Amazon Kinesis Experten in München
aufbauen, die in wenigen Minuten gefunden werdenBeauftragen Sie Experten, die Streaming-Architekturen entwickeln, Kinesis Data Streams mit AWS-Analysediensten verbinden und ereignisgesteuerte Datenpipelines für Produktionssysteme liefern. FRATCH vermittelt schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
Paul W.
Letzte Position:
Enterprise Architect bei ePrimo GmbH
Leitung der durchgängigen Integrations- und Migrationsarchitektur für die Stilllegung der SAP-IS-U-Marktkommunikation und den Übergang zu Salesforce Marketing Cloud (SFMC) mit E.ON IT Services — einschließlich regulierter EDIFACT-Marktnachrichten, einer dreiphasigen Datenmigration (Übernahme Marktnachrichtenbestand nach Cutover), der Neugestaltung der Marktkommunikationsprozesse sowie der vollständigen Einhaltung der DSGVO und der deutschen Energiemarktanforderungen.
- Entwicklung der dreistufigen Zielarchitektur (SAP IS-U → NScale B2B gateway → SFMC) zur Verarbeitung von 50.000–100.000 EDIFACT-Nachrichten täglich innerhalb von SLAs unter 5 Minuten.
- Konzeption der dreiphasigen Datenmigration: 36 Monate historische Daten, verlustfreier Cutover laufender Marktnachrichten und nahezu Echtzeit-CDC-Synchronisierung.
- Umsetzung einer sicheren, BDEW-/DSGVO-konformen Integration (AS2/OFTP2, RFC/IDoc, REST APIs, OAuth 2.0, Azure AD, AWS S3) mit >99.5% Verfügbarkeit, <0.1% Migrationsabweichung und RTO <4 Stunden.
- Einsatz von BPMN zur Modellierung und Optimierung der Marktkommunikationsprozesse.
Technologien: SAP IS-U, NScale, Salesforce Marketing Cloud, EDIFACT, OAuth 2.0, Azure AD, AWS S3, BPMN, Jira, Confluence, Draw.io
Eli R.
Letzte Position:
Technical co-founder bei AskTheLaws
- Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
- Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
- Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
- Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend
Hardeep B.
Letzte Position:
Sr. Data Engineer bei Charles Schwab Bank
- End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
- Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
- Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
- Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
- Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
- Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
- Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
- Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Clarissa H.
Letzte Position:
KI-Trainerin bei Komdis GmbH
- Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
- Tech Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt Engineering, Process Mapping Tools.
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
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Christof N.
Letzte Position:
Senior Entwickler bei Otto GmbH
- Weiterentwicklung der personalisierten Werbeflächen im Otto Webshop
- Fullstack-Entwicklung im Kanban-getriebenen Team von etwa 15 Personen
- Technologien: Microservices, Kotlin, Spring, Spring Boot, Gradle, MongoDB, HTML, JS, Node, SCSS, AWS
- Entwicklungsprozess: Kanban; Continuous Integration mit AWS Code Pipeline und GitHub Actions
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
3,3 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 57%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
86% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, 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) (100%)
- Telekommunikation (57%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (43%)
- Automotive (43%)
- Bildung (43%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Transport und Logistik (43%)
- Fertigung (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Echtzeit-Grundlage
Amazon Kinesis ist ein verwalteter AWS-Dienst zum Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von Streaming-Daten, sobald sie eintreffen. Unternehmen nutzen ihn für Anwendungsereignisse, Clickstreams, operative Telemetrie, Finanzsignale und Daten vernetzter Geräte. Zu den zentralen Diensten gehören Kinesis Data Streams, Data Firehose und Managed Service for Apache Flink.
Zentrale Dienste
Kinesis Data Streams ermöglicht Anwendungen den kontrollierten Zugriff auf kontinuierlich erzeugte Datensätze. Data Firehose liefert Streaming-Daten an Ziele wie Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service und Tools von Drittanbietern und erfordert dabei nur wenig Infrastrukturverwaltung. Managed Service for Apache Flink unterstützt zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung mit Java, Scala oder Python.
Typische Leistungen
- Shards, Partitionsschlüssel, Aufbewahrung und Consumer-Strategien für Kinesis Data Streams entwickeln
- Ingestion-Pipelines mit Producern, Enhanced Fan-out und Checkpointing aufbauen
- Firehose-Transformationen, Pufferung, Komprimierung und Lieferziele konfigurieren
- Flink-Jobs für Anreicherung, Aggregation, Filterung und fensterbasierte Analysen erstellen
- Durchsatz, Latenz, Fehler und Betriebskosten über AWS-Konten hinweg überwachen
Verbundene AWS-Kenntnisse
Erfahrene Amazon Kinesis-Experten arbeiten meist im gesamten angrenzenden AWS-Datenökosystem. Ihr Werkzeugkasten kann AWS Lambda, Amazon EventBridge, Amazon MSK, Amazon Glue, Amazon EMR, Amazon CloudWatch, AWS Identity and Access Management, Amazon S3 sowie Infrastructure as Code mit Terraform oder AWS CloudFormation umfassen. Sie verstehen außerdem Schemata, Serialisierungsformate wie JSON und Avro sowie sichere Netzwerke über Amazon VPC.
