MongoDB Experten in Wien
, die innerhalb von Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werdenBeauftrage Experten, die Dokumentmodelle entwerfen, Aggregationspipelines entwickeln und MongoDB mit Produktionsanwendungen verbinden. Erhalte eine präzise und schnelle Vermittlung mit geprüften und verfügbaren Freelancern für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in Wien.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich MongoDB eingesetzt haben
John A.
Letzte Position:
Softwareentwickler und DevOps Engineer bei Bundesrechenzentrum (BRZ)
Überarbeitung und Verbesserung zentraler APIs; Umsetzung von Änderungswünschen der Kunden. Einrichtung der Monitoring-Infrastruktur für Metriken, Traces und Logs zur Unterstützung des Betriebs. Konzeption von GitOps-Deployments und Infrastructure as Code. Anwendungs- und Systemkonfiguration in ArgoCD und Openshift. Confluence-Dokumentation von Design, Vorgehen und Lösung. Tech Stack: Java 8 & 21, Spring Framework, JSP, Javascript, Bash-Skripte, SQL, Grafana Stack, OpenTelemetry, Docker, DB2, Maven, Kubernetes Kompose.
Roman M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei FSM Rechtsanwälte
- Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
- Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
- Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.
Michael L.
Letzte Position:
IAM-Entwickler & IT-Architekt bei Internationale Bank
Konzeption und Implementierung neuer Funktionalitäten in den Bereichen Lifecycle Management (LCM), Rollenmanagement (RLM) und Access Governance
Anpassung der bereichsweiten Segregation of Duties (SoD)-Matrix zur Sicherstellung regulatorischer und interner Compliance-Vorgaben
Weiterentwicklung und Konfiguration von Rezertifizierungsprozessen
Erstellung und Anpassung von Custom Workflows, Rules und Tasks in SailPoint IdentityIQ (BeanShell, XML, Java)
Einsatz von statischer Codeanalyse mit SonarQube zur Sicherstellung der Codequalität und Einhaltung definierter Entwicklungsstandards
Regelmäßige Durchführung von Code Reviews innerhalb des Entwicklerteams zur Qualitätssicherung, zum Wissensaustausch und zur Einhaltung von Clean-Code-Prinzipien
Mitarbeit in einem agilen Scrum-Team mit täglichem Austausch, Sprint-Planungen und Reviews
Koordination mit Testern, Testmanagern und Fachbereichen zur Qualitätssicherung und reibungslosen Produktivsetzung
Aktive Beteiligung an der Releaseplanung und Deployment-Koordination, inkl. Testvorbereitung, Cutover-Aktivitäten und Rollback-Strategien
Analyse und nachhaltige Behebung von Problemen in der IAM-Produktionsumgebung (2nd- & 3rd-Level-Support)
Reproduktion komplexer Fehler, Identifikation von Root Causes und Umsetzung nachhaltiger Fixes
Erstellung technischer Analysen und Handlungsempfehlungen für Betrieb und Weiterentwicklung
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Laura H.
Letzte Position:
Sr. BI-Berater & Projektmanager bei Multivariata
- Projektleiter, Sr. BI-Experte, Data Scientist, Automatisierungsingenieur für Marketing Analytics | Customer Insights (Einzelhandel, E-Commerce)
- Produktmanager: Asset Metadata Ingest & Provide
- Product Owner Business Intelligence – verantwortlich für 2 Teams: Cloud Data Engineering, Data Warehouse (Logistik)
- Product Owner für den Aufbau einer Reporting-Plattform auf Azure & Power BI (Finanzen)
Alexander V.
Letzte Position:
Senior Cloud- & Kubernetes-Architekt bei A.S.E. | Business Solutions for Construction
- Konzipierte und implementierte eine hochverfügbare, mandantenfähige Kubernetes-Plattform auf Google Kubernetes Engine (GKE) für geschäftskritische Microservices.
- Entwarf und implementierte eine umfassende Infrastructure-as-Code-Strategie mit Terraform zur Verwaltung von GKE-Clustern, Netzwerken (VPCs, Subnetze) und IAM-Richtlinien.
