PMD Experten in Deutschland
für saubereren Java-Code, in wenigen Minuten mit geprüften Freelance-Profis vermitteltBeauftrage Experten, die PMD-Regeln konfigurieren, statische Analysen in Maven- oder Gradle-Pipelines integrieren und Java-Codeverstöße in großen Codebasen reduzieren. FRATCH vermittelt dich schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich PMD eingesetzt haben
Timo H.
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Smiths Detection
- Erweiterung einer Swing-basierten UI zur Erfassung von Security Restricted Articles bei der Gepäckkontrolle.
- Einführung eines neuen Workflows zur Erfassung von Deboarding Events.
- Erweiterung des Berichtssystems für Security Restricted Articles und Deboarding Events.
- Implementierung erfolgt unter Einsatz von JBoss Wildfly, PostgreSQL, spring-boot 3.x, Java 8/21, Swing, JSF, JAX-RS/Resteasy, Docker, Maven, Kiro.
Fred H.
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management
Kyu-Wang L.
Letzte Position:
Softwarearchitekt & Lead Software Engineer bei Landesamt für Steuern Niedersachsen
Ziel von BIENE ist es, ein einheitliches Programm zur Steuererhebung für alle Länder zur Verfügung zu stellen.
Bei der Steuererhebung geht es darum, die festgesetzten Steuern einzunehmen. Dabei gilt es zum Beispiel Fälligkeiten zu berücksichtigen, Ein- und Auszahlungen zu dokumentieren, Mahnungen oder Erstattungen anzustoßen. Verjährungen und Zahlungserinnerungen spielen ebenso eine wichtige Rolle. Der gesamte Zahlungsverkehr mit den Banken und die Buchführung werden in BIENE abgebildet.
Aufsetzen der Architektur sowie Koordination der Bereitstellung von Entwicklungs- und Testumgebungen am Standort Hannover
Installation und Einrichtung der Umgebungen unter Linux Server (Apache Kafka, PostgreSQL)
Schnittstellentätigkeit: Koordination und Abstimmung für die Anbindung von Softwareprodukten aus anderen Abteilungen und deren Testdaten
Umstellung von Applikation Server, JDK, Maven-Projektstruktur
Umgebungskoordination und Build-Management
Implementierung der externen Schnittstellen
Umsetzung der fachlichen Anforderungen
Entwurf und Implementierung von RESTful APIs und OpenAPI-Spezifikationen
Entwurf und Implementierung von Microservice-Architektur
Einrichtung und Pflege von CI/CD-Pipelines
Bereitstellung von Anwendungen auf OpenShift
Erstellung von technischer Dokumentation und grafischer Darstellungen
Arbeit mit SQL-Datenbanken (Oracle und PostgreSQL)
Authentifizierung und Autorisierung für Anwendung & Nutzer
Containerisierung der Anwendung (automatisiertes Deployment durch CI/CD-Pipeline)
Carsten R.
Letzte Position:
Enterprise Product Owner bei opta data IT GmbH
- Produktverantwortung für die zentrale Plattform „one“ als gruppenweites webbasiertes Kundencenter
- Koordination der Anbindung von 20 Konzerngesellschaften an die Produktplattform
- Ableitung und Steuerung einer gruppenweiten Produktstrategie und Roadmap im Einklang mit den Unternehmenszielen
- Priorisierung und Bündelung strategischer Anforderungen aus den verschiedenen Konzerngesellschaften
- Harmonisierung unterschiedlicher Interessenlagen sowie Moderation komplexer Entscheidungsprozesse auf Managementebene
- Sicherstellung der technischen und fachlichen Integration des Produkts in bestehende Systemlandschaften, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle
- Aufbau transparenter Governance- und Entscheidungsstrukturen für die gruppenweite Produktentwicklung
- Repräsentation des Produkts gegenüber internen und externen Stakeholdern auf Führungsebene
Manish K.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Solutions-Architekt bei YoungIT
- Mit einer britischen Organisation zusammengearbeitet, die landesweit kostenlose sexuelle Gesundheitsdienste wie STI-Tests, Behandlungen und Verhütungsmittel anbietet.
