JFrog Artifactory Experten in München
auf, vermittelt mit geprüften Fachkräften in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Maven-, npm-, Docker- und NuGet-Repositories verwalten, die Artefakt-Promotion automatisieren und JFrog Artifactory in sichere CI/CD-Pipelines integrieren. FRATCH verbindet Sie schnell mit passgenau vermittelten, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich JFrog Artifactory eingesetzt haben
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.
Tezcan D.
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Ananthraj N.
Letzte Position:
Founder bei sprhava
Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.
- Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
- Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
- Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
- Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
- Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
- Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
- Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.
Erfolge:
- Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
- WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
- Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
- Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
- Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
- Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
- InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.
Vitaliy R.
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Harald L.
Letzte Position:
Projektmanagement bei Loocid LLC
- Durchführung einer umfassenden Due Diligence-Prüfung für eine potenzielle Akquisition einer Schweizer Produktionsfirma im Rahmen einer Pre-Merger-Analyse
- Bewertung der Produktionskapazitäten und technischen Infrastruktur
- Bewertung der Integrationsmöglichkeiten in bestehende Geschäftsprozesse
- Risikobewertung und Erstellung von Handlungsempfehlungen
- Dokumentation der Prüfungsergebnisse und Präsentation vor der Geschäftsleitung
Maziyar K.
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die JFrog Artifactory einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
1,4 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 16)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 90%)
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 52%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die JFrog Artifactory 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der JFrog Artifactory Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Automotive (57%)
- Gesundheitswesen (57%)
- Versicherung (57%)
- Fertigung (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Repository-Verwaltung
JFrog Artifactory ist ein universeller Binär-Repository-Manager zum Speichern, Versionieren und Verteilen von Softwarepaketen. Es unterstützt Build-Artefakte, Container-Images und Abhängigkeiten in Entwicklungsteams. Unternehmen nutzen es als kontrollierte Quelle für Releases und interne Komponenten.
Formate und Ökosystem
Artifactory arbeitet mit Maven, Gradle, npm, NuGet, PyPI, Docker, Helm, Go, Conan und anderen Paketformaten. Es lässt sich für Sicherheits- und Lizenzanalysen mit JFrog Xray, für Governance mit JFrog Projects und mit der gesamten JFrog Platform verbinden. Spezialisten arbeiten außerdem mit REST APIs, der JFrog CLI und Repository-Konfiguration als Code.
Bereitstellungs-Workflows
Experten integrieren Artifactory mit Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Azure DevOps und anderen Automatisierungssystemen. Sie entwerfen lokale, Remote- und virtuelle Repositories, konfigurieren Aufbewahrungsrichtlinien und verschieben unveränderliche Artefakte zwischen Umgebungen. Das unterstützt wiederholbare Builds vom Source-Commit bis zum Produktions-Release.
Wann Fachwissen hilft
- Migration von Repositories aus Nexus, Cloud-Registries oder veralteten Speichern
- Entwurf von Repository-Strukturen, Berechtigungen und Föderation
- Anbindung von Artifactory an CI/CD, Kubernetes und Release-Automatisierung
- Verbesserung von Artefakt-Aufbewahrung, Replikation und Zugriffskontrolle
Unternehmen greifen häufig während der Einführung einer Plattform, der Konsolidierung von Repositories oder größerer Änderungen an der Bereitstellung auf freiberufliches Fachwissen zurück. In München arbeiten Spezialisten möglicherweise remote oder unterstützen lokale Teams, wenn eine enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Sicherheits- und Betriebsteams wichtig ist.
Sicherheit und Betrieb
Erfahrene Artifactory-Fachkräfte verstehen Authentifizierung, Zugriffstokens, LDAP- oder SSO-Integration, TLS, Zertifikate und Netzwerksteuerungen. Sie nutzen Xray-Richtlinien, um anfällige oder eingeschränkte Komponenten zu erkennen, und etablieren revisionsfreundliche Release-Regeln. Außerdem überwachen sie Speicher, Replikation, Verfügbarkeit und Backup-Prozesse.
