PMD Experten in Deutschland
für saubereren Code mit schnellem, präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die Code Smells erkennen, individuelle PMD-Regeln konfigurieren und statische Analysen in Maven-, Gradle- oder CI-Pipelines integrieren. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die schnell und präzise zu Ihren Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich PMD eingesetzt haben
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
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
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)
Timo H.
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Continentale Krankenversicherung AG
- Implementierung eines REST-basierten Web-Service zur Abfrage von Vertrags-, Schaden-, Kunden- und Vertriebsdaten im Rahmen des Projektes Dialogmanager.
- Datenfreigabe erfolgt unter Berücksichtigung der CoC-Vorgaben sowie individuellen Nutzerberechtigungen aus dem IAM (Identity and Access Management).
- Implementierung erfolgt unter Einsatz von JBoss EAP 8.1 (JakartaEE 10) u. Java 21 sowie JAX-RS, CDI, Microprofile-Config, Microprofile-OpenAPI.
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
60%
Doktortitel
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 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 19 Sep 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%)
- Bildung (38%)
- Energie (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Code-Qualitätsanalyse
PMD ist ein Open-Source-Analyzer für statischen Quellcode, der häufige Programmierprobleme findet, ohne eine Anwendung auszuführen. Er erkennt Code Smells, nicht verwendete Variablen, leere Catch-Blöcke, übermäßig komplexe Methoden und andere Muster, die Java- und verwandten Code schwerer wartbar machen können. PMD wird häufig als Teil von Qualitätsprüfungen eingesetzt, bevor Änderungen die Produktion erreichen.
Unterstützte Sprachen
PMD begann im Java-Ökosystem und ist weiterhin eng mit Java-Projekten verbunden, aber die Sprachunterstützung ist breiter. Je nach PMD-Version und Regelsatz können Teams Apex, JavaScript, JSP, Kotlin, Modelica, PL/SQL, Salesforce-Code und XML analysieren. Gute Spezialisten kennen die Grenzen jedes Sprachmoduls und vermeiden Regeln, die irreführende Ergebnisse erzeugen.
Regeln und Tools
PMD kombiniert integrierte Regelsätze mit projektspezifischen Regeln und Unterdrückungen. Fachleute konfigurieren PMD häufig über Maven, Gradle, Ant oder die direkte Ausführung über die Kommandozeile und verbinden die Berichte anschließend mit SonarQube, Jenkins, GitHub Actions oder anderen CI-Systemen. Benutzerdefinierte XPath- oder Java-basierte Regeln können Konventionen durchsetzen, die allgemeine Prüfungen nicht abdecken.
Wann Unternehmen PMD benötigen
- Eine wachsende Java-Codebasis erzeugt wiederkehrende Fehler oder Warnungen in Reviews
- Ein Team benötigt eine einheitliche statische Analyse über mehrere Repositories hinweg
- Eine Migration erfordert eine Grundlage zur Bewertung der Qualität von Legacy-Code
- CI-Prüfungen benötigen sinnvolle Schwellenwerte, ohne jeden bestehenden Fund zu blockieren
- Benutzerdefinierte Regeln müssen die interne Architektur oder Programmierstandards abbilden
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen einen praxistauglichen Regelsatz statt eines unübersichtlichen Scans benötigt. Ein Spezialist kann bestehende Ergebnisse bewerten, Prioritäten setzen und Prüfungen schrittweise in verteilten Teams in Deutschland oder in Remote-Arbeitsmodellen einführen.
Projektergebnisse
Typische Ergebnisse umfassen eine PMD-Konfiguration, abgestimmte Regelsätze, Hinweise zu Unterdrückungen, eine CI-Integration und einen verständlichen Bericht für das gesamte Team. Spezialisten können außerdem besonders wichtige Funde beheben, Ausnahmen dokumentieren und Qualitätsgates für Pull Requests definieren. Die Arbeit findet häufig gemeinsam mit Unit-Tests, Code-Reviews, Checkstyle, SpotBugs und Architekturprüfungen statt.
Was gute Spezialisten wissen
Ein fähiger PMD-Fachmann unterscheidet ein echtes Wartbarkeitsrisiko von einem harmlosen Muster und erklärt diesen Unterschied verständlich. Er weiß, wie Regelprioritäten, Verstöße, Unterdrückungen und eine schrittweise Einführung die Auslieferung beeinflussen. Außerdem versteht er Java-Build-Lifecycles, die Struktur von Repositories und Testautomatisierung, damit die statische Analyse das Projekt unterstützt, statt zu einem isolierten Bericht zu werden.
Für Teams in Deutschland kann die Zusammenarbeit remote, hybrid oder vor Ort erfolgen. Die wichtigsten Faktoren sind der Zugriff auf Repositories, eine Einigung auf Programmierstandards und die Kommunikation in der Sprache, die das Delivery-Team verwendet.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu PMD, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
PMD wird für die statische Quellcodeanalyse verwendet. Es prüft unterstützten Code auf Code Smells, nicht verwendete Variablen, übermäßige Komplexität, doppelte Logik und andere Probleme bei der Wartbarkeit, bevor der Code ausgeführt wird.
PMD konzentriert sich hauptsächlich auf Muster und Code Smells auf Quellcodeebene, während Checkstyle Formatierung und Programmierkonventionen in den Mittelpunkt stellt. SpotBugs analysiert kompilierten Bytecode auf wahrscheinliche Fehler. Daher verwenden Teams diese Tools häufig gemeinsam, statt sie als direkte Alternativen zu betrachten.
Ein guter PMD-Spezialist kennt sich normalerweise mit Java, Maven oder Gradle, Versionsverwaltung und CI-Pipelines aus. Erfahrung mit Checkstyle, SpotBugs, SonarQube, Unit-Tests und Code-Reviews hilft dabei, Ergebnisse in einen praktikablen Qualitätsprozess zu überführen.
Die erforderliche Erfahrung hängt vom Umfang ab, nicht allein vom Tool. Eine gezielte Anpassung eines Regelsatzes erfordert möglicherweise ein anderes Maß an Expertise als eine Grundlage für Legacy-Code-Qualität, die Implementierung benutzerdefinierter Regeln oder die Einführung über mehrere Repositories hinweg.
PMD-Arbeiten eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfigurationen, Berichte und CI-Änderungen in gemeinsam genutzten Repositories geprüft werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Teams Workshops zu Programmierstandards, Legacy-Funden oder der Einführungsplanung benötigen.
Bitten Sie um Beispiele für Regelsatz-Design, die Reduzierung von Fehlalarmen und eine schrittweise Einführung. Hochwertige PMD-Arbeiten erklären, warum ein Fund wichtig ist, dokumentieren begründete Unterdrückungen und hinterlassen wiederholbare CI-Prüfungen, die das Team selbst warten kann.
PMD unterstützt mehr als Java. Je nach Version können Sprachmodule unter anderem Apex, JavaScript, JSP, Kotlin, PL/SQL und XML abdecken. Ein Spezialist sollte das relevante Modul und die Regelabdeckung bestätigen, bevor er sich auf den Projektumfang festlegt.
Benutzerdefinierte Regeln sind sinnvoll, wenn Standardprüfungen von PMD eine wichtige interne Konvention oder architektonische Vorgabe nicht abbilden können. Sie sollten klar begrenzt und anhand repräsentativen Codes getestet werden und nur eingeführt werden, wenn der Wartungsvorteil den laufenden Aufwand für die Regel rechtfertigt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die PMD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 760 € 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, 60% 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
