Amazon DynamoDB Experten in Hamburg
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die DynamoDB-Tabellen entwerfen, Zugriffsmuster optimieren und zuverlässige serverlose Datenflüsse mit AWS Lambda, Streams und Global Tables aufbauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Amazon DynamoDB eingesetzt haben
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.
Thorsten B.
Letzte Position:
Senior Backend Engineer bei VTG Rail Europe
traigo ist die digitale Plattform von VTG für Bahnlogistik und Flottenmanagement. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Events nahezu in Echtzeit und stellt operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa bereit.
Als Teil von Team Customer Selfcare habe ich an Design, Implementierung, Optimierung und Betrieb großer Backend-Services und eventgesteuerter Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl an der Feature-Entwicklung als auch an der operativen Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.
- Design und Implementierung eventgesteuerter Backend-Services.
- Migration und Ablösung von Legacy-Verarbeitungspipelines.
- Entwicklung von Replay-/Rebuild-Mechanismen für große Event-Datenmengen.
- Asynchrone Event-Verarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
- Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
- Design skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
- Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
- Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
- Design und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
- Technische Konzepte, Architektur-Dokumentation und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines
Geofence- und Wagenstand-Verarbeitung
- Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
- Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
- Refactoring der Logik für Geofence-Events und Wagenstand-Verarbeitung für bessere Performance.
- Behebung von Race Conditions und Problemen mit der Event-Reihenfolge in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
- Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.
Flotten-Metadaten & Kilometerstände
- Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB nach PostgreSQL, um die Nachverfolgbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
- Skalierbare Aggregation von Kilometerständen und Replay-Mechanismen.
- Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohen Datenmengen.
Sensor- & Telematik-Integration
- Integration von Telemetrie- und Sensor-Verarbeitungspipelines.
- Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
- APIs und Persistenzmodelle für Wagensensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
- Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.
Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing
- Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
- Aufbau von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
- Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung großer Event-Mengen.
Zustandsüberwachung & Wagenanalyse
- APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
- Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagenanalysen.
- PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.
Operative Zuverlässigkeit - First Responder
- Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
- Tuning der Datenbank-Performance und der AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
- Verbesserung von Observability, Monitoring und operativen Tools.
- Unterstützung bei Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach dem Deployment.
Mark P.
Letzte Position:
Full-Stack Software Entwickler, Produktdatenimport bei Otto (GmbH & Co KG)
- Verwalten und Betreiben der Produktdatenimport Services für den Händler Otto
- Weiterentwicklung und Wartung der Backendsysteme
- Optimierung und Wartung der AWS-Infrastruktur
- Aufbau einer neuen Produktdatenimport-API
- Konzeption und Planung von Stories und Features
- Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Best Practices
- Analyse und Behebung von Bugs
- Technologien: Java, Spring Boot, Kafka, AWS, Fargate, Terraform, MongoDB, Mongo Atlas, OpenAPI, GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Akhq, Debezium, JUnit, Test Containers, Hexagonale Architektur
Christian H.
Letzte Position:
Softwareentwickler / Leitender Entwickler bei dpa (Deutsche Presse Agentur GmbH)
- Mitarbeit bei der Realisierung des Redaktionssystems Rubix
- Implementierung diverser Microservices auf Basis von Java, AWS S3, AWS SQS, AWS SNS und Spring Boot mit Deployment auf AWS ECS und AWS Fargate
- Konzeption und Entwicklung von AWS Lambdas auf Basis von Typescript
- Verwendung der Datenbanksysteme PostgreSQL in einem AWS RDS Aurora Cluster sowie AWS DynamoDB
- Continuous Deployment mit GitLab Pipelines
- Aufbau einer Infrastructure-as-Code-Umgebung mit AWS CDK
- Aufbau und Betrieb einer Monitoring-Plattform auf Basis von AWS CloudWatch
- Entwicklung diverser Frontend-Komponenten auf Basis von Vue.js
- Konzeption der Microservice-Architektur unter Anwendung von Domain Driven Design und GraphQL-Schnittstellen
Johannes E.
