Amazon Kinesis Experten in Berlin
aufbauen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Streaming-Architekturen entwerfen, Kinesis Data Streams mit AWS-Analytics-Services verbinden und ereignisgesteuerte Datenpipelines für Anwendungen und den Betrieb bereitstellen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
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
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Meisam G.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
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.
Christian R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Ilya I.
Letzte Position:
Daten/Plattform/Software-Ingenieur/SRE bei IT Consulting
- Entwickelte eine Plattform basierend auf IoT, Azure, Kubernetes und Postgres für eine bestehende Anwendung
- Migrierte von "Click-Ops" und UI-definierten CI/CD-Pipelines zu Infrastruktur als Code mit Terraform, wodurch eine vollständige Neubereitstellung mehrerer Umgebungen möglich wurde
- Technologien: Terraform, OpenTofu, Azure, Azure DevOps, Kafka, IoT, Kubernetes, Grafana, Prometheus, GitOps, relationale Datenbanken
Henning P.
Letzte Position:
Entwicklung von Backendsystemen bei Deutsche Bank/DWS/Morgenfund
- Entwicklung von Backendsystemen für die DWS-Investment-App, eine White-Label-Investmentlösung (Robo-Advisor) sowie einer Investmentlösung für institutionelle Anleger.
- Java 8-17, Kotlin, Spring Boot, Spring MVC, OpenAPI 3.0, JPA, JDBI, Oracle, Hazelcast, JXLS, Apache POI, Apache PDFBox, Apache Kafka & Avro, Active MQ, Elasticsearch, React Native, Spock Test, IntelliJ IDEA, Kubernetes, Helm, Microservices/Netflix-Stack, TeamCity, Splunk.
- Kanban-Team, Continuous Integration.
- Cloud-Migration der bestehenden Anwendungen aus der Private-Cloud-Umgebung der Deutschen Bank nach Azure als Teil eines Carve-Outs.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon Kinesis einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,8 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
29% (Deutschland: 56%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
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 Kinesis 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 Kinesis Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (88%)
- Einzelhandel (50%)
- Automotive (38%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Telekommunikation (38%)
- Transport und Logistik (25%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Echtzeit-Streaming
Amazon Kinesis ist eine AWS-Servicefamilie zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren kontinuierlich erzeugter Daten. Unternehmen nutzen Kinesis Data Streams für Anwendungsereignisse, Telemetrie, Clickstreams und Betriebsdaten, die bei ihrem Eintreffen verarbeitet werden müssen. Kinesis Data Firehose liefert Streaming-Daten an Ziele wie Amazon S3, Redshift und OpenSearch Service.
Zentrale Komponenten
Kinesis Data Streams bietet dauerhafte Shards, Partitionsschlüssel und geordnete Datensätze innerhalb eines Streams. Kinesis Data Firehose übernimmt Pufferung und Zustellung, während Kinesis Data Analytics eine SQL-basierte Analyse von Streaming-Daten ermöglicht. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit Enhanced Fan-Out, Aufbewahrungseinstellungen, Resharding und Stream-Monitoring.
Typische Projekte
- Anwendungs- und IoT-Ereignisse an Analyse- oder Speichersysteme weiterleiten
- Echtzeit-Dashboards, Alarme und Betriebsüberwachung entwickeln
- Data Lakes und Data Warehouses über verwaltete Zustellungsstreams versorgen
- Clickstreams, Logs und Transaktionen mit ereignisgesteuerten Services verarbeiten
- Kinesis mit Lambda, Glue, EMR und Amazon OpenSearch Service integrieren
Wann Expertise wichtig ist
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Team von Batch-Jobs auf Streaming umstellt, fragile Ingestion-Skripte ersetzt oder eine neue AWS-Datenplattform entwickelt. Sie ist auch wertvoll, wenn Durchsatz, Reihenfolge, Wiederholungen, Schemaänderungen oder Zustellungsfehler Risiken im Produktivbetrieb verursachen. In Berlin ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während einige datensensible Projekte weiterhin von Workshops vor Ort profitieren.
