Apache Avro Experten in Deutschland
aufbauen, vermittelt mit geprüften Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Avro-Schemas entwickeln, Kafka und Schema Registry integrieren und zuverlässige ereignisgesteuerte Datenplattformen unterstützen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Apache Avro Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Avro eingesetzt haben
Collin K.
Letzte Position:
Software Architekt / Fullstack Developer bei Equity Bytes
Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.
- Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
- Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
- Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
- Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
- Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
- Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
- Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
- RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
- Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
- Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
- Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
- Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
- Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
- Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
- Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
- Spätere Migration auf GraphQL Mesh
- Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
- Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
- Enterprise-Security-Architektur & Access Control
- Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
- Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
- Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse
Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest
Ali A.
Letzte Position:
Gründer & Architekt bei Independent AI R&D
- Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
- GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
- KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner
Anupriya P.
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Telefonica Germany
(Mutterschafts-/Elternzeit: Juli 2023 – Aug. 2024)
- Domäne: Zahlungsverkehr | Kunde: Telefonica Germany
- Projekt: General Payment Service
Der General Payment Service ist für die Verarbeitung von Online-Zahlungen über externe Zahlungsdienstleister wie Saferpay und PayPal verantwortlich.
- DOU- und Schnittstellenvertragsdokumentation entwickelt und erstellt, um Klarheit und Konformität über Systemintegrationen hinweg sicherzustellen
- REST/SOAP-Webservices mit Spring Boot und Spring Data JPA entworfen und umgesetzt, Swagger-Verträge über das WSO2 API Gateway veröffentlicht, um Zugänglichkeit und Governance zu verbessern.
- Die Migration von On-Premises in die AWS Cloud geleitet, die Plattform von Oracle auf PostgreSQL auf AWS RDS umgestellt und Services auf EC2 bereitgestellt, wodurch Skalierbarkeit und Kosteneffizienz verbessert wurden.
- Microservices mit Docker containerisiert und Deployments mit Kubernetes orchestriert, wodurch Deployment-Pipelines verschlankt und die Systemzuverlässigkeit verbessert wurden.
- Proaktives Monitoring und Logging mit AWS CloudWatch und Kibana umgesetzt, um Stabilität und Performance während des Cutovers sicherzustellen.
- Die Zusammenarbeit durch Code Reviews und Peer Reviews verbessert und so Wartbarkeit sowie saubere Coding-Standards gefördert.
- Die Qualität durch umfangreiche JUnit-Tests und detaillierte Testfälle gestärkt, wodurch Fehler frühzeitig erkannt werden konnten.
- Automatisierte API-Tests mit Ready API, Postman und SOAPUI geliefert und Performance-Tests mit JMeter durchgeführt, um die Zuverlässigkeit in Umgebungen mit hohem Transaktionsaufkommen sicherzustellen.
Basil S.
Letzte Position:
Senior Entwickler / Dateningenieur bei Großunternehmen Energiebranche
- Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
- Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
- Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
- Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
- Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.
Niels M.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / Cloud Architekt bei Biesterfeld SE
- ETL-Services für den ereignisgesteuerten Datenaustausch zwischen Unternehmenssystemen auf einem Kafka-Streaming-Backbone entworfen.
- CI/CD-Pipelines für Azure AKS-Deployments optimiert und Monitoring sowie Alerting in OpenSearch für eine proaktive Erkennung von Vorfällen verbessert.
Tech: Java / Kotlin, Quarkus, Kafka / Avro, Azure / AKS, Azure Storage Container, ArgoCD, GitLab CI, OpenSearch, Terraform
Karthikeyan R.
Letzte Position:
Full-Stack Developer — Eigenes Produkt bei Self-employed
Java 21 · Spring Boot 3 · Keycloak · PostgreSQL · Docker · Nginx · GitHub Actions · DigitalOcean · React 18 · TypeScript · Plasmo
- Eine produktionsreife Job-Application-Tracker-Lösung von Grund auf konzipiert und live gestellt: REST-API mit 5-stufigem Workflow, Pagination, Sortierung und dynamischem Filtern — komplette Verantwortung von Design bis zum Live-Deployment in der Cloud auf DigitalOcean.
- Produktives Identity Management umgesetzt: OAuth 2.0 / OpenID Connect / JWT / RBAC über Keycloak, unter Anwendung von Hexagonaler Architektur und DDD-Prinzipien.
- Automatisierte CI/CD-Pipeline gebaut (GitHub Actions); mit Docker containerisiert; Nginx Reverse Proxy mit pathbasiertem Routing und SSL-Terminierung.
- Eine Chrome-Erweiterung entwickelt (Plasmo-Framework, Manifest V3), die Job-Bewerbungen direkt von LinkedIn in den Tracker übernimmt — zeigt ein komplettes Produktverständnis über Backend-API und Browser-Client hinweg.
Peter B.
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Philipp B.
