PostgreSQL Experten in Wien
, die innerhalb von Minuten durch KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die robuste relationale Schemata entwerfen, komplexe Abfragen optimieren und sichere PostgreSQL-Umgebungen für Webplattformen, Analysesysteme und Geschäftsanwendungen bereitstellen. FRATCH vermittelt Ihnen präzise geprüfte und verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich PostgreSQL eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Chrisabel P.
Letzte Position:
Expertin für KI-Systeme & Produktstrategie bei Webmeisterin
Ich baue. Ich berate. Ich denke in Systemen. Nach Jahren, in denen ich die digitale Transformation im großen Maßstab geführt habe — Accenture, BP, Lidl — habe ich bewusst eine Entscheidung getroffen: Unabhängigkeit von Plattformen statt Abhängigkeit. Mein Fokus liegt an der Schnittstelle von KI-Systemen, Produktstrategie und Venture Thinking. Ich arbeite mit Operatoren und Gründern, die schnell vorankommen wollen, ohne die Kontrolle zu verlieren — über ihre Daten, ihren Stack und ihre Richtung.
John A.
Letzte Position:
Softwareentwickler und DevOps Engineer bei Bundesrechenzentrum (BRZ)
Überarbeitung und Verbesserung zentraler APIs; Umsetzung von Änderungswünschen der Kunden. Einrichtung der Monitoring-Infrastruktur für Metriken, Traces und Logs zur Unterstützung des Betriebs. Konzeption von GitOps-Deployments und Infrastructure as Code. Anwendungs- und Systemkonfiguration in ArgoCD und Openshift. Confluence-Dokumentation von Design, Vorgehen und Lösung. Tech Stack: Java 8 & 21, Spring Framework, JSP, Javascript, Bash-Skripte, SQL, Grafana Stack, OpenTelemetry, Docker, DB2, Maven, Kubernetes Kompose.
Roman M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei FSM Rechtsanwälte
- Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
- Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
- Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.
Michael O.
Letzte Position:
Tankstellenmitarbeiter bei Shell
- Präzise Abwicklung von Kundentransaktionen unter Zeitdruck, einschließlich Bargeld- und Kassendatenverarbeitung mit hoher Sorgfalt
- Zuverlässige, gleichbleibende Leistung in einem schnelllebigen, kundenorientierten Umfeld; Ausbau von Organisations- und Multitasking-Fähigkeiten
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Marc-Anthony T.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Dawnguard.AI
- Gründungsmitglied des Backend-TypeScript-Teams und verantwortlich dafür, das ursprüngliche Produktkonzept in eine vollständig funktionsfähige Plattform zu überführen.
- Konzipierte die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS, wodurch das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren konnte und die KI befähigt wurde, Architekturmuster zu bewerten.
- Entwickelte und skalierte verteilte APIs und dynamische CosmosDB-Schemas und stellte sicher, dass sich Datenbank- und Backend-Architektur nahtlos an sich schnell ändernde Produktanforderungen anpassen konnten.
- Beschleunigte funktionsübergreifende Tests durch die Entwicklung individueller Tools zur Datengenerierung, mit denen die KI- und Frontend-Teams umfangreiche, künstliche Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
- Verantwortete die Bereitstellung von Funktionen von Anfang bis Ende, indem ich eng mit den Teams für KI und Frontend sowie mit Geschäftsbeteiligten zusammenarbeitete, um die technische Umsetzung an der strategischen Vision der Dawnguard-Plattform auszurichten.
André L.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei lesswork Productivity Solutions e.U.
- Entwicklung und Einführung produktiver mehrsprachiger KI-Sprachagenten-Lösungen für Kundenservice, Lead-Erfassung, Support außerhalb der Geschäftszeiten und Automatisierung von Front-Office-Abläufen.
- Umsetzung von drei Kundenprojekten in Europa, Asien und Nordamerika, darunter mehrsprachiger Support, Vertriebs-/Lead-Erfassung und datenschutzsensible Aufnahmeprozesse.
