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Zuverlässige Datensysteme mit

SQL-Experten in München

aufbauen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die relationale Datenmodelle entwerfen, komplexe Abfragen optimieren und SQL-Datenbanken mit modernen Anwendungen, Berichtssystemen und Datenpipelines verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich SQL-Experten eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Andreas Z.

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Senior IT Projektleiter · Service Owner · ITSM · SIAM · Betriebsmodelle & Governance

München
Andreas Z.

Letzte Position:

Transformationsarchitekt / Business Analyst bei IT-Beratung

  • Entwicklung eines ganzheitlichen Transformationsmodells für IT-Abteilungen und ITSM-Organisationen von der Betriebsstabilisierung über Strukturierung und Optimierung bis zur strategischen Weiterentwicklung
  • Konzeption einer Transformationsmatrix, die Entwicklungsphasen mit den Umsetzungsaktivitäten Positionieren, Fokussieren, Modellieren, Befähigen, Verankern und Weiterentwickeln verbindet
  • Entwicklung von Assessment-, Reifegrad- und Entscheidungslogiken zur Bestimmung der betrieblichen Ausgangslage, des geeigneten Einstiegspunkts und der priorisierten Handlungsfelder
  • Strukturierung einer durchgängigen Vorgehenslogik von Standortbestimmung und Zielbild über Operating Model, Roadmap und Leistungsbausteine bis zur Umsetzung und Verankerung im Regelbetrieb
  • Ableitung kombinierbarer Beratungs- und Umsetzungsmodule einschließlich Methoden, Ergebnisartefakten, Rollenmodellen, Governance-Strukturen und Transformationspfaden
  • Erhebung, Strukturierung und Priorisierung fachlicher Anforderungen aus Sicht von IT-Leitung, Service Management und operativen Betriebsrollen
  • Übersetzung der Anforderungen in Zielbilder, Prozess- und Rollenmodelle, Entscheidungskriterien sowie nachvollziehbare Ergebnisartefakte

Umfeld / Tools: ITIL 4, IT4IT, Operating Model Canvas, SIAM, Reifegradmodelle Kanban

Verifizierter Experte

Michael N.

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Senior ML-Engineer | AI Engineer | Problemlöser

Eichenau
Michael N.

Letzte Position:

Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau

  • Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
  • Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
  • Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Verifizierter Experte

Mirza K.

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Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt

München
Mirza K.

Letzte Position:

Agentische Automatisierung und ein RAG-System

  • In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Verifizierter Experte

Karen M.

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Senior .NET Backend Engineer | Angewandte KI | Agentische Systeme, RAG & verteilte Architektur

Munich
Karen M.

Letzte Position:

Persönliches KI-Engineering-Projekt — Croky AI bei Crocky AI

Produkt:

  • Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
  • Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
  • Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
  • Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
  • Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

  • Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
  • Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.
Verifizierter Experte

Fred H.

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Senior Java-Architekt und -Entwickler | Domain-Architekt (DDD, Knowledge Systems)

Munich
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

Verifizierter Experte

Deepa K.

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Datenanalyst und Architekt

Munich
Deepa K.

Letzte Position:

Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis

  • Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
  • Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
  • Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
  • Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
  • Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
  • Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
  • Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.
Verifizierter Experte

Franz B.

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Programmleiter • Portfoliomanager • Digitalisierung & Transformation

Munich
Franz B.

Letzte Position:

Produktentwicklung (KI) bei Eigeninitiative

AI-Telefonassistent-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

  • Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
  • Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
  • Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.
Verifizierter Experte

Marcus B.

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Java-Cloud-Experte

Grünwald
Marcus B.

Letzte Position:

Java- und Quarkus-Experte bei Großer deutscher Energiedienstleister

  • Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

Verifizierter Experte

Sebastian O.

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Gründer & Geschäftsführer

Pliening
Sebastian O.

