YAML-Experten in München
mit präzisem KI-Matching aus über 15.000 LebensläufenBeauftragen Sie Experten, die wartbare Konfigurationen für Kubernetes, CI/CD-Pipelines und Infrastrukturautomatisierung erstellen und YAML mit JSON, Git und Cloud-Tools verbinden. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich YAML-Experten eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Markus B.
Letzte Position:
Entwickler / DevOps, Beratung bei Eine Landesbehörde in Baden-Württemberg / FSAS Technologies GmbH
Oracle-Projektmanagement und Automatisierung
Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.
Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.
- Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
- Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
- Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
- Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
- Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
- Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
- Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
- Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen
Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass
Daniel R.
Letzte Position:
Software Engineer 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
Krithika C.
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 K.
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 C.
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)
Bela B.
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 P.
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 M.
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 A.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 63%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 13%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die YAML-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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der YAML-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%)
- Automotive (60%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Fertigung (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Gesundheitswesen (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Konfigurationssprache
YAML ist eine für Menschen gut lesbare Sprache zur Serialisierung von Daten. Sie stellt strukturierte Informationen durch Einrückungen, Zuordnungen und Listen dar. Teams verwenden YAML-Dateien für Anwendungseinstellungen, Bereitstellungsdefinitionen, Automatisierungsabläufe und den Datenaustausch. Der Name stand ursprünglich für Yet Another Markup Language und später für YAML Ain’t Markup Language, obwohl YAML heute die übliche Kurzform ist.
Wo YAML eingesetzt wird
YAML ist überall verbreitet, wo Konfigurationen gemeinsam mit dem Quellcode geprüft, versioniert und sicher geändert werden müssen. Seine Struktur passt zu cloudnativen Abläufen, Softwarebereitstellung und Infrastrukturverwaltung.
- Kubernetes-Manifeste und Helm-Werte
- Workflows für GitHub Actions, GitLab CI und Azure Pipelines
- Servicedefinitionen für Docker Compose
- Ansible-Playbooks und Inventardaten
- Anwendungskonfiguration für Frameworks und Services
Ökosystem und Syntax
Gute YAML-Praxis umfasst das Verständnis von Einrückungen, Skalartypen, Ankern, Aliasen und Dateien mit mehreren Dokumenten. Fachleute arbeiten häufig mit Schema-Validierung, Lintern und Formatierern sowie mit der JSON-Konvertierung, wenn Systeme einen strengeren maschinellen Datenaustausch erfordern. Git bietet eine Prüf- und Änderungshistorie für YAML, das als operativer Code verwendet wird.
Wann Expertise hilft
Unternehmen beauftragen freiberufliche YAML-Spezialisten, wenn Konfigurationen schwer zu prüfen geworden sind, uneinheitliche Umgebungen erzeugen oder bei der Bereitstellung fehlschlagen. Expertise ist auch bei Cloud-Migrationen, der Neugestaltung von CI/CD-Prozessen und der Standardisierung wiederverwendbarer Vorlagen über mehrere Teams hinweg hilfreich. In München kann diese Arbeit die remote Zusammenarbeit oder die Abstimmung vor Ort mit Produkt-, Infrastruktur- und Sicherheitsteams umfassen.
Praktische Ergebnisse
Ein Spezialist kann bestehende Dateien prüfen, Konventionen festlegen und verstreute Einstellungen in wiederverwendbare, getestete Konfigurationen umwandeln. Typische Ergebnisse sind validierte Kubernetes-Manifeste, sicherere Pipeline-Workflows, Helm-Chart-Werte, Ansible-Strukturen und Dokumentationen für die Teams, die diese pflegen. Die Arbeit sollte Unklarheiten reduzieren, statt Komplexität hinter cleverer Syntax zu verbergen.
