Kibana Experten in München
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Elasticsearch-Daten in klare Dashboards, gespeicherte Suchen und Alarme für Operations-, Security- und Produktteams verwandeln. Sie passen Kibana an Ihr Index-Design, Ihre Rollen und Ihre Reporting-Anforderungen an und bringen Sie dann schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Spezialisten zusammen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Kibana eingesetzt haben
Marco Toscano
Letzte Position:
Scrum Master bei Siemens Energy
- Verantwortlich für die Einführung agiler Methoden innerhalb des Interface- & Integration-Teams (2 Scrum-Teams)
- Planung und Durchführung von Trainings zu agilen Methoden
- Moderation von Workshops und Scrum-Events
- Beseitigung von Hindernissen
- Steigerung der Sprint-Performance
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Damian Śniatecki
Letzte Position:
CTO bei FRATCH.IO
- Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
- Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
- Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
- Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
- Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
- Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.
Celso Kurrle
Letzte Position:
SAP Commerce Cloud FullStack-Entwickler bei Spar
- Implementierung einer GitLab CI/CD-Pipeline auf Basis der SAP Commerce Cloud 2211
- Entwicklung eines neuen B2C-Shops mit Vue, Node und TypeScript, um Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Leistungsoptimierung zu gewährleisten
- Integration von Microsoft Azure Event-Grid mit SAP Hybris
- Implementierung von BDD mit Cucumber unter Verwendung der Gherkin-Syntax, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Business-Teams zu fördern
- Betreuung und Anpassung eines Spartacus-Shops
- Technologien/Sprachen: Java, REST, OData, Behavior Driven Development (BDD), Cucumber, Node, Vue, TypeScript, Spartacus, GitLab CI/CD, Gradle, Maven, Ant, SonarQube
Vitor Rodrigues
Letzte Position:
Testkoordinator Automatisierung bei Pro4all
- Entwarf und erstellte von Grund auf das Automatisierungsframework mit Playwright, TypeScript, JavaScript, Gherkin, Cucumber, BDD, Maven, IntelliJ IDEA
- Definierte, entwickelte und pflegte Testpläne, Testskripte, Berichte und andere QA-Dokumentationen in Confluence
- Erstellte und pflegte Testdaten mit SQL Server Management Studio, Toad und Faker.js
- Führte Webservice- und API-Tests mit Swagger Open API, SoapUI, JSON, HTML und XML durch
- Führte funktionale, Smoke-, Regression-, Black-Box-, GUI-, Cross-Browser-, UAT- und E2E-Tests mit CrossBrowserTesting und Safari Web Inspector durch
- Integrierte und pflegte automatisierte Skripte in Sprints nach Kanban, CI/CD, GitHub, Docker, Azure Pipelines, Agile, Scrum, Kafka und Kibana
- Meldete und verwaltete Fehler in Azure DevOps
- Führte Mobile-Tests mit Robot Framework und Appium durch
Abhijit Ingle
Letzte Position:
Lead Backend-Entwickler und Architekt bei Gloresoft GmbH
Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.
Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.
Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Dmitry Varlamov
Letzte Position:
Fullstack-Softwareentwickler bei Mercedes-Benz Tech Innovation
- Backend-Entwicklung des cloudbasierten Microservice
- Frontend-Entwicklung des Micro-Frontends
- Migration der Cloud-Backend-Umgebung
- Rollout des verteilten hochverfügbaren Privacy Data Service
- Technologien: Java, Kotlin, Spring Boot, REST-Services, Kubernetes, Microsoft Azure, Cloud-Sicherheit, OpenAPI, Postman, JavaScript, Vue.js, AngularJS, TypeScript, Micro-Frontend, Redis, Kibana, Grafana, CI/CD, GitHub Actions, Jenkins, Helm Charts, Sec-Hub, Black Duck, Docker, Maven, Git, Scrum
Dhia Laouiti
Letzte Position:
Praktikum als Softwareentwickler bei Passau University
- Entwickelte eine C++-Bibliothek mit IDL für sichere DDS-Systemkommunikation, mit Fokus auf Protokollserialisierung und Schnittstellendefinition.
- Führte umfangreiche Validitätstests durch und erstellte ein CLI-Fenster, um die Integration der Bibliothek zu vereinfachen und optimale Leistung sowie Sicherheit zu gewährleisten.
