
Amazon EKS Experten in Berlin
entwickeln, die durch KI in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die produktive Kubernetes-Cluster auf Amazon EKS betreiben, AWS-Infrastruktur mit Terraform automatisieren und die Bereitstellung durch Helm, GitOps und CI/CD verbessern. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon EKS eingesetzt haben
Julius H.
Letzte Position:
Freelancer bei Freelancer — Pharma Industry
- Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
- Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
- Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
- Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
- Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert
Jorge P.
Letzte Position:
Software Engineer – AWS and Kubernetes Specialist bei Citti
- Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
- Schlagwörter: 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
Santhosh K.
Letzte Position:
Freelance Software Engineer bei Zalando SE
- Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
- k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
- Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0
Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana
Thomas Ü.
Letzte Position:
Head of Engineering - Midnight bei IOG / Midnight
IOG (IOHK) ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Forschung und Engineering im Bereich Blockchain-Infrastruktur.
- Ein lang laufendes R&D-Projekt in ein zusammenhängendes, produktionsreifes Testnet umgewandelt; dafür das 35-köpfige Engineering-Team (Core, QA, SRE) aufgebaut und skaliert.
- Strategische Ausrichtung definiert und die technologische Entwicklung als wichtiges Mitglied der Führung mit den Geschäftszielen abgestimmt.
- Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, was die operative Effizienz und die Code-Sicherheit verbessert hat.
- Projekte in einem schnelllebigen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und gute Ressourcenplanung umgesetzt.
Can S.
Letzte Position:
Platform Engineer bei ClimateChoice
In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.
- Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
- Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
- Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
- Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
- Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.
Daniel B.
Letzte Position:
Senior Cloud Consultant und Entwickler bei SDIA/Leitmotiv
- Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrumsnachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
- Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
- Erfassung von Kennzahlen zum Stromverbrauch von Servern, CPUs und GPUs für 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
Amogha S.
Letzte Position:
Senior Product Manager - OS, Plattform, IAM bei Aleph Alpha GmbH
- Verantwortlich für den Produktlebenszyklus der souveränen KI-Plattform und Betriebssystem-Teams für Enterprise- und Regierungskunden sowie interne Stakeholder (Infra, Lösungslieferung, Support, Umsatz)
- Plattform von einer 200-Nutzer-Beta auf einen vollständigen Rollout mit über 70.000 Mitgliedern bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) aufgebaut und dabei ISO 42001- und EU-KI-Verordnungskonformität sichergestellt
- Die Umstellung auf eine mandantenfähige Shared Inference-Architektur entworfen, wodurch die GPU-Cluster-Auslastung von 20 % auf 85 % stieg und die Infrastrukturkosten pro Kunde für SaaS um 40 % sanken
- Modellquantisierung eingeführt, sodass Kunden fortschrittliche LLMs auf älterer Hardware (A100-GPUs) statt auf H100 ausführen können, wodurch über 70 % der Kosten pro Abfrage eingespart werden
- Komplexe Helm-Konfigurationen in einen dynamischen Modellmanager überführt, wodurch sich die Zeit für Installation oder Austausch von Modellen um rund 80 % verkürzte
- Eine teure Eigenentwicklung eines Dashboard-Services gestoppt, stattdessen auf eine API-first-Datenstrategie umgeschwenkt, die Kunden direkt nutzen können, und so €100.000+ an Opex und Capex eingespart
- Ein sicherheitsorientiertes Agenten-Marktplatz- und Control-Plane-Leuchtturmprojekt für eine Tier-1-Bank aufgebaut, das internen Teams die Bereitstellung autonomer Agenten innerhalb strenger regulatorischer Vorgaben ermöglicht
Gyan P.
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.
Khaled M.
Letzte Position:
Senior/Staff Backend-Entwickler bei Heycar (Mobility Trader GmbH)
- Heycar ist eine führende Automobilplattform, die den Gebrauchtwagenmarkt durch intelligente Datenpipelines, Multi-Tenant-Services und händlerorientierte Tools neu definiert. Ich habe Initiativen in der Backend-Architektur, bei der Datenaufnahme und im Identitätsmanagement geleitet, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität zu steigern.
