KQL Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit geprüften, verfügbaren Spezialisten.Beauftragen Sie Experten, die präzise KQL-Abfragen schreiben, Azure Data Explorer und Log-Analytics-Suchen optimieren und zuverlässige Workflows für Threat Hunting und Observability aufbauen – mit schneller, präziser Zuordnung zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich KQL eingesetzt haben
Baris Ekici
Letzte Position:
Founder / Product & Security Architect bei Pirpirik
- Führe Secure Code Reviews durch und gebe Secure-Coding-Beratung für die Anwendungs- und Plattformarchitektur.
- Entwickle Sicherheitsarchitektur für die Infrastruktur sowie Sicherheitsmonitoring-Architektur, Incident-Response-Playbooks und Controls nach dem Security-by-Design-Prinzip.
Victor Omojoye
Letzte Position:
AI Training Engineer bei Confidential AI Research Client
- Codebase-Bewertung & Problemdesign: Komplexe Software-Engineering-Probleme gegen große Open-Source-Python-Codebasen (einschließlich pandas) entworfen und unter Last getestet, was tiefes Kontextverständnis und architektonisches Wissen erforderte, um sauber abgegrenzte, realistische Problemstellungen zu erstellen, die strengen Korrektheitsvorgaben entsprechen.
- Analyse von Agentenfehlern: Lösungen von LLM-Coding-Agenten auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft und dabei aussagekräftige Fehler in der Behandlung von Edge Cases, im dtype-Verhalten und in der Logik zur NaN-Weitergabe über mehrere Spalten hinweg identifiziert; Ergebnisse präzise für die weitere Auswertung dokumentiert.
- Programmgesteuerte Test-Suite-Entwicklung: Umfassende pytest-Suites erstellt, um Agenten-generierte Lösungen programmgesteuert gegen definierte Anforderungen zu prüfen, mit gezielter Abdeckung von Randbedingungen und Fehlermodi, die naive Implementierungen nicht erfassen.
- Containerisierte Umgebungs-Entwicklung: Docker-Umgebungen für reproduzierbare Agentenausführung gebaut und debuggt, einschließlich git-basierter Repository-Bereitstellung, Dependency-Pinning mit npm ci und Erstellung von Multi-Stage-Dockerfiles für Linux-basierte Container.
Sergey Komarov
Letzte Position:
Geschäftsführer Cybersicherheit bei CBA-Cybersecurity and Business Advisory GmbH
- Entwicklung umfassender Dienstleistungen in den Bereichen Cybersecurity, IT-Governance und KI
- Aufbau und Bereitstellung strategischer Sicherheitslösungen wie vCISO-Service, ISMS, SOC-as-a-Service (SIEM, SOAR, UseCases, PlayBooks, Threat Hunting, Incident Response), KI-gestützte Risiko- und Compliance-Tools sowie Frameworks für Outsourcing- und Drittparteienrisiken
- Begleitung von Unternehmen bei der Umsetzung regulatorischer Anforderungen und Zertifizierung (ISMS, NIS-2, DORA, CRA, KRITIS, ISO 27001, TISAX, BSI IT-Grundschutz, EU AI Act)
- Förderung von Innovationen in den Bereichen Cybersecurity-Automatisierung, KI-Governance und sichere digitale Transformation
- Verantwortung für Unternehmenswachstum, Kundenbeziehungen und strategische Partnerschaften
Thomas Grevenkamp
Letzte Position:
Senior .NET / Cloud Engineer bei Freiberuflich
Aufbau einer Observability- und Alerting-Lösung für Business Central Job Queue Monitoring
- Aufbau einer zentralen Monitoring-Lösung zur Überwachung der Business Central Job Queue in einer Multi-Organisations-Umgebung in Azure DevOps