- Ein kundenorientiertes Portal auf Basis von Liferay DXP (Version 7.4) auf Liferay Experience Cloud erstellt.
- Liferay-Module entworfen und entwickelt.
- Liferay Experience Cloud und Release-Management verwaltet.
- Mit verschiedenen Teams koordiniert und anderen Teammitgliedern bei Liferay-Herausforderungen geholfen.
- Mit dem Business und Stakeholdern über Erwartungen diskutiert.
- Architektur-Best-Practices umgesetzt.
Sascha J.
Letzte Position:
Agile Coach & Partner bei Agisolve GmbH – Pragmatic Agility® | Edler & Stiegler GmbH | CTN Consulting
- Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
- Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
- Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
- Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
- Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
- Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap
Reinhard D.
Letzte Position:
Weiterbildung Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning bei Weiterbildung
- Weiterbildung in Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning
- Technisches Betriebssystem: Windows
- Entwicklungsumgebungen: JetBrains PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder
- Programmiersprachen: Python 3.10
- Weitere Technologien: Anaconda, Keras 2.10, NumPy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, TensorFlow 2.10, PyTorch
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PMD einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Regierung und öffentliche Verwaltung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die PMD 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 PMD Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (75%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (63%)
- Automotive (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Werbung (38%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (38%)
- Bildung (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was PMD macht
PMD ist ein quelloffener statischer Quellcode-Analyzer für Java und mehrere verwandte Sprachen. Er untersucht den Quellcode, ohne ihn auszuführen, und erkennt Probleme wie ungenutzte Variablen, doppelte Logik, übermäßig komplexe Methoden, schwache Ausnahmebehandlung und riskante Entwurfsmuster. Teams nutzen die Ergebnisse, um die Wartbarkeit zu verbessern, bevor Fehler die Produktion erreichen.
Regeln und Analyse
PMD arbeitet mit konfigurierbaren Regelsätzen, die festlegen, welche Muster gemeldet werden und wie schwerwiegend die einzelnen Probleme sind. Experten wählen integrierte Regeln aus, schließen ungeeignete Prüfungen aus und erstellen benutzerdefinierte XPath- oder Java-basierte Regeln für domänenspezifische Standards. Außerdem passen sie Prioritäten und Ausnahmen an, damit die Analyse nützlich bleibt, statt unüberschaubares Rauschen zu erzeugen.
Build-Integration
PMD passt in gängige Java-Bereitstellungsprozesse und kann während Maven- oder Gradle-Builds ausgeführt werden. Häufig wird es mit Checkstyle, SpotBugs, SonarQube oder einem Continuous-Integration-Dienst kombiniert, wobei jedes Tool einen anderen Qualitätsaspekt abdeckt.
- PMD-Maven- oder Gradle-Plugins konfigurieren
- Berichte in Continuous-Integration-Pipelines veröffentlichen
- Qualitätsgates für Pull Requests und Releases festlegen
- Regelsätze anpassen, wenn sich Java-Versionen und Frameworks ändern
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen holen sich PMD-Expertise, wenn sich in einer Java-Codebasis technische Schulden angesammelt haben, eine Qualitätsinitiative durchsetzbare Regeln benötigt oder Teams einheitliche Review-Standards über mehrere Services hinweg etablieren möchten. PMD ist in Unternehmensanwendungen, Finanzsystemen, Software für den öffentlichen Sektor und Backend-Plattformen nützlich, bei denen langfristige Änderbarkeit wichtig ist. In Deutschland können Spezialisten verteilte Teams remote unterstützen oder mit Teams vor Ort arbeiten, wenn Codezugriff und Release-Koordination eine engere Zusammenarbeit erfordern.
Fähigkeiten rund um PMD
Effektive Arbeit mit PMD umfasst mehr, als nur ein Plugin zu aktivieren. Gute Fachleute verstehen Java-Sprachfunktionen, objektorientiertes Design, Testbarkeit, Build-Automatisierung und Versionskontrollprozesse. Sie können die Ergebnisse mit den Prioritäten der Entwicklung verknüpfen und erklären, welche Warnungen sofortige Maßnahmen erfordern.
