Observability Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen – mit KIEngagiere Experten, die Monitoring, Logs, Metriken, Tracing und Alerting für moderne Systeme entwerfen. Sie arbeiten mit OpenTelemetry, Prometheus, Grafana und APM-Setups und helfen Teams dann, die Signalqualität zu verbessern und Störgeräusche zu reduzieren. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Observability eingesetzt haben
Ali Aminian
Letzte Position:
Platform Engineer & Software Architekt bei Yatta GmbH
- Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
- Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
- Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
- Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
- NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
- CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
- Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
- Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
- Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
- Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
- Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
- Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.
Kevin Fischer
Letzte Position:
DevOps- und Platform-Engineer bei DB Systel GmbH
- Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
- Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
- Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
- Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
- Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform
Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam
Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement
Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)
Saqib Javed
Letzte Position:
KI-Entwickler / AI Engineer (Lead) bei KOM4TEC GmbH
- Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
- Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
- Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
- LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
- Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
- Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
- Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure
Anthony Mugwang'a
Letzte Position:
CodeValdCortex - Enterprise Multi-Agent KI-Orchestrierungsplattform bei Personal Project
- Enterprise-taugliche Multi-Agent-KI-Orchestrierungsplattform, gebaut mit Go und Kubernetes für skalierbare, sichere Agentenkoordination in Cloud-native-Umgebungen.
- Multi-Agent-Orchestrierung mit intelligenter Workload-Verteilung und dynamischer Skalierung.
- Cloud-native Architektur mit Kubernetes-Deployment und horizontalem Auto-Scaling.
- Echtzeit-Koordination mit Agentenkommunikation unter 100 ms über Go-Channels.
- Enterprise-Sicherheit mit Zero-Trust-Architektur, RBAC und umfassenden Audit-Trails.
- Visuelle Workflow-Engine mit Monitoring, Observability und API-Gateway-Integration.
- Technologien: Go, Kubernetes, ArangoDB, gRPC, Prometheus, Grafana.
Monika Thepale
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Florian Fladung
Letzte Position:
Senior Backend Developer bei ING Deutschland AG
- Datenbank-Design mit Oracle DB, JPA und Flyway unter Berücksichtigung hoher Performance-Anforderungen
- Analyse mehrerer Architekturentwürfe und Identifikation technischer Risiken
- Design und Implementierung mehrerer Schnittstellen und Integrationen, insbesondere REST-APIs und Kafka Topics
- Setup von Elasticsearch zur Überwachung und Analyse von Log-Daten
- Etablierung einer iterativen Arbeitsweise im Projektteam angesichts komplexer Business-Anforderungen
Oluwasegun Adebayo
Letzte Position:
Observability Specialist bei ING GmbH
- Anforderungsanalyse für die unternehmensweite Observability-Plattform.
- Erstellung von Playbooks und Pipelines für den Rollout von Envoy, OpenTelemetry Collectors und OpenTelemetry Agents.
- Durchführung von Lasttests zur Kapazitätsplanung von Metriken für die Observability-Plattform.
- Dokumentation und Implementierung von Compliance-Standards zur Produktionsreife des Produkts.
- Erstellung und Design von RED-Metriken-, Spanmetrics-, JBoss- und Tomcat-Dashboards für geschäftskritische Anwendungen.
- Einrichtung von Alerts für kritische Anwendungen zur proaktiven Incident Response.
- Integration von OpenShift-Anwendungen in den unternehmensweiten Observability-Stack.
Neha Khare
Letzte Position:
Teamleiter | Senior Java-Entwickler bei Capgemini
- Tech-Stack: Java 17, Spring Boot, Microservices, REST, GraphQL, Spring AI, Jenkins, Docker, Git/Bitbucket, JUnit, Splunk
- Führte ein Team von 6 Personen und lieferte Policy-, Claims- und Onboarding-Module für über 50.000 Nutzer aus und hielt 99,9% Verfügbarkeit
- Verkürzte die Release-Zyklen um 35-40% durch Automatisierung von CI/CD mit Jenkins und Docker
- Implementierte trunkbasiertes Branching in Git/Bitbucket
- Integrierte über 10 REST-APIs und optimierte Kundenabläufe, wodurch die Prozessautomatisierung um 40% gesteigert wurde
- Steigerte die Systemstabilität mit proaktiven Splunk-Benachrichtigungen und Runbooks und reduzierte Ausfälle um ca. 25%
- Gewährleistete Qualität durch JUnit-Tests (92% Abdeckung) und Code Reviews; setzte Standards mit statischen Prüfungen wie SonarQube durch
Leonard Hußke
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Delly Fofie
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Jörg-Ulrich Hammerbacher
Letzte Position:
Datenflüsse der Krankenkassen
- Weiterentwicklung und Erstellung von Datenflüssen der Krankenkassen
- Datenverwaltung unterschiedlicher Persistenzen (DB2, MSSQL, PostgreSQL, S3, eigene APIs, …)
- Dokumentationen und Schulungen
- Planung und Einführung von NiFi 2.X (Major-Upgrade)
- Grafana-Anbindungen zur Visualisierung, Überwachung und Alarmierung
- Umfangreiche NiFi-API-Nutzung, um den Zustand des Systems und seiner Teile permanent zu überwachen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Observability einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
30%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Über die Technologie
Worum es geht
Observability hilft Teams zu verstehen, wie sich Systeme in Echtzeit verhalten. Es verbindet Logs, Metriken und Traces, damit Spezialisten Probleme finden, Requests über mehrere Services hinweg verfolgen und erklären können, was sich nach einem Release geändert hat. Es wird für Cloud-Apps, APIs, Microservices und den Plattformbetrieb genutzt.
