Web Scraping Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Scraping-Pipelines, Datenextraktions-Workflows und Browser-Automatisierung für dynamische Seiten, Anti-Bot-Umgehung und saubere Exporte bauen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Web Scraping eingesetzt haben
Robin Walter Scherler
Letzte Position:
Entwickler bei agentic-engineer.online
agentic-engineer.online ist meine öffentlich testbare Live-Demo und zugleich die Plattform, auf der ich meine Arbeit zeige. Ursprünglich als Recruitment-Probearbeit entstanden, betreibe ich sie seither als eigenes Demo-, Lern- und Produktprojekt weiter — auf einem Hetzner-VPS hinter einem Cloudflare-Tunnel, über eine mehrstufige, AI-orchestrierte Deploy-Pipeline mit Snapshot-Rollback. Bricht ein Deploy-Schritt, fällt das System auf den letzten sauberen Snapshot zurück, das Skript wird angepasst, der Test wiederholt — empirisch, test-getrieben, ohne Hand-Tuning.
- Technisch dahinter: Python und FastAPI, eine OpenRouter-Modell-Kaskade, SQLite-Persistenz und Cloudflare-Edge-Tuning.
- Ich bin Entwickler und strengster Kunde meiner eigenen KI-Arbeit in einer Person — aus dem Prototyp ist ein Werkzeug geworden, das ich täglich nutze und gegen das ich eigene Produkte teste.
Mark Karasira
Letzte Position:
Whitelabel AI-Projekte bei Selbstständig
- Einsatz von KI-Tools (ChatGPT Pro, Google Gemini Plus, Claude Pro, Make.com Pro, n8n, Sora, Google Veo3, Octoparse Professional)
- Erstellung hochqualifizierter Vertriebspipelines im CRM Pipedrive
- Automatisierte Lead-Generierung und -Qualifizierung per Webscraping und KI-Analyse
- Entwicklung von Social-Selling- und Sales-Materialien
- 56 % Lead-to-Deal-Conversion; ca. 140 k EUR eigene Abschlüsse
Sascha Metzger
Letzte Position:
Senior eCommerce- & KI-Ingenieur bei UNIQBIT AG
Re-Platforming eines E-Commerce-Shops auf Microservice-Architektur
- Ziel: Ablösung eines veralteten Shopware-Systems durch eine skalierbare, zukunftssichere Lösung auf Basis von Microservices und einer Headless-Architektur.
- Führte eine umfassende Architekturberatung durch und definierte die Microservice-Grenzen auf Basis einer Headless-Architektur mit commercetools als PIM/OMS und Next.js als Frontend-Lösung.
- Entwickelte und integrierte mehrere dezentrale Services (z. B. Internationalisierung, Personalisierung).
- Übernahm die Konfiguration zentraler Drittanbietersysteme wie Contentstack und Algolia.
- Realisierte eine stabile Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud mit Monitoring über Grafana.
Technologien: commercetools, Next.js, Contentstack, Algolia, Google Cloud, Grafana, TypeScript, Shopware
Entwicklung einer internationalen E-Commerce-Plattform
- Ziel: Entwicklung einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und internationalen E-Commerce-Plattform.
- Definierte eine skalierbare, performante und wartbare Softwarearchitektur, die als Grundlage für die internationale Expansion der Plattform diente.
- Wählte einen Best-of-Breed-Technologie-Stack, der die Entwicklung eines erstklassigen Shops ermöglichte und den Entwicklungsaufwand für neue Features um 30 % reduzierte.
- Stellte die nahtlose Integration kritischer Drittanbieter-Systeme (PIM, CRM, ERP) sicher, um durchgängige Geschäftsprozesse und eine einheitliche Datenbasis zu gewährleisten.
- Implementierte umfassende Tracking- und Analysetools zur kontinuierlichen Performanceüberwachung und Optimierung der Customer Journey.
Technologien: React.js, Next.js, commerceTools, Algolia, Salesforce, Heroku, CI/CD, PHP, Google Analytics
KI-gestützte Personalisierung und Customer-Data-Plattform im E-Commerce
- Ziel: Ablösung statischer Inhalte durch eine dynamische, KI-basierte Personalisierungsstrategie zur Steigerung der Nutzerrelevanz und Automatisierung von Marketingprozessen.