- Java- und JVM-Build-Systeme
- Maven, Gradle und Continuous Integration
- Regelkonfiguration, benutzerdefinierte Regeln und Ausnahmen
- Refactoring, Testing und Planung technischer Schulden
Gute Spezialisten auswählen
Achte auf Belege dafür, dass ein Profi statische Analysen eingeführt hat, ohne die Auslieferung zu verlangsamen oder Teams mit Fehlalarmen zu überlasten. Frage, wie Regeln ausgewählt, nützliche Behebungen gemessen, Legacy-Code behandelt und Ergebnisse in Reviews integriert wurden. Ein kompetenter PMD-Spezialist unterscheidet Stilpräferenzen von Fehlern, dokumentiert Ausnahmen und hinterlässt Regelsätze, die Teams auch nach Ende des Projekts pflegen können.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu PMD, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
PMD analysiert Java-Quellcode auf Wartbarkeitsprobleme und verdächtige Muster, ohne die Anwendung auszuführen. Teams nutzen es, um Probleme wie doppelten Code, übermäßige Komplexität, ungenutzte Felder und eine unzureichende Ausnahmebehandlung zu erkennen, bevor sie schwieriger zu beheben sind.
PMD konzentriert sich hauptsächlich auf Muster auf Quellcodeebene, Designprobleme und Regeln zur Wartbarkeit. Checkstyle ist stärker auf Formatierung und Programmierkonventionen ausgerichtet, SpotBugs analysiert kompilierten Bytecode auf wahrscheinliche Fehler, und SonarQube kombiniert mehrere Analyseansichten mit umfassenderen Berichts- und Governance-Funktionen.
Ein guter PMD-Spezialist sollte Java, Maven oder Gradle, Versionskontrolle und Continuous Integration verstehen. Erfahrung mit Checkstyle, SpotBugs, SonarQube, Testing, Refactoring und Pull-Request-Prozessen ist ebenfalls wertvoll, da statische Analyse als Teil eines umfassenderen Qualitätsprozesses am besten funktioniert.
Das passende Niveau hängt von der Codebasis und dem gewünschten Ergebnis ab. Eine kleine Anpassung des Regelsatzes kann für einen allgemeinen Java-Fachmann geeignet sein, während eine Legacy-Migration, ein benutzerdefinierter Regelsatz oder ein organisationsweiter Qualitätsstandard einen Spezialisten erfordert, der PMD-Konfigurationen in vergleichbaren Umgebungen entworfen und gepflegt hat.
PMD-Arbeit eignet sich in der Regel gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Regelsätze, Berichte und Build-Änderungen in der Versionskontrolle geprüft werden können. Teams in Deutschland sollten den Repository-Zugriff, Review-Abläufe, die Meetingsprache und Release-Verantwortlichkeiten abstimmen; die Arbeit vor Ort kann helfen, wenn Sicherheitsvorgaben oder eine enge Koordination dies erforderlich machen.
Bitte um eine klare Erklärung der ausgewählten Regeln, Schweregrade, Ausschlüsse und des vorgesehenen Wegs zur Behebung. Gute PMD-Arbeit reduziert relevante Ergebnisse, begrenzt Fehlalarme, integriert sich sauber in Builds und gibt dem Team dokumentierte Regeln, die es erweitern und pflegen kann.
Ja, aber PMD sollte bei einer großen oder älteren Codebasis schrittweise eingeführt werden. Ein Spezialist kann bestehende Ergebnisse als Ausgangsbasis erfassen, Regeln zunächst nur für geänderten Code durchsetzen, Verstöße mit hohem Nutzen priorisieren und die Abdeckung erweitern, während Teams technische Schulden abbauen.
Benutzerdefinierte Regeln sind nützlich, wenn integrierte PMD-Prüfungen eine wichtige Architektur- oder Domänenkonvention nicht abbilden können. Sie sollten ein klares Fehlermuster, eine dokumentierte Absicht und Tests haben; andernfalls kann eine Konfigurationsänderung oder eine Review-Richtlinie einfacher und leichter zu pflegen sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (88%) und Französisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Regierung und öffentliche Verwaltung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PMD eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