Üblicher Stack
- OpenTelemetry für Instrumentierung und Kontextweitergabe
- Prometheus für Metriken und Alert-Regeln
- Grafana für Dashboards und Service-Ansichten
- Loki, Tempo oder Jaeger für Logs und Tracing
- APM-Tools für tiefere Einblicke in Anwendungen
Typische Arbeit
Starke Profis richten Instrumentierung ein, definieren nützliche Signale und bauen Dashboards, die Menschen wirklich nutzen. Sie erstellen außerdem Alerts, die auf echte Probleme hinweisen und nicht auf Störgeräusche. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finance-, Logistik- und SaaS-Teams, die klare Sicht über verteilte Systeme brauchen.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Hole dir freiberufliche Expertise dazu, wenn das Monitoring unvollständig ist, Incidents schwer zu erklären sind oder Teams Logs nicht mit Traces verknüpfen können. Es hilft auch bei einer Cloud-Migration, einem Plattform-Redesign oder nach der Einführung von Kubernetes. Ein Spezialist kann das aktuelle Setup prüfen und auf die wichtigsten Systeme ausrichten.
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein guter Observability-Spezialist geht von der Frage aus, nicht vom Tool. Er oder sie weiß, wie man Signale auswählt, Daten klar beschriftet und Dashboards vermeidet, die zwar voll aussehen, aber wenig aussagen.
- klares SLI- und SLO-Denken
- saubere Instrumentierung und Trace-Kontext
- nützliche Alerts mit wenig Rauschen
- sicherer Umgang mit Betriebsdaten
Zusammenarbeit
Observability-Arbeit passt oft sowohl zu Remote- als auch zu Vor-Ort-Setups. Die Zusammenarbeit aus der Ferne eignet sich gut für Dashboard-Design, Tracing-Reviews und das Feintuning von Alerts, während Vor-Ort-Zeit in Frankfurt helfen kann, wenn Teams gemeinsame Incident-Reviews oder Zugriff auf interne Systeme brauchen. Gute Kommunikation mit Plattform-, Backend- und Operations-Spezialisten ist der Schlüssel.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Observability, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Observability bedeutet, ein System über die Daten verständlich zu machen, die es ausgibt. Statt zu raten, nutzen Spezialisten Logs, Metriken und Traces, um zu sehen, was passiert ist, wo es passiert ist und wie es sich im Stack ausgebreitet hat. Das macht Incident-Bearbeitung und Performance-Arbeit deutlich schneller und präziser.
Ein starkes Observability-Setup ist breiter als klassisches APM. APM konzentriert sich oft auf die Anwendungsleistung in einem bestimmten Tool, während Observability Signale über Services, Infrastruktur und Abhängigkeiten hinweg verbindet. In vielen Projekten ist APM nur ein Teil des größeren Observability-Designs.
Observability-Projekte nutzen oft OpenTelemetry, weil Teams damit Traces, Metriken und Logs auf eine einheitliche Weise erfassen können. Das hilft, Vendor Lock-in zu vermeiden, und macht es leichter, Services konsistent zu instrumentieren. Ein Freelancer sollte wissen, wie man SDKs, Collector und Exporter hinzufügt, ohne den produktiven Traffic zu beeinträchtigen.
Observability-Arbeit geht meist mit solidem Wissen über verteilte Systeme, Cloud-Infrastruktur und Incident Response einher. Erfahrung mit Prometheus, Grafana, Loki, Jaeger und Kubernetes ist nützlich, wenn der Stack modern und servicebasiert ist. Gute Spezialisten verstehen auch Alert-Design und wie man Betriebsdaten sauber hält.
Ein Observability-Spezialist kann mit wenig Kontext starten, wenn die Service-Map, aktuelle Alerts und die Incident-Historie verfügbar sind. Je besser er oder sie aber über kritische Abläufe, Deployment-Muster und Geschäftsrisiken Bescheid weiß, desto genauer lassen sich Signale abstimmen. Bei größeren Systemen lohnt sich eine kurze Discovery-Phase.
Ja, die meisten Observability-Aufgaben können remote erledigt werden, einschließlich Dashboard-Arbeit, Tracing-Analyse und Alert-Feinabstimmung. Für Teams in Frankfurt kann Vor-Ort-Zeit trotzdem bei Incident-Reviews, Zugriffsthemen oder wenn sensible Systeme engere Abstimmung brauchen, hilfreich sein. Die richtige Mischung hängt von Sicherheitsregeln und Teamgewohnheiten ab.
Ein guter Observability-Spezialist erklärt Abwägungen klar und beginnt mit geschäftskritischen Abläufen. Er oder sie installiert nicht nur Tools; sondern reduziert Rauschen, verbessert die Signalqualität und macht Alerts handlungsfähig. Achte auf jemanden, der zeigen kann, wie seine Arbeit geholfen hat, Ursachen schneller zu finden oder Releases sicherer zu machen.
Observability-Projekte enthalten oft Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Loki, Tempo und Jaeger. Der genaue Stack hängt davon ab, ob das Team Metriken, Tracing, Logs-Suche oder eine vollständige Monitoring-Plattform braucht. Ein fähiger Freelancer kann mit einem Tool arbeiten oder mehrere zu einem stimmigen Setup verbinden.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Observability in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 30% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Observability in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Observability in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Persisch (9%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Observability in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Automotive (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Observability in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (73%) und Qualitätssicherung (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Observability eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