Letzte Position:
Libri GmbH
- Betrieb und Weiterentwicklung des Warenwirtschaftssystems für Buchhändler (Quimus). Es handelt sich dabei um eine Eigenentwicklung von Libri, die an ihre Kunden als Software as a Service verkauft wird. Die Software wird von zwei Entwicklerteams (je ~5 Entwickler) agil entwickelt. Die Software besteht aus ca. 25 Java Microservices, die hauptsächlich über Messaging kommunizieren und ein gemeinsames Angular-Frontend haben. Betrieben wird die Anwendung auf Kubernetes in AWS.
- Eingesetzte Technologien: Java 17 & 21, Spring Boot 2 & 3, Hibernate, MySQL, Spring Cloud AWS, Lombok, AWS SQS, AWS SNS, AWS RDS, AWS S3, DynamoDB, Kubernetes, Docker, OpenSearch, Hibernate Search, Liquibase, Gradle, Terraform, Helm, GitLab CI, Keycloak OAuth2, TypeScript, Angular
- Meine Schwerpunkte bis Dezember 2023: Anbindung weiterer Kassensysteme an das Warenwirtschaftssystem. Anbindung des Data Warehouses für die Anzeige von Reports. Erweiterung bestehender Funktionalitäten (Wareneingänge, Fakturaerstellung, Artikelmanagement, …). Betrieb und DevOps-Tätigkeiten.
- Schwerpunkte ab Januar 2024: Extraktion der Produktsuche aus dem Warenwirtschaftssystem in einen globalen Service, um diesen Service in weiteren Anwendungen zu nutzen. Anbindung der Produktsuche in die Onlineshops der Buchhändler (die ebenfalls von Libri betrieben werden). Import und Bereitstellung von Digital-Artikeln in der Produktsuche.
Sebastian W.
Letzte Position:
Softwareentwickler & Berater bei Freelancer
Spezialisiert auf ereignisgesteuerte Microservice-Architekturen in AWS mit NodeJS, TypeScript und Vue/React/Next im Frontend
Ein SaaS-Produkt im B2B-Bereich entwickelt
AWS-Services genutzt: DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito; Serverless Framework; REST-API
Unit-Tests mit Jest und Mocha implementiert
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions eingerichtet
Ein SaaS-Produkt für die Organisationsverwaltung entwickelt
An AWS-Microservice-Architektur und ereignisgesteuertem Design gearbeitet
CDK, NodeJS-OpenAI-API, React, Vue eingesetzt
Weiterhin DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito, TypeScript verwendet
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions gepflegt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon DynamoDB einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
21 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Transport und Logistik, Bank- und Finanzwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
25% (Deutschland: 52%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Niederländisch
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 Hamburg 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 Hamburg, die Amazon DynamoDB 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 Amazon DynamoDB 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%)
- Transport und Logistik (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (67%)
- Einzelhandel (67%)
- Fertigung (50%)
- Energie (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Hauptanwendung
Amazon DynamoDB ist eine verwaltete NoSQL-Datenbank für Anwendungen, die eine vorhersehbare Leistung und einfaches Skalieren brauchen. Teams nutzen sie für Nutzerprofile, Sessions, Katalogdaten, Events und andere Workloads, bei denen schnelle Lese- und Schreibzugriffe wichtiger sind als Joins oder komplexe Abfragen.
Datenmodell
DynamoDB basiert auf Tabellen, Items und Attributen. Gute Spezialisten entwerfen Primärschlüssel und Indizes zuerst nach Zugriffsmustern und passen dann das Schema so an, dass Scans und Hot Partitions vermieden werden. Dieser Ansatz hält das System auch bei veränderlichem Traffic schnell.
Typische Aufgaben
- Tabellendesign für Produkt-, Nutzer-, Event- und Zustandsdaten
- Sekundäre Indizes für gezielte Abfragepfade
- Streams für ereignisgesteuerte Verarbeitung
- TTL für automatisches Ablaufen von Daten
- Global Tables für Multi-Region-Setups
AWS-Ökosystem
DynamoDB steht oft neben AWS Lambda, API Gateway, Step Functions, S3 und CloudWatch. In modernen serverlosen Systemen ist Amazon DynamoDB eine gängige Wahl für Backend-Services, Mobile Apps, Commerce-Flows und operative Dashboards, die auch bei wechselnder Last reaktionsfähig bleiben müssen.
