Amazon EC2 Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftrage Experten, die sich mit EC2-Instanzdesign, Auto Scaling, AMIs, Load Balancing, VPC-Einrichtung und sicherem Betrieb in der Produktion auskennen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon EC2 eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Sunish Bharathan
Letzte Position:
AtlasMind - Produktions-KI-Assistent für Jira bei Mercedes Benz Innovation Labs Gmbh
- Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
- Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Daniel Martinez Maqueda
Letzte Position:
Mitbegründer und Datenbankingenieur bei tonbo.io
Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird
Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren
Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen
Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion
Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust
Nino Sandmeier
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Vili Dhamo
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Igor Kazarnovskiy
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler
Jeet Pattanaik
Letzte Position:
Globaler SAP-Programmmanager bei Aldi Süd
- Pionierarbeit bei der ersten Enterprise-KI-SAP-Integration bei ALDI SÜD, Einführung KI-gesteuerter Automatisierung in einem der größten SAP S/4HANA-Programme im Einzelhandel, wodurch 50 % der manuellen Pre-Cycle-Validierungen entfallen sind und ein reproduzierbares Automatisierungs-Framework in 11 Ländern geschaffen wurde
- Verantwortlich für das gesamte SAP-Projekt-Lifecycle-Management für Implementierungen in SAP S/4HANA und Manhattan Systems, Unterstützung von über 7.300 ALDI SÜD-Filialen in Europa und Australien
- Hauptansprechpartner für C-Level-Stakeholder in 11 Ländern für strategische SAP-Transformationsprogramme
- Orchestrierung von Automatisierungs-, Performance- und Volumentests für kritische Releases mit 99,9 % SLA-Einhaltung während der umsatzstärksten Phasen
- Führung funktionsübergreifender internationaler Teams mit über 15 Spezialisten, Lieferung von Projekten 20 % schneller als Branchendurchschnitt
- Standardisierung von SAP-Prozessen in 11 Ländern als Teil einer der größten SAP-Einführungen im Einzelhandel
- Direkte Verwaltung eines Budgets von 2 Mio. € mit einer Budgettreue von 98 % über 12 gleichzeitige Projekte
- Reduzierung der SAP S/4HANA-Migrationskosten um 18 % durch strategische Vertragsnachverhandlungen und Optimierung
Jorge Pérez Suárez
Letzte Position:
Softwareentwickler – AWS- und Kubernetes-Spezialist bei Citti
- Erstellung, Wartung und Absicherung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
- Stichworte: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator
Fady Kuzman
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / Tech Lead bei Specific Objects Technologies GmbH
- Projekt 1: Multi-Tenant SaaS-Plattform: Datenintegration & Preismanagement
- Ziel: Neuentwicklung einer ELT-Pipeline (Ablösung des Java-6-Altsystems), Integration heterogener Quellsysteme (CSV, Excel, E-Mail, externe DBs), Event-Sourcing für vollständige Nachvollziehbarkeit, Multi-Tenant-Architektur für mandantenfähige Datenverarbeitung
- Herausforderung: Verarbeitung von Millionen Datensätzen pro Tag, Audit-Compliance, Datenisolation zwischen verschiedenen Mandanten
- Lösung: Stakeholder-Workshops zur Anforderungsanalyse, ereignisgetriebene Architektur mit Axon Framework und Apache Kafka, AWS-Services (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway) für Cloud-Integration, PostgreSQL mit mandantenspezifischen Schemas für Multi-Tenant-Datenisolation, REST-API-Design mit Spring Boot für Integration externer Systeme, umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit)
- Ergebnisse: ELT-Leistung von über 30 Minuten auf 1–5 Minuten verbessert; täglich 2–3 Stunden durch Workflow-Automatisierung eingespart; wöchentlich 10–20 Stunden durch Event-Sourcing-Nachvollziehbarkeit eingespart; 100 % Audit-Compliance; sichere Multi-Tenant-Datenisolation für mehr als 10 Mandanten
- Projekt 2: Modernisierung eines Multi-Tenant-CRM-Systems
- Ziel: Migration des CRM-Systems (über 20 Jahre PHP/MySQL) zu Java-Microservices, Umsetzung von Domain-Driven Design, Einführung von Test-Driven Development, mandantenfähige SaaS-Architektur für mehrere Kundenmandanten
- Herausforderung: Umgestaltung komplexer Geschäftslogik, fehlende Testkultur, skalierbare Mandantenverwaltung mit Datenisolation
- Lösung: Umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit), Multi-Tenant-Architektur mit mandantenspezifischen Datenbanken, REST-API-Design mit Spring Boot für mandantenübergreifende Integration, Kubernetes und Docker für Container-Orchestrierung
- Ergebnisse: 2× Performancesteigerung; Bereitstellungszeit von über 40 Minuten auf 5–7 Minuten reduziert; Migration ohne Ausfallzeiten in der Produktion; skalierbare Multi-Tenant-Lösung für mehr als 15 Kundenmandanten
- Technologien: Java, Spring Boot 3.x, Angular, Apache Kafka, AWS (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway), PostgreSQL, Axon Framework, Kubernetes, Docker, GitLab CI, REST-API
Sara Ali
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Datenwissenschaftler bei National Center of Robotics and Automation - Condition Monitoring Lab
- Entwickelte ASR- und TSR-basierte Sprachverarbeitungspipelines auf AWS, die effiziente Merkmalsextraktion und skalierbare Bereitstellung für Sprach- und Textanalysen ermöglichen.