- Integration von Azure Application Insights und Log Analytics zur strukturierten Erfassung und Auswertung von Job-Laufzeiten und Fehlerereignissen
- Entwicklung von KQL-Abfragen zur gezielten Analyse fehlgeschlagener Jobs und Erkennung von Fehlermustern
- Anbindung von Grafana und Power BI zur Visualisierung operativer Metriken und Job-Status in Echtzeit
- Implementierung eines automatisierten Alerting-Workflows mit Power Automate – bei fehlgeschlagenem Job wird unmittelbar eine Benachrichtigungsmail ausgelöst
- Sicherstellung der Transparenz über den Zustand produktiver Hintergrundprozesse im laufenden Betrieb
Ergebnis: Vollständige Transparenz über fehlgeschlagene Business Central Jobs · Deutliche Reduzierung der Reaktionszeit durch automatisiertes Alerting per Mail · Stabile Grundlage für proaktiven Betrieb produktiver Hintergrundprozesse
Technologien: Azure DevOps | Application Insights | Log Analytics | KQL | Grafana | Power Automate | Power BI | Business Central | Azure Monitor
Denis Fischer
Letzte Position:
IT-Security-Consultant bei Logistikdienstleister
- Aufbau eines zentralen Security Monitoring Systems (SIEM)
- Integration und Onboarding von Logquellen (Windows, Netzwerk, Applikationen)
- Entwicklung von Dashboards und Alerting-Strukturen
- Strukturierung von Datenmodellen zur effizienten Analyse
Michael Simann
Letzte Position:
Business Analyst & Product Owner bei Deutsche Vermögensberatung (DVAG)
- Product Owner für Stakeholder-Management, Backlog-Priorisierung und Sprint-Organisation (Refinements, Planung, Tests, Freigabe) in einem agilen Team (8 Entwickler, 2 Tester)
- Implementierung von SAFe durch Bildung von Sub-Teams und Leitung von Retrospektiven zur Teamentwicklung
- Entwicklung des zentralen DVAG-Provisionssystems von Batch- zu Near-Real-Time-Processing (Kafka) inklusive Datenmigration und Strukturhierarchie
- Spezifikation von funktionalen, technischen und Qualitätsanforderungen in enger Abstimmung mit Lead-Developern
- Modellierung komplexer Geschäftsprozesse (BPMN) und Schnittstellen (Kafka, REST, GraphQL)
- Unterstützung bei Authentifizierung (Keycloak), Frontend-Entwicklung (Angular) und Testautomatisierung (CI/CD, CDCT)
- Begleitung der Cloud-Migration von Microservices zu Azure; Erstellung von Workbooks, Dashboards und KQL-Abfragen für Systemmonitoring
- Analyse und Optimierung von Datenbanksystemen (CosmosDB, MongoDB, SQL) und Reporting über Power BI zur Steuerung von Provisionswettbewerben
- Einbringung von Branchenexpertise im Vertrieb und im strukturierten Vertriebsmodell einschließlich Begleitung von Finanzprodukten bis zur Markteinführung
Vitali Haberkorn
Letzte Position:
Power BI-Experte bei Media Agency
Das Projekt zielt darauf ab, die bestehende Power BI Premium-Umgebung des Unternehmens auf Microsoft Fabric zu migrieren. Diese Migration umfasst die Umstellung der bestehenden Datenmodelle, Berichte und Dashboards auf die neue Plattform, um von den erweiterten Funktionen und der verbesserten Performance von Microsoft Fabric zu profitieren. Die Lösung wird in verschiedenen Regionen weltweit bereitgestellt, um eine einheitliche und konsistente Reporting- und Analyseumgebung für alle Standorte zu gewährleisten.
Anforderungsanalyse, Planung der Migration, Datenmigration, Anpassung der Berichte und Dashboards, Testen und Validieren, Schulung und Support, Bereitstellung und Überwachung, regionale Bereitstellung.