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen greifen auf freiberufliche Expertise zurück, wenn Batch-Pipelines die Anforderungen an die Aktualität nicht erfüllen, ein bestehender Stream unter Hot Shards oder Consumer-Verzögerungen leidet oder ein Proof of Concept zu einem robusten Produktionsdienst werden muss. Ein Spezialist kann Partitionsdesign, Replay-Verhalten, Backpressure, Fehlerwiederherstellung, Beobachtbarkeit und Datenqualität bewerten. In München kann die Zusammenarbeit Remote-Leistungen mit Workshops vor Ort sowie klarer Kommunikation auf Englisch oder Deutsch verbinden.
Qualitätsmerkmale
- Zustellungssemantik, Grenzen der Reihenfolge und den Umgang mit doppelten Datensätzen klar erklären
- Auf Skalierung, Replay, Drosselung und regionale Ausfallsicherheit statt nur auf erfolgreiche Abläufe auslegen
- Producer und Consumer unter realistischen Last- und Fehlerbedingungen testen
- Zugriffe nach dem Prinzip der geringsten Berechtigung, Verschlüsselung und aussagekräftige CloudWatch-Alarme einsetzen
- Verantwortlichkeiten, Runbooks, Schemata und Entscheidungen zur Übergabe dokumentieren
Die besten Experten verbinden Entscheidungen zur Stream-Verarbeitung mit den geschäftlichen Anforderungen. Sie unterscheiden, wann Kinesis geeignet ist und wann Amazon MSK, Amazon SQS oder eine batchorientierte Datenplattform besser passt. Sie hinterlassen messbare Betriebskontrollen, verständlichen Code und eine Pipeline, die das interne Team warten kann.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Amazon Kinesis? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Amazon Kinesis wird verwendet, um Daten kontinuierlich aufzunehmen und zu verarbeiten, anstatt auf geplante Batches zu warten. Häufige Anwendungen sind Clickstream-Analysen, Anwendungsüberwachung, Betrugssignale, IoT-Telemetrie, Protokollverarbeitung und Dashboards nahezu in Echtzeit.
Kinesis Data Streams ist ein verwalteter, nativer AWS-Streamingdienst mit shardbasierter Kapazität sowie integrierter AWS-Sicherheit und -Überwachung. Amazon MSK bietet verwaltetes Apache Kafka und kann besser passen, wenn ein Team Kafka-APIs, Kompatibilität mit dem Kafka-Ökosystem oder bestehende Kafka-Betriebspraktiken benötigt.
Ein guter Amazon Kinesis-Experte sollte AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Glue, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service und CloudWatch verstehen. Erfahrung mit Apache Flink, Terraform, IAM, VPC-Netzwerken, Schemaverwaltung und Beobachtbarkeit ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von den Datenverkehrsmustern, Compliance-Anforderungen und der Fehlertoleranz des Systems ab. Eine einfache Firehose-Zustellung kann gezielte AWS-Datenpipeline-Erfahrung erfordern, während benutzerdefinierte Consumer, Flink-Verarbeitung, Replay-Anforderungen und der Betrieb über mehrere Konten einen Spezialisten verlangen, der mit Streaming-Systemen in der Produktion gearbeitet hat.
Amazon Kinesis eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Architektur, Infrastruktur und Überwachung in gemeinsam genutzten AWS-Umgebungen geprüft werden können. Teams in München sollten frühzeitig Workshop-Termine, Dokumentationsstandards und klären, ob für die technische Kommunikation und die Kommunikation mit Stakeholdern Englisch, Deutsch oder beides erforderlich ist.
Bitten Sie den Spezialisten, die Wahl der Partitionsschlüssel, Reihenfolgegarantien, den Umgang mit Duplikaten, Consumer-Verzögerungen und die Wiederherstellung nach Fehlern in nachgelagerten Systemen zu erklären. Prüfen Sie ein Architekturdiagramm, einen Testplan, ein IAM-Modell und das Überwachungskonzept, statt die Lösung nur danach zu beurteilen, ob Datensätze in einer Demonstration ankommen.
Amazon Kinesis kann ungeeignet sein, wenn die Arbeitslast klein und strikt batchorientiert ist oder bereits stark von Kafka-spezifischen Clients und Tools abhängt. Es kann auch die falsche Wahl sein, wenn das Team keine Stream-Consumer betreiben, Ereignisschemata verwalten oder klare Anforderungen an Aufbewahrung und Replay definieren kann.
Ein freiberuflicher Kinesis-Experte kann eine Ingestion-Architektur, Producer- und Consumer-Dienste, Firehose-Konfigurationen, Flink-Jobs, Terraform- oder CloudFormation-Ressourcen, Dashboards, Benachrichtigungen, Lasttests und Betriebs-Runbooks liefern. Er sollte außerdem die Partitionsstrategie, Datenverträge, Sicherheitsentscheidungen und Schritte zur Übergabe dokumentieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 839 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Telekommunikation (57%) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