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein fähiger Spezialist verbindet das Repository-Design mit der Art und Weise, wie Teams Software erstellen und veröffentlichen, statt Artifactory als einfachen Dateispeicher zu behandeln. Er dokumentiert Namenskonventionen, Berechtigungen, Promotionspfade und Wiederherstellungsverfahren. Er kann Abwägungen klar erklären, Migrationen sicher testen und wartbare Automatisierung hinterlassen. Englisch ist in internationalen Technologie-Teams üblich, während Deutsch bei der Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern in München hilfreich sein kann.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei JFrog Artifactory anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
JFrog Artifactory speichert und verteilt Softwarepakete, Build-Ausgaben und Container-Images. Es bietet Teams einen zentralen, kontrollierten Ort, um Abhängigkeiten zu verwalten und getestete Artefakte durch Bereitstellungsumgebungen zu führen.
Artifactory und Nexus Repository verwalten beide Binärartefakte und Paket-Repositories. Die richtige Wahl hängt von Repository-Formaten, Sicherheitstools, Replikation, Governance, CI/CD-Integration und den weiteren JFrog Platform-Diensten ab, die ein Unternehmen benötigt.
Ein guter JFrog Artifactory-Spezialist kennt sich normalerweise mit CI/CD-Automatisierung, Docker, Kubernetes, Paketmanagern und Infrastructure as Code aus. Erfahrung mit JFrog Xray, Identitätssystemen, Netzwerksicherheit und Cloud-Speicher ist ebenfalls wertvoll.
Eine kleine Repository-Konfiguration benötigt möglicherweise fokussierte Artifactory-Kenntnisse, während eine Migration oder ein unternehmensweiter Rollout umfassendere Erfahrung in Architektur und Automatisierung erfordert. Bewerten Sie das Projekt anhand der Repository-Komplexität, Compliance-Anforderungen, Integrationen, des Datenverkehrs, der Wiederherstellungsanforderungen und der Anzahl der beteiligten Teams.
Ja. JFrog Artifactory eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit über Infrastructure-Repositories, Dokumentation, sicheren Zugriff und CI/CD-Umgebungen. Vor-Ort-Arbeit in München kann dennoch hilfreich sein, wenn Workshops, Zugriffsprüfungen oder die Abstimmung mit deutschsprachigen Stakeholdern wichtig sind.
Fragen Sie, wie der Spezialist Repositories strukturieren, Berechtigungen verwalten, unveränderliche Artefakte verschieben und sich von einem Ausfall erholen würde. Ein guter Artifactory-Experte kann klare Migrationspläne vorlegen, Abwägungen erklären, Änderungen sicher testen und technische Entscheidungen mit Zielen für Bereitstellung und Sicherheit verbinden.
JFrog Xray analysiert Artefakte und ihre Abhängigkeiten auf bekannte Schwachstellen, Lizenzprobleme und Richtlinienverstöße. Zusammen mit Artifactory kann es Prüfungen, Build-Entscheidungen und Transparenz entlang der Software-Lieferkette unterstützen.
JFrog Artifactory unterstützt Cloud-native-Workflows durch Docker- und Helm-Repositories, Kubernetes-Bereitstellung, Automatisierungs-APIs und Integrationen mit modernen CI/CD-Tools. Ein Spezialist sollte Speicher-, Zugriffs-, Replikations- und Promotionsregeln auf das Bereitstellungsmodell des Unternehmens abstimmen, statt einfach ein bestehendes Repository in die Cloud zu verschieben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die JFrog Artifactory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 821 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die JFrog Artifactory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die JFrog Artifactory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die JFrog Artifactory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die JFrog Artifactory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (71%) und Automotive (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die JFrog Artifactory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich JFrog Artifactory eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Frankfurt 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