- Übersetzung geschäftlicher Anforderungen in Gesprächsabläufe, Prompt-Architektur, Wissens-Grounding, Fallback- und Übergabelogik, Leitplanken, Einwilligungsschritte und strukturierte Datenerfassung; produktive Support-Implementierungen umfassen Wissensdatenbanken mit etwa 1,000 fundierten Frage-Antwort-Einträgen pro Sprache.
- Aufbau szenariobasierter Evaluierungen und Regressionstests für Standardabläufe, Sonderfälle, Fehlermuster, Übergabeverhalten und Abnahmekriterien; Koordination von Fehlerbehebungen bis zur Produktionsreife und zum Rollout.
- Praktische Arbeit mit Retell, ElevenLabs Agents, Twilio, Supabase/PostgreSQL, Vercel, APIs/Webhooks und CRM-Abläufen; Leitung von Bedarfsermittlung, Demos, Lösungsentwicklung und bereichsübergreifender Umsetzung.
Branche: KI-Sprachautomatisierung / Design von Kundenabläufen
Zoran J.
Letzte Position:
Technical Writer – Umsetzung des BNPP IT PROD SEC Service-Katalogs bei BNP Paribas Deutschland
Konzeption, Autorenschaft und Finalisierung des IT PROD SEC Service-Katalogs mit acht standardisierten Security-Services (S-ID001–S-ID008).
Ausarbeitung konsistenter Service Components & Deliverables, RACI-Zuweisungen sowie SLA- und KPI-Definitionen je Service.
Integration der BaFin-Dokumentenanforderungen nach DORA in die Servicebeschreibungen.
Abstimmung mit IT, Compliance, Risk und Operations zur fachlichen Validierung aller Servicebeschreibungen.
Speziell für Governance & Monitoring: Festlegung des Governance-Takts, Evidenz-Lieferprozesse, Audit-Unterstützung sowie Definition messbarer KPIs und der Messmethodik.
Sicherstellung, dass alle Services standardisiert, messbar und auditfest dokumentiert sind.
Ergebnis: Abgenommener Service-Katalog mit acht Services als verbindliche Grundlage für Delivery, Governance und Audits; transparente SLAs/KPIs je Service und DORA/BAIT/MaRisk-konforme Dokumentation mit klaren Verantwortlichkeiten und Nachweisführung.
Technologien und Tools: Confluence, Jira, ServiceNow, Microsoft PowerPoint, Microsoft Visio, Office 365.
Michail M.
Letzte Position:
OpenShift-Spezialist, Entwickler bei Versicherung
Ziel des Projektes: OpenShift als Run-Time-Plattform einzuführen und alle Applikationen auf OpenShift umzustellen.
Mein Beitrag: Logging und Monitoring der Applikationen sicherzustellen. Aufbau und Inbetriebnahme der OpenShift-Komponenten für Logging und Monitoring (Elastic Search, Prometheus und Grafana). Erarbeitung und Implementierung des Security-Konzeptes für OpenShift. Zusammenarbeit mit Entwicklern, um die Applikationsanpassungen für die OpenShift-Migration zu definieren und durchzuführen. Monitoring in die Anwendungen zu integrieren.
Technische Umgebung: Java, WebSphere Liberty, OpenShift-Komponenten, Elastic Search (ELK Stack), Prometheus, Grafana.
Alexander V.
Letzte Position:
Senior Cloud- & Kubernetes-Architekt bei A.S.E. | Business Solutions for Construction
- Konzipierte und implementierte eine hochverfügbare, mandantenfähige Kubernetes-Plattform auf Google Kubernetes Engine (GKE) für geschäftskritische Microservices.
- Entwarf und implementierte eine umfassende Infrastructure-as-Code-Strategie mit Terraform zur Verwaltung von GKE-Clustern, Netzwerken (VPCs, Subnetze) und IAM-Richtlinien.
- Entwickelte optimierte Speicherlösungen für zustandsbehaftete Workloads (MongoDB) mit GKE PersistentVolumes und steigerte somit Leistung und Datenausfallsicherheit.
- Etablierte ein umfassendes Observability-Framework mit Google Cloud Monitoring, Logging, Prometheus und Grafana.
