Amazon Kinesis Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Kinesis-Datenströme, Kinesis Data Firehose-Übertragungspfade und Echtzeit-Event-Pipelines für Analyse und Monitoring entwerfen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Amazon Kinesis eingesetzt haben
Hardeep Bhutter
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 Webster
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.
Clarissa Heinemann
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.
Alexandru Gunescu
Letzte Position:
Leiter Cloud-Infrastruktur bei BP
- Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
- Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
- Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
- Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
- Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
- Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
- Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
- Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
- Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
- Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
- Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
- Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
- Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.
Daniel Carton
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)
Jiri Sostok
Letzte Position:
Qualitätsmanager/Testmanagement bei Noriba GmbH
- Erstellung von Testkonzepten
- Erstellung von Testprozessen
- Koordination der Testfall-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
- Hardware-Tests: FPGA, RF
- Testautomatisierung und Regressionstests
- Sicherstellung des 24/7-Betriebs des Testsystems
- Analyse und Berichterstattung
- Regelmäßige Koordination des Testteams, Abstimmungen mit anderen Stakeholdern
- Kommunikation und Abstimmung mit Stakeholdern und Projektleitung
Christof Nasahl
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
19 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,4 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 54%)
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Stream-Verarbeitung
Amazon Kinesis wird verwendet, um Event-Daten zu bewegen und zu verarbeiten, sobald sie eintreffen. Unternehmen holen Spezialisten dazu, um Streaming-Pipelines für App-Logs, Klick-Events, IoT-Signale, Transaktionsdaten und operative Warnmeldungen aufzubauen. Es passt besonders gut, wenn Systeme reagieren müssen, bevor Daten in einem Warehouse landen.
Hauptservices
- Kinesis Data Streams für die individuelle Echtzeitverarbeitung
- Kinesis Data Firehose für die verwaltete Auslieferung an Speicher- und Analyse-Tools
- Kinesis Data Analytics für SQL- und Streaming-Abfragen
- Kinesis Video Streams für Medien- und Sensordaten-Video-Pipelines
Diese Services werden oft in einem AWS-Setup kombiniert. Der richtige Experte weiß, wann die Verarbeitung einfach bleiben sollte und wann Workloads auf mehrere Services aufgeteilt werden sollten.
Worauf es bei den Fähigkeiten ankommt
Starke Profis verstehen Shard-Design, Reihenfolge, Durchsatzgrenzen, Aufbewahrung und Consumer-Logik. Sie arbeiten außerdem mit IAM, CloudWatch, Lambda, S3, Redshift, OpenSearch und nachgelagerten Datenmodellen. Gute Umsetzung bedeutet saubere Event-Schemata, sichere Wiederholungen und vorhersehbare Latenz.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Unternehmen beauftragen freiberufliche Expertise meist dann, wenn ein Stream hängt, Kosten aus dem Ruder laufen oder ein neues Produkt ab dem ersten Tag Live-Daten braucht. In München kommt das oft in E-Commerce, Mobilität, Medien, Industriesystemen und Datenteams vor, die bereits auf AWS laufen. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine helfen bei Architektur-Reviews und der Wiederherstellung nach Störungen.
Wie gute Arbeit aussieht
- Klare Stream- und Consumer-Architektur
- Backpressure und Fehlerbehandlung, die keine Events verliert
- Monitoring für Verzögerungen, Ausfälle und heiße Shards
- Infrastructure as Code für eine wiederholbare Einrichtung
- Dokumentation, die Ops- und Datenteams nutzen können
Ein starker Spezialist hinterlässt die Pipeline stabil, gut lesbar und leicht erweiterbar.
AWS-Passung
Amazon Kinesis, oft AWS Kinesis genannt, wird selten allein genutzt. Es steht meist neben Lambda, S3, Glue, Athena und Dashboard- oder Alerting-Tools. Erfahrene Experten wissen, wie man die Bausteine verbindet, ohne eine fragile Kette aus manuellen Schritten zu bauen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Amazon Kinesis? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Amazon Kinesis wird verwendet, um Streaming-Daten zu erfassen, zu bewegen und zu verarbeiten, während Events passieren. Unternehmen nutzen es für Logs, Metriken, Nutzeraktivität, Gerätetelemetrie und operative Warnmeldungen, bei denen Batch-Verarbeitung zu langsam ist.
Kinesis wird oft gewählt, wenn ein Team einen verwalteten, AWS-nativen Streaming-Service mit enger Integration in den Rest des Stacks möchte. Kafka wird meist für mehr Kontrolle über den Broker bevorzugt, während Firehose besser ist, wenn das Hauptziel eine einfache Auslieferung in Speicher- oder Analysesysteme ist.
Ein starker Amazon Kinesis-Spezialist kennt meist auch IAM, CloudWatch, Lambda, S3 und mindestens ein Analyseziel wie Redshift oder OpenSearch. Datenmodellierung, Event-Schemata und die Fehlersuche in verteilten Systemen sind ebenfalls wichtig.
Bei AWS Kinesis hängt die nötige Tiefe von der Form des Streams und dem Ausfallrisiko ab. Kleine Delivery-Pipelines brauchen vielleicht nur gezielte Einrichtungsarbeit, während Systeme mit niedriger Latenz oder hohem Volumen jemanden brauchen, der bereits Shard-Planung, Consumer-Design und Wiederherstellungspfade übernommen hat.
Ja. Viele Amazon Kinesis-Aufgaben können remote erledigt werden, weil sie sich um Architektur, Code und AWS-Konfiguration drehen. Zeit vor Ort in München ist besonders nützlich für Workshops, die Analyse von Zwischenfällen und die Abstimmung mit lokalen Produkt- oder Betriebsteams.
Fragen Sie, wie die Person einen Stream dimensionieren, Wiederholungen handhaben, Verzögerungen erkennen und Events dort in Reihenfolge halten würde, wo das wichtig ist. Bei Amazon Kinesis sollte eine gute Antwort Kompromisse, Monitoring und das Testen von Fehlerfällen erwähnen, nicht nur, wie man einen Stream anlegt.
Wenn Events verzögert ankommen, Kosten unklar sind oder Consumers unter Last ausfallen, ist es Zeit für Kinesis-Expertise. Ein weiteres Zeichen ist, wenn mehrere Teams denselben Stream brauchen, aber niemand das Schema, die Warnmeldungen oder die Replay-Strategie verantwortet.
Achten Sie auf klare Erklärungen zum Stream-Design, zu Zustellgarantien und dazu, wie Datenverlust verhindert wird. Ein starker Amazon Kinesis-Profi kann echte Zwischenfälle beschreiben, zeigen, wie Monitoring eingesetzt wurde, und erklären, warum er einen Service-Weg einem anderen vorgezogen hat.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 880 € 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, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Amazon Kinesis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 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%), Automotive (57%) und Fertigung (57%).
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