- Ingestion-Plattform: Entwickelt eine einheitliche Ingestion-Plattform mit YAML-basierter Konfiguration, die das Onboarding neuer Datenpipelines für Händler ohne Codeänderungen ermöglicht, wodurch die Einrichtungszeit von ca. 2 Monaten auf 2–3 Tage gesenkt und die Skalierbarkeit um 40 % gesteigert wurde.
- Keycloak-Expertise: Agierte als unternehmensweiter Keycloak-Experte, skalierte es für das Multi-Tenant-Identitätsmanagement und erweiterte die Funktionalität mit eigenen Plugins und delegierten Admin-APIs.
- Back-Office-Tools: Entwickelt eine Back-Office-Anwendung, die in Salesforce integriert ist und Händlern ermöglicht, Bestände zu verwalten, Interessenten zu konvertieren und Supportanfragen in Echtzeit zu bearbeiten.
- Multi-Tenant-Migration: Zusammenarbeit mit verschiedenen Backend-Teams, um die Kernservices von Heycar in einen einheitlichen Multi-Tenant-Cluster zu migrieren und so hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
- Frontend-CI-Optimierung: Optimiert die Monorepo-Auslieferung durch Implementierung einer dynamischen CircleCI-Konfiguration mit NX, wodurch nur betroffene UI-Projekte bereitgestellt und die Buildzeiten drastisch verkürzt wurden.
- Beobachtbarkeit & Mentoring: Verbesserte das Monitoring und die Release-Zuverlässigkeit, während ich Backend-Entwickler betreute und die Code-Review-Standards angehoben habe.
Apoorv S.
Letzte Position:
KI-Interviewer
- Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.
Chitrung N.
Letzte Position:
Staff Software Engineer - Infrastruktur bei Workpath
- Verantwortung für Design, Absicherung und Zuverlässigkeit der Cloud-basierten Plattformumgebungen
- Steigerung der Entwicklerproduktivität und Ausbau des Infrastrukturteams auf insgesamt 5 Ingenieure
- Realisierung einer Kostensenkung der Infrastruktur um 50 % durch effiziente Spot-Instanzen
- Verbesserung der Effizienz der PE-Entwickler um 15 % durch einen umfragebasierten Entwicklungsprozess
Zhenyu Z.
Letzte Position:
Backend Engineer (Java) bei Huawei
- Aufbau einer skalierbaren Datenplattform, die täglich Millionen strukturierter Datensätze aus mehreren Quellen verarbeitet und nahezu Echtzeitanalysen, Dashboards und sichere Berichtsexporte ermöglicht.
- Unterstützung der Geschäftsentscheidungen durch Verringerung der Latenz bei Analysen und Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit.
- Entwurf und Einsatz von Kafka-Ingestion-Pipelines mit hoher Durchsatzrate, die täglich zuverlässig Millionen von Datensätzen für Unternehmensanalysen verarbeiten.
- Entwicklung eines verteilten, selbstheilenden Aufgabensystems auf Basis von Redis, das manuelle Eingriffe um etwa 90% reduziert und die Gesamtzuverlässigkeit der Plattform verbessert.
- Verbesserung der Schreibperformance in der Datenbank, Erhöhung des Ingestion-Durchsatzes um rund 40% und Ermöglichung nahezu Echtzeit-Datenverfügbarkeit.
- Entwicklung leistungsstarker RESTful-APIs für multidimensionale Analysen und TopN-Statistiken, die Enterprise-Teams bei der Identifikation wichtiger Trends und Anomalien unterstützen.
- Optimierung von Abfragen durch Caching, materialisierte Sichten und partitionierte Tabellen, wodurch die Latenz bei hoher Last um etwa 80% gesenkt wurde.
- Integration von rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) auf Anwendungsebene zur Durchsetzung fein abgestufter Datenberechtigungen und Gewährleistung eines sicheren API-Zugriffs sowie Compliance.
