Amazon Kinesis Experten in Berlin
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftrage Experten, die Streaming-Architekturen entwerfen, Kinesis Data Streams mit AWS-Analysediensten verbinden und Echtzeit-Dashboards oder ereignisgesteuerte Anwendungen liefern. FRATCH vermittelt dir schnell präzise, geprüfte und verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
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: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,8 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 11)
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: 57%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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 verwaltete AWS-Servicefamilie zum Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von Streaming-Daten, sobald sie eintreffen. Unternehmen nutzen Kinesis Data Streams für benutzerdefinierte Consumer, Kinesis Data Firehose für die Übertragung in Speicher- und Analysesysteme sowie Kinesis Data Analytics für die Verarbeitung nahezu in Echtzeit. Der Dienst unterstützt Daten aus Anwendungen, Geräten, Clickstreams, Protokollen und operativen Systemen.
Zentrale Services
Das richtige Design hängt davon ab, wie Daten aufgenommen, umgewandelt, gespeichert und genutzt werden sollen.
- Kinesis Data Streams erfasst geordnete Datensätze über skalierbare Shards und Consumer-Anwendungen hinweg.
- Kinesis Data Firehose überträgt Streams an Ziele wie Amazon S3, Redshift, OpenSearch Service und Tools von Drittanbietern.
- Kinesis Data Analytics verarbeitet Streaming-Daten mit SQL oder Apache Flink-Anwendungen.
- Amazon CloudWatch, AWS Lambda und AWS Glue unterstützen Monitoring, Transformation und operative Abläufe.
Häufige Anwendungen
Kinesis-Spezialisten liefern Streaming-Systeme für Anwendungsfälle, bei denen verzögerte Daten Entscheidungen oder die Nutzererfahrung beeinträchtigen würden.
- Erstelle Event-Pipelines für Clickstream-, Anwendungs- und IoT-Daten.
- Entwickle Abläufe für Betrugserkennung, Warnmeldungen und operatives Monitoring.
- Versorge Echtzeit-Dashboards, Data Lakes und Analyse-Warehouses mit Daten.
- Verbinde Microservices über dauerhafte und transparente Event-Streams.
- Migriere batchorientierte Workloads hin zu kontinuierlicher Verarbeitung.
Fähigkeiten rund um Kinesis
Starke Fachkräfte kombinieren Kinesis mit AWS-Services für Identität, Netzwerk und Speicherung. Sie arbeiten mit IAM, VPC, S3, Lambda, DynamoDB, Redshift, OpenSearch Service und CloudWatch und verstehen dabei Partitionsschlüssel, Aufbewahrung, Durchsatz und das Verhalten von Consumern. Apache Flink, SQL, Python, Java und Infrastructure as Code sind wertvoll, wenn die Stream-Verarbeitung komplexer wird.
Wann Spezialisten beauftragen
Unternehmen greifen auf freiberufliche Amazon Kinesis-Expertise zurück, wenn eine bestehende Pipeline Datensätze verliert, in Rückstand gerät, zu viel kostet oder schwer zu betreiben ist. Spezialisten können Aufnahmemuster prüfen, zwischen Streams und Firehose wählen, das Wiederherstellungsverhalten definieren, die Partitionierung optimieren und nützliche Warnmeldungen einrichten. In Berlin können sie remote arbeiten oder lokale Produkt-, Daten- und Cloud-Teams bei Workshops und der Umsetzung unterstützen.
Qualitätsmerkmale
Eine kompetente Fachkraft erklärt die Abwägungen zwischen Latenz, Dauerhaftigkeit, Reihenfolge, Wiederholung und Betriebsaufwand, bevor sie eine Architektur vorschlägt. Sie dokumentiert Event-Schemas, Fehlerbehandlung, Berechtigungen und Bereitstellungsschritte und validiert das Design anschließend mit realistischen Last- und Wiederherstellungstests. Achte auf Erfahrung bei der Verbindung von Kinesis mit den Systemen, die dein Unternehmen bereits betreibt, auf klare Observability-Praktiken und auf eine Kommunikation, die sowohl für technische als auch für geschäftliche Ansprechpartner geeignet ist.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Amazon Kinesis? Hier findest du die passenden Antworten.
Amazon Kinesis wird verwendet, um kontinuierlich eintreffende Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und bereitzustellen. Typische Workloads sind Anwendungs-Telemetrie, Clickstream-Analysen, IoT-Ereignisse, Betrugssignale, Live-Dashboards und ereignisgesteuerte Abläufe.
Amazon Kinesis ist für verwaltetes Streaming mit geordneten Datensätzen, wiederholbarer Aufbewahrung und AWS-nativen Consumern ausgelegt. Amazon MSK eignet sich für Teams, die Apache-Kafka-Kompatibilität und eine umfassendere Cluster-Kontrolle benötigen, während Amazon SQS hauptsächlich eine Nachrichtenwarteschlange zur Entkopplung von Workloads und kein hochvolumiger Event-Stream ist.
Ein guter Amazon Kinesis-Spezialist versteht normalerweise IAM, Lambda, S3, Redshift, OpenSearch Service, CloudWatch und VPC-Netzwerke. Apache Flink, SQL, Java oder Python können ebenfalls wichtig sein, wenn das Projekt zustandsbehaftete Transformationen oder eine komplexe Stream-Verarbeitung erfordert.
Die erforderliche Erfahrung hängt von Datenvolumen, Zustellgarantien, Integrationen und Betriebsrisiken ab. Ein kleiner Aufnahme-Flow benötigt möglicherweise fokussiertes AWS-Streaming-Wissen, während eine geschäftskritische Plattform von jemandem profitiert, der Partitionierung, Wiederholung, Fehlerbehebung, Observability und Infrastrukturautomatisierung entworfen hat.
Amazon Kinesis eignet sich gut für die Zusammenarbeit in Remote-Teams, da sich Architektur, Infrastruktur und Monitoring in gemeinsam genutzten AWS-Umgebungen prüfen lassen. Teams in Berlin sollten Dokumentation, Kommunikation bei Vorfällen und Arbeitssprache frühzeitig abstimmen, besonders wenn Spezialisten über mehrere Standorte hinweg zusammenarbeiten.
Kinesis Data Streams eignet sich für Anwendungen, die benutzerdefinierte Consumer, kontrollierte Verarbeitung, Wiederholung und eine detaillierte Verarbeitung von Datensätzen benötigen. Firehose ist praktischer, wenn hauptsächlich die verwaltete Übertragung an unterstützte Ziele mit begrenzter Stream-Verarbeitungslogik erforderlich ist.
Bitte einen Kandidaten, die Wahl von Partitionsschlüsseln, die Planung von Shards oder Kapazitäten, den Umgang mit Duplikaten, Einschränkungen bei der Reihenfolge und Wiederherstellungsverfahren zu erklären. Ein guter Amazon Kinesis-Experte zeigt außerdem, wie er Verzögerungen, Fehler und Zustellergebnisse überwacht, und kann ein Design anhand messbarer Zuverlässigkeitsziele beschreiben.
Bei Amazon Kinesis geht es oft um mehr als die Konfiguration eines Streams: Fachkräfte definieren möglicherweise Event-Schemas, sichern IAM-Richtlinien ab, verbinden Consumer, automatisieren Bereitstellungen und unterstützen Produktionsvorfälle. Vertrautheit mit AWS-Kostenkontrolle, CloudFormation oder Terraform und nachgelagerten Analysesystemen erleichtert die Umsetzung einer vollständigen Lösung.
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 745 € 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
