Amazon SNS Experten in München
ein, in Minuten aus über 15.000 CVs per KI passend gefundenStellen Sie Experten ein, die SNS-Topic-Architekturen, Fan-out-Event-Flows, Push-Benachrichtigungen und Alerting-Pipelines entwerfen. Arbeiten Sie mit Spezialisten, die Amazon SNS mit SQS, Lambda und CloudWatch verbinden und dafür sorgen, dass Messaging zuverlässig, sicher und leicht zu betreiben bleibt – mit schnellem, präzisem Matching und geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Amazon SNS eingesetzt haben
Martin Petermann
Letzte Position:
Business-Analyst und Testmanager bei ProSiebenSat.1 Tech & Services GmbH
- Analyse betroffener Geschäftsprozesse unter Berücksichtigung zahlreicher Stakeholder
- Schnittstellen-Analyse, Architektur- und Systementwurf
- Vermitteln und Koordinieren verschiedener Teilprojekte und Schnittstellenpartner
- Erstellen von Epics und User Stories, Pflege des Backlogs, Workshops und Review-Präsentationen
- Implementierungsbetreuung zwischen Fachbereichen und Entwicklung
- Testmanagement inklusive Strategie- und Vorgehensdefinition
- Testfalldefinition, Durchführung und Freigabe
- Teamübergreifende Organisation von Integrations- und Abnahmetests
- Betreuung der Testumgebungen
- Technologien und Tools: Java, Angular, Kubectl, REST, AWS SNS/SQS, Kafka, S4/HANA, Bruno
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
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.
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
Janusz Mazurek
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Stephan Menzel
Letzte Position:
SAP
- Beratung und Entwicklung von VR-Anwendungsszenarien im industriellen Umfeld
- Digital Twin, Unreal Engine VR-Deployments, Mehrbenutzer-Netzwerke, Cloud-Infrastruktur
- Technologien: AWS, Google Cloud, andere Cloud-Services; C++; Unreal Engine 5; Android, Meta Quest
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon SNS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,6 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 56%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
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 SNS 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
SNS-Grundlagen
Amazon SNS, oder Amazon Simple Notification Service, ist AWS-Messaging zum Senden von Benachrichtigungen und Events an viele Abonnenten gleichzeitig. Teams nutzen es für Anwendungsalarme, mobile Push-Nachrichten, E-Mail, SMS und Event-Fan-out über Services hinweg.
Häufige Einsatzbereiche
- Systemereignisse an mehrere Empfänger veröffentlichen
- Betriebsalarme und Incident-Benachrichtigungen senden
- Workflows aus Backend-Events auslösen
- Mobile und Anwendungs-Push-Nachrichten zustellen
Es passt zu Systemen, die einfache, entkoppelte Kommunikation brauchen statt direkter Service-Aufrufe.
Kern-Ökosystem
Starke SNS-Arbeit umfasst meist Topics, Subscriptions, Message Filtering, IAM, CloudWatch und Retries. In AWS-Setups wird es oft mit SQS, Lambda, EventBridge oder Step Functions kombiniert, um Nachrichten sauber weiterzuleiten.
Was gute Spezialisten tun
Ein starker Profi kennt Payload-Design, Zustellsemantik, Dead-Letter-Verarbeitung, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle. Außerdem sorgen sie für konsistente Topic-Namen, Subscription-Setups und Observability, damit SNS auch bei wachsendem Traffic wartbar bleibt.
Wann Unternehmen Unterstützung holen
Unternehmen holen sich meist freiberufliche SNS-Experten dazu, wenn Messaging unter Last ausfällt, Alerting zu laut wird oder sich Event-Routing nur schwer nachvollziehen lässt. In München kommt das oft bei SaaS-, Automotive-, Industrie- und Enterprise-Teams vor, die gemischte AWS-Landschaften betreiben und eine klare Remote-Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern brauchen.