- Entwickelte optimierte Speicherlösungen für zustandsbehaftete Workloads (MongoDB) mit GKE PersistentVolumes und steigerte somit Leistung und Datenausfallsicherheit.
- Etablierte ein umfassendes Observability-Framework mit Google Cloud Monitoring, Logging, Prometheus und Grafana.
Matthias K.
Letzte Position:
Business-Architekt bei E5GTEC
- Analyse der erweiterten Anforderungen bezogen auf vorhandene Controller in einer Industrieanlage
- Erstellung von Konzepten zur Speicherung und Visualisierung von Sensordaten
- Kommunikation mit SPS / PLC
- Microservice Architektur
- Unified Architecture
- KI Auswertungen aus Sensordaten
- Angewandte Technologien: .NET 8, Minimal API, Postgres, MQTT, RabbitMQ
Michael G.
Letzte Position:
Scrum Master bei Xenovo
Planung und Überwachung von Sprints. Abhaltung der vorgesehenen Meetings
Analyse und Beseitigung von Problemen im Entwicklungsprozess
Fehleranalyse, Fehlermanagement und Fehlerkorrektur in den einzelnen Prozessabschnitten
Stakeholdermanagement
Dokumentation und Verbesserung im Entwicklungsprozess
Werkzeuge: JIRA, Confluence
Gerald G.
Letzte Position:
Data-Design-Authority bei Department of Government Enablement
- Verantwortlich für die Neuausrichtung der Datenarchitektur der Regierung von Abu Dhabi mit dem Ziel einer vollständig KI-basierten öffentlichen Verwaltung
- Definition von Modellierungsstandards
- Aufbau eines konzeptionellen und eines logischen Modells für die gesamte staatliche Verwaltung von Abu Dhabi
- Definition von Standards zu Datenqualität und Datensicherheit
Joseph W.
Letzte Position:
Freelancer Cloud-/Lösungsarchitekt (AWS) bei A1 Bank
- Ich bin verantwortlich für die Lösungsarchitektur und technische Unterstützung einer Migrationsinitiative, die auf den Wechsel zu einem neuen Kernbankensystem abzielt.
- Bei dem Projekt wird die Eigenentwicklung durch ein kommerzielles, als SaaS auf AWS betriebenes Standard-Kernbankensystem ersetzt.
- Zu den Aufgaben gehören Lösungsdesign, technische Koordination, Unterstützung der Entwicklungsteams sowie IT-Support und Fehlerbehebung.
- Die Steuerung von über 10 globalen Dienstleistern und Partnern ist entscheidend für den Projekterfolg.
- Technologien: VMWare ESXi, AWS, EKS Kubernetes, Mastercard Payment Transaction Service, Avaloq, Infrastruktur von A1 Telekom Austria, CheckPoint FW, F5, Site-to-Site VPNs, PingID, Futurae SDK, Airlock, UC4/Automic, Firebase, iOS-/Android-Lifecycle-Management, AWS IAM, AWS AppStream, AWS S3, AWS Transfer Family, QlikView, OpenAPI.
Attila D.
Letzte Position:
Full-Stack-Softwareentwickler bei Research Data Evaluation
- Maßgeschneiderter anonymisierter Analyzer für Forschungsdaten, der Einblicke liefert und datenbasierte Entscheidungen erleichtert.
- Entwurf und Entwicklung von Back- und Frontend.
- Bereitstellung einer End-to-End-Lösung.
- Forschungszeitraum um 2 Monate verkürzt.
Adrian I.
Letzte Position:
Strategische Technologieführung & Digitale/KI-Transformation bei Adrian Ion Consulting
- VCs, Investoren & CEOs: Technologieentwicklung in Ihrem (Portfolio-)Unternehmen aufbauen oder skalieren
- CTOs & Senior Technology Leaders: erfahrener Sparringspartner
- Traditionelle Branchen: durch weitere Digitalisierung und KI den Wert steigern oder Abläufe optimieren
- Junge technische Führungskräfte: Führungsfähigkeiten, das Zusammenspiel von Technologie und Business sowie strategisches Denken aufbauen – und dabei unter Druck liefern
Üsame T.