Letzte Position:

Gründer & Geschäftsführer bei OS-Cons GmbH

  • Beratung entlang zweier integrierter Felder: Commercial Strategy (Pricing, Vertriebssteuerung, Marketing-Strategie, Markterschließung, Margensteuerung) und Operational Efficiency (Prozessautomatisierung, KI-Integration, Workflow-Design, Last-Mile-Automation).
  • Entwicklung kundenindividueller SaaS-Lösungen, explizit abgestimmt auf die konkreten Anforderungen und Prozesse des jeweiligen Unternehmens.
  • Durchführung von KI-Schulungen und Change-Management-Workshops für Geschäftsführer und Fachbereiche, einschließlich KI-Kompetenzschulungen mit Teilnahmebescheinigung nach Art. 4 EU AI Act.
Verifizierter Experte

Florian B.

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Programm- & Integrationsleiter (Transformation von KI, Daten & Analytics)

Florian B.

Letzte Position:

Business-Architekt — Blueprint für die Projektorganisation zur Restrukturierung

Aufgaben & Ergebnisse:

  • Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während eines Restrukturierungsprogramms (ca. 80 Beteiligte) ausgearbeitet
  • PMO-Setup zur Durchsetzung von Transparenz, Reporting und datengetriebenen Entscheidungen
  • Integration...
Verifizierter Experte

Ajay Kumar D.

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar D.

Letzte Position:

Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis

  • Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
  • Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
  • Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
  • Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
  • Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
  • Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
  • Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
  • Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
  • Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Verifizierter Experte

Vicenco K.

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Interims-IT-Teamlead / IT-Service-Management / IT-Projektmanagement / Solution Architect

Brunnthal
Vicenco K.

Letzte Position:

ITSM Projektmanager (selbständig)

Einheitliches ITSM-Framework

  • Definition eines konzernweiten ITSM-Zielbildes
  • Einführung einer einheitlichen Service-Struktur über alle Fachbereiche

SLA- und OLA-Management

  • Aufbau eines standardisierten SLA-Frameworks
  • Definition von Serviceklassen (Business Critical, Standard, Low Priority)
  • Einführung von OLAs zwischen internen Teams
  • Aufbau eines aussagekräftigen SLA-Reportings
  • Definition von KPI- und Service-Dashboards für Fachbereiche

Service Portfolio Management

  • Definition von Servicebeschreibungen
  • Ggf. Vorbereitung einer möglichen Kosten- und Leistungsverrechnung

Ticketing & Prozesse

  • Incident Management
  • Einheitliche Ticketkategorien
  • Standardisierte Priorisierung
  • Eskalationsmatrix
  • Automatisierungen
  • Self-Service-Optimierung

Request Fulfillment

  • Servicekatalog über alle Fachbereiche
  • Genehmigungsworkflows

Problem Management

  • Einführung von Root-Cause-Analysen
  • Known-Error-Datenbank
  • Problem-Review-Prozess

Vollständiges Asset-Management-Konzept

  • Hardware-Lifecycle-Management
  • Software-Lifecycle-Management
  • Leasing-Lifecycle
  • Mobile-Device-Lifecycle
  • Monitor-Lifecycle
  • Telefon-Lifecycle

Prozesse

  • Beschaffung
  • Wareneingang
  • Inventarisierung
  • Zuweisung
  • Rückgabe
  • Entsorgung
  • Leasing-Rückführung Ziel: Single Source of Truth für alle Assets

CMDB-Design

  • Definition aller Configuration Items:
  • Workplace
  • Notebooks
  • Monitore
  • Mobiltelefone
  • Drucker

Infrastruktur

  • Server
  • Firewalls
  • Switches
  • WLAN
  • Storage
  • Backup-Systeme

Cloud

  • Azure-Ressourcen
  • Microsoft 365
  • SaaS-Dienste

Beziehungen

  • User ↔ Asset
  • Asset ↔ Service
  • Service ↔ Infrastruktur
  • Standort ↔ Asset
  • Ziel: Vollständige Service-Abhängigkeiten sichtbar machen

Software Asset & Lizenz Management

  • Lizenzmanagement-Konzept
  • Lizenzbilanzierung
  • Compliance-Reporting
  • Microsoft-Lizenzmanagement
  • Adobe-Lizenzmanagement
  • SaaS-Management
  • Vertragsmanagement
  • Renewal-Management