- Entwickelte ein multimodales System zur Erkennung von Sprachemotionen, das NLP und Deep Learning (Audio + Text) kombiniert, erreichte 98 % Genauigkeit und unterstützt Echtzeit-Inferenz in der Cloud.
- Entwarf und optimierte End-to-End-Workflows für Modelltraining und -evaluation mit AWS-Diensten (S3, EC2, Lambda), um Leistung, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
- Erstellte und implementierte interaktive, benutzerfreundliche Dashboards zur Datenvisualisierung und Generierung von Erkenntnissen, um Forschungsgruppen und Management bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
Peter Kortmann
Letzte Position:
Hardware- und Softwareentwickler / Projektleiter bei Anonymer Kunde
- Entwicklung von Steuergeräten für die Automotive-Industrie inkl. Embedded-Software
- CAN-Bus, Vector Tools, CANoe
- Begleitung des Entwicklungsprozesses nach ISO 26262
- Sicherstellung der Cybersecurity-Standards:
- Schlüsselaustausch (PKI) zwischen Fahrzeug und Steuergeräten
- Hardware Security Module (HSM)
- Kommunikation mit externen Dienstleistern (international)
- Entwicklung (PCB) von Messadaptern, statistische Auswertung von Sensoren
- IoT- und Embedded-Software-Entwicklung, Backend-Administration
Gyan Prakash
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Sandeep Girase
Letzte Position:
Softwareentwickler bei ACL Digital
- Entwickelte leistungsstarke APIs für das SDK-Backend auf JavaEE Web, iOS und Android und steigerte damit die Anwendungsleistung und Skalierbarkeit um 30%.
- Leitete Systemdesign, Auswahl des Tech-Stacks und Entwicklung und erzielte 98% Verfügbarkeit bei hoher Codequalität und automatisierten Tests.
- Implementierte CI/CD-Pipelines mit Jenkins und GitHub Actions und verkürzte dadurch den Release-Zyklus um 40%.
- Setzte Cloud-native Anwendungen auf AWS EC2-Instanzen ein, stellte 99% Betriebszeit sicher und optimierte die Performance.
- Lieferte sauberen Code mit vollständiger Unit-, Komponenten- und Integrationstest-Abdeckung und reduzierte Defekte um 25%.
- Arbeitete eng mit Engineering-, QA- und Produktteams zusammen und lieferte sichere, zuverlässige Lösungen.
- Betreute Teammitglieder, steigerte die Entwicklungseffizienz um 20%, automatisierte Routineaufgaben und unterstützte bei der Personalgewinnung, wodurch die Teamkapazität um 15% wuchs.
Daniel Boesswetter
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater und Entwickler bei SDIA/Leitmotiv
- Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrum-Nachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
- Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
- Erfassung des Stromverbrauchs von Servern, CPUs und GPUs bei KI-Workloads
- Verwendete Technologien: AWS, EC2, ECS, Fargate, CloudMap, VPC, Route53, Lambda, EventBridge, CodeBuild/CodePipeline/CodeDeploy, Terraform, Docker, Linux, Bash-Scripting, Python, Flask, SQLAlchemy, SQL, MariaDB, InfluxDB, Telegraf, Prometheus, Zabbix, Kubernetes, Letsencrypt, Zertifikatsverwaltung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon EC2 einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 57%)
Doktortitel
12% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Amazon EC2 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
EC2 in der Praxis
Amazon EC2 ist der zentrale AWS-Service für den Betrieb von Servern in der Cloud. Unternehmen nutzen ihn für Webanwendungen, APIs, Batch-Jobs, interne Tools und Workloads, bei denen sie Kontrolle über Rechenleistung, Speicher und Netzwerk brauchen.
Was Spezialisten liefern
- Auswahl und Dimensionierung von Instanzen für den Workload
- Einrichtung von Auto Scaling und Load Balancing
- AMIs, Launch Templates und Image Baking
- Security Groups, IAM-Rollen und Schlüsselverwaltung
- Monitoring, Logging und Wiederherstellungs-Workflows
Das Ökosystem darum herum
Starke EC2-Profis arbeiten mit AWS-Services wie VPC, EBS, ELB, IAM, CloudWatch und S3. Sie verstehen auch Linux, Windows Server, Scripting, Infrastructure as Code und wie EC2 in Container- und Hybrid-Setups passt.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen brauchen freiberufliche EC2-Expertise meist dann, wenn Systeme zu AWS migrieren, Kosten unklar sind oder die Performance optimiert werden muss. Es hilft auch, wenn Teams sicherere Deployments, ein besseres Netzwerkdesign oder Support für Legacy-Apps brauchen, die nicht schnell neu geschrieben werden können.