- Konzipierte und baute eine Customer-Data-Plattform zur Aggregation und Zusammenführung von Kunden- und Analyticsdaten aus verteilten Quellen.
- Implementierte eine automatisierte Kategorisierung von Kundenprofilen als Grundlage für die Ausspielung personalisierter Inhalte und Produktempfehlungen im Shopware-Frontend.
- Entwickelte einen Semantic-Similarity-Algorithmus auf Basis von Python und OpenAI zur Berechnung von Produkt- und Inhaltsähnlichkeiten aus Nutzerprofilen.
- Realisierte die technische Anbindung von Retail-Media-Plattformen zur Steuerung externer Werbeplatzierungen entlang der Customer Journey.
Technologien: Shopware 6, Python 3, OpenAI, Elasticsearch, PHP, Symfony, Twig
Shopware-Tracking- & Consent-Architektur (DSGVO) für 4 Onlineshops
- Ziel: Aufbau einer einheitlichen, DSGVO-konformen und shopübergreifenden Tracking-Infrastruktur mit zentralem Consent Management über mehrere Shopware-Instanzen.
- Definition eines umfassenden Tracking-Guides und Entwicklung einer modularen Architektur, kompatibel über mehrere Shopware-Versionen hinweg.
- DSGVO-konforme Integration von Usercentrics und Adobe Launch über einen zentralen Tag Manager.
- Vollständiges Tracking-Setup (Page, Order, Product, User) inkl. partnerspezifischem Tracking (Emarsys, Channelpilot u.a.).
- Detailliertes Event- und Error-Tracking zur proaktiven Identifikation technischer Abbrüche.
Technologien: Shopware, Adobe Analytics, Usercentrics, Tag Manager, PHP, MySQL, DSGVO
KI-/LLM-Suchmaschine mit RAG und Hybrid Search (Python, Elasticsearch)
- Ziel: Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine mit RAG-Architektur und Hybrid Search zur präzisen Vermittlung von Dienstleistern aus über 500.000 Unternehmensdatensätzen.
- Entwicklung einer automatisierten Daten-Pipeline (Web Scraping + LLM), die Unternehmensdaten kontinuierlich crawlt und mittels LLMs in strukturierte Formate überführt.
- Implementierung eines RAG-Workflows inkl. Vektorisierung für semantische Suche zur Steigerung von Suchgenauigkeit und Relevanz.
- Konfiguration und Fine-Tuning von Elasticsearch für Hybrid Search (Vektor- + Keyword-Suche).
- End-to-End-Entwicklung von Backend-API, Frontend und Deployment auf Live-Servern.
Technologien: Python, FastAPI, Elasticsearch, LLM, RAG, React, Docker, Web Scraping
KI-/Computer-Vision-System (Python, ML) – Objekterkennung unter schwierigen Bedingungen
- Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Erkennungssystems mit zuverlässiger Performance auch bei Regen, Nebel, Schnee und Dunkelheit.
- Aufbau und Annotation eines umfangreichen Trainingsdatensatzes inkl. schwieriger Bedingungen.
- Training eines YOLO-basierten Objekterkennungsmodells; systematische Fehleranalyse und Optimierung von Datenqualität und Preprocessing.
- Stakeholder-Abstimmung über regelmäßige Status-Updates.
Technologien: Python, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, YOLO, OpenCV
Natalia Pavlovskaia
Letzte Position:
Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Dandy
- Entwickelte Klassifizierungs- und Segmentierungsmodelle für Punktwolken in zahnärztlichen Anwendungen.
- Entwickelte Domain-Adaptationsverfahren, die den F1-Score in einer neuen klinischen Domäne um 0,1 erhöhten.
- Arbeitete mit 3D-Geometriedaten und produktionsreifen ML-Pipelines.
Peter Achilles
Letzte Position:
IT-Berater bei Mercedes-Benz Tech Innovation
- Entwicklung automatisierter Softwaretests (Unit-, Integrations-, Regressionstests und End-to-End-Tests).
- Eingesetzte Technologien: Playwright, Vitest, JavaScript, TypeScript, Vue3, Go, Laravel, REST API, CI/CD, Docker, Git, GitHub, Scrum, Jira.