Hinweise für die Einstellung
- Sie brauchen Multi-Channel-Benachrichtigungen aus einer Event-Quelle
- Sie nutzen bereits AWS und wollen weniger Kopplung zwischen Services
- Zustellprobleme, Retries oder Berechtigungen brauchen ein sauberes Design
- Sie wollen jemanden, der die Architektur prüft und ein stabiles Setup übergibt
Gute Experten wissen auch, wann SNS das richtige Tool ist und wann SQS, EventBridge oder direkte Service-Aufrufe besser passen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Amazon SNS, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Amazon SNS wird verwendet, um Nachrichten an viele Abonnenten gleichzeitig zu veröffentlichen. Unternehmen nutzen es für Alarme, mobile Push-Nachrichten, E-Mail- oder SMS-Benachrichtigungen und Event-Fan-out zwischen AWS-Services. Es passt gut, wenn ein Event mehrere Systeme oder Teams erreichen soll.
Amazon SNS sendet Nachrichten an Abonnenten, während SQS Nachrichten speichert, damit ein einzelner Consumer sie später verarbeiten kann. EventBridge ist stärker für Event-Routing über Anwendungen und SaaS-Quellen hinweg, während SNS oft einfacher für Benachrichtigungs-Fan-out ist. Viele AWS-Setups nutzen SNS zusammen mit SQS oder Lambda.
Ein starker Amazon SNS Spezialist sollte Topics, Subscriptions, Filtering, IAM, Verschlüsselung und Retry-Verhalten verstehen. Außerdem sollte er wissen, wie man Message-Payloads entwirft und Zustellprobleme mit CloudWatch und Logs nachverfolgt. Wenn das Setup mehrere Services umfasst, helfen AWS-Netzwerk- und Serverless-Kenntnisse.
Meist ja, auch bei einer kleinen Aufgabe mit Amazon Simple Notification Service. Der Service wirkt einfach, aber Berechtigungen, Subscriptions und Fehlerbehandlung können trotzdem Probleme machen. Ein Freelancer sollte den Ablauf sauber einrichten und die Abwägungen in klarer Sprache erklären können.
Holen Sie sich SNS-Expertise dazu, wenn Alarme unzuverlässig sind, Nachrichten doppelt oder gar nicht ankommen oder das aktuelle Design schwer zu betreiben ist. Es hilft auch, wenn ein Team vor dem Go-live ein Review braucht oder SNS mit mehreren AWS-Services verbinden will, ohne enge Kopplung zu erzeugen. Externe Unterstützung ist bei Architektur-Optimierung und Migrationen häufig.
Die meiste Amazon SNS-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Hauptaufgaben Design, Konfiguration, Tests und Fehlersuche in AWS sind. Vor-Ort-Zeit bringt nur dann mehr, wenn viele Teams einen Workshop-Abgleich brauchen oder ein bestehendes Betriebsmodell schnell abgestimmt werden muss. Für Münchner Teams ist oft ein gemischtes Setup praktisch.
Achten Sie auf jemanden, der erklärt, warum er ein bestimmtes Topic-Design, Subscription-Modell oder Retry-Verfahren gewählt hat, statt nur zu zeigen, wo man in der Konsole klickt. Ein guter AWS SNS Freelancer denkt an Zustellverhalten, Sicherheit und Betrieb zusammen. Klare Übergabedokumente und ein stabiles Setup sind starke Qualitätszeichen.
Amazon SNS Arbeit geht oft mit SQS, Lambda, EventBridge, CloudWatch, IAM und Step Functions einher. In manchen Projekten braucht der Spezialist auch Wissen zu API Gateway, DynamoDB oder Mobile Push. Die beste Passung hängt davon ab, ob SNS für Alarme, Event-Routing oder Anwendungsintegration genutzt wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Amazon SNS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 882 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Amazon SNS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Amazon SNS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon SNS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon SNS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (67%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Amazon SNS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon SNS eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