Letzte Position:
Dozent bei Spark Rockstars Academy
- Entwickler individuell im Live-Coaching unterstützen, um Pro-Level Apache-Spark-Engineers auszubilden
- Mehrtägige, zugeschnittene Apache-Spark-Workshops für Entwicklungsteams organisieren und durchführen
- Technische Lerninhalte auf einem selbstgehosteten Blog, YouTube und in sozialen Medien erstellen
Bela B.
Letzte Position:
Full-Stack Lead-Entwickler, Backend-Architekt bei Telefonica (O2)
Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.
Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.
Christian R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Emre A.
Letzte Position:
Entwicklung einer Softwarelösung zur Archivierung und eines GenAI-basierten Q&A-Tools
- Bankbranche
- Konfiguration und Aufbau eines Google Cloud Projekts mit Vertex AI API, Vertex AI Matching Engine und Google Cloud Storage
- Entwicklung von Python-Services zur Aufnahme und Analyse von Daten in verschiedenen Formaten mittels Q&A-API
- Containerisierung der Komponenten und Umsetzung von Kubernetes-Konfigurationen
- Entwicklung eines .NET-Services und eines React-Frontends zur datengesteuerten Erfassung mit dynamischen Prozessschritten
- Refactoring und funktionale Erweiterung des bestehenden Codes entsprechend neuer Anforderungen im Bereich Ingestion und Reconciliation
- Technologien: .NET Core, Moq, C#, PostgreSQL, Entity Framework, Avro, Python, Flask, Flask unittest, Pip, LangChain, RabbitMQ, REST, Jupyter, Docker, GitHub, kubectl, Google Vertex AI, Google Vertex AI Matching Engine, BigQuery, Google Gemini, React, Bootstrap, Vite, Vitest, npm
Henning P.
Letzte Position:
Entwicklung von Backendsystemen bei Deutsche Bank/DWS/Morgenfund
- Entwicklung von Backendsystemen für die DWS-Investment-App, eine White-Label-Investmentlösung (Robo-Advisor) sowie einer Investmentlösung für institutionelle Anleger.
- Java 8-17, Kotlin, Spring Boot, Spring MVC, OpenAPI 3.0, JPA, JDBI, Oracle, Hazelcast, JXLS, Apache POI, Apache PDFBox, Apache Kafka & Avro, Active MQ, Elasticsearch, React Native, Spock Test, IntelliJ IDEA, Kubernetes, Helm, Microservices/Netflix-Stack, TeamCity, Splunk.
- Kanban-Team, Continuous Integration.
- Cloud-Migration der bestehenden Anwendungen aus der Private-Cloud-Umgebung der Deutschen Bank nach Azure als Teil eines Carve-Outs.
Matthias V.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei IT-Beratungsfirma
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Avro einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
3,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Telekommunikation
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
75%
Master-Abschluss oder höher
42%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Apache Avro 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 Apache Avro 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%)
- Bank- und Finanzwesen (77%)
- Telekommunikation (46%)
- Versicherung (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Einzelhandel (38%)
- Automotive (31%)
- Bildung (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Apache Avro leistet
Apache Avro ist ein Datenserialisierungssystem für den kompakten und schnellen Austausch strukturierter Datensätze. Es speichert ein Schema zusammen mit einer binären oder JSON-Darstellung und ermöglicht Anwendungen so, Daten gemeinsam zu nutzen, ohne Felddefinitionen in jeder Nachricht zu wiederholen. Avro wird häufig in verteilten Systemen, beim Event-Streaming und in der Batch-Datenverarbeitung eingesetzt.
Schemas und Kompatibilität
Avro-Schemas definieren Felder, Typen, Standardwerte und optionale Änderungen in einem präzisen Format. Gute Spezialisten verwalten die Schema-Entwicklung so, dass Produzenten und Konsumenten unabhängig voneinander geändert werden können, ohne Datenflüsse zu unterbrechen. Sie wenden Kompatibilitätsregeln und Namespace-Konventionen an und etablieren klare Verantwortlichkeiten über Teams und Umgebungen hinweg.
Kafka und Datenwerkzeuge
Avro wird häufig mit Apache Kafka, Confluent Schema Registry und Kafka Connect eingesetzt. Spezialisten nutzen außerdem Spark, Flink, Hadoop, Java, Python oder Scala, wenn Avro-Datensätze Streaming- und Analyseprozesse durchlaufen.