Schnittstellen & Automatisierung Bestehende Systeme

  • Workday
  • Joiner
  • Mover
  • Leaver

TESMA

  • Leasingdaten
  • Vertragsdaten

Matrix42

  • Asset-Synchronisation
  • Benutzersynchronisation

Active Directory / Entra ID

  • User Management

Microsoft 365

  • Lizenzzuweisung
  • Gruppenmanagement

Dormakaba

  • Zutrittsprozesse

  • Lifecycle Services

Monitoring-Plattformen

  • PRTG
  • Palo Alto
  • Cisco

Reporting & KPI Framework

  • Definition eines Management-Dashboards
  • KPIs
  • Ticketvolumen
  • SLA-Erfüllung
  • MTTR
  • Erstlösungsquote
  • Asset Accuracy
  • Lizenz-Compliance
  • Change Success Rate
  • Service Availability
  • Automatisierungsgrad

Netzwerk-Redesign-Begleitung

  • Governance
  • Begleitung des Netzwerk-Redesigns aus ITSM-Sicht
  • Definition betroffener Services
  • Change-Management-Struktur
  • Kommunikationskonzept

CMDB-Integration

  • Aufnahme aller Netzwerkkomponenten
  • Service Mapping
  • Abhängigkeitsanalyse

Validierung von Dokumentation und Knowledgebase-Artikeln

  • Netzwerkdokumentation
  • Betriebsdokumentation
  • Standard Changes

Monitoring & Event Management

  • Zielbild
  • Zentrales Monitoring-Konzept
  • Event-Management-Prozess
  • Alarmierungsstrategie
  • Eskalationsmodell

Systeme

  • Cisco

  • Palo Alto

  • Fortinet

  • Rubrik

  • Veeam

  • Matrix42

  • Azure

  • Microsoft 365 Automatisierung

  • Ticketgenerierung aus Monitoring

  • Eskalationen

  • Standardmaßnahmen

Audit, Compliance & Informationssicherheit

  • ISO-27001-Beratung
  • TISAX-Beratung
  • NIS2-Vorbereitung - Beratung
  • Auditfähige Prozesse
  • Dokumentationsstruktur
  • Nachweisführung in Matrix42

Roadmap

  • 12-Monats-Roadmap
  • Priorisierung aller Maßnahmen
  • Quick Wins
  • Mittelfristige Projekte
  • Langfristiges Zielbild
  • Dokumentation
Verifizierter Experte

Tom G.

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Berater Digitalisierung

Munich
Tom G.

Letzte Position:

Berater Digitalisierung bei LichtBlick SE – Ökostrom & Innovation

  • Konzept & IT-Implementierung von Inbound-B2C-Kampagnen, BPM-Prozessdokumentation
  • Fachbereichsübergreifende Umsetzung mehrerer Whitepaper / Ratgeber
  • Aufsetzen der Customer Journey mit MS Dyn365 / CRM: Forms, Landingpages, Kampagnen
  • Projektcontrolling, Prozessdokumentation, Testing und Schulung / Coaching, Analytics-Reports
  • Hands-on-Umsetzung & fristgerechter Launch aller Kampagnen zur digitalen Neukundengewinnung
Verifizierter Experte

Ljubomir O.

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Senior Testautomatisierungsingenieur | QA-Ingenieur

München
Ljubomir O.

Letzte Position:

Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH

Arbeitnehmerüberlassung

  • System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
  • Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
  • Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
  • Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
  • Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
  • Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
  • Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
  • CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
  • Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
  • Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
  • Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
  • Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
  • Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
  • Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die SQL-Experten einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

20 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

SQL-Experten Experten in München verfügen im Durchschnitt über 20 Jahre Berufserfahrung. Das sind 1 Jahr mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 19 Jahre beträgt.

Positionsdauer

2,1 Jahre (Deutschland: 5,1 Jahre)

SQL-Experten Experten in München bleiben im Durchschnitt 2,1 Jahre in einer Position. Das sind 3 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 5,1 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

12

SQL-Experten Experten in München haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 12 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

SQL-Experten Experten in München haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen

SQL-Experten Experten in München sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Automotive und Bank- und Finanzwesen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

SQL-Experten Experten in München erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

91% (Deutschland: 90%)

91% der SQL-Experten Experten in München haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 90% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

68% (Deutschland: 60%)

68% der SQL-Experten Experten in München haben mindestens einen Master-Abschluss. Das sind 8% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 60% beträgt.

