TimescaleDB-Experten in Deutschland
für Zeitreihensysteme, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Zeitreihen-Datenmodelle entwerfen, Hypertables und kontinuierliche Aggregate optimieren und TimescaleDB mit PostgreSQL, Grafana und Cloud-Diensten verbinden. FRATCH findet schnell eine präzise Übereinstimmung unter geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich TimescaleDB-Experten eingesetzt haben
Khalid E.
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.
Jens R.
Letzte Position:
Plattform-Architekt & Senior-Entwickler bei Direktkunde, industrielle Messtechnik, Mittelstand
- Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
- Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
- Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
- Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
- Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
- Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.
Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin
Niko S.
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 S.
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 J.
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 F.
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 N.
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 R.
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 F.
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 M.
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 V.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
1,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
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
90%
Master-Abschluss oder höher
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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-Experten 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der TimescaleDB-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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (82%)
- Energie (73%)
- Fertigung (64%)
- Transport und Logistik (45%)
- Automotive (36%)
- Telekommunikation (36%)
- Tourismus und Gastgewerbe (36%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlage für Zeitreihen
TimescaleDB ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL, die Funktionen zum Speichern und Analysieren von Zeitreihendaten ergänzt. Die Kompatibilität mit PostgreSQL bleibt erhalten, während Workloads mit Zeitstempeln, Messwerten und weiteren Dimensionen optimiert werden. Teams nutzen es für Metriken, Sensordaten, Finanzdaten, Anwendungsereignisse und industrielle Telemetrie.
Kernarchitektur
Ein gutes TimescaleDB-Design beginnt mit einem klaren Datenmodell und einer passenden Partitionierungsstrategie. Hypertables organisieren große Zeitreihentabellen, während Chunks eine effiziente Aufbewahrung und Abfrageplanung unterstützen. Fachleute arbeiten außerdem mit Indizes, Komprimierung, Aufbewahrungsrichtlinien und Datenzugriffskontrollen, ohne PostgreSQL-Funktionen einzubüßen.
Abfragen und Analysen
TimescaleDB unterstützt SQL-basierte Analysen über aktuelle und historische Daten. Kontinuierliche Aggregate berechnen wiederkehrende Zusammenfassungen vorab, und Funktionen wie time_bucket helfen dabei, Beobachtungen in nützliche Intervalle zu gruppieren. Experten optimieren Joins, Filter und Aggregate für Dashboards, Berichte, Warnmeldungen und operative Abläufe, die aktuelle Daten benötigen.
Ökosystem und Tools
TimescaleDB fügt sich in ein breites PostgreSQL- und Observability-Ökosystem ein. Spezialisten verbinden es je nach Architektur häufig mit Grafana, Prometheus, Kafka, Python-Diensten, REST-APIs und Cloud-Speicher.
- Hypertables und Zeitreihen-Schemata entwerfen
- Kontinuierliche Aggregate und Aufbewahrungsrichtlinien erstellen
- Dashboards, Datenaufnahme-Pipelines und Anwendungsdienste verbinden
- Abfrageleistung und Speicherverhalten überwachen
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche TimescaleDB-Experten hinzu, wenn die Datenaufnahme zunimmt, Dashboards langsamer werden oder ein PostgreSQL-Workload Zeitreihenfunktionen benötigt. Möglicherweise ist auch Unterstützung bei der Migration von herkömmlichen PostgreSQL-Tabellen, InfluxDB oder einem anderen Telemetriespeicher erforderlich. In Deutschland kann die Zusammenarbeit remote, in Workshops vor Ort oder in Abstimmung mit lokalen Daten- und Plattformteams erfolgen.
Woran man gute Arbeit erkennt
Starke Fachleute verstehen sowohl die Grundlagen von PostgreSQL als auch das Verhalten umfangreicher Zeitreihen-Workloads. Bevor sie Änderungen empfehlen, prüfen sie Datenaufbewahrung, verspätet eintreffende Ereignisse, Abfragemuster, Backups und Wiederherstellung. Sie erklären Abwägungen klar und hinterlassen getestete Schemata, Migrationspläne, Überwachungsregeln und wartbares SQL.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei TimescaleDB-Experten am häufigsten fragen.
TimescaleDB wird zum Speichern und Analysieren zeitgestempelter Daten wie Anwendungsmetriken, IoT-Messwerten, Marktbeobachtungen und industrieller Telemetrie verwendet. Es verbindet die Kompatibilität von PostgreSQL mit Funktionen für eine schnelle Datenaufnahme, Aufbewahrung und zeitbasierte Aggregation.
TimescaleDB wird häufig gewählt, wenn ein Projekt PostgreSQL, SQL-Joins, relationale Einschränkungen oder ein bestehendes PostgreSQL-Ökosystem benötigt. InfluxDB kann gut zu spezialisierten Metrik-Workloads passen. Die richtige Wahl hängt daher von Abfragemustern, Datenbeziehungen, Betrieb und den Fähigkeiten des Teams ab.
Ein guter TimescaleDB-Spezialist verfügt in der Regel über Kenntnisse in der PostgreSQL-Administration, der SQL-Leistungsoptimierung und der Datenmodellierung. Erfahrung mit Grafana, Kafka, Prometheus, Cloud-Infrastruktur und Anwendungssprachen wie Python kann ebenfalls wertvoll sein.
Die erforderliche Erfahrung hängt vom Datenaufnahmevolumen, den Aufbewahrungsregeln, der Abfragekomplexität und dem Betriebsrisiko ab. Für eine Produktionsmigration oder ein Leistungsproblem sollten Sie einen TimescaleDB-Fachmann wählen, der Erfahrung mit Hypertables, kontinuierlichen Aggregaten, Backups und workload-spezifischer Optimierung nachweisen kann.
TimescaleDB ist als PostgreSQL-Erweiterung entwickelt, daher können viele Anwendungen weiterhin vertraute Treiber, SQL und Tools verwenden. Ein Spezialist sollte dennoch die Kompatibilität der Erweiterung, das Migrationsverhalten, die Indizierung, Transaktionsmuster und die Art prüfen, wie die Anwendung Zeitreihendaten abfragt.
Ja, ein großer Teil der TimescaleDB-Arbeiten kann remote über gemeinsam genutzte Repositories, sicheren Datenbankzugriff, dokumentierte Runbooks und Videotermine erledigt werden. Workshops vor Ort können hilfreich sein, wenn Teams eine gemeinsame Architektur, eine operative Übergabe oder die Abstimmung über mehrere deutsche Standorte hinweg benötigen.
Fragen Sie, wie der Fachmann Dimensionen modellieren, Chunk-Einstellungen wählen, verspätete Daten verarbeiten und kontinuierliche Aggregate testen würde. Ein kompetenter TimescaleDB-Experte sollte messbare Abwägungen bei Abfrageleistung und Speicher erklären, Ausführungspläne prüfen und Wiederherstellung sowie Überwachung in das Design einbeziehen.
Ziehen Sie einen TimescaleDB-Freelancer hinzu, wenn Zeitreihenabfragen langsamer werden, Datenaufnahme-Pipelines unzuverlässig sind, die Aufbewahrung schwierig wird oder eine Migration sorgfältig geplant werden muss. Externes Fachwissen ist auch hilfreich, wenn ein internes PostgreSQL-Team eine gezielte Prüfung der Architektur, Leistung oder Produktionsreife benötigt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 890 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 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 (91%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (82%) und Energie (73%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die TimescaleDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich TimescaleDB-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