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Üsame T.
Letzte Position:
Java-Backend-Entwickler bei Porsche Informatik
- Entwicklung mit Java EE 8
- Entwicklung von Microservices mit Java 21 und Spring Boot 3
- Release-Management
- Einarbeitung neuer Teammitglieder
- Verantwortlich für den teaminternen "Best Code Engineering Award"
Matthias K.
Letzte Position:
Business-Architekt bei E5GTEC
- Analyse der erweiterten Anforderungen bezogen auf vorhandene Controller in einer Industrieanlage
- Erstellung von Konzepten zur Speicherung und Visualisierung von Sensordaten
- Kommunikation mit SPS / PLC
- Microservice Architektur
- Unified Architecture
- KI Auswertungen aus Sensordaten
- Angewandte Technologien: .NET 8, Minimal API, Postgres, MQTT, RabbitMQ
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PostgreSQL einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Regierung und öffentliche Verwaltung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
57%
Doktortitel
7%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Wien verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für PostgreSQL:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Wien, die PostgreSQL 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 PostgreSQL Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (94%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (42%)
- Transport und Logistik (35%)
- Professionelle Dienstleistungen (35%)
- Versicherung (32%)
- Telekommunikation (29%)
- Bildung (23%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Relationale Grundlage
PostgreSQL ist eine objektrelationale Open-Source-Datenbank für transaktionale Anwendungen, Berichtssysteme und Datenplattformen. Sie unterstützt SQL, starke Konsistenz, komplexe Datentypen und Erweiterbarkeit und eignet sich dadurch für Systeme, bei denen Datenintegrität und langfristige Wartbarkeit wichtig sind. Der frühere Name Postgres wird in technischen Teams weiterhin häufig verwendet.
Anwendungen und Workloads
PostgreSQL-Spezialisten arbeiten an Systemen, die zuverlässige Speicherung, leistungsfähige Abfragen und kontrollierten Zugriff benötigen:
- Kundenportale, SaaS-Produkte und Backoffice-Anwendungen
- Finanz-, Logistik- und Bestandsprozesse
- Geodaten-Dienste mit PostGIS
- Berichte, Ereignisdaten und operative Analysen
- APIs, die über ORMs und Datenbanktreiber angebunden sind
Ökosystem und Tools
Ein PostgreSQL-Projekt kann Schema-Migrationswerkzeuge wie Flyway, Liquibase oder Alembic sowie Erweiterungen wie PostGIS, pgvector und TimescaleDB umfassen. Gute Fachleute arbeiten außerdem mit Docker, Kubernetes, Cloud-Datenbankdiensten, Connection Pooling und Tools zur Überwachung. Sie verstehen, wie Anwendungs-Frameworks, Treiber und Deployment-Pipelines das Verhalten der Datenbank beeinflussen.
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen sich oft freiberufliche PostgreSQL-Expertise ins Haus, wenn eine Datenbank langsam, schwer änderbar oder im Betrieb riskant geworden ist. Typische Aufgaben sind:
- Entwurf von Schemata, Indizes, Constraints und Partitionierungsstrategien
- Überprüfung von Abfragen und Ausführungsplänen
- Planung von Migrationen mit minimaler Ausfallzeit
- Verbesserung von Backups, Replikation, Wiederherstellung und Zugriffskontrollen
- Verlagerung von Workloads zwischen selbst verwalteten und Cloud-Umgebungen
Zusammenarbeit in Wien
PostgreSQL-Arbeit betrifft häufig Produkt-, Anwendungs-, Infrastruktur- und Datenteams. Deshalb ist klare Zusammenarbeit genauso wichtig wie SQL-Kenntnisse. Ein in Wien ansässiger Fachmann kann bei Bedarf Vor-Ort-Workshops unterstützen, während sich Reviews, Migrationen und Performance-Untersuchungen gut remote umsetzen lassen. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch sollte zum Team und zu den Anforderungen an die Dokumentation passen.
