Amazon DynamoDB Experten in Hamburg
aus 15.000 CVs mit geprüften Spezialisten und der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die DynamoDB-Datenmodelle entwerfen, Zugriffsprofile optimieren und Low-Latency-APIs mit DynamoDB Streams, Global Tables und AWS Lambda bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Amazon DynamoDB eingesetzt haben
Niko Schmuck
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 Boock
Letzte Position:
Senior Backend Engineer bei VTG Rail Europe
traigo ist die digitale Bahnlogistik- und Flottenmanagement-Plattform von VTG. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Ereignissen nahezu in Echtzeit und bietet operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa.
Als Teil des Teams Customer Selfcare habe ich an der Konzeption, Implementierung, Optimierung und dem Betrieb von Backend-Services im großen Maßstab und eventgetriebenen Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl bei der Feature-Entwicklung als auch mit operativer Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.
- Konzeption und Implementierung eventgetriebener Backend-Services.
- Migration und Ersatz von Legacy-Verarbeitungspipelines.
- Entwicklung von Replay- / Rebuild-Mechanismen für große Event-Datensätze.
- Asynchrone Eventverarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
- Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
- Konzeption skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
- Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
- Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
- Konzeption und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
- Technische Konzepte, Architekturdokumentation und Zusammenarbeit über Teams hinweg.
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines
Geofence- & Wagon-Stay-Verarbeitung
- Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
- Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
- Überarbeitete Geofence-Event- und Wagon-Stay-Verarbeitungslogik für bessere Performance.
- Behebung von Race Conditions und Event-Reihenfolgeproblemen in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
- Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.
Flotten-Metadaten & Kilometerleistung
- Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB zu PostgreSQL, um die Nachvollziehbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
- Skalierbare Aggregations- und Replay-Mechanismen für Kilometerdaten.
- Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohem Datenvolumen.
Sensor- & Telematik-Integration
- Integration von Telemetrie- und Sensorverarbeitungspipelines.
- Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
- APIs und Persistenzmodelle für Wagonsensordaten; 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.
- Entwicklung von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
- Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit für Eventverarbeitung mit hohem Volumen.
Zustandsüberwachung & Wagon-Analysen
- APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
- Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagon-Analysen.
- 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 Datenbankleistung und AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
- Verbesserte Observability, Monitoring und operative Tools.
- Unterstützung von Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach Deployments.
Mark Plaatsman
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 Hartmann
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 Erchen
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 Wetzel
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: 53%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Niederländisch
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenmodell
Amazon DynamoDB ist eine verwaltete NoSQL-Datenbank für Anwendungen, die vorhersehbare Latenz und flexible Skalierung brauchen. Sie passt zu Produktkatalogen, Benutzerprofilen, Ereignisdaten, Session-Stores und IoT-Workloads. Gute Spezialisten denken zuerst in Zugriffsprofilen, nicht erst in Tabellen.
Kernkompetenzen
- Single-Table-Design und Planung von Partition Keys
- Sekundärindizes für alternative Abfragen
- Streams für ereignisgesteuerte Workflows
- TTL, Kapazitätsmodi und Kontrolle der Item-Größe
- Backup, Restore und Umgang mit dem Datenlebenszyklus
Ökosystem
DynamoDB sitzt meist in einem AWS-Stack mit Lambda, API Gateway, EventBridge, S3 und CloudWatch. Experten arbeiten auch mit dem AWS SDK, Infrastructure as Code und Observability-Tools, um Datenflüsse stabil zu halten. In Hamburg unterstützt das oft Commerce-, Logistik-, Medien- und Plattform-Teams, die schnelle Reads und einen einfachen Betrieb brauchen.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Unternehmen holen freiberufliche DynamoDB-Spezialisten dazu, wenn ein Schema schwer abzufragen ist, die Kosten steigen oder die Performance unter echtem Traffic ungleichmäßig wird. Sie helfen auch bei Migrationen aus relationalen Systemen, beim Start neuer serverloser Services und bei Reviews von produktiven Live-Tabellen. Ein guter Experte erkennt schnell Hot Partitions, fehlende Indizes und schwache Datenzugriffsmuster.
