Product Data Management Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die Produktstrukturen, Stammdaten, Versionskontrolle und Freigabe-Workflows über CAD-, ERP- und PLM-Umgebungen hinweg steuern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Product Data Management eingesetzt haben
Henning Uiterwyk
Letzte Position:
Senior Expert Data Governance, Master Data Quality und Data Migration bei E.ON
- Planung und Umsetzung einer Migrationsstrategie von Stamm- und Bewegungsdaten zur kontinuierlichen Befüllung einer cloudunabhängigen Datenbank
- Erstellung und pilothafte Implementierung eines unternehmensweiten Business Data Models für Kunde, Lieferant, Verträge, Produkte, Preise, Verbräuche, Rechnungen und Mahnwesen
- Konzeption und Beratung zu einem Data Governance Framework inkl. Definition von Gremien, Rollen, Prozessen und Metadaten-Modell
- Operationalisierung des Data Governance Frameworks mit Definition von Datenstandards
- Teilprojektleitung bei zwei Pilotprojekten (PoCs) für Data Governance Systeme (ErwinDIS und Atlan)
- Schulung und Coaching des Data Teams in Migration, Data Quality und Datenmodellierung
Philip Scott
Letzte Position:
Interim Management - OPEX, BPM, LEAN CI, Qualität bei SCOTTSPOT
Thomas Peter
Letzte Position:
Konstrukteur Hebevorrichtungen bei TP-Produktdesign
- Konstruktion einer 3-Punkt-Schnellkupplung für Traktorhebeanbindung
- Entwicklung einer Halterung für eine Zugflanschvorrichtung
Andreas Winters
Letzte Position:
Enterprise Architect bei Eigenentwicklung / IP der CAMCO Engineering UG
UEF 3.0 · Semantic Government Overlay (SGO) · Autonome Systeme (UAS / Dual-Use)
- Konzipiert: Semantic Government Overlay (SGO) – KI-geführte Verwaltung ohne Ablösung bestehender Fachverfahren. Lesender semantischer Layer über Registern und Fachverfahren auf Basis des Föderalen Informationsmanagements (FIM). Die Entscheidungshoheit verbleibt beim Sachbearbeiter (Architekturprinzip).
- Entwickelt: Referenzarchitektur mit quellenbelegten, abgeleiteten Aussagen (ausführbare Ontologien OWL/RDF/SHACL). Technisch garantierte Zweckbindung und Kein-Schreibpfad-Prinzip in Fachdaten – auditierbar, ohne zentralen Datenpool.
- Verankert: Regulatorik als Designprinzip: EU AI Act (Hochrisiko-Pflichten für Behörden-KI, Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27), DSGVO, NIS2 und verwaltungsrechtliche Automatisierungsgrenzen (§ 35a VwVfG, § 31a SGB X) als technische Kontrollpunkte in der Architektur.
- Erstellt: Methodisches Werkzeug für Pilotträger: Datenpipeline-Assessment (Phase 0), Compliance-Blueprint und Management Summary als entscheidungsreifes Paket für die öffentliche Verwaltung.
- Spezifiziert: UEF 3.0 als Nachfolge-Architektur zu TOGAF – Decision Paper kanonische Ontologie, Sechs-Schichten-Architektur, Read/Actuate-Grenze, Federation-Registry, Terminologie-Konkordanz und Release-Delta als geschlossener Spezifikationsstand.
- Architektiert: KI-natives Missions-OS für autonome UAS und Bodenrobotik als taktische Schicht über einem separat zugelassenen Autopiloten. Run-Time Assurance nach ASTM F3269-21 (Simplex-Muster): Der verifizierte Sicherheits-Controller behält die Autorität, die KI-Funktion liefert Vorschläge.
- Ausgelegt: Drei-Tier-Architektur – Tier 0 Autopilot mit 650-Hz-Flugregelung auf RTOS, Tier 1 KI-OS mit semantischem Weltmodell und Multi-Agenten-Cluster, Tier 2 Schwarm- und Boden-Mesh. Zenoh als primäre Fabric, MAVLink als einziger authentifizierter Kommandopfad (Single-Writer). Ergebnis: graceful degradation – Verlust der Mission, nicht des Fluggeräts.
- Abgesichert: Zwei-Gate-Kette auf der Read/Actuate-Grenze – Governance-Gate (Darf-Frage: AI-Act-Risikoklasse je Aktuierung, erzwungene menschliche Aufsicht nach Art. 14, unveränderliches Log) vor RTA-Safety-Monitor (Richtig-Frage: Flugenveloppe, Geofence, Energiereserve) mit Revert auf den Baseline-Controller.