Julien Look
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
Jennifer Kiunke
Letzte Position:
KI-Produktmanager und Ingenieur bei Human-in-the-Loop Studio
- Architektur und Aufbau eines GenAI-basierten Tools zur automatisierten Asset-Erstellung für Social-Media-Kampagnen mit Nano Banana und Python. Es verarbeitet Kampagnenbriefing, Zielgruppe und zwei Produkte als Eingabe, generiert optimierte Prompts für Bild- und Textproduktion und nutzt Funktionen für Textpositionierung, ansprechende Overlays, Größenanpassung und strukturiertes Hochladen in AWS S3.
- Entwicklung und Aufbau einer Multi-Agenten-News-Intelligence-Plattform mit spezialisierten Rollen, darunter Retriever-Agenten (Tavily-Web-Scraping), Synthese-Agenten und Claude als Kurator/Orchestrator, und Entwurf autonomer Agentenzusammenarbeitsmuster mithilfe von LangChain und RAG.
- Aufbau eines autonomen Kundendienst-Agenten mit n8n und LLMs, der End-to-End-Support-Automatisierung mit nachvollziehbarer Argumentation, Governance-Kontrollen und skalierbarer Workflow-Orchestrierung mittels Python und Vektordatenbanken bietet.
- Entwicklung einer Finanzvalidierungs-Engine mit ML-gestützter Anomalieerkennung zur Plausibilitätsprüfung von Rechnungen, Compliance-Automatisierung und Risikominderung unter Verwendung von TensorFlow und SQL.
- Erstellung einer Kosteneinsparungsanwendung mittels OCR, KI, Pandas und NumPy für Datenanalyse, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Clarissa Heinemann
Letzte Position:
KI-Trainerin bei Komdis GmbH
- Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
- Tech-Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt-Engineering, Tools zur Prozessmodellierung.
Andreas Jänecke
Letzte Position:
Trainee zum zertifizierten KI-Experten bei Scaly Academy
- Weiterbildung zum zertifizierten KI-Experten im Unternehmen
- Grundlagen der KI
- KI-Tools
- Prompt Engineering (Erstellung professioneller Prompts)
- (Fortgeschrittene) Prozessautomatisierung mit KI und make.com
- KI im Marketing und Vertrieb
- Rechtskonforme Nutzung von KI in Unternehmen
- Intelligentes Wissensmanagement
- KI im Kundenmanagement
- Entwicklung von KI-Richtlinien für das Unternehmen
- Integration von KI ins Unternehmen
Diana Morozova
Letzte Position:
Produktmanager – Analytik, KI & LLM bei TrustYou
- Leitete die Vision, Strategie und Roadmap für das Analytics- und Datenvisualisierungsmodul einer Reputation-Management-Plattform für Hotels, Restaurants und Orte von Interesse, was zu einer erhöhten Nutzerbindung führte.
- Führte pro Monat 10–15 Experimente und A/B-Tests durch, um Hypothesen anhand von Nutzerfeedback und datengestützten Erkenntnissen zu validieren, die Akzeptanz und das Engagement zu steigern und Produktfunktionen iterativ zu verbessern.
- Erstellte Produktspezifikationen mit klaren Anforderungen (Jobs to Be Done, User Stories), Nutzerabläufen und KI-generierten Prototypen und legte gleichzeitig Benchmarks für Genauigkeit, Präzision und Recall von LLM-Modellen fest.
- Arbeitete mit dem Produkt-Trio zusammen, um Web Scraping, Embedded BI und RAG-Techniken anzuwenden, die Sentiment-Analyse zu verbessern und das Produkt in neue Branchen (Restaurants, Orte von Interesse) zu erweitern.
- Entwickelte Go-to-Market-Strategien und nutzte das Ring-Deployment-Framework, um Produktfeatures einzuführen.
- Setzte das WSJF-Framework zur Verwaltung des Product Backlogs ein, um sicherzustellen, dass Entwicklungsbemühungen mit Geschäftszielen und Stakeholder-Prioritäten übereinstimmen.
- Kommunizierte die Produktstrategie und Ergebnisse effektiv an C-Level-Führungskräfte, um Zustimmung für wichtige Initiativen zu erhalten.
- Setzte das Opportunity Solution Tree-Modell ein, um Chancen zu identifizieren und passte die Produktstrategie entsprechend an.