Claudius Porath
Letzte Position:
IT-Berater in Arbeitnehmerüberlassung bei YER Talents GmbH
- Release Management
- Projektleitung
- Business Analyse
- Scrum
- SAFe
Roman Gubarev
Letzte Position:
Integrationsprojektleiter für ein neues Bankkernsystem für Finanzierungen bei Volkswagen Financial Services / Leogy GmbH
Fachlicher Kontext:
- Release 1 – Direktbankgeschäft (Verbraucherkredit, Fahrzeugfinanzierung)
- Anbindung an ein neu entwickeltes VWFS-Kunden-Frontend (Checkout)
- Anbindung an das Check24-Portal
- Release 2 – Fahrzeugfinanzierung durch VW Group Händler
- Integration mit bestehendem Händlersystem für die Dokumenteneinreichung
- Anpassung des Prozesses zur Dokumentenverarbeitung im neuen Bankkernsystem
- Integration mit dem System zur Verwaltung von Fahrzeugdokumenten
- Integration mit einem Händler-Informationssystem
Tätigkeiten und Aufgaben
- Integrationsschnittstelle zwischen dem Projekt zur Entwicklung des neuen Kernsystems und den zu integrierenden Systemen
- Abstimmung der Integrationsszenarien, Schnittstelleninhalten und deren technischer Umsetzung
- Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen für die relevanten Schnittstellen
- Planung und Nachverfolgung der Umsetzung durch Dienstleister / Entwicklerteams
- Steuerung der Testaktivitäten, Testdurchführung, Nachverfolgung der Behebung von Defekten
- Status-Reporting an Stakeholder und Programmleitung
Skills und Technologien
- Projektmanagement, Anforderungsanalyse, Testmanagement, Testing, Reporting, Stakeholdermanagement
- VTXRM Accipiens, SmartFIX, Jira, Confluence, HP ALM
- APIs, REST, SOAP, OpenAPI, XML, JSON
Bela Bocsak
Letzte Position:
Full-Stack Lead-Entwickler, Backend-Architekt bei Telefonica (O2)
Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.
Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.
Ilia Kritiuk
Letzte Position:
Senior Full-Stack-Java-Entwickler / Teamleiter bei Diva-e Platforms GmbH
- Entwicklungsteam geleitet, das Microservices mit Java Spring Boot entwickelt hat.
- Asynchrone Nachrichtenübermittlung mit Kafka und RabbitMQ implementiert.
- Ein Team von 6 Entwicklern geleitet und die Codequalität verbessert (SonarQube: 92 %→ 98 %).
- Deploy-Zeit um 70 % reduziert durch optimierte Jenkins- und TeamCity-Pipelines.
- REST- und gRPC-APIs für groß angelegte Integrationen erstellt.
- Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit cloudbasierter Microservices verbessert.
Christof Nasahl
Letzte Position:
Senior Entwickler bei Otto GmbH
- Weiterentwicklung der personalisierten Werbeflächen im Otto Webshop
- Fullstack-Entwicklung im Kanban-getriebenen Team von etwa 15 Personen
- Technologien: Microservices, Kotlin, Spring, Spring Boot, Gradle, MongoDB, HTML, JS, Node, SCSS, AWS
- Entwicklungsprozess: Kanban; Continuous Integration mit AWS Code Pipeline und GitHub Actions
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Kibana einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 59%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
94% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 Kibana 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Kibana-Grundlagen
Kibana ist die Visualisierungs- und Erkundungsebene für Elasticsearch-Daten. Es hilft Teams, Logs zu durchsuchen, Metriken zu prüfen, Dashboards zu erstellen und Muster in Echtzeit zu erkennen. Unternehmen setzen es ein, wenn rohe Indizes zu schwer zu lesen sind und sie klare Ansichten für Operations, Security oder Produktanalysen brauchen.
Was Spezialisten liefern
- Dashboards für Logs, Metriken und Traces
- Gespeicherte Suchen und wiederverwendbare Ansichten
- Alarme und regelbasiertes Monitoring
- Discover-, Lens- und Drill-down-Analysen
- Zugriffskontrolle und Space-Design
Starke Profis gestalten Kibana so, dass es zur Art und Weise passt, wie Teams Fragen stellen, nicht nach einer generischen Vorlage.
Wo es passt
Kibana ist oft Teil des Elastic Stack, auch ELK Stack genannt. Es wird zusammen mit Elasticsearch, Beats und Logstash für Observability, Security-Analysen und Business-Reporting genutzt. Ein guter Spezialist weiß, wie Felder, Mappings und Index-Patterns beeinflussen, was Nutzer erkunden können.
Wann Sie Hilfe holen sollten
Holen Sie sich freiberufliche Expertise dazu, wenn Dashboards langsam, unübersichtlich oder inkonsistent sind. Das hilft auch, wenn ein Team Elastic-Stack-Monitoring einführt, alte Kibana-Visualisierungen neu aufbaut oder nach Wachstum Berechtigungen entwirrt. In München passt das oft für Teams, die gezielte Unterstützung ohne langen internen Einstellungsprozess brauchen.