Wann Spezialisten dazuholen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Hilfe, wenn ein Schema neu gedacht werden muss, ein Workload langsamer wird oder ein neuer Service auf AWS aufgebaut werden soll. In Hamburg kommt das häufig in Logistik-, Medien-, Retail- und SaaS-Teams vor, die klare Kommunikation, praktische Umsetzung und manchmal Workshops vor Ort mit weiterem Remote-Abgleich brauchen.
Was starke Experten liefern
Starke DynamoDB-Profis denken in Zugriffsmustern, nicht nur in Tabellen. Sie kümmern sich um Partitionsdesign, Indexstrategie, Durchsatzverhalten, Backup und Restore sowie Fehlerszenarien. Sie wissen auch, wann DynamoDB die richtige Wahl ist und wann ein anderer Datenspeicher besser passt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Amazon DynamoDB anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Amazon DynamoDB wird für Anwendungen genutzt, die schnellen, vorhersehbaren Zugriff auf strukturierte Daten brauchen, ohne einen klassischen Datenbankserver verwalten zu müssen. Es passt zu Session-Speicherung, Warenkörben, Nutzerprofilen, Gerätezuständen, Event-Tracking und anderen Workloads mit klaren Suchmustern.
DynamoDB ist der offizielle Name, und viele kürzen ihn im Gespräch und bei der Suche einfach zu DynamoDB ab. Amazon DDB ist kein üblicher Produktname, daher sollte man besser mit dem offiziellen AWS-Begriff suchen und beauftragen.
Amazon DynamoDB ist für schlüsselbasierte Zugriffe und flexible Item-Strukturen gedacht, während PostgreSQL und MySQL relationale Systeme sind, die für Joins, Constraints und ad-hoc-SQL gebaut wurden. Wenn Ihre Anwendung von festen Beziehungen und komplexen Reports abhängt, ist eine relationale Datenbank oft besser. Wenn Sie einfachen, schnellen Zugriff in großem Maßstab mit weniger Betriebsaufwand brauchen, ist DynamoDB oft eine sehr gute Wahl.
Ein starker DynamoDB-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit AWS Lambda, IAM, CloudWatch, Streams und Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform oder CloudFormation. Er oder sie sollte auch Partition Keys, Sort Keys, sekundäre Indizes, Caching und die Art verstehen, wie Anwendungscode den Datenbankzugriff prägt.
Die meisten Arbeiten mit Amazon DynamoDB brauchen vor der Umsetzung ein klares Bild von Zugriffsmustern, Datenmenge, Schreibhäufigkeit und Latenzzielen. Ein Freelancer kann meist schnell loslegen, sobald diese Grundlagen feststehen, aber eine Neuplanung oder Migration braucht mehr Analyse zu den aktuellen Datenstrukturen und zu den nachgelagerten Integrationen.
Ja. DynamoDB-Arbeit wird oft remote erledigt, weil sich Schema-Design, Query-Planung und AWS-Konfiguration in gemeinsamen Umgebungen prüfen und klar dokumentieren lassen. Teams in Hamburg bevorzugen am Anfang trotzdem manchmal einen Workshop vor Ort, wenn das Datenmodell noch entsteht oder mehrere Beteiligte sich abstimmen müssen.
Ein guter Amazon DynamoDB-Profi erklärt das Tabellendesign über Zugriffsmuster und nicht über allgemeine Datenbanktheorie. Er oder sie sollte Schlüsselauswahlen begründen, Hot Partitions erkennen, Indizes mit Bedacht einsetzen und die Abwägungen bei Kosten, Konsistenz und Datenlebenszyklus erklären können.
Wenn Abfragen umständlich werden, Tabellen in die falsche Richtung wachsen oder das Team unsicher ist, wie Beziehungen modelliert werden sollen, wird wahrscheinlich DynamoDB-Know-how gebraucht. Ein weiteres Zeichen ist, wenn ein serverloses System in der Entwicklung gut läuft, in der Produktion aber Latenz, Throttling oder operativen Aufwand zeigt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Amazon DynamoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 765 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Amazon DynamoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 50% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 25% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Amazon DynamoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Amazon DynamoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Niederländisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Amazon DynamoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Transport und Logistik (83%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Amazon DynamoDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon DynamoDB eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
