Tekton Experten in Deutschland
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Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Tekton eingesetzt haben
Salim Chehab
Letzte Position:
Cloud / Systems Architekt
- Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
- Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
- Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
- Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
- Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
- Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
- Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
- Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
- Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
- Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
- Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
- Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi
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
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Mykhaylo Khazanovych
Letzte Position:
Lead Entwickler Backend, Frontend, BPMN / Administrator bei Hauptzollamt, Referat für Digitales
- Entwicklung von Backend-, Frontend- und BPMN-Prozessen im Projekt Atlas Centralised Clearance for Import
- Definition und Implementierung von REST-, JMS- und SOAP-Endpunkten
- Implementierung von Datenbankzugriffen mit JPA
- Implementierung von BPMN-Prozessen mit Camunda
- Frontend-Implementierung mit React
- Konfiguration von JBoss per CLI
- Durchführung von Code-Reviews
- Teilnahme an Communities of Practice für Entwickler und Architekten
- Implementierung der Kommunikation zwischen Frontend und Backend mit WebSockets
Ingo Dettling
Letzte Position:
Analytik bei BaFin - Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Frankfurt
- Einführung von Vorgehensweisen zur Entwicklung und automatisiertem Deployment von cloud-nativer Software und Machine-Learning-Programmen in OpenShift-Clustern
- Entwicklung diverser Programme in Python
- Technologien: Kubernetes, OpenShift, Kustomize, ArgoCD, Tekton, Docker, PodMan, Airflow, IntelliJ, PyCharm, Git, Bitbucket, Jira, Confluence, Python
Werner Keil
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
Tobias Hofbauer
Letzte Position:
Senior Java Web-Entwickler bei Deutsche Bahn
- Cloudbasierte Enterprise Service Bus-/Middleware-Entwicklung für die Kommunikation zwischen internen Anwendungen auf Basis von Spring Boot und Apache Camel
- Einsatz von AWS Cloud Computing Technologien (u. a. EKS, EC2, S3)
- Entwicklung und Konfiguration von kombinierbaren Basis- und Adapter-Microservices mit Camel DSL Routinglogik
- Durchführung von Schnittstellendesign und Anbindung per JMS (ActiveMQ, WebSphere MQ), REST und SOAP
- Entwicklung von Unit- und Integrationstests
- Technische Unterstützung der Kunden bei der Anforderungserhebung
Nils Klawitter
Letzte Position:
Schwachstellenmanagement und sicherer SDLC bei DB InfraGO AG
- Erfolgreiche Implementierung des Schwachstellenmanagements mit DefectDojo
- Beratung und Umsetzung technischer und prozessualer Aspekte des Schwachstellenmanagements mit DefectDojo
- Beratung bei der Implementierung bezüglich sicherem Softwareentwicklungslebenszyklus
- Kenntnisse: Gitlab, DefectDojo, Schwachstellenmanagement, SCA, SAST, DAST, Python, Kubernetes, ArgoCD, Docker, AWS, Azure, Whitesource/Mend, Greenbone
Thomas Jarnot
Letzte Position:
Backend-Entwickler, DevOps-Ingenieur bei AXA Digital Experience
- Weiterentwicklung, Modularisierung und technische Modernisierung des Kundenportals My AXA nach Scrum.
- Anbindung neuer REST-APIs zur Erweiterung der digitalen Produkt- und Service-Palette.
- Aufteilung einer monolithischen Anwendung in klar abgegrenzte fachliche Verantwortlichkeiten.
- Kontinuierliches Refactoring komplexer Code-Bestandteile zur Verbesserung der Wartbarkeit.
- Unterstützung anderer Teams beim Design von Schnittstellen und Einführung von WireMock für Integrationstests.
- Standardisierung von Caching und Resilienz durch Einführung von Spring Cache und Resilience4J.
- Bereinigung der Request-Validierung nach JSR-170 und Entwicklung eines Simulationsverfahrens.
- Weiterentwicklung des Code-Generators zur Transformation von OpenAPI-Contracts in Client-Bibliotheken.
- Entwicklung von Dashboards und Logfile-Analysen mittels Loki und Grafana Cloud.
- Überwachung und Reporting der Produktions- und QA-Systeme.
- Techstack: Java 21, Spring Boot 3, REST, Resilience4J, Docker, OpenAPI, Grafana Cloud, Jenkins, Tekton, OpenShift, AWS, GitLab.
Janusz Mazurek
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Immanuel Bekaan
Letzte Position:
Senior Full-Stack-Entwickler bei SCHUFA Holding AG
- Weiterentwicklung von Features mit React
- Integration von React-Anwendungen mit GraphQL
- Migration von AWS Lambdas auf Kotlin-Basis zu TypeScript
- Beratung des Teams hinsichtlich Migrationsstrategie für einen Umstieg auf serverlose Anwendungen
- Vorbereitung für den Go Live verschiedenster Projekte (Qualitätssicherung, Deployment, Monitoring)
- Deployment von Anwendungen mit AWS Amplify, AWS Lambda und GitHub Actions
- Technologien: AWS (Lambda, DynamoDB, CDK, Amplify, CloudWatch), React, Kotlin, TypeScript, Cypress, Selenium
- Methodik: Agile Entwicklung mit Scrum, Kanban
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Tekton einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in 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 Tekton 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 Tekton macht
Tekton ist ein Kubernetes-natives Framework zum Aufbau von CI/CD-Pipelines. Teams nutzen es, um wiederverwendbare Tasks zu definieren, Delivery-Schritte zu verketten und automatisierte Builds, Tests und Deployments in der Nähe des Clusters auszuführen, auf dem die Workload läuft.
