n8n Experten in Frankfurt
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIArbeite mit Spezialisten zusammen, die n8n-Workflows entwerfen, APIs und SaaS-Tools verbinden und Lead-Handling, Benachrichtigungen sowie Datensynchronisation automatisieren. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich n8n eingesetzt haben
Kevin Grundmann
Letzte Position:
KI-Strategie & Governance / Freiberufler bei Al Gambit
- Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
- Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Felix Tschöpe
Letzte Position:
Qualitäts- und Prozessmanager Handel – Schwerpunkt Systeme bei Mainova AG
- Sicherstellung des stabilen Betriebs geschäftskritischer Anwendungen im energiewirtschaftlichen Umfeld (KRITIS-nahe Systeme), Abstimmung mit IT-Betrieb zu Zertifikaten, Berechtigungen und sicherheitsrelevantem Logging
- Kontinuierliches Monitoring von Schnittstellen, Prozessen und Systemzuständen inkl. Analyse von Abweichungen und Performanceproblemen
- Entwicklung und Aufbau abgesicherter Schnittstellen inkl. Authentifizierungs- und Zugriffskonzepten
- Incident Management: Priorisierung, Ursachenanalyse, Koordination der Fehlerbehebung mit IT-Betrieb, Fachbereichen und externen Dienstleistern
- Change- und Releasemanagement inkl. Abstimmung, Testkoordination, Produktivsetzung und Nachbetreuung
- Product Owner für operative Systeme im laufenden Betrieb (Prognosen, Fahrplanmanagement, Marktdatenim- und -exporte, Vertragsmanagement, regulatorisches Reporting)
- Dokumentation von Betriebsprozessen, Changes und Incidents zur Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit und Auditfähigkeit
- Automatisierung und Digitalisierung von Betriebsprozessen
- Einführung und Einsatz von KI-gestützten Analyse- und Monitoringansätzen und Agenten mit Microsoft 365 Copilot
Jan Hanken
Letzte Position:
Produktleiter bei GoDEAP.ai
- Leitung der Entwicklung einer virtuellen Data-Scientist-Plattform, die für Fach- und Führungskräfte, Studierende und KMU konzipiert ist.
Kevin Müller
Letzte Position:
Freiberuflicher Dozent im Coaching-Bereich bei DSI Education GmbH
- Praxisorientiertes Coaching zu Kernaspekten der Data Science
- Vermittlung fortgeschrittener Konzepte in Python sowie Automatisierung (mit Make und n8n) und ETL-Prozesse mit Apache Airflow
- Wöchentliche Vorbereitung und Durchführung von praxisorientierten Kursen zur Programmierung anhand realer Beispiele
- Förderung praktischer Programmierkenntnisse bei Teilnehmenden durch interaktive Übungen und individuelle Betreuung
- Entwicklung didaktischer Materialien und Anpassung der Inhalte an den Kenntnisstand der Teilnehmer
- Enge Zusammenarbeit mit dem Team zur kontinuierlichen Verbesserung der Kursqualität und Lernerfolge
Hong T
Letzte Position:
Performance Ads Consultant (Meta) bei Agila Hundeversicherung AG
- Erstellte D2C-Conversion-Funnels mit KI-Lookalike- und Interessen-Targeting.
- Optimierte kreative Assets mit KI-gestützten Text- und Bildanalysetools.
- Implementierte Predictive Pacing und dynamische Budgetoptimierung in Meta Ads.
- Steigerte die Lead-Qualität um 30% durch iterative Zielgruppenverfeinerung.
- Skalierte profitable Anzeigensets mit automatisierten Tests und Gebotsstrategien.
Anton Rösler
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die n8n einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
40% (Deutschland: 66%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die n8n 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
Was n8n macht
n8n ist ein Tool zur Workflow-Automatisierung, mit dem Apps, APIs und Datenquellen verbunden werden. Teams nutzen es, um Informationen zwischen Systemen zu bewegen, Aktionen auszulösen und manuelle Übergaben zu reduzieren. Es eignet sich für Aufgaben wie Lead-Routing, Störungsalarme, Freigabeprozesse und das Synchronisieren von Datensätzen über verschiedene Tools hinweg.
Wo es passt
Es wird oft gewählt, wenn ein Prozess mehr Kontrolle braucht als ein einfacher No-Code-Connector, aber weniger Aufwand als eine vollständig eigene Integration. Typische Anwendungsfälle sind:
- API-Orchestrierung
- Datentransfer zwischen SaaS-Tools
- webhook-gesteuerte Automatisierungen
- interne Operations-Workflows
- geplante Synchronisierungen und Benachrichtigungen
Wichtige Fähigkeiten
Starke n8n-Profis kennen Workflow-Design, JavaScript, HTTP, Webhooks, JSON und Authentifizierungsmuster wie OAuth und API-Keys. Sie verstehen auch Fehlerbehandlung, Retries, Verzweigungen und wie Automatisierungen übersichtlich und leicht wartbar bleiben. Erfahrung mit selbst gehosteten Setups ist ein Plus, wenn Sicherheit oder Kontrolle wichtig sind.