Stefan Linner
Letzte Position:
Dashboard zur interaktiven Datenanalyse bei LennardtundBirner GmbH
Entwicklung & Deployment eines interaktiven Dashboards, das es Benutzern ermöglicht, Datensätze zur visuellen Analyse auszuwählen.
Die Anwendung unterstützt Filter, KI-basierte Interpretationen und einen Chatbot für Benutzerinteraktionen.
shiny, openai, mirai, plotly, mapgl, duckdb, AWS, ShinyProxy, Docker Swarm
Tobias Von Dewitz
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefings
- Erfolgreicher Start von Einbug, dem Pantopia-Chatbot, mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
- Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link]) 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.
Daryoosh Dehestani
Letzte Position:
Data Analyst & MLOps-Engineer bei CEWE Group
Aufbau und Betrieb datengetriebener Analyse- und Reportingprozesse in Power BI, Tableau und SAP
Integration von SAP FICO- und Workday-Daten in Power Platform Workflows zur Automatisierung von HR-Reports
Entwicklung prädiktiver ML-Modelle zur Personalbedarfsplanung und KPI-Steuerung
Nutzung von Azure und GCP (BigQuery, Dataflow) zur Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data Pipelines)
Automatisiertes Reporting steigerte Analyseeffizienz um +40 %
Einführung eines GCP-gestützten Analysemodells zur Mitarbeiterfluktuation
Blair Lee
Letzte Position:
Übersetzer, Werbetexter, Voice-Over-Künstler bei MUTABOR
- Technische Styleguides für Corporate Branding übersetzt (Porsche, BMW, Health AG)
- Mit Copywriting-Teams an Pitch-Entwicklung mitgewirkt
- Professionelle Voice-Overs für Corporate-Branding-Videos aufgenommen
Serhat Kaya
Letzte Position:
Ingenieurpraktikant bei Altınay Electromobility and Energy Technologies Inc.
- In der Qualitätsmanagement-Abteilung von Actio, einer Tochtergesellschaft von Altınay, mitgearbeitet: externe Dokumente und Vorschriften den Abteilungen zugeordnet und Vorbereitungen für die ISO 9001- und IATF 16949-Zertifizierung unterstützt
- Die Vielseitigkeitstabelle zur Erfassung der Mitarbeiterkompetenzen überarbeitet und verbessert, Schulungsanfragen erfasst und mit den Abläufen abgeglichen
- Pre-Delivery-Inspection-(PDI)-Prozesse aktiv beobachtet und die Nachverfolgbarkeit von Qualitätsformularen überwacht
- Die Integration neu kalibrierter Messgeräte in die Arbeitsabläufe unterstützt
- Ein SQL-basiertes System vorgeschlagen, um Dokumentationen zu digitalisieren und die Effizienz bei Rückverfolgbarkeit und Audit-Vorbereitung zu steigern
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Web Scraping einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
68%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
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 Web Scraping 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 es abdeckt
Web Scraping ist das automatisierte Sammeln von Daten von Websites und Web-Apps. Es wird für Preisverfolgung, Lead-Listen, Katalogüberwachung, Marktforschung und das Zusammenführen von Inhalten genutzt, wenn APIs fehlen oder zu eingeschränkt sind.
Wofür es passt
- Produkt- und Preisüberwachung
- Wettbewerber- und Marktplatzrecherche
- Lead-Generierung und Anreicherung
- Sammeln von News, Jobs und Listings
- QA-Prüfungen an öffentlichen Webdaten
Üblicher Stack
Starke Spezialisten arbeiten mit Python, Beautiful Soup, Scrapy, Playwright, Selenium, requests, XPath, CSS-Selektoren, Proxys, rotierenden Headern und der Speicherung in CSV, JSON oder Datenbanken. Sie wissen auch, wie man Login-Flows, Pagination, Lazy Loading und Rate Limits behandelt, ohne die Quellseite zu beschädigen.
Warum Unternehmen beauftragen
Teams holen sich freies Fachwissen dazu, wenn sich eine Quellseite oft ändert, ein Projekt schnell geliefert werden muss oder das interne Team keine Zeit für Wartung hat. In Deutschland ist das häufig bei E-Commerce, B2B-Datenarbeit und Forschungsteams der Fall, die saubere Daten von lokalen und internationalen Seiten brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Gute Profis holen nicht einfach nur Seiten ab. Sie entwerfen stabile Selektoren, erkennen Blockaden, führen Protokolle, validieren Felder und liefern Daten, die direkt für Analyse oder Import bereit sind. Sie wissen auch, wann eine öffentliche API, ein Feed oder ein lizenziertes Dataset die bessere Wahl als Scraping ist.
