung von JavaServer Faces auf Jakarta Faces übernimmt, sollte vergleichbare Probleme in Produktivsystemen gelöst haben und nicht nur einfache Seiten erstellt haben.
Jakarta Faces sollte möglicherweise modernisiert werden, wenn die Anwendung veraltete Abhängigkeiten, schwer wartbare Ansichten, eine unzureichende Barrierefreiheit oder langsame Teilanfragen aufweist. Eine Prüfung sollte zwischen Framework-Problemen und Problemen in Datenbankabfragen, Komponentenbibliotheken, Serverkonfiguration oder dem Anwendungsdesign unterscheiden.
JSF-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Spezialist Zugriff auf die Codebasis, die Anwendungsserver-Umgebung, Testdaten und den Bereitstellungsprozess hat. Klare Kriterien für die UI-Abnahme und regelmäßige Ansichtsprüfungen helfen dabei, Probleme mit Layouts, Validierungsmeldungen und dem Browserverhalten zu lösen.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit dem JSF-Lebenszyklus, Scopes, Validierung, Navigation und Teil-Rendering umgeht. Prüfen Sie Beispiele, die saubere Facelets, getrennte Geschäftslogik, automatisierte Tests und eine klare Herleitung zu Performance, Barrierefreiheit und der Auswahl von Komponentenbibliotheken zeigen.
JavaServer Faces ist der frühere Name von Jakarta Faces und wird häufig als JSF abgekürzt. Der Wechsel zu Jakarta Faces steht im Zusammenhang mit der Änderung des Jakarta-EE-Namespaces. Daher können bei der Migration Paketnamen, Abhängigkeiten, Serverkompatibilität und die Anwendungskonfiguration betroffen sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 736 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 5% einen Doktortitel.
Freelancer, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (96%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Versicherung (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (96%) und Qualitätssicherung (66%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jakarta Faces (JSF) 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 
München 
Köln 
Frankfurt 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