Doktortitel

10% (Deutschland: 9%)

10% der SQL-Experten Experten in München haben einen Doktortitel (PhD). Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 9% beträgt.

Zertifizierungen pro Freelancer

3

SQL-Experten Experten in München besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

SQL-Experten Experten in München sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98% (Deutschland: 97%)

98% der SQL-Experten Experten in München sprechen zwei oder mehr Sprachen. Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 97% beträgt.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 30 60 90 120
14 der SQL-Experten Experten in München verlangen weniger als 400 € pro Tag.
94 der SQL-Experten Experten in München verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
117 der SQL-Experten Experten in München verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
12 der SQL-Experten Experten in München verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
3 der SQL-Experten Experten in München verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die SQL-Experten einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 784 €
Ø Deutschland 757 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €
Median Deutschland 760 €

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 SQL-Experten Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (86%)
  • Automotive (50%)
  • Bank- und Finanzwesen (48%)
  • Professionelle Dienstleistungen (45%)
  • Fertigung (43%)
  • Einzelhandel (34%)
  • Gesundheitswesen (34%)
  • Versicherung (30%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Kerntechnologie

SQL, oder Structured Query Language, ist der Standard zum Speichern, Abrufen, Ändern und Analysieren strukturierter Daten in relationalen Datenbanken. Unternehmen nutzen es für Kundendaten, Bestellungen, Finanzdaten, Bestände, Berichte und Anwendungs-Backends. SQL bildet außerdem die Grundlage für einen zuverlässigen Datenzugriff über viele Geschäftssysteme hinweg.

Datenbanken und Tools

SQL-Fachleute arbeiten mit verschiedenen Datenbankprodukten und den dazugehörigen Tools. Zu den gängigen Umgebungen gehören PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database und Cloud-Dienste wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake. Das weitere Toolkit kann Datenbank-Migrationsframeworks, Abfrageprofiler, Backup-Systeme, Git, CI-Pipelines und Business-Intelligence-Tools umfassen.

Typische Ergebnisse

  • Relationale Schemata, Tabellen, Views und gespeicherte Prozeduren
  • Komplexe Abfragen für Berichte, Analysen und Anwendungsfunktionen
  • Datenmigrationen, Validierungsregeln und Integrationsroutinen
  • Abfragepläne, Indizes und Transaktionsverarbeitung für bessere Performance
  • Dashboards und wiederverwendbare Datensätze für Business-Teams

SQL-Arbeit reicht von der gezielten Prüfung einer Abfrage bis zum Entwurf einer vollständigen Datenschicht. Gute Spezialisten verbinden Datenbankentscheidungen mit dem Verhalten der Anwendung, betrieblichen Anforderungen und der Qualität von Berichten.

Wann Fachwissen wichtig ist

Unternehmen holen freiberufliche SQL-Spezialisten hinzu, wenn eine Datenbank langsam, schwer zu ändern oder wenig vertrauenswürdig geworden ist. Sie benötigen möglicherweise Unterstützung bei einer Migration, der Neuentwicklung einer Anwendung, einem Reporting-Projekt oder dem Wechsel zu einer Cloud-Infrastruktur. In München ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während regulierte Branchen und komplexe Migrationen auch Workshops vor Ort erfordern können.

Fähigkeiten rund um SQL

Effektive SQL-Arbeit erfordert mehr als das Schreiben von Abfragen. Fachleute bringen häufig Erfahrung mit Datenmodellierung, Normalisierung, Indexierung, Transaktionen, Zugriffskontrolle und Datenbank-Monitoring mit. Je nach Projekt sind ergänzende Fähigkeiten in Python, Java, .NET, ETL-Pipelines, APIs, Docker, Cloud-Data-Warehouses und Tools wie dbt oder Power BI hilfreich.