- Verankert: Dual-Use-Architektur mit Common Core und Build-Time-Fork statt Runtime-Umschalter. Drei getrennte Rechtsstufen: Zivilvariante – UAS unter der EASA-Grundverordnung (EU) 2018/1139 mit der nach Art. 2 Abs. 2 AI Act eingeschränkten Anwendbarkeit, Bodenrobotik unter der Maschinenverordnung 2023/1230 mit voller Hochrisiko-Pflichtenkette, Cyber Resilience Act für beide; unbewaffnete Trägervariante als Rüstungsgut unter AWG/AWV und Dual-Use-VO 2021/821 (BAFA-Genehmigung); bewaffnete Variante unter KrWaffKontrG. Jede Ausprägung lebt unter genau einem dominanten Rechtsregime. Nachweisfundament: AI-BOM, SBOM und lückenlose Data-Lineage.
- Analysiert: Systemanalyse und Neuausrichtung gewachsener Engineering-Systemlandschaften. Vorgehenskonzept Konsolidierung ohne Migration – semantischer Layer über den Bestandsquellen statt Datenumzug. Ergebnis: entscheidungsreifes Vorgehenskonzept inklusive Bewertungsmodell für die Zielarchitektur.
Andreas Schneider
Letzte Position:
Projektmanager bei Nordex
- Strategie zur Migration von Daten nach der Übernahme eines Unternehmens
Abdelkader El Moumane
Letzte Position:
Leitender Business Analyst (PIM)
- Weiterentwicklung und Optimierung des PIM-Systems (z. B. Datenmodellierung, Schnittstellen, User Experience)
- Analyse, Strukturierung und fachliche Bewertung von Business-Anforderungen in enger Abstimmung mit Fachbereichen und Stakeholdern
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in fachliche und technische Konzepte (Business- & Solution-Design)
- Konzeption und Weiterentwicklung der PIM-Zielarchitektur inkl. Datenmodelle, Objektstrukturen, Versionierungs- und Lifecycle-Konzepte
- Definition von Schnittstellen, Integrationskonzepten und Datenflüssen zwischen PIM, E-Commerce, ERP und weiteren Umsystemen
- Qualitätssicherung in enger Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Entwicklungsteam
- Aufwandsschätzungen für Analyse-, Design- und Testaktivitäten
- Agile, Scrum, 4APortal, SAP ERP, SAP eCommerce (Hybris)
Sven L.
Letzte Position:
Group CTO bei apo.com Group
- Situation: Flickwerk aus über 20 Jahren proprietärer Altsysteme – Eigenentwicklung für Shop, Apothekenbetrieb, Logistik und Produktdatenverwaltung. Keine Standardisierung, keine Automatisierung, keine modernen Delivery-Praktiken.
- Team: Zentrale Heroenkultur mit einer Führungskraft für über 20 direkte Reports. Engpass beseitigt, leistungsschwache Mitarbeiter ersetzt, widerspenstige Teammitglieder eingegliedert oder verabschiedet. Frisches Talent eingestellt, das neue Energie und Fähigkeiten mitbrachte.
- Delivery: Neun Marken auf einer Plattform zusammengeführt, Delivery-Geschwindigkeit um das Zehnfache erhöht und markenübergreifende Inkonsistenzen eliminiert. Neue Mobile App gelauncht, die den Mobile-Umsatzanteil innerhalb von 12 Monaten verdreifachte.
- KI: KI-Coding-Tools in allen Entwicklungsabteilungen eingeführt. Kontinuierlich Schulungen und Wissensaustausch für Entwickler vorangetrieben. Analysen und agentengesteuerte Automatisierung für eingehende Kundenservice-E-Mails bereitgestellt und agentengesteuerte Anrufautomatisierung initiiert.
- Betrieb: Automatisierte Build- und Deployment-Pipelines eingeführt, Cloud-Migration gestartet und das Kern-Apotheken-System auf eine wartbare, aktuelle Basis gestellt.
- Governance: Projektpriorisierung von ad-hoc-Anforderungen zurückgeholt und durch transparente Kapazitätsplanung ersetzt – das deutlichste „Nein“ und die wirkungsvollste Veränderung für die Organisation.