Was starke Experten wissen
Gute Spezialisten starten nicht nur Instanzen. Sie planen für Verfügbarkeit, Backups, Patching, Zugriffskontrolle und eine saubere Übergabe. Sie können die Abwägungen zwischen On-Demand-, Reserved- und Spot-Kapazität erklären und halten das Setup für das restliche Team verständlich.
Lieferung in Berlin
In Berlin liegt EC2-Arbeit oft nahe an SaaS-, E-Commerce-, Medien- und Startup-Teams, die flexible Cloud-Kapazitäten brauchen. Viele Projekte laufen remote, aber Workshops vor Ort können helfen, wenn Architektur-, Sicherheits- oder Migrationspläne schnelle Entscheidungen im lokalen Team brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Amazon EC2 am häufigsten fragen.
Amazon EC2 wird genutzt, um virtuelle Server für Anwendungen zu betreiben, die direkte Kontrolle über Betriebssystem, Netzwerk und Speicher brauchen. Teams nutzen es für öffentliche Websites, APIs, interne Geschäftssysteme, geplante Jobs und Testumgebungen. Es ist eine gängige Wahl, wenn eine Anwendung mehr Flexibilität braucht, als ein verwalteter Service bietet.
EC2 bietet die meiste Kontrolle aus erster Hand, weil du die Maschine, den Software-Stack und das Laufzeitverhalten verwaltest. Container- und Serverless-Services reduzieren diesen Betriebsaufwand, schränken aber auch manche Anpassungen ein. Viele Unternehmen entscheiden sich trotzdem für EC2 bei Legacy-Workloads, besonderen Netzwerkanforderungen oder Software, die eine komplette Serverumgebung braucht.
Ein starker Amazon EC2-Spezialist kennt meist VPC-Netzwerke, IAM, EBS, Load Balancing, CloudWatch sowie die Administration von Linux- oder Windows-Servern. Infrastructure as Code ist ebenfalls wichtig, besonders mit CloudFormation, Terraform oder ähnlichen Tools. Für den Produktivbetrieb sind auch Backup-Strategien und Incident Response relevant.
Amazon EC2-Hilfe lohnt sich, wenn ein Team zu AWS migriert, die Performance optimiert, Cloud-Verschwendung reduziert oder ein fragiles Setup repariert. Sie ist auch sinnvoll, wenn interne Experten ausgelastet sind und das Projekt schnelle, fokussierte Umsetzung braucht. Freelancer können bei Architektur-Reviews, Deployments oder beim Aufräumen nach einer überhasteten Migration unterstützen.
Amazon EC2-Projekte unterscheiden sich stark. Ein einfaches Lift-and-Shift oder eine Testumgebung braucht vielleicht nur praktische Plattform-Erfahrung, während eine große Produktionsumgebung jemanden verlangt, der sich mit Netzwerken, Sicherheit und Betriebskosten auskennt. Das richtige Niveau hängt davon ab, wie viel Ausfallzeit, Compliance-Risiko und architektonische Veränderung im Spiel sind.
Ja, die meiste Amazon EC2-Arbeit kann von Berlin oder von überall sonst remote erledigt werden, weil die wichtigsten Aufgaben in AWS-Konsolen, Terminals und Code-Repositories stattfinden. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem bei Workshops, der Abstimmung mit Stakeholdern oder der Planung kritischer Migrationen helfen. Viele Teams kombinieren Remote-Arbeit mit einigen fokussierten Terminen vor Ort.
Achte auf klare Entscheidungen, nicht nur auf das Einrichten von Servern. Ein starker EC2-Experte erklärt, warum eine bestimmte Instanzfamilie, Netzwerkstruktur, Backup-Plan oder Skalierungsstrategie zum Workload passt, und hinterlässt lesbare Infrastruktur- und Betriebsnotizen. Gute Arbeit sollte nach Projektende leicht wartbar sein.
Amazon EC2 ist immer noch eine gute Wahl, wenn die Anwendung Kontrolle, eigene Software oder eine stabile serverbasierte Architektur braucht. Für einfachere Workloads können verwaltete AWS-Services besser passen, aber EC2 bleibt für viele Produktivsysteme wichtig. Ein guter Spezialist hilft dabei zu entscheiden, ob EC2 die Hauptplattform sein sollte oder nur ein Teil des Stacks.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EC2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 87 €, was einem Tagessatz von etwa 699 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EC2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon EC2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EC2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (97%), Deutsch (94%) und Spanisch (16%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EC2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Automotive (45%) und Professionelle Dienstleistungen (35%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EC2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Produktentwicklung (90%) und Qualitätssicherung (52%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon EC2 eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
