Amazon Kinesis Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit schnellem, präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die Streaming-Datenpipelines entwerfen, Amazon Kinesis Data Streams mit AWS Lambda verbinden und Echtzeitanalysen mit Amazon Kinesis Data Analytics erstellen. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
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.
Paul W.
Letzte Position:
Agentic AI Solution-Architekt bei Solvd GmbH
Als Solution-Architekt für Agentic AI in der KFZ-Schadensabwicklung leitete ich weltweite Kundenimplementierungen, einschließlich Lösungsdesign und -detaillierung, Mandantenfähigkeit, Prozessabläufe, Integration mit Drittanbieterlösungen und Lokalisierungsanforderungen.
- Architekturanalyse: Durchführung einer detaillierten Analyse der Geschäftsanforderungen, Verwaltung der Anforderungen und Erstellung ausführlicher Spezifikationen.
- Definition von Services: Entwicklung umfassender technischer Definitionen für Services und Integrationsverträge.
- KI-Prozessmanagement: Automatisierung des KI-Prozessmanagements mit Fokus auf Analyse, Optimierung und kontinuierliche Verbesserung.
- Anforderungsaufnahme: Durchführung von Sessions zur Anforderungsaufnahme und Analyse von Geschäftsprozessen zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen.
- Agile Zusammenarbeit: Einsatz agiler Methoden und enge Abstimmung mit Stakeholdern zur Gewährleistung von Ausrichtung und Flexibilität.
- Technischer Support: Unterstützung des Senior Managements bei technischen Analysen und Beurteilungen der Umsetzbarkeit.
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
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, Tools zur Prozessmodellierung.
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: 16 Jahre)
Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 10)
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: 56%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 15%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
86% (Deutschland: 97%)
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 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) (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
Echtzeitdaten
Amazon Kinesis ist eine AWS-Servicefamilie zum Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von Streaming-Daten, sobald diese eintreffen. Unternehmen nutzen Kinesis Data Streams für Anwendungsereignisse, Telemetrie, Clickstreams, Transaktionen und Betriebsprotokolle. So können Teams auf aktuelle Informationen reagieren, ohne auf Batch-Importe oder geplante Warehouse-Ladevorgänge zu warten.
Zentrale Services
Kinesis Data Streams stellt dauerhafte, geordnete Streams bereit, die Anwendungen in ihrem eigenen Tempo lesen und verarbeiten können. Kinesis Data Firehose liefert Streaming-Daten an Ziele wie Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service und Tools von Drittanbietern. Kinesis Data Analytics unterstützt kontinuierliche Analysen mit SQL oder Apache Flink, während Video Streams die Medienaufnahme für vernetzte Geräte und Anwendungen übernimmt.
Bereitstellungsmuster
Experten entwickeln ereignisgesteuerte Pipelines, die Datenproduzenten, Streams, Verarbeitungslogik und Speicher verbinden. Typische Aufgaben sind:
- Stream-Namen, Partitionen, Aufbewahrung und Consumer-Zugriff entwerfen
- Kinesis mit AWS Lambda, Amazon EventBridge und Amazon MSK verbinden
- Daten an S3, OpenSearch, Redshift oder externe Analysesysteme weiterleiten
- Echtzeit-Dashboards, Warnmeldungen und Anreicherungsprozesse erstellen
Kenntnisse rund um Kinesis