Sebastián Katzer
Letzte Position:
Intelligentes Laden bei Mercedes-Benz, MBTI
Agile Softwareentwicklung in einem interdisziplinären Umfeld
Teamübergreifende Zusammenarbeit zur Erreichung wichtigen Milestones
Eigenverantwortliche Neu- und Weiterentwicklung von Features
Aufwandsschätzung, Refinement, Umsetzung und Präsentation
Lösungsideen finden, Probleme analysieren, Bug Fixes ausrollen
Schreiben automatisierter Tests, manuelles Testen, Log- & Fehleranalyse
Sicherstellung von Hochverfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit der Produktivumgebung
Rollout von Releases und Multi-Stage Infrastruktur
Aufsetzen von Alerts und Monitoring
Pair-Programming, Code Reviews, Dokumentation
Rufbereitschaft, 3rd Level Support
Event-Driven Architecture, Clean Code, Hexagonal Architecture
Microservices auf Basis von Go (Gin), Java 21 (Spring Boot 3), Python (FastAPI)
Terraform/OpenTofu, KQL, SQL, JSON, REST, Helm, ArgoCD, AzureCLI, K9s, OAuth2
Postgres, Redis, Kafka, Azure EventHub, Kubernetes, nginx, Ingress
AppInsights, LogAnalytics, OpenTelemetry, Datadog, OpenAPI 3, Swagger
Azure DataExplorer, Storage, KeyVault, Container Registry, Azure Functions,…
Junit5/Jupiter, testify, RestAssured, Docker Compose, Wiremock
IntelliJ, Scrum, Kanban, Teams, Confluence, OpsGenie, Arc42
GitHub CI/CD, GitLab CI/CD, Azure DevOps
EV Charging Protokolle (EVSE, OCPP, V1G, V2G)
Sirak Debrezion
Letzte Position:
Cybersecurity-Support-Ingenieur bei Log(N) Pacific
- Implementierung sicherer Cloud-Konfigurationen mit Azure Private Link, Network Security Groups, Microsoft Defender for Cloud und Azure Regulatory Compliance für NIST 800-53, PCI DSS und HIPAA/HITRUST, was zu einer 88%igen Reduzierung von Sicherheitsvorfällen im gleichen Zeitraum führte.
- Fehlersuche und Unterstützung von Microsoft Azure-Diensten, einschließlich Microsoft Sentinel (SIEM), Virtual Machines, Azure Monitor und Azure Active Directory.
- Entwicklung von KQL-Abfragen zur Unterstützung des Log Analytics-Arbeitsbereichs und Microsoft Sentinel, was zu 1 neuem SIEM-Dashboard und 4 Arbeitsmappen führte.
Nico Thiemer
Letzte Position:
Geschäftsführer und Gründer bei nova laboro UG (haftungsbeschränkt)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die KQL einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, die KQL 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
KQL in der Praxis
KQL, kurz für Kusto Query Language, ist die Abfragesprache, die in den Microsoft-Daten- und Sicherheitsdiensten verwendet wird. Unternehmen nutzen sie, um Protokolle zu durchsuchen, Ereignisse zu prüfen und große Telemetriedaten in klare Antworten zu verwandeln.
Wo es eingesetzt wird
- Azure Data Explorer für schnelle Protokoll- und Ereignisanalyse
- Microsoft Sentinel für Security Hunting und Incident-Untersuchungen
- Azure Monitor und Log Analytics für operative Fehleranalyse
- Eigene Dashboards und Alarmabfragen für Teams, die Live-Transparenz brauchen
Was starke Spezialisten liefern
Ein starker KQL-Spezialist schreibt lesbare Abfragen, die schnell die richtigen Daten liefern. Er weiß, wie man filtert, zusammenführt, zusammenfasst, erweitert und Ergebnisse so aufbereitet, dass Teams damit arbeiten können.
Außerdem kennt er Schema-Design, Zeitreihenmuster und Wege, die Abfragekosten zu senken, ohne das Signal zu verlieren.
Wissen über das Ökosystem
KQL-Arbeit ist oft Teil des Microsoft-Stacks, besonders bei Azure Data Explorer, Sentinel und Monitor. Experten, die dieses Ökosystem kennen, können zwischen Sicherheits-, Plattform- und Betriebsaufgaben wechseln, ohne den Zusammenhang zu verlieren.
Sie kennen auch Ingestion-Muster, Aufbewahrungsoptionen und den Einfluss des Abfragedesigns auf nachgelagerte Alarme und Berichte.
Wann Unternehmen Hilfe hinzuziehen
Unternehmen suchen meist nach freiberuflichen KQL-Profis, wenn Abfragen langsam, unübersichtlich oder schwer vertrauenswürdig geworden sind. Dasselbe gilt, wenn ein Sicherheitsteam bessere Erkennungen braucht oder ein Betriebsteam klarere Telemetrieansichten.
In Germany passiert das oft in cloudgetriebenen Teams, die kurze Remote-Einsätze wollen und gleichzeitig für sensible Monitoring-Arbeit engen Austausch benötigen.