- Avro-Schemas entwickeln und prüfen
- Serialisierung und Deserialisierung konfigurieren
- Kafka-Topics mit Schema Registry verbinden
- Avro-Daten für Analysen und Speicherung konvertieren
Wo Unternehmen es einsetzen
Unternehmen setzen Avro für ereignisgesteuerte Services, Kundendatenplattformen, Zahlungs- und Logistikdatenströme, Clickstream-Analysen und operative Berichte ein. Das kompakte Format eignet sich für den Austausch großer Datenmengen, während explizite Schemas die Verwaltung von Integrationsverträgen erleichtern. Teams in deutschen Branchen können je nach Anforderungen an Sicherheit, Workshops und Abstimmung mit Remote- oder Vor-Ort-Spezialisten arbeiten.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Externe Expertise ist hilfreich, wenn ein Team Kafka einführt, fragile JSON-Verträge ersetzt oder eine Batch-Plattform zu einer kontrollierten Datenpipeline migriert. Ein Spezialist kann bestehende Schemas prüfen, einen Einführungsplan definieren, Kompatibilitätsprobleme beheben und Verantwortlichkeiten zwischen Produzenten und Konsumenten dokumentieren. Außerdem kann er eine gezielte Umsetzung unterstützen, ohne dauerhafte Kapazitäten aufzubauen.
Merkmale guter Spezialisten
Qualifizierte Fachleute verstehen sowohl die Avro-Spezifikation als auch die umliegenden Systeme. Sie testen die Abwärts- und Vorwärtskompatibilität, prüfen serialisierte Nutzdaten und verfolgen Fehler über Produzenten, Broker, Registries und Konsumenten hinweg. Sie erklären Abwägungen klar und hinterlassen wartbare Schemas, Automatisierung und eine verständliche Betriebsdokumentation.
- Schemaänderungen in der kontinuierlichen Integration validieren
- Serialisierungsfehler und Auswirkungen auf Konsumenten überwachen
- Sichere Migrationen zwischen Schema-Versionen planen
- Datenverträge an die fachliche Verantwortung ausrichten
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Apache Avro am häufigsten aufkommen.
Apache Avro wird eingesetzt, um strukturierte Daten für die Kommunikation zwischen Services, die Speicherung in Data Lakes sowie die Verarbeitung in Streaming- oder Batch-Pipelines zu serialisieren. Es ist besonders nützlich, wenn viele Anwendungen einen gemeinsamen, weiterentwickelbaren Datenvertrag benötigen.
Apache Avro verwendet Schemas und speichert diese häufig außerhalb der Nutzdaten, wodurch Datensätze kompakt und für Kafka- sowie Datenverarbeitungsprozesse gut geeignet sind. JSON lässt sich leichter prüfen, ist aber weniger strikt, während Protocol Buffers häufig zu stark typisierten Service-APIs passt und einen anderen Schema- und Werkzeugansatz erfordert.
Ein guter Apache Avro Spezialist arbeitet häufig mit Apache Kafka, Schema Registry, Kafka Connect und verteilten Datenverarbeitungswerkzeugen wie Spark oder Flink. Erfahrung mit Java, Python, Scala, Data Governance und automatisierten Kompatibilitätsprüfungen ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt von der Aufgabe ab. Eine klar abgegrenzte Schema- oder Serialisierungsaufgabe kann gezielte Unterstützung durch einen Spezialisten erfordern, während eine Plattformmigration Erfahrung mit Schema-Entwicklung, Kafka-Betrieb, Datenverträgen und der Fehlersuche in Produktionsumgebungen verlangt.
Apache Avro Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Schemas, Repositories, Pipelines und Testumgebungen online geteilt werden können. Vor-Ort-Workshops können dennoch hilfreich sein, wenn Teams sich auf fachliche Verantwortlichkeiten, Compliance-Prozesse oder Migrationsaufgaben einigen müssen.
Vor der Beauftragung eines Apache Avro Freelancers sollten Sie Datenquellen, Konsumenten, Serialisierungsformate, die Registry-Konfiguration und Kompatibilitätserwartungen klären. Legen Sie außerdem fest, ob der Schwerpunkt auf Schema-Design, Kafka-Integration, Migration, Performance-Analyse oder Produktionssupport liegt.
Achten Sie auf getestete Schema-Entwicklung, klare Kompatibilitätsentscheidungen und Nachweise dafür, dass Produzenten und Konsumenten gemeinsam validiert wurden. Gute Apache Avro Arbeit umfasst verständliche Schemas, automatisierte Prüfungen, nützliches Monitoring und eine Dokumentation, die Verantwortlichkeiten und Migrationsschritte erklärt.
Bei Apache Avro Implementierungen treten häufig unklare Verantwortlichkeiten für Felder, unsichere Schemaänderungen, nicht übereinstimmende Registry-Einstellungen oder Konsumenten auf, die Standardwerte falsch verarbeiten. Gute Spezialisten reproduzieren Fehler mit echten Nutzdaten, legen Kompatibilitätsregeln fest und führen Tests ein, bevor sie produktive Datenverträge ändern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Avro in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 800 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Avro in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 75% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 42% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Apache Avro in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Avro in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Avro in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (77%) und Telekommunikation (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Avro in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (92%) und Business Intelligence (62%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Avro eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
