YAML Experten in München
aus über 15.000 CVs – mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die sauberes YAML für Kubernetes-Manifeste, CI/CD-Pipelines, Konfigurationsdateien und Deployment-Automatisierung schreiben. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich YAML eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Krithika Chand
Letzte Position:
Berufliche Neuorientierung bei Von Rundstedt
- Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.
Maziyar Khorrami
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Daniel Carton
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Daniel Redwig
Letzte Position:
Softwareentwickler bei DB InfraGO AG
- Entwicklung dynamischer Web Components zur Darstellung von KPIs, intelligenter Kartenanwendungen und Betriebsprozessanalyse-Tools
- Angular 18+
- Leaflet, MapLibre
- NestJS, JavaScript, HTML, CSS
- PostgreSQL, GraphQL, RabbitMQ
- Gitea, Jenkins, Docker
Bela Bocsak
Letzte Position:
Full-Stack Lead-Entwickler, Backend-Architekt bei Telefonica (O2)
Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.
Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.
Valentin Pfeil
Letzte Position:
Student im Cloud Engineering bei IAV GmbH
- Container Orchestrierung mit Docker und Kubernetes Cluster
- Operieren mit Cloud Plattformen wie Rancher, Azure und AWS
- Entwicklung mit und Anwendung von Infrastructure-as-a-Code Werkzeugen wie Terraform, Kubectl und Helm
- Analyse und Anwendung von Python, YAML und JSON
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)
Dominik Arnoldi
Letzte Position:
IUeIvnOteprsnEatnigoinnaeleerHForechelsacnhcueler GmbH
- Migration von DataRobot in die bestehende Infrastruktur
- Aufbau einer KI-Infrastruktur auf AWS
- Migration von Bitbucket-Pipelines zu GitLab
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die YAML einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
29% (Deutschland: 13%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
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 YAML 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
YAML in der Praxis
YAML ist ein menschenfreundliches Format für strukturierte Daten und Konfiguration. Unternehmen nutzen es für Anwendungseinstellungen, Infrastruktur-Definitionen, Build-Pipelines und Deployment-Manifeste. Es ist üblich in Docker, Kubernetes, GitHub Actions und vielen Cloud- und DevOps-Workflows.
Wo es vorkommt
- Kubernetes-Manifeste und Helm-Values
- CI/CD-Pipelines und Release-Workflows
- Anwendungs- und Service-Konfiguration
- Infrastruktur- und Automatisierungsdateien
- Datenaustausch zwischen Tools und Services
Was starke Experten tun
Starke YAML-Profis halten Dateien lesbar, konsistent und sicher änderbar. Sie kennen Einrückungsregeln, Anchors, Aliases, mehrzeilige Strings und gängige Schema-Muster. Außerdem verstehen sie, wie YAML von jedem Tool interpretiert wird, denn dieselbe Datei kann sich in verschiedenen Systemen unterschiedlich verhalten.
Tools und Ökosystem
YAML-Arbeit sitzt oft neben Docker Compose, Kubernetes, Helm, Ansible, GitHub Actions, GitLab CI und Cloud-Templates. Erfahrene Spezialisten validieren Dateien, erkennen Einrückungsfehler früh und halten die Konfiguration an die umgebende Toolchain angepasst. In München ist das oft wichtig für Teams, die moderne Produkt-, Plattform- oder Cloud-Operationen betreiben.
Wann Unternehmen Freelancer hinzuziehen
Unternehmen holen sich meist freiberufliche YAML-Experten, wenn Konfiguration schwer zu vertrauen, zu prüfen oder zu erweitern wird. Typische Fälle sind Migrationen zwischen Umgebungen, die Bereinigung großer Manifestsammlungen, Pipeline-Refactorings oder Unterstützung für einen neuen Plattformstandard. Teams fragen auch dann nach Hilfe, wenn interne Experten ausgelastet sind und die Lieferung nicht warten kann.