Gute Signale, auf die man achten sollte
- Klare Beispiele für Hunting-, Troubleshooting- oder Dashboard-Abfragen
- Sicherheit im Umgang mit Azure-Diensten und Logdatenmodellen
- Fähigkeit, die Abfragelogik in einfachen Worten zu erklären
- Erfahrung mit der Verbesserung bestehender Abfragen, nicht nur mit dem Schreiben neuer
- Bewusstsein für Alarmqualität, False Positives und Wartbarkeit
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu KQL am häufigsten gestellt werden.
KQL wird verwendet, um Protokolle, Telemetrie, Sicherheitsereignisse und Betriebsdaten in Microsoft-Umgebungen abzufragen. Teams nutzen es, um Vorfälle zu untersuchen, Dashboards zu bauen, nach Bedrohungen zu suchen und zu verstehen, was sich in einem System geändert hat. Besonders nützlich ist es, wenn die Daten groß, zeitbezogen und schnell filterbar sein müssen.
Nein. KQL ist für explorative Analyse von Protokollen und Ereignissen gebaut, während SQL auf relationale Tabellen und Transaktionsdaten ausgerichtet ist. KQL fühlt sich anders an, weil es für das Suchen, Zusammenfassen und Analysieren von Zeitreihen- und Telemetriedaten optimiert ist. Wenn Ihr Projekt hauptsächlich in Azure Monitor, Sentinel oder Azure Data Explorer läuft, ist KQL meist die bessere Wahl.
KQL wird am häufigsten mit Azure Data Explorer, Microsoft Sentinel, Azure Monitor und Log Analytics verwendet. Ein Spezialist, der diese Tools kennt, kann das Abfragedesign mit Ingestion, Alarmierung und Untersuchungsabläufen verbinden. Das ist wichtig, wenn die Abfrage nur ein Teil eines größeren Monitoring- oder Sicherheits-Setups ist.
Ein starker KQL-Freelancer schreibt Abfragen, die korrekt, schnell und leicht zu warten sind. Er sollte erklären können, warum eine Abfrage funktioniert, sie an neue Datenquellen anpassen und verbessern können, wenn das Ergebnis zu unruhig oder zu langsam ist. Gute Spezialisten denken auch darüber nach, wie andere Teams die Abfragen nutzen werden.
Das hängt von der Aufgabe ab. Eine kleine Bereinigung von Abfragen braucht vielleicht nur einen fokussierten KQL-Spezialisten, während Security Hunting, das Feintuning von Alarmen oder das Monitoring über mehrere Workspaces meist jemanden erfordert, der mit Azure-Diensten und echten Produktionsdaten gearbeitet hat. Je wichtiger die Abfrage für Betrieb oder Sicherheit ist, desto mehr Wert bringt tiefere Erfahrung.
Ja, die meiste KQL-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben im Design, in der Prüfung und bei der Fehlersuche liegen. In Germany bevorzugen viele Teams trotzdem einen kurzen Vor-Ort-Start, wenn die Arbeit Sicherheitsbetrieb oder sensible Telemetrie betrifft. Danach funktioniert die Remote-Zusammenarbeit meist gut, wenn Zugriff und Kommunikation klar sind.
Achten Sie auf Azure-Kenntnisse, Log Analytics, Sicherheitsanalyse und Dashboards rund um KQL. Je nach Projekt können Vertrautheit mit Sentinel, Azure Data Explorer, Datenaufnahme und Incident Response wichtig sein. Für berichtsintensive Aufgaben hilft es sehr, wenn die Person Daten auch für nicht-technische Leser aufbereiten kann.
Bitten Sie um Beispiele, die zeigen, wie KQL in einem echten Problem eingesetzt wurde, nicht nur um grundlegende Syntax. Starke Spezialisten können über Abfrageleistung sprechen, Abwägungen erklären und zeigen, wie sie mit unruhigen Daten oder geänderten Schemas umgegangen sind. Eine klare Besprechung einer einzelnen früheren Abfrage sagt oft mehr als eine lange Liste von Tools.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die KQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 763 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die KQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 33% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die KQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die KQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die KQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (60%) und Professionelle Dienstleistungen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die KQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (50%) und Betrieb (40%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich KQL eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
