Amazon SQS Experten in Frankfurt
mit geprüften, verfügbaren Spezialisten und der Kraft von KIBuchen Sie Experten, die Queues entwerfen, den Nachrichtenfluss optimieren und robuste asynchrone Services mit Amazon SQS, SQS FIFO, Dead-Letter-Queues und AWS-Integrationen bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Amazon SQS eingesetzt haben
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Jan Mundo
Letzte Position:
Gründer, Senior-Lösungsarchitekt, Teamleiter, Senior DevOps-Ingenieur bei CreArt IT GmbH
- Hands-on-Lösungsarchitekt
- Digitale Produktentwicklung - SaaS
- Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
- Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten
Ashkan Zadeh
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Waleri Moretz
Letzte Position:
Projektleiter bei WAMOCON Academy
- Projektplanung und Ressourcenplanung
- Anforderungsdefinition und Technologieauswahl
- Datenmigration und Risikomanagement
- Überwachung bis zum Go-Live
- Tools: Office365, Jira XRAY, Strato, Onboarding App
Roman Krivtsov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Ritika Solanki
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Anton Rösler
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Doğan Can Uçar
Letzte Position:
E-Commerce-Entwickler bei The Quality Group
Backend-Entwicklung für die Shops „ESN“ und „More Nutrition“
Eingesetzte Technologien: PHP, Symfony 6, Bref, AWS (SQS, Lambda), Terraform, Akeneo API
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon SQS einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Regierung und öffentliche Verwaltung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 87%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 54%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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
Nachrichten-Queues
Amazon SQS ist eine verwaltete Nachrichten-Queue, mit der Services entkoppelt und Lastspitzen abgefedert werden. Es hilft Teams dabei, Arbeit zwischen Systemen zu verschieben, ohne enge Abhängigkeiten oder direkte Aufrufe. Das macht es nützlich für Hintergrundjobs, ereignisgesteuerte Workflows und robuste Service-zu-Service-Kommunikation.
Häufige Einsätze
- Pufferung von Bestellungen, Uploads und Benachrichtigungen
- Versorgung von Worker-Prozessen, die Aufgaben im Hintergrund bearbeiten
- Aufteilung von Monolithen in kleinere asynchrone Services
- Behandlung von Wiederholungen mit Dead-Letter-Queues
- Verteilung der Last über ausgelastete Systeme
Passung zu AWS
SQS wird oft mit Lambda, SNS, ECS, EKS und Step Functions eingesetzt. Gute Spezialisten wissen, wann Standard-Queues die richtige Wahl sind und wann FIFO-Reihenfolge wichtig ist. Sie verstehen auch Visibility Timeouts, Long Polling und die Aufbewahrung von Nachrichten.
Was starke Experten tun
Ein guter Amazon SQS Spezialist denkt in Fehlerszenarien und nicht nur im Erfolgsfall. Er oder sie entwirft idempotente Consumer, sichere Wiederholungen und klare Nachrichtenverträge. Außerdem wird auf doppelte Verarbeitung, Poison Messages und Queue-Rückstände geachtet, bevor diese Probleme in die Produktion gelangen.
Wann man einen hinzuzieht
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn Queues unübersichtlich werden, Worker ausfallen oder Integrationen ein saubereres Design brauchen. In Frankfurt passt das oft zu Teams, die mit AWS-lastigen Systemen, internen Plattformen und regulierten Umgebungen arbeiten, die eine zuverlässige asynchrone Verarbeitung brauchen. Die Zusammenarbeit aus der Ferne funktioniert gut, aber Unterstützung vor Ort kann wichtig sein, wenn mehrere Services und Teams aufeinander abgestimmt werden müssen.
Anzeichen für gute Umsetzung
- Klare Queue-Namen und Routing-Regeln
- Sauber definierte Retry- und DLQ-Logik
- Metriken und Alarme für Durchsatz und Ausfälle
- Consumer-Logik, die Duplikate sicher verarbeitet
- Dokumentation, die Nachrichtenform und Zuständigkeiten erklärt
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Amazon SQS.
Amazon SQS wird genutzt, um Arbeit zwischen Systemen zu verschieben, ohne dass sie in Echtzeit voneinander abhängig sind. Teams setzen es für Hintergrundverarbeitung, Ereignisverarbeitung, das Puffern von Lastspitzen und das kontrollierte Wiederholen fehlgeschlagener Aufgaben ein.
SQS ist eine Queue und eignet sich daher für die Verteilung von Arbeit und die Entkopplung zwischen Produzenten und Konsumenten. SNS ist besser für Fan-out-Benachrichtigungen, Kafka ist stärker bei Event-Streams und Replays, und RabbitMQ bietet oft fortgeschrittenere Routing-Muster. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Sie einfache gepufferte Zustellung, Broadcast oder Stream-Verarbeitung brauchen.
Ein starker Amazon SQS Spezialist sollte auch Lambda, SNS, IAM, CloudWatch und die umliegende Service-Architektur kennen. Idempotenz, Retry-Design, Dead-Letter-Queues und das Design von Nachrichtenverträgen sind genauso wichtig wie das Einrichten der Queue.
Ein einfaches Queue-Setup ist unkompliziert, aber echte Projekte brauchen jemanden, der Fehlerfälle, Skalierung und Betriebsrauschen schon erlebt hat. Wenn Ihr System von sauberen Wiederholungen, Reihenfolge oder vielen Konsumenten abhängt, wählen Sie einen Spezialisten, der bereits an produktiven AWS-Workflows gearbeitet hat.
Holen Sie sich Amazon Simple Queue Service-Expertise, wenn Queues immer größer werden, die Verarbeitung unzuverlässig wird oder Teams sich über das richtige asynchrone Design uneinig sind. Externe Hilfe ist auch nützlich, wenn Sie eine stark genutzte Integrationsschicht umbauen oder Dead-Letter-Behandlung ergänzen müssen, ohne die Produktion zu gefährden.
Ja. Arbeit mit Amazon SQS lässt sich meist gut remote erledigen, weil es dabei vor allem um Design, Konfiguration und Code-Review geht und nicht um hardwareabhängige Tätigkeiten. In Frankfurt passen Remote-Spezialisten oft gut zu AWS-basierten Produktteams, während Vor-Ort-Sessions helfen, wenn mehrere Beteiligte die Grenzen der Nachrichtenverarbeitung abstimmen müssen.
Ein gutes Amazon SQS-Setup hat klare Zuständigkeiten für die Queue, sichere Retry-Logik, eine sinnvolle Dead-Letter-Strategie und Alarme, die wachsender Rückstau früh erkennen. Außerdem bleiben die Consumer idempotent, damit doppelte Nachrichten keine falschen Daten oder wiederholte Seiteneffekte erzeugen.
AWS SQS hilft, wenn direkte Aufrufe zu fragil, zu langsam oder zu eng gekoppelt sind. Es erlaubt einem Service, Arbeit zu übergeben und weiterzumachen, während ein anderer sie verarbeitet, wenn er bereit ist. Das reduziert Kaskadenausfälle und macht Lastspitzen leichter abzufangen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 832 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Gesundheitswesen (63%) und Regierung und öffentliche Verwaltung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon SQS in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (75%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon SQS eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
