Podman Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die rootless Container paketieren, betreiben und debuggen, Podman-Compose-Setups aufbauen und Podman in Linux-Delivery-Pipelines integrieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Podman eingesetzt haben
Uday Vanaparthy
Letzte Position:
Full Stack JAVA Developer & DevOps Engineer bei Deutsche Börse (DBAG)
Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)
Settlement-Plattform für mehrere Handels- und Clearing-Plattformen — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Settlement-Volumens, zentrales Risikomanagement und Post-Trade-Anonymität.
Technologien: Java 17, Spring Boot 3, Microservices, Spring Data JPA, SonarQube, Fortify (SCST), Mockito, Jenkins, OpenShift, Maven, Podman, GitHub, JIRA, Liquibase, Swagger, AMQP, Apache Camel, Terraform, PostgreSQL, Instana, Graylog.
- CVEs in Drittanbieter-Bibliotheken mit SCA-Tools identifiziert und behoben, um die Sicherheit der Produktionskomponenten zu stärken.
- 90 % Codeabdeckung mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
- Helm-Charts und values.yaml-Konfigurationen für 3 Umgebungen (ACT, SIMU, PROD) erstellt und angepasst, um die Deployment-Flexibilität und -Konsistenz zu erhöhen.
- mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert, um verschlüsselte und zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchzusetzen.
- Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
- Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
- Podman und OpenShift für die Container-Orchestrierung sowie Liquibase für die Datenbankversionierung genutzt.
- Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Performance der Anwendung zu verbessern.
- Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über den DBAG Artifactory Repository Manager verwaltet.
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.
Ingo Dettling
Letzte Position:
Analytik bei BaFin - Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Frankfurt
- Einführung von Vorgehensweisen zur Entwicklung und automatisiertem Deployment von cloud-nativer Software und Machine-Learning-Programmen in OpenShift-Clustern
- Entwicklung diverser Programme in Python
- Technologien: Kubernetes, OpenShift, Kustomize, ArgoCD, Tekton, Docker, PodMan, Airflow, IntelliJ, PyCharm, Git, Bitbucket, Jira, Confluence, Python
Werner Keil
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
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.
Jochen Hinrichsen
Letzte Position:
DevSecOps-Experte bei DB InfraGO
- Zentrales Build und Bereitstellung für 20+ Anwendungen, 100+ Pipelines/Tag, 700+ GitLab-Projekte
- Build-Pipelines für Go, Java und JavaScript
- Provisionierung von 100+ Komponenten
- Qualitätssicherung über GitLab Code Quality und SonarQube
- Prüfung auf Abhängigkeiten, Lizenzierung und Schwachstellen
- Release-Bildung über Jira und ServiceNow
- SBOM, Lieferkettensicherheit, Distroless-Images
- PoC GitLab Runner: Nomad vs. Kubernetes
- Technologien: Artifactory, buildah, GitLab Premium, Go, Gradle, Jenkins, Mend, Podman
Krisztián Korcz
Letzte Position:
IT-SOC/Schwachstellenmanagement bei ITZBund
- Schwachstellenmanagement (Greenbone, Tenable SC, Rapid7)
- Automatisierung von Schwachstellenscans
- OpenTofu (Terraform)/Ansible/Vault/Podman/Docker
- Compliance-Audit
- SOC (ElasticSearch, Graylog)
- Python/Rust/Bash/Shell/PowerShell
- Zusammenarbeit mit Git
- Homogenisierung und Automatisierung von Berichten
- POC für mehrere Schwachstellenscan-Systeme
- Aufbau eines Schwachstellenscan-Systems
Rashid Ibragimov
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Podman einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
22
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Betrieb
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Telekommunikation
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Rechtswesen, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
7
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 Podman 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
Container-Laufzeitumgebung
Podman ist eine Container-Engine zum Erstellen, Ausführen und Verwalten von OCI-Containern ohne zentralen Daemon. Teams nutzen es für lokale Entwicklung, Testumgebungen und sichere Server-Workloads. Es passt zu Unternehmen, die Docker-kompatible Workflows mit stärkerer Kontrolle über Benutzerrechte wollen.
Typische Aufgaben
- Rootless Container ausführen und debuggen
- Podman-Compose-Setups für Services erstellen
- Container-Images bauen und testen
- Skripte von Docker zu Podman migrieren
- Linux-Hosts für Container-Workloads optimieren
Passendes Ökosystem
Podman arbeitet eng mit Buildah, Skopeo, Quadlet und systemd zusammen. Gute Spezialisten kennen Image-Registries, Storage-Treiber und das Netzwerk-Setup unter Linux. Sie verstehen auch, wie podman und podman compose in bestehende Delivery-Pipelines und Betriebs-Skripte passen.