Qualitätsmerkmale
Zuverlässige YAML-Fachleute verstehen die Systeme, die die Dateien verarbeiten, und nicht nur die Notation selbst. Sie testen das Verhalten des Parsers, setzen Werte in Anführungszeichen, wenn die Typinterpretation die Bedeutung verändern könnte, und halten Geheimnisse aus versionskontrollierten Konfigurationen heraus. Sie erklären Abwägungen klar, verwenden Linter und Schema-Prüfungen und nehmen Änderungen vor, die für die nächste Person, die das System betreibt, lesbar bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über YAML-Experten wissen wollen – kompakt an einem Ort.
YAML wird hauptsächlich für Konfigurationen und strukturierte Daten verwendet. Unternehmen setzen es für Kubernetes-Ressourcen, CI/CD-Workflows, Docker-Compose-Dateien, Ansible-Automatisierung und Anwendungseinstellungen ein, die in der Versionskontrolle lesbar bleiben müssen.
YAML ist für Menschen meist leichter zu lesen und unterstützt Kommentare, Anker und verschachtelte Strukturen mit weniger Satzzeichen. JSON hat eine strengere Syntax und eine breite maschinelle Interoperabilität, während TOML oft einfacher für kleinere Konfigurationsdateien ist. Die richtige Wahl hängt vom verwendenden Tool und den Anforderungen an die Validierung ab.
Ein guter YAML-Spezialist sollte Git, Schema-Validierung und die Tools verstehen, die die Dateien einlesen. Kubernetes, Helm, Docker, Ansible, CI/CD-Systeme, Shell-Scripting und Cloud-Infrastruktur sind häufige angrenzende Fähigkeiten, da YAML selten isoliert eingesetzt wird.
Das erforderliche Niveau hängt von den Systemen hinter den Dateien ab, nicht allein von der YAML-Syntax. Eine einfache Änderung an einem Workflow erfordert möglicherweise gezielte Konfigurationskenntnisse, während eine Neugestaltung von Kubernetes oder der Infrastruktur einen Fachmann erfordert, der Bereitstellungsverhalten, Sicherheit und Umgebungsunterschiede beurteilen kann.
YAML-Arbeit eignet sich oft gut für die remote Zusammenarbeit, da Dateien, Reviews und Validierungsprüfungen über Git geteilt werden können. Die Arbeit vor Ort in München kann dennoch hilfreich sein, wenn der Spezialist eng mit lokalen Betriebs-, Sicherheits- oder Bereitstellungsteams zusammenarbeiten muss. Eine klare Dokumentation und gute Review-Prozesse sind jedoch meist wichtiger als der Standort.
YAML kann gegenüber Einrückungen, Anführungszeichen und impliziten Datentypen überraschend empfindlich sein. Doppelte Schlüssel, uneinheitliche Konventionen, versteckte Überschreibungen und nicht validierte Vorlagen können Fehler verursachen, die erst bei der Bereitstellung auftreten. Daher sollte der Spezialist sowohl die Datei als auch den Parser oder die Plattform prüfen, die sie verarbeitet.
Achten Sie auf YAML-Beispiele, die lesbar und validiert sind und mit echten betrieblichen Ergebnissen verbunden werden. Fragen Sie, wie der Fachmann mit Schema-Prüfungen, Geheimnissen, umgebungsspezifischen Werten, wiederverwendbaren Vorlagen und Parser-Unterschieden umgeht. Prüfen Sie anschließend, ob die vorgeschlagenen Änderungen getestet wurden und für das interne Team leicht zu pflegen sind.
YAML wurde ursprünglich als Yet Another Markup Language ausgeschrieben. Das Projekt übernahm später YAML Ain’t Markup Language, um zu betonen, dass es sich um eine Sprache zur Serialisierung von Daten und nicht um ein Dokument-Markup-Format handelt. Beide Namen beziehen sich auf dieselbe Technologie, während YAML in der aktuellen Dokumentation und den heutigen Tools verwendet wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 862 € 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, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (90%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (60%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die YAML in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (80%) und Projektmanagement (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich YAML-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