Wofür es passt
- Container-Build- und Release-Pipelines
- Mehrstufige Delivery-Workflows für Cloud-native Services
- Ereignisgesteuerte Automatisierung mit Tekton Triggers
- Wiederverwendbare Task-Bibliotheken für gemeinsame Delivery-Standards
Es passt zu Teams, die bereits auf Kubernetes arbeiten und möchten, dass die Pipeline-Logik im selben Ökosystem wie ihre Apps lebt.
Ökosystem und Tools
Gute Tekton-Arbeit umfasst meist Tekton Pipelines, Tekton Triggers und unterstützende Tools rund um Kubernetes, YAML, Git und Container-Registries. Viele Spezialisten verbinden es außerdem mit Policy-Checks, Secret-Verwaltung, Artefakt-Storage und Observability, damit Pipeline-Läufe nachvollziehbar und leicht zu pflegen sind.
Wann Freelancer helfen
Unternehmen holen sich oft Tekton-Spezialisten dazu, wenn eine Pipeline einen sauberen Neustart braucht, eine Migration von einem anderen CI-System ansteht oder fragile Skripte und doppelte Schritte behoben werden müssen. In Deutschland ist das häufig in Produktteams und Plattformteams der Fall, die eine einheitliche Delivery über Cloud- und interne Systeme hinweg wollen.
Was gute Spezialisten tun
- Pipelines als wiederverwendbare Tasks und klare Schritte modellieren
- Triggers entwerfen, die auf Git- und Ereignisänderungen reagieren
- Secrets, Service Accounts und Berechtigungen absichern
- Läufe beobachtbar, gut debuggbar und wiederholbar halten
Ein guter Profi versteht, wie Tekton in echten Kubernetes-Clustern arbeitet, nicht nur, wie man YAML schreibt.
Anzeichen, dass Sie Tekton-Expertise brauchen
Wenn Pipeline-Änderungen Releases kaputt machen, Übergaben manuell sind oder Builds sich je nach Umgebung anders verhalten, kann Tekton-Expertise helfen. Spezialisten sind auch nützlich, wenn Teams die Delivery für viele Services standardisieren oder eine Pipeline-Einrichtung dokumentieren müssen, die andere später pflegen können.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Tekton am häufigsten fragen.
Tekton wird genutzt, um Kubernetes-native CI/CD-Pipelines aufzubauen. Unternehmen verwenden es für automatisierte Builds, Tests, das Veröffentlichen von Images und Deployment-Flows, die in der Nähe ihrer Cluster-Umgebung laufen. Es ist besonders nützlich, wenn die Delivery-Logik wiederverwendbar und ereignisgesteuert sein soll.
Tekton basiert auf Kubernetes-Objekten, deshalb fühlt es sich anders an als klassische CI-Server und gehostete Workflow-Tools. Im Vergleich zu Jenkins ist es stärker cloud-nativ und lässt sich einfacher an clusterbasierte Delivery-Muster anpassen. Im Vergleich zu GitHub Actions passt es meist besser zu Teams, die Pipeline-Kontrolle innerhalb von Kubernetes wollen statt rund um das Quellcode-System.
Die gängigsten Begriffe sind Tekton Pipelines und Tekton Triggers. Viele Suchende beschreiben es auch als Kubernetes-native CI/CD, wenn sie nach demselben Skillset suchen. Wenn Sie Experten brauchen, hilft es, sowohl mit dem Produktnamen als auch mit der pipeline-orientierten Formulierung zu suchen.
Ein guter Tekton-Spezialist kennt meist Kubernetes, YAML, Git-basierte Workflows, Container-Images und den Umgang mit Registries. Hilfreich ist auch, wenn er sich mit Secrets, Service Accounts, Observability und grundlegenden Delivery-Policy-Checks auskennt. Diese Fähigkeiten machen das Pipeline-Design sicherer und leichter zu pflegen.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur jemanden, der ein paar Tasks definieren und mit einem Repo-Event verbinden kann. Ein Produktions-Rollout braucht einen Spezialisten, der wiederverwendbare Templates strukturieren, den Cluster-Zugriff absichern und die Pipeline leicht betreibbar halten kann. Je mehr Services und Teams beteiligt sind, desto wichtiger wird tiefe Tekton-Erfahrung.
Ja, Tekton-Arbeit wird oft remote gemacht, weil der Großteil der Delivery-Einrichtung in Code und Cluster-Konfiguration steckt. Für Teams in Deutschland klappt die Zusammenarbeit remote gut, wenn Zugriff, Review-Abläufe und Sprache klar geregelt sind. Vor-Ort-Zeit wird meist nur für Workshops oder komplexe Migrationssessions benötigt.
Ein guter Tekton-Experte schreibt klare, wiederverwendbare Pipeline-Definitionen und vermeidet fragile Einzelschritte. Achten Sie auf saubere Task-Trennung, sinnvolles Trigger-Design, gute Secret-Behandlung und einfache Fehlersuche. Gute Spezialisten erklären auch Kompromisse und hinterlassen ein Setup, das für die nächste Person verständlich ist.
Tekton kann in beiden Fällen funktionieren, passt aber am besten, wenn Kubernetes bereits zur Plattform-Richtung gehört. Neue Teams nutzen es, um früh Delivery-Standards aufzubauen, während reife Teams damit verstreute Skripte und ältere CI-Logik ersetzen. Entscheidend ist, ob das Team die Pipeline-Kontrolle im Cluster haben möchte.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Tekton 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 Tekton in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Tekton in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Tekton in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Tekton in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (73%) und Bank- und Finanzwesen (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Tekton in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Tekton eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
