Prometheus Experten in Berlin
aus 15.000 CVs mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die Prometheus-Monitoring einrichten, nützliche Alert-Regeln schreiben und Exporter, Alertmanager und Grafana für klare Betriebsansichten verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Prometheus eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Julius Herrera Glomm
Letzte Position:
Freiberufler bei Freiberufler — Pharmaindustrie
- Leitung der Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps, was die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbesserte
- Implementierung des Datadog-Observability-Stacks mit Terraform und dem datadog-operator
- Einrichtung automatisierter End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse zur Verbesserung der Incident-Response und Service-Zuverlässigkeit
- Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
- Migration zustandsbehafteter Dienste (PostgreSQL und Redis) zu GCP, was Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit steigerte
Santhosh Kannan
Letzte Position:
Freelance Software Engineer bei Zalando SE
- Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
- Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
- AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
- Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
- Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana
Sejal Vaidya
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Imran Ali
Letzte Position:
Software Engineer II bei LivePerson Germany GmbH
- Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
- Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
- Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
- Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
- Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
- Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.
Wolfram Knan
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Mario Jelinski
Letzte Position:
Architekt / Entwickler bei handyhase
- Überarbeitung des gesamten Designs und der Implementierung neuer UI/UX-Aspekte mit React
- Planung der Softwarearchitektur und Strukturierung des Projekts für langfristige Skalierbarkeit mit Git für die Versionsverwaltung
Sebastian Striebig
Letzte Position:
Group Product Manager – Digitale Plattform-Discovery bei SPREAD.AI
- Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
- Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
- Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
- Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
- Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
- Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden
Qaiser Abbasi
Letzte Position:
Freiberuflicher Lead DevOps Engineer bei Schwarz Gruppe Produktion
Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero
Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management
Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte
Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)
(Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden
Jorge Pérez Suárez
Letzte Position:
Softwareentwickler – AWS- und Kubernetes-Spezialist bei Citti
- Erstellung, Wartung und Absicherung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
- Stichworte: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator
Alexander Vitanyi
Letzte Position:
Product Owner bei FI-TS
- Neuaufbau einer bestehenden Cloud-Lösung mit Kubernetes, Terraform, Ansible, Prometheus, Grafana, GitLab, ArgoCD und PostgreSQL
- Abstimmung und Steuerung externer Partner und Dienstleister
- Sicherstellung des Services termingerecht und im Budget mit Budgetverantwortung
- Integration der Cloud-Lösung in externe Public Clouds (AWS)
- Aufbau und Definition von Prozessen und Workflows in Jira und Confluence
- Produktmanagement der Softwareentwicklung zur Automatisierung und Self-Service im CI/CD-DevOps-Modus
- Agile Softwareentwicklung mit Kanban und Scrum in verschiedenen Entwicklungsteams
- Zentraler Ansprechpartner für Key Customers in den jeweiligen Projekten
- Erstellung und Abstimmung des Product Backlogs mit Stakeholdern aus Vertrieb, Architektur, Entwicklung, Marketing, Management und Kunden
- Migration von Bestandskunden in die AWS-Cloud als Product Owner
- Erstellung und Abstimmung einer Produkt-Roadmap mit internen und externen Stakeholdern
Peter Kortmann
Letzte Position:
Hardware- und Softwareentwickler / Projektleiter bei Anonymer Kunde