Fähigkeiten rund um Kinesis
Ein kompetenter Profi verbindet Kinesis-Kenntnisse mit AWS Identity and Access Management, CloudFormation oder Terraform, Lambda und CloudWatch. Er versteht das Design von Partitionsschlüsseln, Rückstau, die Koordination von Consumern, Idempotenz und die Wiederherstellung nach Fehlern. Erfahrung mit Python, Java oder Node.js sowie Kafka oder Spark ist hilfreich, wenn Systeme cloud- und datenübergreifend verbunden werden müssen.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf klare Erklärungen zu Stream-Topologie, Aufbewahrung, Skalierung und Kostenkontrolle statt nur auf die Kenntnis von Servicenamen. Fragen Sie nach Beispielen für die Überwachung von Verzögerungen, den Umgang mit doppelten Datensätzen und die Wiederherstellung nach Ausfällen nachgelagerter Systeme. Die besten Profis definieren messbares Zustellungsverhalten, sichern jede Integration ab und hinterlassen getestete Infrastruktur, Runbooks und hilfreiche Dashboards.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Amazon Kinesis? Hier findest du die passenden Antworten.
Amazon Kinesis wird verwendet, um kontinuierlich eintreffende Daten aufzunehmen und zu verarbeiten, darunter Ereignisse, Logs, Telemetrie, Transaktionen und Clickstreams. Unternehmen nutzen es für Echtzeit-Dashboards, Alarme, Analysepipelines und die Bereitstellung in Data Lakes.
Amazon Kinesis ist ein verwalteter AWS-Service mit integrierten Verbindungen zu Lambda, Firehose, S3, Redshift und anderen AWS-Tools. Apache Kafka kann eine größere Flexibilität im Ökosystem und eine bessere Portabilität bieten, erfordert aber in der Regel mehr Entscheidungen hinsichtlich des Betriebs, der Skalierung und der Absicherung der Plattform.
Ein guter Amazon Kinesis Spezialist versteht in der Regel IAM, Lambda, CloudWatch, S3, Glue und Infrastructure as Code mit Terraform oder CloudFormation. Kenntnisse in Python, Java oder Node.js sind hilfreich, ebenso wie Erfahrung mit Kafka, Spark, Schemaverwaltung und Datenqualitätskontrollen.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Auslastung, den Zuverlässigkeitsanforderungen und der vorhandenen AWS-Umgebung ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Für einen produktiven Stream sollten Sie jemanden suchen, der anhand relevanter Projektbeispiele Partitionsschlüssel, Consumer-Verhalten, Wiederholungen, Monitoring, Sicherheit und Fehlerbehebung erklären kann.
Amazon Kinesis-Arbeit eignet sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Architektur, Infrastruktur und Code asynchron geprüft werden können. Teams in Berlin bevorzugen möglicherweise trotzdem gelegentliche Termine vor Ort für Workshops zu Data Governance, die Incident-Planung oder die Abstimmung mit deutschsprachigen Stakeholdern.
Ein Kinesis-Projekt sollte ein dokumentiertes Stream-Design, bereitgestellte Infrastruktur, sichere Zugriffsrichtlinien sowie getestete Producer und Consumer hervorbringen. Außerdem sollte es Monitoring für das Iterator-Alter und Zustellungsfehler, operative Runbooks, Wiederherstellungsverfahren und eine klare Übergabedokumentation enthalten.
Bitten Sie den Amazon Kinesis-Profi, einen Datensatz von der Aufnahme über die Verarbeitung bis zur endgültigen Zustellung nachzuverfolgen. Seine Antwort sollte Grenzen der Reihenfolge, Duplikate, Wiederholungen, Rückstau, überlastete Partitionen, Beobachtbarkeit und das Verhalten bei Ausfall eines nachgelagerten Services abdecken.
Innerhalb von Amazon Kinesis ist Firehose oft die einfachere Wahl, wenn Daten hauptsächlich verwaltet an Ziele wie S3, Redshift oder OpenSearch Service geliefert werden müssen. Data Streams ist besser geeignet, wenn Anwendungen benutzerdefinierte Consumer, eine detaillierte Verarbeitung, Kontrolle über Wiederholungen oder eine direktere Verarbeitung von Datensätzen benötigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 746 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 29% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Einzelhandel (50%) und Automotive (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (75%) und Business Intelligence (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
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Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