Woran gute Arbeit erkennbar ist
Starke Profis wissen, wie man Lese- und Schreibzugriffe ausbalanciert, den richtigen Partition Key wählt und verhindert, dass eine einzelne Item-Collection überlastet wird. Sie können Abwägungen klar erklären, wartbare Infrastruktur schreiben und mit Anwendungsspezialisten, DevOps und Produktteams zusammenarbeiten. Außerdem testen sie Fehlerfälle und denken an Backup, Recovery und Durchsatz, bevor Probleme die Nutzer erreichen.
Zusammenarbeit in Hamburg
Für Teams in Hamburg wird DynamoDB-Arbeit oft remote erledigt, aber enge Zusammenarbeit ist wichtig, wenn das Datenmodell lokale Abläufe oder Fachregeln berührt. Gute Freelancer können an Planungssessions auf Englisch oder Deutsch teilnehmen, bestehende AWS-Umgebungen prüfen und saubere Dokumentation übergeben. So bleibt die Umsetzung auch über verteilte Teams hinweg in Bewegung.
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 Daten brauchen, ohne einen klassischen Datenbankserver zu verwalten. Es passt zu Session-Daten, Produktkatalogen, Benutzerzuständen, Ereignis-Tracking und anderen Workloads, bei denen die Zugriffsprofile im Voraus bekannt sind. Teams wählen es, wenn sie wenig Betriebsaufwand und einfaches Skalieren innerhalb von AWS wollen.
Amazon DynamoDB ist kein direkter Ersatz für PostgreSQL oder MySQL. Relationale Datenbanken sind besser, wenn Sie Joins, komplexe Ad-hoc-Abfragen oder ein starkes relationales Modell brauchen; DynamoDB funktioniert am besten, wenn Lese- und Schreibzugriffe klaren Zugriffsprofilen folgen. Ein guter Experte kann Ihnen sagen, wann ein hybrides Setup sinnvoll ist.
Ein starker DynamoDB-Spezialist versteht Single-Table-Design, Partition-Key-Strategie, Sekundärindizes und Item-Modellierung. Er sollte auch AWS Lambda, IAM, CloudWatch und das AWS SDK kennen, weil DynamoDB selten allein steht. Erfahrung mit ereignisgesteuertem Design ist ein klarer Pluspunkt.
Die meisten produktiven Amazon DynamoDB-Projekte profitieren von jemandem, der bereits Live-Daten modelliert, Wachstum begleitet und Performanceprobleme gelöst hat. Für eine kleine Funktion kann ein Experte schnell liefern; für eine Migration oder ein kritisches System brauchen Sie mehr Erfahrung mit Datenzugriffsprofilen und betrieblichen Schutzmaßnahmen. Der schwierige Teil ist meist das Design, nicht die Syntax.
Holen Sie einen DynamoDB-Freelancer dazu, wenn das aktuelle Modell schwer abzufragen ist, die Kosten schwer kontrollierbar sind oder das Team vor dem Go-live eine zweite Meinung braucht. Er ist auch hilfreich bei Migrationen aus SQL-Systemen, bei Serverless-Refactorings und bei Incident-Reviews. Externe Unterstützung hilft, wenn Sie konzentrierte Expertise ohne lange Einarbeitung brauchen.
Ja. Amazon DynamoDB-Arbeit ist oft remote, weil die wichtigsten Aufgaben Architektur, Modellierung und Code-Review sind und nicht der physische Zugriff. Teams in Hamburg kombinieren Remote-Zusammenarbeit oft mit ein paar Workshops, wenn Fachwissen oder Abstimmung mit Stakeholdern wichtig ist.
Achten Sie auf klare Begründungen zu Keys, Indizes und Zugriffsprofilen in DynamoDB. Gute Experten erklären, warum ein Design zu Ihrer Workload passt, nicht nur, wie man es umsetzt. Sie sollten auch praxisnah über Backups, Monitoring und betriebliche Grenzen nachdenken.
DynamoDB ist der verwaltete NoSQL-Datenbankdienst von AWS, aber die Begriffe werden oft locker verwendet. Wenn ein Freelancer sagt, er arbeite mit AWS NoSQL, fragen Sie nach, ob er speziell DynamoDB meint und ob er damit produktive Daten modelliert hat. Genauigkeit ist wichtig, weil die Designregeln sich von anderen NoSQL-Systemen unterscheiden.
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