Letzte Position:
Java-Backend-Entwickler bei Porsche Informatik
- Entwicklung mit Java EE 8
- Entwicklung von Microservices mit Java 21 und Spring Boot 3
- Release-Management
- Einarbeitung neuer Teammitglieder
- Verantwortlich für einen teaminternen "Best Code Engineering Award"
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die MongoDB einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
8%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 in Wien, die MongoDB 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der MongoDB Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (85%)
- Bank- und Finanzwesen (77%)
- Professionelle Dienstleistungen (62%)
- Telekommunikation (54%)
- Transport und Logistik (46%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (46%)
- Energie (31%)
- Versorgungsdienstleistungen (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Dokumentdatenbank
MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank zum Speichern JSON-ähnlicher Datensätze in flexiblen BSON-Dokumenten. Sie unterstützt sich ändernde Datenstrukturen, verschachtelte Objekte und umfangreiche Abfragen, ohne jeden Datensatz in feste relationale Tabellen zu zwingen. Unternehmen nutzen sie für Content-Plattformen, Kundenanwendungen, Kataloge, Ereignisdaten und operative Systeme.
Datenmodellierung
Erfahrene MongoDB Spezialisten strukturieren Collections passend dazu, wie eine Anwendung Daten liest und schreibt. Sie entscheiden, wann verwandte Daten eingebettet und wann sie referenziert werden, und wie sich Schemaänderungen verwalten lassen, ohne laufende Dienste zu beeinträchtigen. Sorgfältige Modellierung hält Abfragen übersichtlich, Dokumente nützlich und zukünftige Migrationen beherrschbar.
Abfragen und Aggregation
MongoDB bietet ausdrucksstarke Abfragen, Indizes und Aggregationspipelines zum Filtern, Umwandeln und Zusammenfassen von Dokumentdaten. Fachleute arbeiten mit zusammengesetzten, Text-, Geodaten- und partiellen Indizes und prüfen anschließend Abfragepläne, um vermeidbare Latenzen zu beseitigen. Sie verwalten auch Transaktionen, wenn ein Ablauf koordinierte Aktualisierungen über mehrere Collections hinweg benötigt.
Ökosystem und Bereitstellung
MongoDB Projekte umfassen häufig MongoDB Atlas, Replica Sets, Sharding, Change Streams und Backup-Richtlinien. Angrenzende Kenntnisse können Node.js, Java, Python, .NET, Spring Data, Mongoose, Docker und Cloud-Infrastruktur umfassen. Typische Ergebnisse sind:
- Design von Collections und Indizes
- Aggregationspipelines und Datenmigrationen
- Atlas-Bereitstellung und Zugriffskontrollen
- Backup-, Monitoring- und Wiederherstellungsverfahren
Wann Fachwissen hinzugezogen werden sollte
Freiberufliches MongoDB Fachwissen hilft, wenn ein Team von einem relationalen Modell wechselt, eine Anwendung mit hohem Datenvolumen skaliert oder fehleranfälligen Datenzugriffscode ersetzt. Es ist auch bei der Einführung von Atlas, bei Produktionsvorfällen und bei Migrationen von Legacy-Datenbanken wertvoll. In Wien können Spezialisten lokale Produkt-, Medien-, Handels- und Industrieteams remote oder gemeinsam mit einer Gruppe vor Ort unterstützen.
Woran Qualität erkennbar ist
Ein kompetenter Profi erklärt Abwägungen, anstatt MongoDB als schemafreie Abkürzung zu behandeln. Er kann zeigen, wie sich Dokumentdesign, Indizes, Konsistenzeinstellungen und Replikation auf die Anwendung auswirken, und Entscheidungen anschließend mit repräsentativen Workloads überprüfen. Klare Dokumentation, sichere Konfiguration, getestete Wiederherstellung und praktische Zusammenarbeit auf Englisch oder Deutsch sind starke Qualitätssignale für Arbeiten in Wien.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu MongoDB, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
MongoDB wird für Anwendungen verwendet, die von flexiblen Dokumentstrukturen profitieren, darunter Content-Management, Produktkataloge, Kundenportale, Analysedienste und ereignisgesteuerte Systeme. Sie ist besonders nützlich, wenn Datensätze verschachtelte oder sich ändernde Attribute enthalten und Teams das Datenmodell schnell weiterentwickeln müssen.