- Verbesserung der Jenkins- und AWS-EKS-CI/CD-Pipelines für Deployments ohne Ausfallzeiten und automatisierte Rollbacks, wodurch Deployment-Fehler um etwa 90% reduziert wurden.
Nando T.
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur bei T-Systems
- Konzipierte, implementierte und automatisierte Cloud-Infrastruktur und trug in 3 Projekten in einer Schlüsselrolle bei.
- Führte die Teams bei der Einführung von Kubernetes, GitOps und CI/CD.
- Ermöglichte es Kunden, den GitOps-Ansatz zu nutzen und ihre Services über ArgoCD bereitzustellen.
Robert H.
Letzte Position:
Senior Softwareingenieur bei Zalando SE
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon EKS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)

Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 13)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Personalwesen, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 87%)
Master-Abschluss oder höher
33% (Deutschland: 44%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 EKS 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 EKS Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Automotive (57%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Bildung (36%)
- Einzelhandel (36%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (29%)
- Mode und Bekleidung (21%)
- Fertigung (21%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Amazon EKS leistet
Amazon Elastic Kubernetes Service, allgemein als Amazon EKS bezeichnet, ist der verwaltete Kubernetes-Service von AWS. Er stellt eine Control Plane für den Betrieb containerisierter Workloads bereit, während Teams Deployments, Netzwerke, Sicherheit und den Anwendungsbetrieb verwalten. Unternehmen nutzen ihn für Microservices, APIs, Batch-Verarbeitung und skalierbare interne Plattformen.
Kernarchitektur
EKS betreibt Kubernetes-Cluster über mehrere AWS-Verfügbarkeitszonen hinweg und lässt sich in Services wie VPC, IAM, CloudWatch, Elastic Load Balancing und Amazon ECR integrieren. Gute Spezialisten entwerfen Node Groups oder AWS-Fargate-Workloads, konfigurieren das Cluster-Netzwerk und setzen Richtlinien für einen zuverlässigen Zugriff um. Außerdem planen sie Upgrades, Kapazitäten und die Wiederherstellung nach Ausfällen im Kontext der gesamten AWS-Umgebung.
Bereitstellung und Tools
Ein EKS-Projekt umfasst häufig Infrastructure as Code, automatisierte Bereitstellung und Observability. Relevante Tools und Vorgehensweisen sind Terraform, CloudFormation, Helm, Argo CD, Flux, GitHub Actions, GitLab CI, Prometheus und Grafana.
- Wiederverwendbare Cluster- und Netzwerkmodule erstellen
- Workloads mit Helm paketieren und veröffentlichen
- GitOps- oder CI/CD-Bereitstellung umsetzen
- Ressourcen, Logs und den Zustand der Anwendung überwachen
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche EKS-Spezialisten, wenn der Betrieb von Kubernetes zunehmend schwierig wird oder eine Cloud-Migration eine zuverlässige Grundlage benötigt. Sie benötigen möglicherweise Unterstützung bei der Migration von Workloads aus selbst verwaltetem Kubernetes, ECS oder virtuellen Maschinen, bei der Standardisierung von Umgebungen oder bei der Verringerung betrieblicher Risiken. In Berlin können Spezialisten lokale Teams je nach Bedarf vor Ort, remote oder in einem hybriden Setup unterstützen.
Typische Projektergebnisse
Die Arbeit kann zu einem produktionsbereiten Cluster, einem sicheren Plattformkonzept oder einem wiederholbaren Bereitstellungsprozess führen. Zu den üblichen Ergebnissen gehören Cluster-Konfigurationen, Workload-Manifeste, IAM- und Netzwerk-Richtlinien, Ingress-Konfiguration, Autoscaling, Backup-Pläne, Runbooks und operative Dashboards.
