Apache Cassandra Experten in Berlin
aufbauen, die per KI in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die verteilte Datenmodelle entwerfen, Cassandra-Cluster optimieren und Anwendungen über Java, Python oder Kubernetes anbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Apache Cassandra eingesetzt haben
Domenic V.
Letzte Position:
Founder bei VOS Ventures Tech UG
Ich arbeite als unabhängiger / interimistischer / Fractional CTO / Engineering Director, technischer Leiter, Entwickler und Coach. Ausgewählte Erfolge:
- Fractional CTO für ein Music-Tech-Startup. Ich half dabei, weitere Finanzierung zu ermöglichen, indem ich die technische Strategie und den Plan hinter dessen Vision und Pitch Deck entwickelte und anschließend umsetzte: von der Vision zu einer funktionierenden Beta, von 0 auf 1, termingerecht und innerhalb des Budgets gemäß diesem Plan.
- KI-Automatisierung für ein Compliance-Unternehmen. Ein jährlicher Rechercheprozess — bei dem eine Person tagelang Tabellen durchging und Websites manuell prüfte, weshalb er so teuer war, dass er jahrelang nicht mehr durchgeführt wurde — läuft nun jeden Monat automatisch und benötigt etwa eine Stunde zur Überprüfung. Veraltete oder fehlende Daten wurden zu aktuellen Daten, zwölfmal pro Jahr.
- Ein KI-Entwicklungs-Autopilot. Agents übernehmen ein freigegebenes Ticket, implementieren test-first, überprüfen die Lösung anhand eines laufenden Systems und eröffnen einen Pull Request. Ein KI-Komitee prüft verschiedene Kategorien und erstellt auf Grundlage meiner Spezifikationen Risikobewertungen. Ohne einen Menschen wird nichts gemergt.
- Coaching und Sparring für Engineering Leader. Die Entwicklung von Engineering Managern war als Director der größte Teil meiner Arbeit; heute mache ich das im direkten Einzelgespräch.
Wolfram K.
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Ola V.
Letzte Position:
IT-Dozent
- IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration
Nune I.
Letzte Position:
Fractional CTO bei OpsWorker
OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.
Qaiser A.
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
Fady K.
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
Khaled M.
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.
Amit G.
Letzte Position:
Bevollmächtigter - Softwareingenieur bei UBS
- Entwickelte ein Tool zur Erstellung von Gebührenvorschlägen, das die Honorarberechnung für Finanzberater automatisiert und die manuelle Bearbeitung von Stunden auf Sekunden verkürzt.
- Entwickelte Spring Boot Microservices mit REST-APIs auf Azure SQL, ersetzte Mainframe-Prozeduren und verbesserte die Latenz um 60%.
- Migrierte Tomcat-Anwendungen von lokalen RHEL-Servern zu Azure Kubernetes Service (AKS).
- Automatisierte Test- und Deploy-Prozesse mit CI/CD-Pipelines in GitLab und reduzierte die Bereitstellungszeit um 90%.
- Optimierte wiederkehrende Reporting-Workflows durch Automatisierung der Berichtserstellung mit Spring Batch.
Christian R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Dirk U.
Letzte Position:
Entwickler bei Future Training & Consulting GmbH
Lehrgang mit Prüfung zum Spring Certified Professional.
- Umgebung: Spring Boot 3, Spring Framework 6, IntelliJ
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.
Mario E.
Letzte Position:
Entwickler und Berater bei Freelancer
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Cassandra einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 20 Jahre)
Positionsdauer
2,9 Jahre (Deutschland: 2,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
44% (Deutschland: 54%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Berlin, die Apache Cassandra 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Apache Cassandra 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%)
- Bildung (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (42%)
- Professionelle Dienstleistungen (42%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Versorgungsdienstleistungen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verteilte Datenspeicherung
Apache Cassandra ist eine quelloffene NoSQL-Datenbank mit breiten Spalten, die für hohe Verfügbarkeit, horizontale Skalierung und kontinuierlichen Betrieb entwickelt wurde. Sie verteilt Daten auf viele Knoten, ohne auf einen zentralen Server angewiesen zu sein. Teams nutzen sie für Zeitreihendaten, Ereignisströme, Nutzeraktivitäten, Nachrichten und andere Workloads, die auch bei Infrastrukturausfällen weiterhin Anfragen annehmen müssen.
Datenmodellierung
Cassandra-Datenmodelle beginnen mit den Abfragen, die eine Anwendung beantworten muss. Experten definieren Partitionsschlüssel, Clustering-Spalten, Replikationsstrategien und Konsistenzebenen passend zu diesen Zugriffsmustern. Außerdem planen sie Tabellenstrukturen, Komprimierung, Tombstones und Reparaturprozesse, damit die Lese- und Schreibperformance bei wachsendem Datenvolumen vorhersehbar bleibt.
Ökosystem und Werkzeuge
Die Technologie fügt sich in ein breites Betriebs- und Anwendungsökosystem ein:
- Cluster, Keyspaces, Replikation und Bereitstellungen über mehrere Regionen konfigurieren
- Dienste über die Java-, Python-, Go- oder Node.js-Treiber verbinden
- Cassandra mit Kubernetes, Cloud-Infrastruktur und Infrastructure-as-Code betreiben
- Latenz, Komprimierung, Festplattennutzung und Knotenzustand mit geeigneten Observability-Tools überwachen
Apache Cassandra arbeitet außerdem mit Streaming- und Analysesystemen wie Apache Kafka und Apache Spark zusammen. CQL bietet Teams eine vertraute Möglichkeit, Schemata zu definieren und Daten abzufragen, während Tools wie nodetool die Diagnose und Wartung unterstützen.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn ein neuer Workload verteilte Persistenz benötigt, ein bestehender Cluster instabile Latenz zeigt oder eine Migration von einer relationalen Datenbank ins Stocken geraten ist. Sie helfen auch bei Cloud-Migrationen, Ausfallsicherheit über mehrere Regionen, Kapazitätsplanung und Upgrades. In Berlin kann dieses Fachwissen lokale Teams aus Produktentwicklung, Medien, Mobilität und Industrie unterstützen und zugleich eine praktische Remote-Zusammenarbeit in ganz Europa ermöglichen.