Wichtige Fähigkeiten
Ein starker Kibana-Profi versteht Elasticsearch-Queries, Datenmodellierung und den Unterschied zwischen Suche, Aggregation und Filterung. Er weiß, wie man Visualisierungen für mehr Klarheit feinjustiert und sie bei sich ändernden Daten wartbar hält. Außerdem arbeitet er gut mit Security-, DevOps- und Analytics-Spezialisten zusammen.
Qualitätsmerkmale
Gute Arbeit ist leicht zu navigieren und leicht zu vertrauen. Achten Sie auf saubere Benennung, sinnvolle gespeicherte Objekte, stabile Alarmregeln und Dashboards, die eine echte Frage beantworten. Die besten Spezialisten erklären Kompromisse klar und können sowohl die Zusammenarbeit aus der Ferne als auch Vor-Ort-Sessions unterstützen, wenn die Arbeit es verlangt.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Kibana am häufigsten fragen.
Kibana wird genutzt, um in Elasticsearch gespeicherte Daten zu durchsuchen, zu visualisieren und zu überwachen. Teams verlassen sich darauf für Log-Analysen, operative Dashboards, Sicherheitsuntersuchungen und die schnelle Erkundung sich verändernder Daten. Besonders nützlich ist es, wenn verschiedene Gruppen dieselben Daten in einem Format brauchen, das sie schnell lesen können.
Kibana ist am stärksten, wenn die Daten bereits im Elastic Stack liegen und Sie dafür tiefgehende Suche und Analysen brauchen. Grafana wird oft für breiteres, Metriken-orientiertes Monitoring gewählt, während eigene Reporting-Tools gut für feste Geschäftsberichte passen können. Ein guter Freelancer hilft Ihnen bei der Entscheidung anhand des Datenmodells und der Fragen, die Nutzer beantworten müssen.
Ein starker Kibana-Spezialist versteht in der Regel Elasticsearch, JSON, Query-Logik und Index-Design. Kenntnisse in Logstash, Beats und Alarmierungs-Workflows sind ebenfalls hilfreich, besonders in Observability- und Security-Projekten. Klare Kommunikation ist auch wichtig, denn Dashboards funktionieren nur, wenn Menschen ihnen vertrauen und sie nutzen.
Kibana-Projekte werden schwieriger, wenn Dashboards immer mehr werden, Feldnamen sich verschieben oder Alerting zu viel Lärm erzeugt. Dann macht Erfahrung mit Datenmodellierung, Berechtigungen und Visualisierungsdesign einen echten Unterschied. Wenn das Team bereits Elasticsearch hat, aber Schwierigkeiten, Daten in nutzbare Ansichten zu verwandeln, lohnt sich externe Hilfe meist.
Ja, Kibana-Arbeit passt oft gut zur Zusammenarbeit aus der Ferne, weil Dashboards, gespeicherte Suchen und Konfigurationen in gemeinsamen Umgebungen geprüft werden können. In München können Vor-Ort-Sessions zu Beginn eines Projekts trotzdem helfen, wenn Teams sich auf Datenquellen, Berechtigungen und Reporting-Ziele einigen müssen. Danach können viele Aufgaben remote bleiben.
Kibana ist die Oberfläche zum Erkunden und Visualisieren von Daten, während der Elastic Stack Kibana plus Elasticsearch und verwandte Ingestion-Tools umfasst. Suchende sagen manchmal Elastic oder ELK, wenn sie eigentlich Kibana-Arbeit meinen. Ein Spezialist sollte wissen, wie die Teile zusammenpassen, nicht nur, wie man durch die UI klickt.
Achten Sie auf jemanden, der erklären kann, warum ein Dashboard auf eine bestimmte Weise aufgebaut ist, nicht nur, wie man es baut. Starke Kibana-Profis halten Visualisierungen einfach, benennen gespeicherte Objekte klar und entwerfen Alarme, die Störmeldungen reduzieren. Sie sollten außerdem ältere Setups verbessern können, ohne etwas zu zerstören, worauf Nutzer bereits angewiesen sind.
Für kleine Anpassungen kann grundlegendes Kibana-Wissen ausreichen. Für ernsthafte Arbeit brauchen Sie jemanden, der die Datenstruktur in Elasticsearch, das Query-Verhalten, Zugriffskontrolle und Dashboard-Design versteht. Dieses tiefere Know-how ist wichtig, wenn die Arbeit Monitoring, Compliance oder Entscheidungen auf Basis der Daten beeinflusst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Kibana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 734 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Kibana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Kibana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Kibana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (94%), Englisch (88%) und Spanisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Kibana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Automotive (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Kibana in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Projektmanagement (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Kibana 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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