Tools und Ökosystem
n8n arbeitet mit einer großen Bandbreite an Diensten, von CRMs und Ticket-Tools bis zu Datenbanken, Cloud-Apps und Messaging-Systemen. Viele Projekte beinhalten auch Docker, Reverse Proxies, Secrets-Management und Monitoring. Früher als nodemation bekannt, wird es oft zusammen mit eigenen Skripten genutzt, wenn ein Workflow einen klaren technischen Schritt braucht.
Wann Unternehmen Experten hinzuziehen
Unternehmen suchen meist freiberufliche n8n-Spezialisten, wenn Automatisierungen ausfallen, wenn eine Integration neu aufgebaut werden muss oder wenn ein Prozess sauber dokumentiert und übergeben werden soll. In Frankfurt kommt das oft in Finanz-, Logistik-, SaaS- und Operations-Teams vor, die einen zuverlässigen Datenfluss über verschiedene Systeme brauchen. Remote-Arbeit ist üblich; Unterstützung vor Ort kann für Workshops, die Analyse oder zugriffssensible Systeme wichtig sein.
Wie gute Arbeit aussieht
Gute n8n-Arbeit ist stabil, klar und leicht erweiterbar. Starke Spezialisten benennen Nodes sinnvoll, halten Workflows modular, protokollieren Fehler und vermeiden fragile Abkürzungen. Sie stellen auch die richtigen Fragen zu Quellsystemen, Retry-Regeln, Zuständigkeiten und dazu, was passieren soll, wenn Daten fehlen oder verspätet eintreffen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei n8n am häufigsten fragen.
n8n wird genutzt, um Aufgaben zwischen Apps, APIs und Datenbanken zu automatisieren. Unternehmen setzen es für Lead-Routing, Benachrichtigungen, Freigaben, Datensynchronisation und webhook-basierte Abläufe ein. Es passt gut, wenn ein Prozess Struktur, Transparenz und Raum für eigene Logik braucht.
n8n wird oft gewählt, wenn Teams mehr Kontrolle über Logik, Self-Hosting oder eigenen Code innerhalb eines Workflows wollen. Zapier ist meist einfacher für schnelle Verknüpfungen, während Make für visuelles Flow-Design bekannt ist. n8n eignet sich eher für technische Automatisierungen und komplexere Integrationen.
Ein starker n8n-Spezialist bringt meist API-Kenntnisse, JSON-Verarbeitung, Webhooks und praktische JavaScript-Erfahrung mit. Erfahrung mit OAuth, REST-Diensten und Datenbanken hilft sehr. Für selbst gehostete Setups sind Docker und grundlegende Serverkenntnisse oft ebenfalls wichtig.
Einen einfachen n8n-Workflow kann ein Spezialist umsetzen, der die Plattform und die verbundenen Tools gut kennt. Anspruchsvollere Arbeit braucht mehr Erfahrung mit Fehlerbehandlung, Datenzuordnung und langfristiger Wartbarkeit. Wenn der Workflow zentrale Geschäftssysteme berührt, lohnt sich Urteilskraft auf Senior-Niveau.
Ja. n8n-Projekte funktionieren oft gut mit einer Mischung aus Remote-Umsetzung und Workshops vor Ort. In Frankfurt wünschen sich Teams manchmal persönliche Termine für Prozessaufnahme, Zugriff auf interne Systeme oder die Abstimmung mit Beteiligten, während der eigentliche Aufbau remote bleiben kann.
n8n ist oft eine starke Wahl, wenn ein Unternehmen Datenfluss und Hosting kontrollieren möchte. Self-Hosting kann bei Sicherheit, internen Vorgaben und eigenem Netzwerkzugriff helfen. Es bedeutet auch, dass der Spezialist von Anfang an an Bereitstellung, Backups und Wartung denken muss.
Achte bei n8n auf eine klare Workflow-Struktur, gute Benennung und sinnvolle Fehlerbehandlung. Ein starker Spezialist kann erklären, warum jeder Node existiert und was passiert, wenn eine API fehlschlägt oder schlechte Daten zurückgibt. Saubere Übergabenotizen und wartbare Logik sind Zeichen für solide Arbeit.
Ein guter n8n-Freelancer fragt, welche Systeme beteiligt sind, was der Trigger ist und was der Workflow tun soll, wenn Daten fehlen. Außerdem sollte er Authentifizierung, Rate Limits, Zuständigkeiten und die Frage prüfen, ob der Flow selbst gehostet werden muss. Klare Antworten sparen Zeit und verhindern fragile Automatisierungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die n8n in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 790 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die n8n in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 40% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die n8n in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die n8n in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die n8n in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Automotive (57%) und Gesundheitswesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die n8n in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (71%) und Betrieb (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich n8n eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