MongoDB speichert zusammengehörige Informationen in Dokumenten und Collections, während PostgreSQL und ähnliche Systeme Daten in Tabellen mit expliziten Beziehungen organisieren. MongoDB kann den Datenzugriff bei Datensätzen mit aggregatähnlicher Struktur vereinfachen, während relationale Datenbanken bei stark verknüpften Daten, komplexen Joins und strenger transaktionaler Berichterstattung möglicherweise stärker sind. Die richtige Wahl hängt von Zugriffsmustern, Konsistenzanforderungen und dem Fachwissen des Teams ab.
Ein starker MongoDB Spezialist sollte Anwendungsentwicklung, Datenmodellierung, Indexierung und den Betrieb in Produktionsumgebungen verstehen. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen MongoDB Atlas, Cloud-Netzwerke, Docker, Kubernetes, Node.js, Java, Python, .NET, Mongoose oder Spring Data. Sicherheit, Beobachtbarkeit und Backup-Design sind genauso wichtig wie die Syntax von Abfragen.
Die erforderliche Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Für eine kleine Anwendungsfunktion kann ein Profi genügen, der Collections modellieren und zuverlässige Abfragen schreiben kann, während eine Migration, eine geshardete Bereitstellung oder eine Neugestaltung der Wiederherstellung tiefere MongoDB Produktionserfahrung erfordert. Bewerte den Spezialisten anhand des Workloads, des Datenvolumens, der Verfügbarkeitsanforderungen und des Lieferrisikos statt anhand einer allgemeinen Angabe zur Berufsdauer.
Ja. MongoDB Arbeit eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da Schema-Reviews, Abfrageanalysen, Änderungen an der Bereitstellung und Dokumentation sicher online erledigt werden können. Treffen vor Ort in Wien können dennoch bei Architektur-Workshops, der Reaktion auf Vorfälle oder der engen Abstimmung mit einem lokalen Produktteam helfen. Kläre Zugriffskontrollen, Kommunikationsroutinen und Spracherwartungen frühzeitig.
MongoDB Atlas ist ein verwalteter Dienst, der den Betriebsaufwand für Bereitstellung, Upgrades, Monitoring und Backups reduziert. Er eignet sich für Teams, die eine verwaltete Cloud-Infrastruktur und integrierte Sicherheitskontrollen wünschen, während selbstverwaltetes MongoDB bei besonderen Hosting-, Netzwerk- oder Compliance-Anforderungen vorzuziehen sein kann. Ein Spezialist sollte diese Anforderungen vergleichen, bevor er ein Bereitstellungsmodell empfiehlt.
Bitte den Profi, das Dokumentmodell, erwartete Zugriffsmuster, die Auswahl der Indizes und den Umgang mit Ausfällen in klarer Sprache zu erklären. Gute MongoDB Arbeit umfasst getestete Migrationen, gemessenes Abfrageverhalten, Zugriffe nach dem Prinzip der geringsten Berechtigung, überprüfte Backups und klare Wiederherstellungsschritte. Eine praktische Prüfung repräsentativer Abfragen ist aussagekräftiger als eine allgemeine Liste von Tools.
Ein Freelancer sollte vor Änderungen an MongoDB Datenstrukturen das aktuelle Schema, kritische Abfragen, Konsistenzanforderungen, die Bereitstellungsumgebung und die Zuständigkeit für den Betrieb klären. Er sollte außerdem verstehen, ob das System Atlas, Replica Sets, Sharding, Change Streams oder ein Framework wie Mongoose verwendet. Klare Grenzen für den Produktionszugriff und Rollback-Pläne verringern das Lieferrisiko.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die MongoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 825 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die MongoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die MongoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die MongoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die MongoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Bank- und Finanzwesen (77%) und Professionelle Dienstleistungen (62%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die MongoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Betrieb (62%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MongoDB 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.
Länder:
Wien 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
