Amazon SQS Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Buchen Sie Experten, die zuverlässige Queues entwerfen, die Nachrichtenverarbeitung fein abstimmen und ereignisgesteuerte Abläufe mit Amazon SQS, AWS SQS und Simple Queue Service bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon SQS eingesetzt haben
Rüdiger Schulz
Letzte Position:
Full-Stack-Softwareingenieur / Berater für Digitalisierung bei ARTEVENT
Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.
Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.
Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.
Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.
Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.
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
Muzamal Ali
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Daniel Martinez Maqueda
Letzte Position:
Mitbegründer und Datenbankingenieur bei tonbo.io
Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird
Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren
Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen
Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion
Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust
Qaiser Abbasi
Letzte Position:
Freiberuflicher Lead DevOps Engineer bei Schwarz Gruppe Produktion
Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero
Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management
Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte
Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)
(Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden
Jorge Pérez Suárez
Letzte Position:
Softwareentwickler – AWS- und Kubernetes-Spezialist bei Citti
- Erstellung, Wartung und Absicherung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
- Stichworte: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator
Fady Kuzman
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / Tech Lead bei Specific Objects Technologies GmbH
- Projekt 1: Multi-Tenant SaaS-Plattform: Datenintegration & Preismanagement
- Ziel: Neuentwicklung einer ELT-Pipeline (Ablösung des Java-6-Altsystems), Integration heterogener Quellsysteme (CSV, Excel, E-Mail, externe DBs), Event-Sourcing für vollständige Nachvollziehbarkeit, Multi-Tenant-Architektur für mandantenfähige Datenverarbeitung
- Herausforderung: Verarbeitung von Millionen Datensätzen pro Tag, Audit-Compliance, Datenisolation zwischen verschiedenen Mandanten
- Lösung: Stakeholder-Workshops zur Anforderungsanalyse, ereignisgetriebene Architektur mit Axon Framework und Apache Kafka, AWS-Services (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway) für Cloud-Integration, PostgreSQL mit mandantenspezifischen Schemas für Multi-Tenant-Datenisolation, REST-API-Design mit Spring Boot für Integration externer Systeme, umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit)
- Ergebnisse: ELT-Leistung von über 30 Minuten auf 1–5 Minuten verbessert; täglich 2–3 Stunden durch Workflow-Automatisierung eingespart; wöchentlich 10–20 Stunden durch Event-Sourcing-Nachvollziehbarkeit eingespart; 100 % Audit-Compliance; sichere Multi-Tenant-Datenisolation für mehr als 10 Mandanten
- Projekt 2: Modernisierung eines Multi-Tenant-CRM-Systems
- Ziel: Migration des CRM-Systems (über 20 Jahre PHP/MySQL) zu Java-Microservices, Umsetzung von Domain-Driven Design, Einführung von Test-Driven Development, mandantenfähige SaaS-Architektur für mehrere Kundenmandanten
- Herausforderung: Umgestaltung komplexer Geschäftslogik, fehlende Testkultur, skalierbare Mandantenverwaltung mit Datenisolation
- Lösung: Umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit), Multi-Tenant-Architektur mit mandantenspezifischen Datenbanken, REST-API-Design mit Spring Boot für mandantenübergreifende Integration, Kubernetes und Docker für Container-Orchestrierung
- Ergebnisse: 2× Performancesteigerung; Bereitstellungszeit von über 40 Minuten auf 5–7 Minuten reduziert; Migration ohne Ausfallzeiten in der Produktion; skalierbare Multi-Tenant-Lösung für mehr als 15 Kundenmandanten
- Technologien: Java, Spring Boot 3.x, Angular, Apache Kafka, AWS (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway), PostgreSQL, Axon Framework, Kubernetes, Docker, GitLab CI, REST-API
Daniel Boesswetter
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater und Entwickler bei SDIA/Leitmotiv
- Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrum-Nachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
- Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
- Erfassung des Stromverbrauchs von Servern, CPUs und GPUs bei KI-Workloads
- Verwendete Technologien: AWS, EC2, ECS, Fargate, CloudMap, VPC, Route53, Lambda, EventBridge, CodeBuild/CodePipeline/CodeDeploy, Terraform, Docker, Linux, Bash-Scripting, Python, Flask, SQLAlchemy, SQL, MariaDB, InfluxDB, Telegraf, Prometheus, Zabbix, Kubernetes, Letsencrypt, Zertifikatsverwaltung
Kalpesh Patil
Letzte Position:
Praktikant Java-Entwickler bei Unzer GmbH
- Entwicklung eines Proof of Concept für verteiltes Tracing mit OpenTelemetry innerhalb einer Microservices-Architektur, wodurch die Systembeobachtbarkeit verbessert und die mittlere Fehlerbehebungszeit reduziert wurde.