Zuverlässige Kinesis-Lösungen erfordern mehr als die Konfiguration eines AWS-Services. Gute Spezialisten verstehen IAM, VPC-Netzwerke, Verschlüsselung, CloudWatch-Monitoring und Infrastructure as Code mit AWS CloudFormation oder Terraform. Sie arbeiten außerdem mit Ereignisschemata, Serialisierungsformaten, Replay-Strategien und nachgelagerten Systemen wie Apache Kafka, Flink und Spark.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Fachkräfte hinzu, wenn ein Proof of Concept zu einer zuverlässigen Produktionspipeline werden muss, wenn der Stream-Durchsatz oder der Consumer-Lag schwer zu kontrollieren ist oder wenn ein bestehender Batch-Prozess Echtzeitverhalten benötigt. Relevante Anzeichen sind:
- Ereignisse gehen verloren, werden dupliziert oder in der falschen Reihenfolge verarbeitet
- Consumer bleiben bei Verkehrsspitzen zurück
- Daten müssen angereichert werden, bevor sie die Analyse oder den Speicher erreichen
- Monitoring, Zugriffskontrollen oder Disaster Recovery sind noch unklar
Woran man Qualität erkennt
Ein kompetenter Kinesis-Spezialist beginnt mit Ereignisvolumen, Anforderungen an die Reihenfolge, Latenzzielen, Aufbewahrung und Fehlerbehandlung, statt Services isoliert auszuwählen. Er legt Entscheidungen zu Partitionsschlüsseln offen, entwickelt idempotente Consumer und testet Wiederholungen, Resharding und Replay. Klare Runbooks, beobachtbare Pipelines, kontrollierte Kosten und sichere Datenflüsse zeigen, dass die Lösung für den langfristigen Betrieb bereit ist.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Amazon Kinesis? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Amazon Kinesis wird zum Erfassen, Verarbeiten und Analysieren kontinuierlich eintreffender Daten verwendet. Typische Anwendungen sind Clickstream-Analysen, IoT-Telemetrie, Anwendungsmonitoring, Betrugssignale, Betriebswarnungen und Echtzeit-Dashboards.
Amazon Kinesis ist ein verwalteter AWS-Service, der den Betriebsaufwand innerhalb einer AWS-Umgebung reduziert. Apache Kafka bietet ein breites Ökosystem und hohe Portabilität, während Kinesis eine praktische Wahl sein kann, wenn Teams eine native Integration mit Lambda, IAM, S3 und anderen AWS-Services wünschen.
Ein guter Amazon Kinesis-Spezialist kennt sich normalerweise mit AWS Lambda, IAM, CloudWatch, S3, Redshift und OpenSearch aus. Erfahrung mit Apache Flink, Kafka, Terraform, Ereignisschemata und Observability ist für Streaming-Systeme im Produktionsbetrieb ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt von der Aufgabe ab: Für eine klar abgegrenzte Datenbereitstellungsaufgabe können engere Servicekenntnisse ausreichen, während eine Produktionsplattform Erfahrung mit Partitionsdesign, Replay, Fehlerwiederherstellung und Sicherheit erfordert. Fragen Sie nach Beispielen für Kinesis-Pipelines, die auch bei wechselndem Datenverkehr und verändertem Consumer-Verhalten zuverlässig blieben.
Amazon Kinesis-Aufgaben eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfiguration, Code, Monitoring und Dokumentation online geprüft werden können. Vor-Ort-Termine in München können dennoch bei Workshops, Zugriffsfreigaben oder der Abstimmung mit Teams für vernetzte Geräte und Betriebssysteme hilfreich sein.
Achten Sie auf eine klare Erklärung von Partitionsschlüsseln, Durchsatz, Reihenfolge, Aufbewahrung und Consumer-Lag. Ein glaubwürdiger Kinesis-Experte sollte außerdem erläutern können, wie er Duplikate, Wiederholungen, Dead-Letter-Pfade, Replay und CloudWatch-basierte Warnmeldungen behandelt.
Amazon Kinesis Data Streams ermöglicht Anwendungen den direkten Zugriff auf Streaming-Datensätze für individuelle Verarbeitung und kontrollierten Konsum. Kinesis Data Firehose ist darauf ausgelegt, Streaming-Daten mit weniger zu verwaltender Infrastruktur an unterstützte Ziele zu liefern.
Ein erfahrener Amazon Kinesis-Freelancer definiert Ereignisverträge, wählt passende Partitionsschlüssel und gestaltet Consumer idempotent. Er überprüft die Wiederherstellung durch Last- und Fehlertests und dokumentiert anschließend Monitoring, Replay-Verfahren, Zugriffskontrollen und die betriebliche Zuständigkeit.
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 840 € 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