Was gute Fachleute mitbringen
Suchen Sie Spezialisten, die Datenbankentscheidungen mit Geschäftsrisiken und dem Verhalten von Anwendungen verbinden können. Sie sollten Zielkonflikte zwischen Normalisierung und Leseleistung erklären, Änderungen mit realistischen Workloads validieren und Betriebsabläufe dokumentieren können. Erfahrung mit Transaktionen, Sperren, dem Vacuum-Verhalten, Rollenverwaltung und Notfallwiederherstellung ist ein starkes Zeichen dafür, dass sie PostgreSQL über die Ersteinrichtung hinaus betreuen können.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei PostgreSQL anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
PostgreSQL wird verwendet, um strukturierte Geschäftsdaten für Webanwendungen, APIs, Finanzprozesse, Analysen und interne Systeme zu speichern und abzufragen. Die Datenbank eignet sich besonders, wenn Transaktionen, Datenintegrität, komplexe Abfragen oder Erweiterbarkeit wichtig sind.
PostgreSQL bietet im Allgemeinen eine breitere SQL-Unterstützung, fortgeschrittene Datentypen, Erweiterbarkeit und leistungsfähige Tools für komplexe Workloads. MySQL kann für einfachere Anwendungsmuster eine praktische Wahl sein. Die Entscheidung sollte daher den bestehenden Stack, die Abfrageanforderungen, die Fähigkeiten des Teams und das Betriebsmodell berücksichtigen.
Ein kompetenter PostgreSQL-Spezialist sollte neben SQL, Datenmodellierung, Indizes und Ausführungsplänen auch den Anwendungs-Stack verstehen, der die Datenbank nutzt. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen Docker, Cloud-Dienste, Migrationswerkzeuge, Backup-Konzeption, Monitoring, Sicherheit und Infrastrukturautomatisierung.
Das richtige Niveau hängt vom Umfang ab. Eine einfache Schema-Prüfung kann gezielte Datenbankkenntnisse erfordern, während eine Migration, ein volumenstarker Workload oder ein Wiederherstellungsplan einen Fachmann voraussetzt, der bereits Produktionsbetrieb, Sperren, Replikation und Ausfallszenarien bewältigt hat.
Ja. PostgreSQL-Reviews, Query-Optimierung, Schema-Arbeiten und Migrationsplanung können mit sicherem Zugriff, Dokumentation und klarer Kommunikation in der Regel remote erledigt werden. Vor-Ort-Termine in Wien können hilfreich sein, wenn Teams Workshops, Architekturentscheidungen oder eine abgestimmte Release-Planung benötigen.
Beauftragen Sie einen PostgreSQL-Spezialisten, wenn langsame Abfragen, unzuverlässige Deployments, riskante Schema-Änderungen oder unklare Wiederherstellungsverfahren die Umsetzung beeinträchtigen. Externe Expertise ist auch vor einer größeren Migration oder dann sinnvoll, wenn das interne Team eine unabhängige Design-Prüfung benötigt.
Bitten Sie den Fachmann, Schema-Entscheidungen, Indexierungsentscheidungen, Transaktionsverhalten und Annahmen zur Wiederherstellung so zu erklären, dass Ihr Team sie testen kann. Hochwertige PostgreSQL-Arbeit umfasst messbare Abnahmekriterien, sichere Migrationsschritte, dokumentierte Risiken und Abläufe, die ein anderer Spezialist betreiben kann.
PostgreSQL kann Geodaten-Workloads über PostGIS und die Vektorsuche über Erweiterungen wie pgvector unterstützen. Der richtige Fachmann sollte Datenvolumen, Indizierung, Abfragemuster und Konsistenzanforderungen bewerten, anstatt eine Erweiterung als vollständige Architektur zu betrachten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die PostgreSQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 818 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die PostgreSQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die PostgreSQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die PostgreSQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (97%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die PostgreSQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bank- und Finanzwesen (58%) und Regierung und öffentliche Verwaltung (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die PostgreSQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (87%) und Qualitätssicherung (58%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PostgreSQL eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
Wien 
Graz Kostenlose Demo vereinbaren
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Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