- Entwicklung von Steuergeräten für die Automotive-Industrie inkl. Embedded-Software
- CAN-Bus, Vector Tools, CANoe
- Begleitung des Entwicklungsprozesses nach ISO 26262
- Sicherstellung der Cybersecurity-Standards:
- Schlüsselaustausch (PKI) zwischen Fahrzeug und Steuergeräten
- Hardware Security Module (HSM)
- Kommunikation mit externen Dienstleistern (international)
- Entwicklung (PCB) von Messadaptern, statistische Auswertung von Sensoren
- IoT- und Embedded-Software-Entwicklung, Backend-Administration
Amogha Sathyanarayana
Letzte Position:
Senior Product Manager - OS, Plattform, IAM bei Aleph Alpha GmbH
- Verantwortlich für den Produktlebenszyklus der souveränen KI-Plattform und Betriebssystem-Teams für Enterprise- und Regierungskunden sowie interne Stakeholder (Infra, Lösungslieferung, Support, Umsatz)
- Plattform von einer 200-Nutzer-Beta auf einen vollständigen Rollout mit über 70.000 Mitgliedern bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) aufgebaut und dabei ISO 42001- und EU-KI-Verordnungskonformität sichergestellt
- Die Umstellung auf eine mandantenfähige Shared Inference-Architektur entworfen, wodurch die GPU-Cluster-Auslastung von 20 % auf 85 % stieg und die Infrastrukturkosten pro Kunde für SaaS um 40 % sanken
- Modellquantisierung eingeführt, sodass Kunden fortschrittliche LLMs auf älterer Hardware (A100-GPUs) statt auf H100 ausführen können, wodurch über 70 % der Kosten pro Abfrage eingespart werden
- Komplexe Helm-Konfigurationen in einen dynamischen Modellmanager überführt, wodurch sich die Zeit für Installation oder Austausch von Modellen um rund 80 % verkürzte
- Eine teure Eigenentwicklung eines Dashboard-Services gestoppt, stattdessen auf eine API-first-Datenstrategie umgeschwenkt, die Kunden direkt nutzen können, und so €100.000+ an Opex und Capex eingespart
- Ein sicherheitsorientiertes Agenten-Marktplatz- und Control-Plane-Leuchtturmprojekt für eine Tier-1-Bank aufgebaut, das internen Teams die Bereitstellung autonomer Agenten innerhalb strenger regulatorischer Vorgaben ermöglicht
Christopher Mäuer
Letzte Position:
Mobile- & Full-Stack-Entwickler bei Propstack GmbH
- Ich habe die Mobile-App refaktoriert, indem ich Stores, Models, API-Client, Screens und Komponenten in TypeScript neu implementiert habe.
- Ich habe einen leistungsfähigen On-Device-Speicher für Stores hinzugefügt, als Vorbereitung auf den Offline-Modus.
- Ich habe RNUILib integriert, um schnell ein minimalistisches und modernes UI-Design zu erreichen.
- Ich habe native Pakete implementiert, um zusätzliche Funktionen wie die Anzeige von Anrufer-IDs zu bieten.
- Ich habe die Feature-Entwicklung und UX-Verbesserungen nach der ersten Refaktorierung und dem Redesign geplant.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Prometheus einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 89%)
Master-Abschluss oder höher
52% (Deutschland: 53%)
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Prometheus 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
Metrik-Monitoring
Prometheus ist ein Open-Source-Monitoring- und Alerting-System für Metriken. Unternehmen nutzen es, um den Zustand von Services, Kubernetes-Workloads, Infrastruktur und das Verhalten von Anwendungen über Zeitreihendaten zu überwachen. Es passt gut, wenn Teams klare Signale statt reines Log-Chaos brauchen.
Typischer Stack
Prometheus arbeitet selten allein. Gute Spezialisten kennen Exporter, Alertmanager, Grafana und gängige Integrationen wie Kubernetes, Service Discovery und Remote Storage.
- Metriken sauber erfassen und modellieren
- Praxisnahe Alert-Regeln entwerfen
- Dashboards und Incident-Abläufe verbinden
- Aufbewahrung und Storage für Skalierung anpassen
Wo es hilft
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn das Monitoring unübersichtlich ist, Alerts zu laut sind oder eine Migration läuft. Dazu gehören oft neue Plattform-Rollouts, Kubernetes-Observability, SLO-Arbeit an Services oder der Ersatz von Legacy-Monitoring durch Prometheus- und Prometheus-Operator-Ansätze. In Berlin kommt das oft in Produktteams, Cloud-lastigen Unternehmen und bei schnell laufenden Infrastrukturprojekten vor.
Starke Umsetzung
Gute Prometheus-Profis denken in Signalen, nicht nur in Setup-Aufgaben. Sie definieren sinnvolle Metriknamen, halten die Label-Cardinality im Griff und sorgen dafür, dass Alerts zu Aktionen führen. Außerdem verstehen sie, wie Prometheus Server, Exporter und Alertmanager im täglichen Betrieb zusammenspielen.