- Aufbau und Wartung von Backend-Services mit Java und Spring Boot, um hohe Zuverlässigkeit und Leistung in Zahlungsabläufen sicherzustellen.
- Implementierung umfassender automatisierter Tests mit JUnit und Mockito, Erreichung einer Testabdeckung von 95 %, um Codequalität und Wartbarkeit zu gewährleisten.
- Einblick in Zahlungsabwicklungsprozesse gewonnen, End-to-End-Systemzuverlässigkeit validiert und Domänenwissen in Finanzprozessen aufgebaut.
- Eingesetzte Technologien: Java, Spring Boot, Microservices, REST API, Kafka, Grafana, Datadog, Docker, MongoDB
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.
Mohamed Rwash
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Clark
- Leitete die Umsetzung einer wichtigen Backend-Initiative für die Angebots-Teaser-Funktion, was zu einer 10%-igen Steigerung der Nutzer führte, die aktiv nach Gegenangeboten suchen.
- Trug zu wirkungsvollen Funktionen wie Sofortberatung, Kundenbewertungen und automatischem Vertragswechsel bei, was Nutzerbindung und Conversion-Rate steigerte.
- Entwickelte einen gRPC-Dienst zur Integration interner Systeme mit der ERP-Plattform, wodurch Zuverlässigkeit und Überwachung des Datenaustauschs verbessert wurden.
- Refaktorierte Teile der alten Ruby-Codebasis in eine besser wartbare und skalierbare Architektur auf Elixir-Basis.
- Realisierte ein Greenfield-Projekt von der Konzeption bis zur Produktion auf einem neuen Tech-Stack, integrierte interne Services und übernahm Infrastrukturaufbau sowie Deployment.
- Arbeitete eng mit dem Frontend-Team, Produktmanagern und funktionsübergreifenden Teammitgliedern zusammen, um die nahtlose Integration der Backend-Features sicherzustellen und die bereichsübergreifende Kommunikation zu fördern.
- Stack: Ruby, Ruby on Rails, Elixir, OTP, Phoenix, REST, GraphQL, gRPC, PostgreSQL, AWS, Cognito, Lambda, SNS, SQS, Terraform, Helm, Docker, CI/CD, Grafana, Prometheus, Git, agile Methodik.
Recep Can
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Endava
- Konzipierte und implementierte skalierbare REST-APIs für Unternehmenskunden
- Führte die Migration von Altsystemen zu einem modernen, wartbaren System, wodurch sich die Deployment-Zeit verkürzte und tägliche Deployments möglich wurden
- Betreute Junior-Entwickler und arbeitete bereichsübergreifend zusammen, um technische Roadmaps an Unternehmensziele anzupassen, wodurch die Teamgeschwindigkeit um 50% gesteigert wurde
- Tech-Stack: PHP (Symfony), Golang, PostgreSQL, MySQL, GCP, Terraform, Kubernetes
Kim Kern
Letzte Position:
Lead Fullstack Node/React-Entwickler bei Rytle
- Entwicklung einer React.js/Next.js-Webanwendung, die Live-Sensordaten und optimierte Routen auf interaktiven Karten darstellt.