Gute Projekthinweise
Ein gutes Scraping-Briefing nennt die Zielseiten, Felder, Aktualisierungsfrequenz, Ausgabeformat und eventuelle Login- oder Anti-Bot-Einschränkungen. Die besten Web Scraping Experten in Deutschland fragen auch nach rechtlicher Prüfung, Datenqualitätsregeln und wie die gesammelten Daten in Ihrem Stack genutzt werden sollen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Web Scraping.
Ein starker Web Scraping-Spezialist liefert automatisierte Datenerfassung von öffentlichen Websites sowie die nötige Bereinigung, damit die Daten nutzbar sind. Dazu gehören oft Selektoren, Behandlung von Pagination, Login-Flows, Exporte und geplante Läufe. Das Endergebnis sollte strukturierte Daten sein, keine rohen Seiten-Dumps.
Web Scraping ist sinnvoll, wenn eine Seite keine API hat, wenn die API unvollständig ist oder wenn Sie Felder brauchen, die nur im Browser sichtbar sind. Es ist auch häufig für Wettbewerbsrecherche und das Sammeln von Listings. Wenn eine stabile API existiert, ist diese aber oft einfacher zu warten.
Ein guter Web Scraping-Experte arbeitet meist mit Python und Tools wie Scrapy, Beautiful Soup, Playwright oder Selenium. Er sollte außerdem HTML-Strukturen, XPath oder CSS-Selektoren, Proxys und grundlegende Datenbereinigung verstehen. Wenn es um größere Pipelines geht, sind Kenntnisse in Speicherung und Scheduling ebenfalls hilfreich.
Bei Web Scraping bedeutet Qualität, dass die Daten vollständig, konsistent und nach Seitenänderungen reproduzierbar sind. Achten Sie auf ein klares Feld-Mapping, Fehlerbehandlung, Logs und einen Prozess für Wartung. Gute Spezialisten erklären auch, woher die Daten stammen und welche Annahmen gemacht wurden.
Einfache Web Scraping-Aufgaben kann ein Spezialist mit solider praktischer Erfahrung und einem klaren Briefing übernehmen. Komplexere Jobs brauchen jemanden, der mit dynamischen Seiten, Anti-Bot-Maßnahmen und häufigen Layout-Änderungen gearbeitet hat. Je schwieriger die Zielseite, desto wichtiger wird praktische Wartungserfahrung.
Ja. Die meisten Web Scraping-Aufgaben können remote erledigt werden, solange der Spezialist Zielseiten prüfen, Code oder Daten liefern und klar kommunizieren kann. Für Teams in Deutschland ist die Zusammenarbeit auf Distanz üblich, auch wenn manche Unternehmen je nach interner Struktur Meetings auf Deutsch oder Englisch möchten.
Die häufigsten Probleme bei Web Scraping sind schwache Selektoren, das Ignorieren von Rate Limits, fehlende Sonderfälle und kein Plan für Seitenänderungen. Projekte scheitern auch, wenn das Ausgabeformat unklar ist oder das Team davon ausgeht, dass die Quellseite stabil bleibt. Ein sorgfältiger Spezialist plant von Anfang an für Änderungen.
Web Scraping wird oft zusammen mit den Begriffen Data Extraction und Web Harvesting verwendet, aber in der Praxis ist die Bedeutung meist dieselbe. Manche nutzen Screen Scraping für ältere oder breitere Ansätze, wobei dieser Begriff auch auf andere Methoden verweisen kann. Beim Beauftragen ist es am besten, sich auf die genaue Datenquelle und den Workflow zu konzentrieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Web Scraping in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 704 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Web Scraping in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 68% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Web Scraping in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Web Scraping in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (96%) und Französisch (26%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Web Scraping in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Einzelhandel (48%) und Bildung (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Web Scraping in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Produktentwicklung (85%) und Business Intelligence (59%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Web Scraping eingesetzt haben
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