
Amazon EventBridge Experten in München
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die ereignisgesteuerte Workflows entwerfen, AWS-Service-Events weiterleiten und SaaS-Apps mit benutzerdefinierten Regeln und Schemas verbinden. Sie helfen Teams, zuverlässige Integrationen aufzubauen, Punkt-zu-Punkt-Kopplungen zu reduzieren und den Event-Verkehr nachvollziehbar zu halten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Amazon EventBridge eingesetzt haben
Alexandru G.
Letzte Position:
Principal Cloud DevOps Architect bei BP
In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.
Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.
Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.
Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.
Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.
Erfolge:
- Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
- Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
- Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
- Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
- Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
- Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
- Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
- On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
- CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
- Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
- Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
- Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
- Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
- Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.
Tech-Stack:
- Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
- Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
- Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
- Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
- Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
- Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
- CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
- Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
- Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
- ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
- Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
- Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.
Serge K.
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und 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 Umsetzung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Sara Z.
Letzte Position:
Datenanalyst / Analytics-Ingenieur bei IDG Tech Media GmbH
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
- Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
- Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
- Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
- Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.
Christian S.
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Jiri S.
Letzte Position:
Qualitätsmanager/Testmanagement bei Noriba GmbH
- Testkonzepterstellung
- Erstellung von Testprozessen
- Koordination der TC-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
- HW-Testing: FPGA, RF
- Testautomatisierung und Regressionstests
- Gewährleistung des 24/7-Betriebs des Testsystems
- Analyse & Berichterstattung
- Regelmäßige Koordination des Testteams, Meetings mit anderen Stakeholdern
- Kommunikation und Koordination mit Stakeholdern und Projektleiter
Maziyar K.
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon EventBridge einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre

Positionsdauer
3 Jahre

Positionen pro Freelancer
14

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Einzelhandel

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
17%

Zertifizierungen pro Freelancer
2

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Tschechisch

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 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 EventBridge 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 EventBridge Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bildung (67%)
- Einzelhandel (67%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Automotive (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Ereignisweiterleitung
Amazon EventBridge verschiebt Events zwischen AWS-Services, benutzerdefinierten Anwendungen und externen SaaS-Tools. Es wird für lose, ereignisgesteuerte Systeme verwendet, bei denen eine Aktion viele andere auslösen kann, ohne direkte Service-Aufrufe.
Typische Aufgaben
- Event-Busse und Routing-Regeln definieren
- Quellsysteme mit nachgelagerten Verbrauchern verbinden
- Schema-Erkennung und Event-Verträge einrichten
- Entkoppelte Workflows über mehrere Services hinweg aufbauen
- Retries, Dead-Letter-Queues und Filterung behandeln
Passung ins Ökosystem
EventBridge sitzt oft neben Lambda, Step Functions, SNS, SQS und API Gateway. Starke Spezialisten kennen AWS IAM, JSON-Event-Strukturen und wissen, wie man saubere Event-Namen und Payloads entwirft, die langfristig nutzbar bleiben.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn Integrationen störanfällig sind, Event-Flows schwer nachzuverfolgen sind oder eine neue Domäne eine sauberere Architektur braucht. In München passt das oft zu Teams in den Bereichen Unternehmenssoftware, Mobilität, Fertigung und vernetzte Produkte.
Was starke Spezialisten tun
Gute Profis denken in Verträgen, Fehlerpfaden und operativer Klarheit. Sie können Geschäfts-Events in stabile Routing-Muster übersetzen, Producer und Consumer dokumentieren und versteckte Kopplungen vermeiden, die Systeme schwer veränderbar machen.
Fokus bei der Umsetzung
Arbeit mit Amazon EventBridge bedeutet selten nur das Einrichten. Oft gehören Event-Mapping, Berechtigungsdesign, Observability, Trennung von Umgebungen und die Bereinigung älterer CloudWatch Events-Muster dazu. Die besten Spezialisten hinterlassen Systeme, die leichter erweitert, getestet und unterstützt werden können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Amazon EventBridge? Hier findest du die passenden Antworten.
Amazon EventBridge wird verwendet, um Events zwischen AWS-Services, benutzerdefinierten Apps und SaaS-Tools weiterzuleiten. Es hilft Teams, ereignisgesteuerte Systeme aufzubauen, bei denen Aktionen als Reaktion auf Geschäfts- oder System-Events stattfinden statt über direkte synchrone Aufrufe.
Amazon EventBridge ist aus CloudWatch Events hervorgegangen, deshalb verwenden viele Teams noch den älteren Namen, wenn sie darüber sprechen. Der aktuelle Service bietet breitere Event-Weiterleitung, SaaS-Integration und Schema-Funktionen, daher kommt bei bestehenden AWS-Umgebungen oft eine Migration ins Spiel.
Amazon EventBridge ist für Event-Weiterleitung und Filterung über mehrere Ziele hinweg gebaut, während SNS eher für Pub/Sub-Fan-out und SQS für dauerhafte, warteschlangenbasierte Verarbeitung gedacht ist. In echten Projekten werden sie oft zusammen eingesetzt, wobei EventBridge entscheidet, was als Nächstes passieren soll, und SQS Pufferung oder Retries übernimmt.
Ein starker Amazon EventBridge-Spezialist kennt meist auch AWS Lambda, IAM, Step Functions, SNS, SQS und API Gateway. Außerdem sollte er sich mit JSON-Event-Design, Observability und Fehlerbehandlung wohlfühlen, damit Event-Flows klar und wartbar bleiben.
Ein einfaches Amazon EventBridge-Setup kann schnell umgesetzt werden, aber produktive Arbeit braucht jemanden, der Routing-Regeln, Berechtigungen und operative Sonderfälle versteht. Wenn das System mehrere Services umfasst oder externe SaaS-Quellen einbindet, brauchst du einen Spezialisten, der schon mit Event-Verträgen und Fehlerpfaden gearbeitet hat.
Ja. Arbeit mit Amazon EventBridge lässt sich meist gut remote erledigen, weil die Kernaufgaben Design, Konfiguration und Tests in AWS sind. Für Teams in München ist Präsenz vor allem für Architektur-Workshops, Abstimmung mit Stakeholdern oder Fälle nützlich, in denen Event-Flows mehrere interne Systeme berühren.
Achte auf jemanden, der erklären kann, warum eine Regel existiert, wie Events benannt werden und was passiert, wenn die Zustellung fehlschlägt. Ein guter Amazon EventBridge-Experte hinterlässt saubere Event-Verträge, klare Dokumentation und ein Setup, das sich leicht überwachen und erweitern lässt.
Typische Amazon EventBridge-Arbeiten umfassen das Verbinden von Microservices, das Reagieren auf AWS-Service-Änderungen, das Aufnehmen von SaaS-Events und das Starten von Workflows mit Step Functions oder Lambda. Es taucht auch in Modernisierungsprojekten auf, bei denen Teams enge Integrationslogik durch ein saubereres eventbasiertes Design ersetzen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Amazon EventBridge in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 114 €, was einem Tagessatz von etwa 912 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Amazon EventBridge in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Amazon EventBridge in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon EventBridge in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Tschechisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon EventBridge in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (67%) und Einzelhandel (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon EventBridge in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon EventBridge eingesetzt haben
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