- Ein Schema für neue Abfragemuster entwerfen
- Langsame Lesevorgänge, fehlgeschlagene Reparaturen oder unausgewogene Partitionen untersuchen
- Migrations-, Backup- und Disaster-Recovery-Pläne vorbereiten
- Die Betriebsbereitschaft vor dem Start prüfen
Kompetente Fachleute
Kompetente Apache Cassandra-Fachleute verstehen verteilte Systeme, statt die Datenbank wie einen herkömmlichen SQL-Speicher zu behandeln. Sie können Konsistenzabwägungen erklären, Hot Partitions erkennen, Reparatur und Komprimierung verwalten und Ausfallszenarien testen. Sie dokumentieren Entscheidungen klar und arbeiten sicher mit Anwendungsteams, Betriebsspezialisten und Stakeholdern auf Englisch oder Deutsch, wenn die Zusammenarbeit in Berlin dies erfordert.
Die passende Besetzung auswählen
Bewerten Sie Spezialisten anhand echter Designdiskussionen, Beispielen aus Vorfällen und Nachweisen für Verantwortung im Produktivbetrieb. Fragen Sie, wie sie Ihre wichtigsten Abfragen modellieren, mit dem Ausfall einer Region umgehen und den Zustand des Clusters messen würden. Die richtige Person verbindet Schemaentscheidungen mit Anwendungsverhalten, Automatisierung und Geschäftsrisiken, statt zu versprechen, dass Cassandra allein jedes Skalierungsproblem lösen wird.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Apache Cassandra anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Apache Cassandra wird für Anwendungen eingesetzt, die hohe Schreibverfügbarkeit, vorhersehbare Zugriffsmuster und über mehrere Maschinen oder Regionen verteilte Daten benötigen. Häufige Workloads sind Ereignisverläufe, Telemetrie, Nachrichten, Produktaktivitäten und Zeitreihendaten.
Apache Cassandra ist auf verteilte Skalierung und widerstandsfähige Schreibvorgänge ausgelegt, während PostgreSQL umfangreiche relationale Abfragen, Joins und Transaktionsfunktionen bietet. Die bessere Wahl hängt von den Zugriffsmustern, den Konsistenzanforderungen und der Frage ab, ob die Daten starke Beziehungen haben, die flexibel abgefragt werden müssen.
Apache Cassandra eignet sich für Teams, die eine quelloffene verteilte Datenbank mit flexiblen Bereitstellungsmöglichkeiten in Cloud- oder On-Premises-Umgebungen wünschen. DynamoDB bietet eine verwaltete AWS-Erfahrung, während ScyllaDB kompatible Workloads mit einer anderen Implementierung und einem anderen Betriebsmodell unterstützt.
Ein starker Apache Cassandra-Spezialist sollte verteilte Systeme, Datenmodellierung, Java oder eine andere Programmiersprache, Linux, Netzwerke und Observability verstehen. Erfahrung mit Kubernetes, Cloud-Infrastruktur, Apache Kafka und Infrastrukturautomatisierung ist für den Produktivbetrieb ebenfalls hilfreich.
Die Arbeit mit Apache Cassandra profitiert von praktischer Erfahrung im Produktivbetrieb mit Partitionsdesign, Replikation, Reparaturen, Komprimierung und der Wiederherstellung nach Ausfällen. Ein kleiner Proof of Concept benötigt möglicherweise nur fokussiertes Datenbankwissen, aber ein Dienst über mehrere Regionen sollte von jemandem betreut werden, der Cluster unter realer Last und bei echten Vorfällen betrieben hat.
Apache Cassandra-Projekte eignen sich gut für Remote-Zusammenarbeit, wenn Anforderungen, Schemata, Runbooks und Zugriffsprozesse dokumentiert sind. Berliner Teams sollten Arbeitszeiten, Bereitschaft bei Vorfällen und Spracherwartungen frühzeitig vereinbaren, besonders wenn der Produktionssupport über Zeitzonen hinweg erfolgt.
Bitten Sie einen Apache Cassandra-Freelancer, eine repräsentative Abfragemenge zu modellieren und die Wahl der Partitionsschlüssel zu erklären. Starke Antworten behandeln Konsistenz, Hot Partitions, Reparatur, Komprimierung, Backups, Monitoring und das Verhalten bei Ausfällen von Knoten oder Regionen.
Apache Cassandra wird häufig falsch eingesetzt, wenn Teams ein relationales Schema übernehmen, sich auf Joins verlassen oder Partitionen anlegen, die unkontrolliert wachsen. Weitere Risiken sind das Ignorieren von Tombstones, das Verzögern von Reparaturen, die Wahl von Konsistenzebenen ohne klare Begründung und die Messung ausschließlich der durchschnittlichen Latenz statt des Verhaltens an den Extremen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 765 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 44% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (50%), Medien und Unterhaltung und Druck (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (58%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Cassandra eingesetzt haben
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Berlin 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