Alexander Schulze
Letzte Position:
AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG
- Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
- On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
- Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
- Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
- Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
Gregor Pestsov
Letzte Position:
Projektmanager für Engineering-Datenmanagement
Technische und kaufmännische Risikobewertung für ein Investitionsvorhaben im Hardware-Sektor (Skalierungspotenzial, Haftungsrisiken, operative Prozesse) Prozessberatung für zwei KMUs im Engineering-Umfeld, Fokus Workflow-Digitalisierung, PLM
Rafal Kaniecki
Letzte Position:
Entwicklungsingenieur bei Hexagon Purus
- CAD-System – SolidWorks 2021
- PDM-Datenbank – HXP SolidWorks
- Produkt – Mobile Wasserstofftankstelle
- Bearbeiten und Umsetzen von Änderungsanweisungen
- Selbstständiges Entwickeln von Produkten für neue Anwendungen
- Prüfen und Freigeben von Fertigungs- und Montagezeichnungen
- Fachliches Betreuen von Engineering-Dienstleistern
- Enges Zusammenarbeiten mit den Fachbereichen Einkauf und Qualität
- Erarbeiten und Realisieren von Kostenreduzierungszielen
- Planen und Ausführen von Konzeptvalidierungen
- Selbständiges Erarbeiten von Lösungsvorschlägen und technischen Konzepten für Innovationsideen
- Aufbauen und Pflegen des Kontakts mit Lieferanten
Cedric Tiogo
Letzte Position:
B2B Freelance Designingenieur Sondermaschinen bei FEM-Composites GmbH
- Kalkulation eines Angebots für eine hydraulische Anlage unter Berücksichtigung der Kosten über den gesamten Produktlebenszyklus sowie Optimierung der technischen Spezifikationen.
Mauricio Godinez
Letzte Position:
Konstruktionsingenieur bei Butting CryoTech GmbH
- Erstellung kompletter 3D-Konstruktionen und Konstruktionszeichnungen
- Bewertung von Lastenheften und Kundenspezifikationen
- Durchführung von Teilschritten der technischen Arbeitsvorbereitung nach Vorgaben und Unterlagen inklusive Projektbegleitung
- Ansprechpartner für interne und externe Kunden in Konstruktionsprojekten
- Auslegung und Berechnung von Rohrleitungen und Bauteilen für kryogene Medien und Tieftemperaturanwendungen
- Mitarbeit bei Finite-Elemente-Berechnungen
Ulm Paunel
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Axel Kurz
Letzte Position:
Projektleiter
- ERP-Auswahlprojekt bei einem Automobilzulieferer in Regensburg zur Auswahl eines Nachfolgesystems für eine selbst entwickelte Alt-Lösung
- Durchführung von Interviews mit Fachabteilungen
- Erstellung eines Kriterienkataloges
- Organisation und Durchführung von Workshops
Hüseyin Özgün Gönüllü
Letzte Position:
Freiberuflicher Maschinenbauingenieur - Konstrukteur bei Gridesign
Konzept und Detailkonstruktion mechanischer Systeme.
CAD-Modellierung, Zeichnungen und Berechnungen.
FEM, Bewegungsanalysen und Reverse Engineering.
Erstellung technischer Angebote und Reklamationsmanagement.
AIRBUS A-320 Montagearbeitsplatz.
AIRBUS A-350 manuelle Montagearbeitsstation.
FORD Lkw-F&E-Prototyp-Fertigungsstation.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Product Data Management einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Projektmanagement, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Fertigung, Automotive, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
82%
Master-Abschluss oder höher
35%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 Product Data Management 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
Was es ist
Product Data Management, oft auch PDM genannt, hält Produktdateien, Metadaten, Revisionen und Freigaben unter Kontrolle. Es wird genutzt, um die richtigen Konstruktionsinformationen an einem Ort zu speichern und sicherzustellen, dass Teams mit der neuesten Version arbeiten. In vielen Unternehmen liegt es nah an PLM- und CAD-Systemen.
Typische Aufgaben
- Datei-Strukturen, Namensregeln und Revisionslogik einrichten
- Stammdaten und Änderungsworkflows verwalten
- CAD-Tools mit PDM- oder PLM-Systemen verbinden
- Produktdaten und Freigabeprozesse bereinigen
- Bei Datenmigrationen und Systemeinführungen unterstützen
Typischer Stack
Starke Spezialisten kennen das Umfeld rund um den PDM-Kern. Dazu gehören oft Siemens Teamcenter, PTC Windchill, SOLIDWORKS PDM, Autodesk Vault und zugehörige CAD-, ERP- und PLM-Tools. Sie verstehen auch Berechtigungen, Stücklisten-Handling und Workflow-Konfiguration.
