Amazon Kinesis Experten in Berlin
mit geprüften Freelancern und der Kraft von KIBeauftrage Experten, die Streaming-Pipelines entwerfen, Kinesis Data Streams und Firehose optimieren und Echtzeit-Event-Workflows für Analysen und operatives Monitoring aufbauen. Schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
Alexander Zhirov
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 Kannan
Letzte Position:
Freelance Software Engineer bei Zalando SE
- Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
- Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
- AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
- Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
- Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Meisam Ghafarlangroudi
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 Mohamed
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 Richter
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Ilya Isakov
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 Petersen
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: 2,4 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: 92%)
Master-Abschluss oder höher
29% (Deutschland: 54%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Streaming-Grundlagen
Amazon Kinesis wird verwendet, um Daten in dem Moment zu bewegen und zu verarbeiten, in dem sie anfallen. Unternehmen nutzen es für Clickstream-Tracking, Anwendungsereignisse, das Einlesen von Logs, IoT-Feeds und Alarmierungen. Es passt zu Systemen, die einen Datenfluss mit geringer Latenz statt Batch-Übertragungen brauchen.
Kernservices
- Kinesis Data Streams für eigene Streaming-Anwendungen
- Kinesis Data Firehose für die Lieferung in Speicher- und Analyse-Tools
- Kinesis Data Analytics für SQL-basiertes Stream Processing
- Integration mit Lambda, S3, Redshift und OpenSearch
Wann Experten helfen
Teams holen sich Freelancer dazu, wenn ein Stream ins Stocken gerät, die Auslieferung fehlschlägt oder Daten ein saubereres Eventmodell brauchen. Sie helfen auch bei Migrationen von älteren Ingestion-Tools oder wenn ein Produktteam in Berlin Echtzeitfunktionen braucht, ohne den Release-Plan auszubremsen.
Wichtige Fähigkeiten
Starke Spezialisten kennen Shard-Planung, Durchsatzgrenzen, Reihenfolge, Aufbewahrung und Replay-Verhalten. Sie verstehen auch IAM, Monitoring, Dead-Letter-Patterns und wie man Producer und Consumer unter Last stabil hält. Gute Arbeit ist praktisch, gut lesbar und leicht zu betreiben.
Typische Umsetzungsarbeit
- Backend-Design mit Event-Driven-Ansatz
- Stream Processing für Dashboards und Alarme
- Log- und Telemetrie-Pipelines
- Auslieferung an Data Lakes und Data Warehouses
Was sie auszeichnet
Ein guter Amazon Kinesis Experte kann mehr als nur Services verbinden. Er oder sie plant für Backpressure, Skalierung, Recovery und eine klare Verantwortung für jeden Stream. In Berlin heißt das oft, eng und reibungslos mit Produkt-, Plattform- und Data-Teams in englischen und deutschen Umgebungen zusammenzuarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Amazon Kinesis? Hier findest du die passenden Antworten.
Amazon Kinesis wird verwendet, um Daten zu verarbeiten, die fortlaufend eintreffen, zum Beispiel App-Ereignisse, Logs, Tracking-Daten und Gerätesignale. Unternehmen nutzen es, wenn sie schnelle Verarbeitung, zuverlässige Auslieferung oder nachgelagerte Analysen brauchen, ohne auf Batch-Jobs zu warten.
Amazon Kinesis ist ein verwalteter AWS-Dienst, deshalb entscheiden sich Teams oft dafür, wenn sie weniger Infrastrukturaufwand und eine engere AWS-Integration wollen. Kafka kann mehr Kontrolle und Portabilität bieten, verlangt aber meist mehr Betriebseigenverantwortung. Die bessere Wahl hängt davon ab, ob verwaltete Einfachheit oder Plattformflexibilität wichtiger ist.
Ein starker Kinesis Spezialist kennt meist Lambda, IAM, S3, CloudWatch und ein oder mehrere Analyseziele wie Redshift oder OpenSearch. Außerdem sollte er oder sie sich mit Event-Modellierung, Retry-Handling und dem Monitoring der Stream-Gesundheit auskennen. Diese Fähigkeiten sind wichtig, weil Kinesis selten allein eingesetzt wird.
Amazon Kinesis-Expertise ist wichtig, wenn ein Team Echtzeit-Dashboards, Log-Pipelines, Alarmierungsabläufe oder eventgetriebene Services aufbaut. Sie hilft auch, wenn ein Stream bereits läuft, aber Leistung, Kosten oder Zustellzuverlässigkeit verbessert werden müssen. Einfache Einmal-Ingestion-Jobs brauchen meist weniger Spezialwissen.
Ja, Amazon Kinesis eignet sich oft sehr gut für gemischte Remote-Teams. Die technischen Aufgaben können remote erledigt werden, während Workshops zu Datenverantwortung, Incident-Handling und Sicherheit von einigen Vor-Ort-Terminen in Berlin profitieren können. Klare Zugänge und gute Dokumentation sind wichtiger als der Standort.
Achte auf echte Umsetzungsarbeit mit Kinesis Data Streams, Firehose und Monitoring, nicht nur auf reine Produktkenntnis. Frage, wie die Person Shards dimensionieren, Retries handhaben und Consumer bei Lastspitzen stabil halten würde. Gute Spezialisten können Kompromisse klar erklären und zeigen, wie sie Produktionsprobleme debuggen.
Nein, Amazon Kinesis wird auch für operative Alarme, das Routing von Logs, Near-Real-Time-Enrichment und das Befüllen von Speicherschichten für spätere Analysen genutzt. Manche Teams verwenden es vor allem als Transportschicht, andere bauen Verarbeitungslogik darauf auf. Das richtige Design hängt von Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen ab.
Hilfreiche angrenzende Erfahrung umfasst Event-Driven Architecture, Datenmodellierung, Observability und AWS-Sicherheit. Ein Freelancer, der Producer, Consumer, Schema-Änderungen und Fehlerbehebung versteht, liefert meist bessere Ergebnisse. Dieser Hintergrund hilft besonders, wenn der Stream Teil einer größeren Plattform ist.
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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
