Amazon ECS Experten in München
– mit der Hilfe von KI aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt.Beauftragen Sie Experten, die containerisierte Anwendungen mit AWS-Container-Orchestrierung entwerfen, bereitstellen und skalieren, AWS Fargate als serverlose Rechenleistung konfigurieren und Microservices mit cloudnativer Sicherheit integrieren. Sie werden mit geprüften, verfügbaren Freelance-Spezialisten zusammengebracht, die genau auf Ihre Projektanforderungen zugeschnitten sind.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Amazon ECS eingesetzt haben
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Vitaliy Ryumshyn
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Paul Webster
Letzte Position:
Agentic AI Solution-Architekt bei Solvd GmbH
Als Solution-Architekt für Agentic AI in der KFZ-Schadensabwicklung leitete ich weltweite Kundenimplementierungen, einschließlich Lösungsdesign und -detaillierung, Mandantenfähigkeit, Prozessabläufe, Integration mit Drittanbieterlösungen und Lokalisierungsanforderungen.
- Architekturanalyse: Durchführung einer detaillierten Analyse der Geschäftsanforderungen, Verwaltung der Anforderungen und Erstellung ausführlicher Spezifikationen.
- Definition von Services: Entwicklung umfassender technischer Definitionen für Services und Integrationsverträge.
- KI-Prozessmanagement: Automatisierung des KI-Prozessmanagements mit Fokus auf Analyse, Optimierung und kontinuierliche Verbesserung.
- Anforderungsaufnahme: Durchführung von Sessions zur Anforderungsaufnahme und Analyse von Geschäftsprozessen zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen.
- Agile Zusammenarbeit: Einsatz agiler Methoden und enge Abstimmung mit Stakeholdern zur Gewährleistung von Ausrichtung und Flexibilität.
- Technischer Support: Unterstützung des Senior Managements bei technischen Analysen und Beurteilungen der Umsetzbarkeit.
Alexandre Savio
Letzte Position:
Cloud-Ingenieur bei Dectris AG
- Aufbau eines skalierbaren Multi-Region-Backend-Services in AWS, um Remote-Desktop-VMs für wissenschaftliche Analysen bereitzustellen
- Technologie-Stack: AWS, GitHub, Terraform, Python, Rust
- Aufbau und Definition der Kerninfrastruktur des Backend-Systems
- Definition und Implementierung der VM-Provisionierung für Ubuntu- und Rocky-Linux-Desktop-Umgebungen
- Programmierung des API-Services in ECS zur Verwaltung von virtuellen Maschinen und zum Erstellen maßgeschneiderter Docker-Images für Benutzer
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Alexandru Gunescu
Letzte Position:
Leiter Cloud-Infrastruktur bei BP
- Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
- Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
- Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
- Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
- Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
- Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
- Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
- Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
- Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
- Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
- Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
- Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
- Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.
Jiri Sostok
Letzte Position:
Qualitätsmanager/Testmanagement bei Noriba GmbH
- Erstellung von Testkonzepten
- Erstellung von Testprozessen
- Koordination der Testfall-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
- Hardware-Tests: FPGA, RF
- Testautomatisierung und Regressionstests
- Sicherstellung des 24/7-Betriebs des Testsystems
- Analyse und Berichterstattung
- Regelmäßige Koordination des Testteams, Abstimmungen mit anderen Stakeholdern
- Kommunikation und Abstimmung mit Stakeholdern und Projektleitung
Mario Brajkovski
Letzte Position:
Site Reliability Engineer bei Joyn GmbH
- Spezialisiert auf den Entwurf von Cloud-Infrastrukturen und die Optimierung der AWS- und SaaS-Nutzung.
- Unterstützung von Entwicklungsteams durch Gewährleistung von Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Expertise in robustem Monitoring und Automatisierung für reibungslose Deployments.
- Technische Beratung für schnellere Releases und Unterstützung der Microservices-Prinzipien.
- Aktive Teilnahme an Architektur-Diskussionen und Weitergabe des wesentlichen Infrastrukturwissens an Entwicklungsteams.
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 Amazon ECS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 51%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
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 Amazon ECS 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
Moderne Container-Orchestrierung auf AWS
Amazon Elastic Container Service ist ein hoch skalierbarer Container-Verwaltungsdienst zum Ausführen und Absichern von Microservices. Unternehmen in München setzen auf diesen Orchestrator, um containerisierte Anwendungen bereitzustellen, ohne komplexe Control Planes verwalten zu müssen. Er ist eng in das breitere Cloud-Ökosystem eingebunden und sorgt für einen zuverlässigen Betrieb von Anwendungen.
Zentrale Anwendungsfälle für containerisierte Anwendungen
- Migration alter monolithischer Anwendungen in modulare Microservices
- Ausführen von Batch-Verarbeitungsaufträgen mit automatischen Skalierungsrichtlinien
- Bereitstellen von Hybrid-Cloud-Anwendungen über lokale Umgebungen und AWS hinweg
- Einrichten serverloser Container-Bereitstellungen mit AWS Fargate
Das AWS-Container-Ökosystem
Die Technologie lässt sich mit mehreren Cloud-Services verbinden, um eine komplette Deployment-Pipeline zu bilden. Spezialisten arbeiten mit Amazon Elastic Container Registry für die Image-Speicherung und AWS Identity and Access Management für fein abgestimmte Sicherheit. CloudWatch verfolgt Systemmetriken, während Application Load Balancers eingehenden Traffic auf aktive Container-Tasks verteilen.