Wann externe Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freies Fachwissen an Bord, wenn Produktdaten uneinheitlich sind, Freigaben zu langsam laufen oder eine Systemeinführung zusätzliche Unterstützung braucht. Das ist in Deutschland oft in der Fertigung, der Automobilindustrie, im Maschinenbau und bei Industriegütern der Fall, wo Produktdaten standort- und lieferantenübergreifend sauber bleiben müssen. Externe Spezialisten helfen auch, wenn interne Teams für Migration oder Prozessdesign nicht genug Kapazität haben.
Was gute Spezialisten tun
- Reale Produktprozesse abbilden, bevor das System geändert wird
- Struktur, Bedienbarkeit und Governance in Balance halten
- Gut mit Engineering, Operations und IT zusammenarbeiten
- Regeln dokumentieren, damit Teams sie weiter nutzen können
- Datenrisiken erkennen, bevor sie die Freigabequalität beeinflussen
Warum Unternehmen sich dafür entscheiden
Gutes Product Data Management reduziert doppelte Dateien, fehlerhafte Revisionen und Freigabefehler. Es unterstützt nachvollziehbare Änderungen und reibungslosere Übergaben zwischen Entwicklung und Produktion. Für Freelancer ist es ein Bereich, in dem Prozessdenken genauso wichtig ist wie Tool-Know-how.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Product Data Management.
Product Data Management deckt die Art und Weise ab, wie Produktdateien, Artikeldaten, Revisionen und Freigaben gespeichert und gesteuert werden. Es hilft Teams dabei, eine vertrauenswürdige Sicht auf Produktinformationen über Entwicklung, Produktion und Freigabe hinweg zu behalten. In der Praxis ist es die Ebene, die CAD-Ergebnisse und zugehörige Datensätze organisiert.
PDM konzentriert sich auf Produktdateien, Versionen, Metadaten und die Steuerung von Freigaben. PLM ist umfassender und deckt auch Lifecycle-Prozesse, Zusammenarbeit und oft nachgelagerte Geschäftsschritte ab. Viele Unternehmen nutzen PDM als zentrale Datengrundlage innerhalb eines größeren PLM-Setups.
Ein starkes Product Data Management-Setup arbeitet oft mit Systemen wie Siemens Teamcenter, PTC Windchill, SOLIDWORKS PDM und Autodesk Vault. Es verbindet sich auch mit CAD- und ERP-Tools, damit Daten sauber zwischen Entwicklung und Betrieb fließen. Der genaue Stack hängt vom Produkt und von der Unternehmensstruktur ab.
Neben Product Data Management sind Fähigkeiten in CAD-Datenhandling, Workflow-Design, Stammdatenqualität und Systemintegration wichtig. Auch das Verständnis von Stücklisten, Berechtigungen und Freigabeprozessen ist entscheidend. Die besten Spezialisten können sowohl mit Engineering-Teams als auch mit IT sprechen, ohne den Prozessblick zu verlieren.
Eine kleinere Product Data Management-Aufgabe braucht vielleicht nur einen Spezialisten mit solidem Toolwissen und Prozessverständnis. Eine Migration, Einführung oder Neugestaltung der Governance braucht meist mehr Erfahrung, weil viele Teams und Datenobjekte beteiligt sind. Das passende Niveau hängt davon ab, wie viel Struktur verändert werden muss und wie viele Systeme verbunden sind.
Ja, vieles im Product Data Management kann remote erledigt werden, vor allem Analyse, Konfiguration, Dokumentation und Tests. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Workshops, Prozessaufnahmen oder engeres Arbeiten mit Fertigung und Entwicklung brauchen. In Deutschland nutzen viele Unternehmen eine Mischung aus beidem.
Ein guter PDM-Spezialist erklärt, wie Produktdaten fließen, wo Regeln hingehören und wie Fehler verhindert werden, bevor sie sich ausbreiten. Achten Sie auf klare Beispiele für Migrationen, Workflow-Einrichtung, Change Control und Abstimmung mit Stakeholdern. Starke Arbeit macht das System sauberer, einfacher nutzbar und leichter steuerbar.
Freelancer, die an Product Data Management arbeiten, sollten mit einer Mischung aus Prozessarbeit, Tool-Konfiguration und Unterstützung für Anwender rechnen. Projekte beinhalten oft ältere Datenstrukturen, strenge Freigaberegeln und viele Stakeholder. Klare Kommunikation und sorgfältige Dokumentation sind dabei genauso wichtig wie die technische Einrichtung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 791 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 82% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 35% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Fertigung (86%), Automotive (67%) und Informationstechnologie (IT) (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (94%), Projektmanagement (83%) und Qualitätssicherung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Product Data Management eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