Wie Qualität aussieht
Gutes YAML ist nicht nur gültig. Es ist klar, konsistent und für andere Spezialisten leicht zu prüfen. Starke Freelancer dokumentieren Annahmen, verringern Doppelungen mit wiederverwendbaren Strukturen, wo es hilft, und prüfen die Dateien gegen das Zielsystem, damit das Ergebnis in der Praxis funktioniert und nicht nur in Syntaxprüfern.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über YAML wissen wollen – kompakt an einem Ort.
YAML wird für Konfiguration, Deployment-Manifeste, Automatisierung und strukturierte Einstellungen verwendet, die Menschen lesen und bearbeiten müssen. In der Praxis taucht es in Kubernetes, Docker Compose, CI/CD-Pipelines und vielen Cloud-Tools auf. Unternehmen beauftragen Spezialisten, wenn diese Dateien wichtige Umgebungen steuern und zuverlässig bleiben müssen.
YAML wird meist gewählt, wenn Lesbarkeit wichtig ist und Menschen Dateien von Hand bearbeiten müssen. JSON ist strikter und für Maschinen oft einfacher, während XML ausführlicher ist und sich für manche Legacy- oder dokumentenlastige Systeme besser eignet. Ein guter Freelancer weiß, wann YAML passt und wann ein anderes Format sicherer ist.
Ein starker YAML-Spezialist versteht in der Regel auch die Ziel-Tools, nicht nur die Syntax. Für Plattformarbeit heißt das oft Kubernetes, Helm, Docker Compose, GitHub Actions, GitLab CI oder Ansible. Außerdem sollte er oder sie sich mit Git, Code-Review und Konfigurationstests wohlfühlen.
YAML-Arbeit braucht genug Kontext, um zu wissen, welches System die Datei liest und welches Verhalten sie steuert. Eine kleine Konfigurationsbereinigung kann einfach sein, aber Deployment-Manifeste oder Pipeline-Dateien brauchen einen klaren Blick auf die Umgebung, Namensregeln und den Rollout-Prozess. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn der Spezialist die umgebende Toolchain lesen kann, nicht nur die Datei selbst.
Hol dir einen YAML-Freelancer, wenn das Team einen Rückstand an fehleranfälligen Konfigurationen, wiederholten Einrückungsfehlern oder eine Migration hat, die viele Dateien betrifft. Es hilft auch, wenn vor einem Release ein frischer Blick nötig ist oder interne Spezialisten auf Produktarbeit fokussiert sind. Der Wert liegt in Geschwindigkeit, Klarheit und weniger Fehlern in kritischer Automatisierung.
Die meiste YAML-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben das Prüfen von Dateien, das Verhalten von Tools und die Abstimmung mit dem Team im Code sind. Zeit vor Ort in München kann trotzdem bei Workshops, Incident-Reviews oder schnellen Migrationen mit vielen Beteiligten helfen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie viel Abstimmung das Projekt braucht.
Ein guter YAML-Experte schreibt Dateien, die leicht zu lesen sind, in allen Umgebungen konsistent bleiben und für das Zielsystem gültig sind. Achte auf klare Struktur, sorgfältigen Einsatz von Anchors und Aliases sowie die Gewohnheit, gegen das echte Tool zu testen, zum Beispiel Kubernetes oder eine CI-Pipeline. Klare Kommunikation und diszipliniertes Versionsmanagement sind ebenfalls starke Zeichen.
Die häufigsten YAML-Probleme sind Einrückungsfehler, unklare Verschachtelung, zu viele Dopplungen und Dateien, die in einem Tool funktionieren, in einem anderen aber scheitern. Ein weiteres Problem ist, YAML nur als Syntaxaufgabe zu sehen, statt den gesamten Workflow darum herum zu prüfen. Erfahrene Spezialisten verhindern diese Probleme, indem sie Inhalt und Kontext gemeinsam prüfen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 880 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (89%) und Spanisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (56%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (78%) und Projektmanagement (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich YAML eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