Zugang zu spezialisiertem Cloud-Talent in München
München verfügt über einen starken Industrie- und Automobilsektor, der seine Kernprozesse digitalisiert. Der Umstieg auf eine containerisierte Infrastruktur erfordert praktische Cloud-Expertise, um teure Ausfallzeiten zu vermeiden. Freiberufliche Fachkräfte bringen sofort nutzbares Wissen aus früheren Migrationen mit und helfen lokalen Unternehmen, ihre Infrastruktur schnell und sicher zu modernisieren.
Wichtige Anzeichen, dass Ihr Projekt einen Spezialisten braucht
- Ihre Builds für die Container-Bereitstellung schlagen fehl oder starten sehr langsam
- Die Kosten für Cloud-Ressourcen steigen wegen ineffizienter Task-Planung
- Sicherheitsprüfungen verlangen eine strengere Trennung zwischen laufenden Container-Tasks
- Ihr Team möchte von selbst verwalteter Container-Orchestrierung zu AWS migrieren
Was herausragende Cloud-Spezialisten auszeichnet
Erfahrene Fachkräfte besitzen ein tiefes Verständnis von Cloud-Netzwerken, Sicherheitsprotokollen und Infrastructure as Code. Sie entwerfen ausfallsichere Task-Definitionen und schreiben saubere Konfigurationsvorlagen mit Terraform oder AWS CloudFormation. Ihre Expertise stellt sicher, dass Ihre containerisierten Anwendungen stabil, sicher und kosteneffizient bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Amazon ECS am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Während Kubernetes hohe Anpassbarkeit bietet, stellt Amazon ECS eine stark integrierte, klar vorgegebene Plattform bereit, die sich im AWS-Ökosystem deutlich einfacher einrichten und verwalten lässt. Sie nimmt Ihnen den Betriebsaufwand für den Betrieb einer Control Plane ab und ist damit ideal für Teams, die sich auf Anwendungen statt auf Infrastruktur konzentrieren möchten.
Ja, AWS ECS lässt sich nativ mit AWS Fargate integrieren, einer serverlosen Rechenumgebung für Container. So kann Ihr Team Anwendungen bereitstellen, ohne virtuelle Maschinen zu provisionieren, zu konfigurieren oder zu skalieren, und den betrieblichen Fokus ganz auf das Anwendungsdesign verlagern.
München ist ein wettbewerbsstarker Tech-Standort, an dem Unternehmen Funktionen schnell veröffentlichen müssen. Die Beauftragung eines freiberuflichen Amazon Elastic Container Service Spezialisten ermöglicht es lokalen Teams, zuverlässige, skalierbare Infrastruktur mit bewährten Cloud-Designmustern aufzubauen, ohne den Aufwand langer Einstellungsprozesse.
Die Planung und Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur eignet sich sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne. Während die meisten ECS Spezialisten remote arbeiten, sind viele für gelegentliche Workshops vor Ort in München offen, etwa für die erste Architekturplanung, die Abstimmung zur Sicherheit oder die Übergabe an das Team.
Ein versierter Amazon ECS Fachmann sollte sich mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform, der Einrichtung von CI/CD-Pipelines und AWS-Sicherheitspraktiken auskennen. Kenntnisse in der Docker-Containerisierung und in Cloud-Monitoring-Systemen wie CloudWatch sind ebenfalls wichtig, um gesunde Deployments zu gewährleisten.
Der Zeitrahmen hängt von der Komplexität Ihrer aktuellen Anwendungen ab. Ein erfahrener ECS Experte kann oft innerhalb weniger Wochen eine grundlegende containerisierte Umgebung einrichten und eine einfache Anwendung migrieren, während Migrationen umfangreicher Microservices mehrere Monate für Planung und Umsetzung benötigen können.
Die Sicherheit wird durch die enge Integration mit AWS Identity and Access Management gesteuert. Ein erfahrener Amazon ECS Spezialist konfiguriert feingranulare Berechtigungen auf Task-Ebene und stellt sicher, dass jeder Container nur auf die spezifischen AWS-Ressourcen zugreift, die er für seine Funktion benötigt.
Achten Sie auf Spezialisten mit aktiven AWS-Zertifizierungen, die praktische Erfahrung mit produktiven Workloads nachweisen können. Ein starker Amazon Elastic Container Service Fachmann wird im ersten Gespräch detaillierte Fragen zu Ihren Skalierungsanforderungen, Sicherheitsanforderungen und bestehenden Deployment-Pipelines stellen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Amazon ECS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 112 €, was einem Tagessatz von etwa 892 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Amazon ECS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Amazon ECS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon ECS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon ECS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (42%) und Bank- und Finanzwesen (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon ECS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Betrieb (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon ECS eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
Hamburg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