Wo es hilft
Unternehmen holen Podman Experten dazu, wenn Container-Arbeit sauber, portabel und sicher sein soll. Das bedeutet oft Platform Engineering, härtere CI/CD-Absicherung, interne Tools oder den Austausch von Docker-basierten Setups auf Linux-Servern. In Frankfurt kommt das häufig in Finance, Logistik, Hosting und anderen Teams vor, die einen zuverlässigen Betrieb brauchen.
Was gute Spezialisten tun
Gute Podman Profis starten nicht nur Container. Sie dokumentieren Befehle, automatisieren wiederholbare Setups und prüfen, wie sich Services in Entwicklung, Test und Produktion verhalten. Sie wissen auch, wann Pods sinnvoll sind, wann Container getrennt bleiben sollten und wie man Rechteprobleme vermeidet.
Zusammenarbeit
Podman-Arbeit kann remote erfolgen, aber Hilfe vor Ort ist nützlich, wenn ein Team Zugriff auf interne Infrastruktur braucht oder praktische Fehlersuche wünscht. In Frankfurt wünschen sich viele Unternehmen eine Zusammenarbeit auf Englisch, während manche Projekte auch deutschsprachige Stakeholder einbeziehen. Ein starker Experte passt sich beiden an, ohne die Lieferung zu bremsen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Podman.
Podman wird genutzt, um Container für Entwicklung, Tests und produktionsähnliche Service-Setups zu betreiben und zu verwalten. Unternehmen entscheiden sich dafür, wenn sie eine daemonlose Container-Laufzeitumgebung mit starkem Fokus auf Linux und rootless Ausführung wollen. Es ist verbreitet in Infrastruktur, Platform-Arbeit und internen Tools.
Podman wird oft mit Docker verglichen, weil beide mit Container-Images und vertrauten CLI-Abläufen arbeiten. Der Hauptunterschied ist, dass Podman ohne zentralen Daemon läuft und rootless Container natürlicher unterstützt. Das macht es attraktiv für Teams, die mehr Isolation und Linux-native Abläufe wollen.
Ein starker Podman Spezialist kennt meist Linux-Administration, Shell-Scripting, systemd, Image-Registries und die Grundlagen von Netzwerken. Buildah und Skopeo sind gängige angrenzende Tools, und Podman Compose gehört oft zum Stack. Für produktive Umgebungen sind auch Storage- und Sicherheitswissen wichtig.
Das hängt von der Aufgabe ab. Einfache Container-Starts oder eine Migration von Docker kann ein Spezialist mit praktischer Hands-on-Erfahrung übernehmen, während Host-Härtung, CI-Integration und rootless Produktiv-Setups tieferes Wissen über das Betriebssystem brauchen. Fragen Sie nach Beispielen, die genau zu Ihrem Setup passen.
Ja, die meisten Podman-Aufgaben können remote erledigt werden, weil es sich um Konfiguration, Skripting und Fehlersuche handelt. Vor-Ort-Support wird erst wichtig, wenn das Team direkten Zugriff auf interne Systeme, Netzwerkbeschränkungen oder gemeinsame Infrastruktur braucht. Frankfurter Teams nutzen oft ein gemischtes Setup.
Podman ist im Umfeld von Kubernetes nützlich, besonders für den Umgang mit Images, lokale Tests und Container-Workflows auf Linux-Hosts. Es ist kein direkter Ersatz für Kubernetes, unterstützt aber die gleichen Container-Image-Standards. Das macht es praktisch für Teams, die Container-Services vor dem Deployment bauen und prüfen.
Achten Sie auf klare Erklärungen, funktionierende Skripte und einen disziplinierten Umgang mit Sicherheit und Wiederholbarkeit. Ein guter Podman Experte kann zeigen, wie er rootless Läufe, Image-Builds, Registry-Zugriff und den Service-Start mit systemd oder Quadlet gelöst hat. Er sollte auch Fehlerfälle verstehen, nicht nur Happy-Path-Befehle.
Podman ist die Container-Engine, während Podman Compose dabei hilft, Multi-Container-Setups ähnlich wie bei Compose zu definieren und zu starten. Teams nutzen es, wenn sie eine vertraute Service-Orchestrierung für lokale oder Testumgebungen wollen, ohne auf einen schwereren Stack umzusteigen. Ein Spezialist sollte wissen, wo Compose passt und wo reines Podman das bessere Werkzeug ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Podman in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 808 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Podman in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Podman in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Podman in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Podman in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Telekommunikation (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Podman in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Qualitätssicherung (75%) und Betrieb (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Podman eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
