TimescaleDB Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Time-Series-Schemas entwerfen, Hypertables und Indexe optimieren und PostgreSQL und TimescaleDB bei hohem Datenaufkommen stabil halten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich TimescaleDB eingesetzt haben
Khalid El Mansouri
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Niko Schmuck
Letzte Position:
Entwicklungsarchitekt, Technischer Leiter "gridlytics" bei HH Energienetze
- Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
- Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
- Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Aishwarya Jain
Letzte Position:
Praktikant - Abteilung Softwareentwicklung bei Marsig mbH
- Unterstützung bei der Entwicklung und beim Testen cloudbasierter Software zur Meldung maritimer Emissionen für die Einhaltung von Vorschriften
- Arbeit mit strukturierten Datenmodellen und Softwareanforderungen im Zusammenhang mit Emissionsberechnungs-Workflows
- Mitarbeit bei Softwaretests, Dokumentationsprüfung und Datenkonsistenzprüfungen in den Reporting-Modulen
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren zur Klärung von Backend-Datenströmen und Reporting-Logik
Jürgen Fey
Letzte Position:
AR/VR/XR-Architekt bei Deutsche Telekom
- Definition einer generischen, universellen Systemplattform für XR (AR, VR)-Anwendungsfälle im Rahmen der europäischen IPCEI-Initiative
- Bewertung der verfügbaren Optionen für Backend-, Streaming- und Client-Implementierungen
- Entwicklung von PoC-Implementierungen und technische Bewertung potenzieller Komponenten
- Leitung des Entwicklungsteams und Definition der Ziel-Architektur für eine vollständige End-to-End-Lösung
- Entwurf und Integration von GenAI-PoCs (LLM, Zeitreihen, Vorhersagen, Agents)
- Erforschung von NeRFs und Gaussian Splatting für XR-Content-Erstellung und Analyse von Methoden zur Messung und Reduzierung von Systemlatenzen
- Arbeit an GPU-Scheduling, CUDA und verwandten Themen
- Definition und Implementierung von Backoffice- und Endnutzer-Dashboards mit Grafana und Superset
- Einsatz von Jaeger Tracing zur Analyse spezifischer Ereignisse
- Definition einer GenAI-basierten automatischen Alarmfunktion für bestimmte Ereignisse und Ereigniscluster mit KPI-Werten
- Integration von AR/VR/XR-IoT-Geräten
- Zusammenarbeit mit Business-Development- und UX-Teams in einem parallelen Design-Thinking-Prozess zur Abstimmung technischer und Customer-Journey-Anforderungen
- Integration der neuen Services und Plattform in bestehende Telko-Umgebungen und Analyse von Tools wie Camara für Teilintegrationen und Handover-Szenarien
Andreas Nolden
Letzte Position:
Open Source Gründer bei Privatier
- KI-gestützte Analyse von Quellcode
- KI-gestützte Bildgenerierung für einen Shirtshop
- KI-gestützte Analyse vernetzter YouTube-Kanäle und kommentierender Nutzer
- KI-gestütztes Prototyping von Software
- Betrieb einer lokalen KI-Umgebung
- 3D-Druck und -Scan: Entwicklung eines Verfahrens zur Reparatur von GfK-Teilen mittels 3D-gedruckter Negativformen
Der Fokus liegt auf praktischen Anwendungen neuer Technologien, der Gründung eines Open-Source-Projekts für einen Yacht-Autopiloten sowie Yacht-Refit und Wohnmobil-Ausbau.