- Container-Workloads zu AWS migrieren
- Getrennte Entwicklungs- und Produktionsumgebungen einrichten
- Autoscaling und belastbare Node-Kapazitäten konfigurieren
- Sicherheit von Releases und Rollback-Verfahren verbessern
Was gute Spezialisten mitbringen
Ein guter Spezialist versteht Kubernetes über die Cluster-Erstellung hinaus und kann Anforderungen an Anwendungen mit AWS-Designentscheidungen verbinden. Er bewertet Sicherheitsgrenzen, Kosten, Verfügbarkeit, Upgrade-Pfade und die Entwicklererfahrung gemeinsam. Achten Sie auf klare Dokumentation, getestete Infrastruktur, sinnvolle Zugriffskontrollen und nachweisliche Erfahrung mit dem Betrieb produktiver EKS-Umgebungen statt nur mit der Umsetzung eines Tutorials.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Amazon EKS anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Amazon EKS wird verwendet, um containerisierte Anwendungen mit Kubernetes auf AWS auszuführen und zu betreiben. Es eignet sich für Microservices, APIs, ereignisgesteuerte Services, Batch-Workloads und interne Plattformen, die Orchestrierung, automatische Planung und kontrollierte Releases benötigen.
Amazon EKS bietet standardisierte Kubernetes-APIs und ein breites Ökosystem an Tools, was Teams dabei helfen kann, Kenntnisse oder Workloads zwischen Umgebungen zu übertragen. Amazon ECS ist enger an AWS ausgerichtet und kann einfacher sein, wenn ein Unternehmen keine Kubernetes-Portabilität oder dessen Betriebsmodell benötigt.
Für die Arbeit mit Amazon EKS sind häufig Kenntnisse in Kubernetes-Netzwerken, IAM, VPC-Design, Container-Sicherheit und Linux-Betrieb erforderlich. Erfahrung mit Terraform, Helm, GitOps, CI/CD, Observability, Amazon ECR und Services wie RDS oder S3 ist ebenfalls wertvoll.
Amazon EKS-Projekte unterscheiden sich stark in ihrer Komplexität. Ein Spezialist, der einen Test-Cluster aufbauen kann, kann für einen begrenzten Proof of Concept geeignet sein, während Produktionsplattformen praktische Erfahrung mit Upgrades, Zugriffskontrolle, Incident Response, Autoscaling und Wiederherstellungsplanung erfordern.
Die Arbeit mit Amazon EKS eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Infrastruktur, Manifeste und Bereitstellungspipelines über gemeinsame Repositories und Cloud-Konsolen verwaltet werden. Berliner Teams bevorzugen möglicherweise trotzdem regelmäßige Workshops vor Ort. Vor Beginn des Projekts sollte außerdem vereinbart werden, ob auf Deutsch oder Englisch kommuniziert wird.
Amazon EKS-Spezialisten sollten die aktuelle Workload-Architektur, die Struktur der AWS-Konten, Compliance-Anforderungen, den Bereitstellungsprozess und die Zuständigkeiten nach der Übergabe klären. Außerdem sollten sie das erwartete Verfügbarkeitsmodell, Observability-Standards, die Verantwortung für Upgrades und die Definition einer erfolgreichen Umsetzung festlegen.
Die Qualität von Amazon EKS-Arbeit sollte anhand reproduzierbarer Infrastruktur, Zugriffen mit geringstmöglichen Berechtigungen, klarer Bereitstellungsverfahren und getesteter Ausfallszenarien beurteilt werden. Bitten Sie den Spezialisten, Entscheidungen zu Netzwerk, Node-Kapazität, Autoscaling, Sicherheit und Upgrades anhand von Begriffen zu erklären, die Ihr Team überprüfen kann.
Amazon EKS ist nicht automatisch die beste Wahl für jeden Workload. Teams mit einfachen Services und begrenzten Plattformkapazitäten bevorzugen möglicherweise ECS oder serverlose Optionen. EKS wird attraktiver, wenn Kubernetes-Funktionen, Integrationen in das Ökosystem oder eine einheitliche Nutzung über mehrere Umgebungen hinweg den betrieblichen Aufwand rechtfertigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EKS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 846 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EKS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 33% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon EKS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EKS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EKS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Automotive (57%) und Bank- und Finanzwesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EKS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Betrieb (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon EKS 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.
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