- Architektur und Verwaltung von Node.js-Backend-Services in Docker-Containern mit Kafka-Integration, zuständig für Auftragsmanagement und Routing.
- Anleitung und Unterstützung von Junior-Entwicklern in ihrer fachlichen Weiterentwicklung als Team Lead Developer.
- Technologien: node.js, React, TypeScript, Postgres, Docker, Kafka, Github CI, ArgoCD
Luca Demmel
Letzte Position:
CTO & Mitgründer bei Lucent Data GmbH
- Aufbau einer warehouse-nativen Customer Data Platform von Grund auf
- Erfolgreiches Onboarding des ersten Kunden
- Aufbau des ersten Engineering-Teams mit 3 Entwicklern
- Einwerbung von 1 Mio. € Wagniskapital
Dirk Ulrich
Letzte Position:
Entwickler bei Future Training & Consulting GmbH
Lehrgang mit Prüfung zum Spring Certified Professional.
- Umgebung: Spring Boot 3, Spring Framework 6, IntelliJ
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon SQS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 87%)
Master-Abschluss oder höher
33% (Deutschland: 54%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
89% (Deutschland: 95%)
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 SQS 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
Queue-Grundlagen
Amazon SQS ist der verwaltete Message-Queue-Dienst von AWS, auch bekannt als AWS SQS oder Simple Queue Service. Er hilft Systemen dabei, Arbeit sicher zwischen Diensten weiterzugeben, ohne eng gekoppelt zu sein. Unternehmen nutzen ihn, um Traffic abzufangen, Anwendungen zu entkoppeln und Hintergrundjobs am Laufen zu halten, wenn die Last ansteigt.
Typische Anwendungsfälle
- Übergabe von Bestell- und Zahlungsereignissen zwischen Diensten
- Hintergrundjobs, Wiederholungen und verzögerte Verarbeitung
- Fan-out-Workflows mit SNS und Worker-Diensten
- Abpuffern von Spitzen in Web-, Daten- und Integrationsflüssen
Er passt gut, wenn ein System Lastspitzen auffangen muss und ein anderes in seinem eigenen Tempo verarbeiten soll. Berliner Teams nutzen ihn oft in Produktplattformen, Logistik, Medien und B2B-Software, wo zuverlässige asynchrone Arbeit wichtig ist.
Ökosystem und Tools
Starke Profis wissen, wie SQS mit Lambda, SNS, EC2, ECS, EKS und IAM zusammenspielt. Sie verstehen Queue-Typen, Visibility Timeouts, Dead-Letter-Queues und Message-Attribute. Sie wissen auch, wann Long Polling, Batching und serverseitige Verschlüsselung sinnvoll sind.
Was starke Spezialisten tun
Ein guter Spezialist verschickt nicht nur Nachrichten. Er entwirft Message-Verträge, verhindert doppelte Verarbeitung, behandelt Wiederholungen sicher und beobachtet die Queue-Tiefe sowie das Alter der Nachrichten. Er stimmt außerdem die Consumer-Logik mit den Grenzen der nachgelagerten Systeme ab, damit die Arbeit planbar bleibt.
Wann Sie Hilfe dazuholen sollten
Holen Sie sich freiberufliche Unterstützung, wenn ein Queue-Setup langsam, fehleranfällig oder schwer zu betreiben ist. Das hilft auch, wenn Sie von synchronen Aufrufen zu ereignisgesteuerten Abläufen wechseln, einen Monolithen aufteilen oder kritische Workflows robuster machen wollen. Kurze Einsätze eignen sich gut für Audits, Refactorings und Delivery-Support.
Worauf Sie achten sollten
- Echte SQS-Entwürfe mit Wiederholungs- und Fehlerbehandlung
- Sauberer Einsatz von IAM, Verschlüsselung und Least Privilege
- Praktisches Wissen über Consumer, Worker und Ereignisfluss
- Erfahrung mit Monitoring, Alarmen und operativer Übergabe
Für Teams in Berlin ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, aber Vor-Ort-Arbeit kann bei Architektur-Workshops oder bei der Wiederherstellung nach Vorfällen helfen. Die besten Profis erklären Abwägungen klar und halten das Queue-Design einfach genug, um es gut pflegen zu können.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Amazon SQS am häufigsten fragen.