Michael Rudl
Letzte Position:
Software-Entwickler
- Automatische Report-Erstellung auf Basis von Log-Daten der Überwachungskamerasoftware Senstar über Zugriffszeiten auf verschiedene Kamera-Systeme
- Aufnahme der Anforderungen und Übersetzung in passende technologische Lösung
- Implementierung von Python Scripten zum Auslesen, Verarbeiten und Konvertieren der Senstar Logdaten in PDF-Report
- Einlesen von Konfigurations-Dateien zur Steuerung der Scripte
- Paketierung der Python Scripte und aller Dependencies als ausführbares cmd. Offlineinstallation auf Windows-Server
- Bereitstellung von –help Paramter zur Auflistung und Erklärung der Script-Parameter
- Erstellung einer Dokumentation zur Installation, Konfiguration und Betrieb der Scripte
- Technisches Umfeld: Python 3, SQL, Senstar, Windows Server, Python Setuptools, fpdf
Patrick Finkbeiner
Letzte Position:
Backend-Entwickler bei Selbständiger Freelancer
- Implementierung von Backend-Funktionen mit Node.js und Strapi für ein mehrmandantenfähiges Event-Management-System
- Sicherstellung einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur durch Node.js, Strapi und AWS
Nicholus Muwonge
Letzte Position:
Mitbegründer und Softwareingenieur bei Trakrf
- Implementierte Backend-Services in Golang, TimeScaleDB und GCP, die mehr als 10.000 Lesezugriffe gleichzeitig verarbeiten.
- Migrierte von RedPanda zu einem lokalen Service in Golang, wodurch Latenz und Kosten reduziert wurden.
- Fügte A/B-Tests mit Open Replay hinzu, um Kundenverhalten und Performance zu analysieren.
- Arbeitete mit Marketing- und Firmware-Teams zusammen, um das MVP pünktlich bereitzustellen und potenziellen Kunden zu präsentieren.
- Vereinfachte Test- und Deployment-Abläufe durch GitHub Actions, die fehlgeschlagene Tests und Lint-Fehler prüfen, und setzte Staging- und Produktionsreleases effizient um.
Andreas Vilinski
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler, Architekt bei ifm Solutions GmbH
- IoT-Plattform, um Daten zu verbinden, zu transformieren und umsetzbare Ergebnisse zu liefern
- Entwickelte eine Observability-Lösung für Microservices, um Einblicke für Entwickler und Betrieb zu verbessern
- Führte fortgeschrittene Performance-Optimierungen im .NET-Code, in Datenbanken und bei Zeitreihendaten durch
- Bot Entwicklerteams Architekturberatung zu Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Code-Qualität
- Bewertete und erstellte PoCs für neue Technologien, darunter Zeitreihen-Datenbanken und Messaging-Plattformen
- Technologien: C#/F#/Rust, InfluxDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana, k6, RabbitMQ, EMQX, Docker, Kubernetes, Azure AKS
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die TimescaleDB einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
56%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 TimescaleDB 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
Time-series data
TimescaleDB basiert auf PostgreSQL und wird für zeitgestempelte Daten verwendet, die in einem stetigen Strom eintreffen. Es eignet sich für Telemetrie, Monitoring, Finanzen, IoT und Event-Tracking, wenn Teams schnelle Schreibvorgänge und einfache SQL-Abfragen zusammen brauchen.
What it adds
Es behält das PostgreSQL-Modell bei, fügt aber Time-Series-Funktionen hinzu, die größere Workloads leichter beherrschbar machen.
- Hypertables für partitionierten Time-Series-Speicher
- Komprimierung für ältere Daten
- Continuous Aggregates für rollierende Zusammenfassungen
- Aufbewahrungs- und Downsampling-Richtlinien
Stack fit
Starke Spezialisten kennen zuerst PostgreSQL und dann TimescaleDB darauf aufbauend. Sie arbeiten mit SQL, Indexen, Query-Plänen, Hintergrundjobs und Regeln zur Datenaufbewahrung. Viele kümmern sich auch um Grafana, Docker, Kubernetes und Cloud-PostgreSQL-Services, wenn die Datenbank Teil einer größeren Plattform ist.
When companies hire help
Teams holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn das Ingest langsamer wird, Abfragen verzögern oder das Schema nicht mehr zur Datenstruktur passt. Das ist auch häufig bei Migrationen von reinem PostgreSQL oder von Systemen der Fall, die viele noch Timescale nennen. In Deutschland ist Remote-Arbeit üblich, aber Vor-Ort-Termine können helfen, wenn die Datenbank an interne Infrastruktur gebunden ist.
Delivery focus
Ein guter Spezialist installiert nicht nur die Erweiterung. Er richtet Aufbewahrungs-, Komprimierungs- und Aggregationsrichtlinien an der geschäftlichen Frage aus, nicht nur an der Speicherebene.