Qualitätsmerkmale

Ein guter SQL-Fachmann erklärt Abwägungen, statt blind zu optimieren. Er testet Sonderfälle, schützt die Datenintegrität und dokumentiert Annahmen klar. Achten Sie auf praktische Nachweise in den Bereichen Schemadesign, Abfrageoptimierung, Migrationsplanung und Störungsbehebung. Für Teams in München kann eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch die Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Daten- und Betriebsteams erleichtern.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Unsicher, wo du bei SQL-Experten anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.

SQL wird verwendet, um mit Daten in relationalen Datenbanken zu arbeiten. Fachleute nutzen es, um Schemata zu erstellen, Datensätze abzurufen, Transaktionen zu aktualisieren, Berichte zu erstellen und Anwendungen zu unterstützen. Außerdem ist es zentral für Datenmigration, Analysen und Validierung.

SQL-Datenbanken organisieren Daten in strukturierten Relationen und eignen sich gut für konsistente Transaktionen und komplexe Joins. NoSQL-Systeme verwenden Modelle wie Dokumente, Schlüssel-Wert-Paare oder Graphen und können zu sich schnell ändernden Strukturen oder speziellen Skalierungsanforderungen passen. Die richtige Wahl hängt von den Datenbeziehungen, Konsistenzanforderungen und Zugriffsmustern ab.

SQL-Kenntnisse lassen sich auf verschiedene Produkte übertragen, aber Syntax und Administration unterscheiden sich. Relevante Erfahrung kann PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, Snowflake, BigQuery oder Redshift umfassen. Ein Spezialist sollte erklären können, welche produktspezifischen Funktionen das Projekt tatsächlich benötigt.

SQL-Arbeit steht häufig mit Datenmodellierung, Indexierung, Transaktionsdesign und Zugriffskontrolle in Verbindung. Je nach Aufgabe kann Erfahrung mit Python, Java, .NET, ETL-Tools, APIs, Cloud-Warehouses, dbt oder Power BI ebenso nützlich sein. Der Anwendungs- und Reporting-Kontext hilft einem Fachmann, bessere Datenbankentscheidungen zu treffen.

Die Anforderungen eines SQL-Projekts hängen vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Für eine gezielte Reporting-Aufgabe wird möglicherweise ein Spezialist benötigt, der ein bestehendes Schema schnell versteht, während eine Migration oder ein transaktionales System mit hohem Datenvolumen tiefere Kenntnisse in Architektur, Tests, Wiederherstellung und Performance erfordert. Bewerten Sie die Komplexität der Datenbank, statt sich auf eine allgemeine Senioritätsbezeichnung zu verlassen.

SQL-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Zugriff, Prüfung und Tests über sichere Tools abgewickelt werden können. Sitzungen vor Ort in München können dennoch bei Workshops, der Analyse von Altsystemen oder der Abstimmung zwischen Fach- und Technologie-Teams hilfreich sein. Legen Sie zu Beginn Zugriffskontrollen, Dokumentation, Besprechungssprache und Überschneidungen der Arbeitszeiten fest.

SQL-Qualität zeigt sich in korrekten Ergebnissen, lesbaren Abfragen, passenden Indizes und zuverlässigem Transaktionsverhalten. Bitten Sie um Beispiele für Schemata-Entscheidungen, die Analyse von Abfrageplänen, Migrationstests und die Planung der Wiederherstellung. Gute Fachleute erklären außerdem Annahmen und messen Verbesserungen an den tatsächlichen Geschäftsanforderungen.

SQL-Aufgaben können weit über das Schreiben von Abfragen hinausgehen. Freelancer untersuchen möglicherweise alte Schemata, klären Geschäftsregeln, schützen vertrauliche Daten, dokumentieren Migrationen oder verbinden Datenbanken mit Anwendungen und Analytics-Tools. Eine klare Kommunikation über Datenverantwortung, Umgebungen und Bereitstellungsprozesse ist entscheidend.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die SQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 784 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die SQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 68% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die SQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die SQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (97%), Deutsch (96%) und Französisch (21%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die SQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Automotive (50%) und Bank- und Finanzwesen (48%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die SQL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (73%) und Projektmanagement (61%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich SQL-Experten eingesetzt haben

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Philipp Thomaschewski

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