Amazon SQS wird genutzt, um Arbeit zwischen Diensten zu verschieben, ohne dass sie in Echtzeit voneinander abhängen. Teams verwenden es für Hintergrundjobs, Bestellabläufe, Wiederholungen und zum Glätten von Lastspitzen, wenn der Traffic ungleichmäßig ist. Es passt gut, wenn Zuverlässigkeit wichtiger ist als eine sofortige Antwort.
SQS ist eine Queue für die Verarbeitung von einer Nachricht an einen Verbraucher, während SNS für Pub/Sub-Fan-out gebaut ist. Kafka ist eher als Streaming-Plattform mit Aufbewahrungs- und Replay-Mustern bekannt, die zu Event-Logs und Datenpipelines passen. Ein guter Freelancer hilft Ihnen, das einfachere Tool zu wählen, das zur Aufgabe passt, statt überall ein einziges Muster zu erzwingen.
Ein starker Amazon SQS-Spezialist sollte auch IAM, Lambda, SNS, DLQs und grundlegende Observability kennen. Er muss verstehen, wie Consumer skalieren, wie Wiederholungen ablaufen und wie sich die Nachrichtenverarbeitung idempotent halten lässt. In AWS-lastigen Systemen gehören ECS, EKS und Cloud-Logging oft zur gleichen Arbeit.
Ein kleines Queue-Setup kann von einem Freelancer umgesetzt werden, der den Dienst gut kennt und den Nachrichtenfluss versteht. Komplexere Arbeit braucht jemanden, der sich mit doppelter Auslieferung, Poison Messages und Engpässen bei Consumern auskennt. Je schwieriger die Fehlerbehebung, desto wichtiger wird praktische Umsetzungserfahrung.
Wenn Worker hinterherhinken, Nachrichten ständig fehlschlagen oder Wiederholungen für unnötigen Lärm sorgen, braucht Simple Queue Service womöglich ein Redesign. Das gilt auch, wenn Teams unsicher bei Visibility Timeouts, Queue-Richtlinien oder Dead-Letter-Behandlung sind. Externe Hilfe ist nützlich, wenn die Queue bereits produktiv läuft und das Fehlerrisiko hoch ist.
Ja, AWS SQS lässt sich meist gut remote umsetzen, weil die Kernaufgaben Design, Review und Integration sind. In Berlin kann Vor-Ort-Zeit trotzdem bei Workshop-artigen Architekturentscheidungen helfen, ist für die normale Umsetzung aber selten nötig. Klare Kommunikation und Zugriff auf Logs sind wichtiger als der Standort.
Achten Sie auf einfache Abläufe, klare Message-Verträge und eine sichere Fehlerbehandlung bei Amazon Simple Queue Service. Qualität zeigt sich auch in Monitoring, Alarmen und einem sauberen Umgang mit Wiederholungen und Dead-Letter-Queues. Wenn der Spezialist erklären kann, warum eine Nachricht zweimal verarbeitet werden könnte und wie das System trotzdem korrekt bleibt, ist das ein gutes Zeichen.
Ein sorgfältiger Amazon SQS-Freelancer sollte nach Nachrichtenmengen, Grenzen der Consumer, Wiederholungsregeln und abhängigen Downstream-Systemen fragen. Er sollte auch prüfen, ob die Queue Teil eines größeren AWS-Setups mit SNS, Lambda oder Container-Diensten ist. Gute Antworten zeigen, wie viel Design-, Reparatur- oder Migrationsarbeit wirklich nötig ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 718 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 33% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (94%), Deutsch (83%) und Arabisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (44%), Medien und Unterhaltung und Druck (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon SQS eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