- Metriken, Sensordaten oder Events sauber modellieren
- Abfragegeschwindigkeit und Ingest-Stabilität verbessern
- Backups, Monitoring und Wiederherstellungswege einrichten
- PostgreSQL-Tuning an das Verhalten von TimescaleDB anpassen
Strong specialist traits
Die besten Profis erklären Abwägungen klar und können eine langsame Abfrage lesen, ohne zu raten. Sie wissen, wann reines PostgreSQL ausreicht und wann TimescaleDB-Funktionen wirklich helfen. Sie hinterlassen Systeme einfacher, mit klarer Verantwortlichkeit für das nächste Team.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei TimescaleDB am häufigsten fragen.
TimescaleDB wird für Daten verwendet, die an die Zeit gebunden sind, etwa Sensordaten, Logs, Finanz-Ticks, Produkt-Events und Monitoring-Daten. Es behält das SQL-Modell von PostgreSQL bei, sodass Teams Time-Series-Daten abfragen können, ohne vertraute Tools zu verlassen. Das macht es zu einer starken Wahl, wenn Speicherung und Analyse an einem Ort liegen sollen.
TimescaleDB baut auf PostgreSQL auf und fühlt sich deshalb vertraut an, fügt aber Funktionen für Time-Series-Workloads hinzu. Reines PostgreSQL kann zeitgestempelte Daten gut speichern, aber TimescaleDB bringt Hypertables, Komprimierung und Aufbewahrungssteuerung mit, die manuelle Arbeit reduzieren. Bei vielen Projekten geht es weniger um einen Ersatz als darum, PostgreSQL in die richtige Richtung zu erweitern.
Ein Unternehmen holt sich normalerweise einen TimescaleDB-Spezialisten, wenn das Ingest langsamer wird, Abfragen teuer werden oder Aufbewahrungsregeln schwer zu verwalten sind. Das ist auch bei Migrationen von einem anderen Time-Series-System oder von einem PostgreSQL-Setup nützlich, das einfache Tabellen längst hinter sich gelassen hat. Ein guter Spezialist erkennt, ob das Problem am Schema, am Indexing oder an der Abfrageform liegt.
Ein starker TimescaleDB-Profi sollte sich auch mit PostgreSQL, SQL-Tuning, Indexen und Query-Plänen wohlfühlen. Je nach Setup können auch Kenntnisse in Docker, Kubernetes, Grafana und Cloud-Datenbank-Services wichtig sein. Wenn die Daten von Geräten oder Services kommen, ist das Verständnis des Ingest-Pfads genauso wichtig wie die Datenbank selbst.
Ein TimescaleDB-Freelancer sollte wissen, wie die Daten aussehen, wie schnell sie eintreffen, wie lange sie aufbewahrt werden müssen und welche Abfragen am wichtigsten sind. Ohne das optimiert man leicht den falschen Teil des Systems. Klare Beispiele für Dashboards, Alarme oder Reporting-Anforderungen helfen meist mehr als ein langer technischer Überblick.
Ja, die meiste TimescaleDB-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie sich auf SQL, Schema-Design und Performance-Tuning konzentriert. Vor-Ort-Zusammenarbeit hilft, wenn die Datenbank nah an internen Systemen, Geräten oder sicherheitskritischer Infrastruktur sitzt. In Deutschland kombinieren viele Teams Remote-Arbeit mit einer kurzen Vor-Ort-Phase am Anfang.
Achten Sie auf jemanden, der erklärt, warum eine Designentscheidung wichtig ist, nicht nur, was in TimescaleDB geändert werden soll. Gute Zeichen sind klare Begründungen zu Hypertables, Indexen, Komprimierung und Aufbewahrung sowie ein Plan zum Testen vor Änderungen in der Produktion. Starke Spezialisten hinterlassen außerdem Dokumentation, die das nächste Team nutzen kann.
Ja, Menschen suchen oft nach TimescaleDB, aber viele verkürzen es auch zu Timescale oder bezeichnen es als Timescale-Erweiterung für PostgreSQL. Ein guter Freelancer versteht all diese Begriffe und kennt die Produktgeschichte dahinter. Das ist wichtig, wenn Sie Erfahrung in älteren Projektbeschreibungen prüfen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 846 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 56% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (90%) und Energie (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich TimescaleDB eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