Typische Aufgaben
- Monitoring für Services und Cluster aufbauen
- Alerts erstellen, die die richtigen Personen informieren
- Metrikqualität und Dashboard-Logik prüfen
- Scrape-Ziele und Relabeling verbessern
- Den Incident-Response mit klaren Signalen unterstützen
Passende Zusammenarbeit
Prometheus-Arbeit passt sowohl für Remote- als auch für Vor-Ort-Zusammenarbeit. Teams in Berlin wünschen sich oft jemanden, der auf Englisch arbeiten kann, an der Planung mit Plattform- oder Produktexperten teilnimmt und Abwägungen klar erklärt. Die besten Freelancer hinterlassen ein System, das das Team ohne Rätselraten weiter betreiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Prometheus am häufigsten aufkommen.
Prometheus wird genutzt, um Metriken zu sammeln, Alert-Regeln auszuwerten und zu zeigen, wie sich Systeme über die Zeit verhalten. Es ist verbreitet bei Kubernetes-Clustern, APIs, Background-Workern und Infrastruktur-Services, bei denen Teams schnelle Betriebssignale brauchen. Viele Unternehmen kombinieren es mit Grafana für Dashboards und Alertmanager für Benachrichtigungen.
Prometheus ist die Metrik-Engine und das Herzstück für Alerts, während Grafana vor allem die Visualisierung übernimmt. Im Vergleich zu Datadog gibt Prometheus Teams mehr Kontrolle und einen selbst verwalteten Weg; im Vergleich zu Zabbix passt es besser zu cloudnativen und containerlastigen Setups. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob das Team offene Observability-Bausteine oder ein fertiges SaaS-Tool möchte.
Ein starker Prometheus Spezialist kennt in der Regel Kubernetes, Grafana, Alertmanager und grundlegende Linux- oder Cloud-Operations. Er sollte außerdem Service Discovery, Exporter, Recording Rules und den sauberen Umgang mit Labels und Metriknamen verstehen. Für moderne Stacks sind auch Helm, Terraform und Incident-Response-Workflows hilfreich.
Unternehmen holen sich Prometheus-Expertise meist dann, wenn Alerts zu laut sind, Dashboards nicht zu den echten Incidents passen oder eine Plattformmigration läuft. Es ist auch sinnvoll, wenn eine Kubernetes-Umgebung bessere Sichtbarkeit braucht oder Legacy-Monitoring schwer zu pflegen geworden ist. Ein Freelancer kann das Setup aufräumen, ohne einen langen internen Einstellungsprozess auszulösen.
Ein kleines Prometheus-Setup braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der Scrape-Jobs, Exporter und Alert-Regeln reparieren kann. Größere Plattformen brauchen jemanden, der über Aufbewahrung, Cardinality, Federation und den Einfluss des Monitorings auf die Incident-Response nachdenken kann. Je mehr Systeme und Teams beteiligt sind, desto wichtiger wird architektonisches Urteilsvermögen.
Ja. Prometheus-Projekte passen oft gut zu Remote-Arbeit, weil die meisten Aufgaben aus Konfigurationen, Metrikdesign und Reviews bestehen und nicht aus ständiger Vor-Ort-Präsenz. Berliner Teams wünschen sich am Anfang vielleicht trotzdem ein paar Live-Workshops, vor allem wenn das Monitoring-Modell mehrere Teams betrifft oder die Sprache für Incidents abgestimmt werden muss.
Achte auf jemanden, der erklären kann, warum es eine Metrik gibt, nicht nur, wie man sie konfiguriert. Ein guter Prometheus Experte hat Alerting umgesetzt, das zu Handlungen führt, hält Queries lesbar und versteht die Kosten von Labels mit hoher Cardinality. Er sollte außerdem ein bestehendes Setup prüfen und sagen können, was unter Last kaputtgehen wird.
Nein. Prometheus wird zwar häufig mit Kubernetes genutzt, funktioniert aber auch mit virtuellen Maschinen, Bare Metal, internen Services und gemischten Cloud-Umgebungen. Kubernetes macht Discovery und Scraping nur einfacher, deshalb lernen viele Teams Prometheus zuerst über Container-Plattformen kennen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Prometheus in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 724 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Prometheus in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 52% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Prometheus in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Prometheus in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Prometheus in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Bank- und Finanzwesen (44%) und Einzelhandel (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Prometheus in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (94%) und Projektmanagement (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Prometheus 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.
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Stuttgart 
Düsseldorf Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
