Apache Cassandra Experten in Berlin
aufbauen – in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die verteilte Datenmodelle entwerfen, Cluster mit hohem Datenvolumen optimieren und Cassandra mit Kafka, Spark oder Kubernetes verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in Berlin.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Apache Cassandra eingesetzt haben
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
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.
Ola V.
Letzte Position:
IT-Dozent
- IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration
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
18 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
38%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
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 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 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 19 Sep 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 (45%)
- Professionelle Dienstleistungen (45%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (36%)
- Versorgungsdienstleistungen (36%)
- Automotive (27%)
- Gesundheitswesen (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verteilte Daten im großen Maßstab
Apache Cassandra ist eine Open-Source-NoSQL-Datenbank mit breiten Spalten, die für Workloads mit hoher Verfügbarkeit, horizontaler Skalierung und vorhersehbarer Leistung entwickelt wurde. Sie verteilt Daten auf mehrere Knoten, ohne von einem einzelnen Ausfallpunkt abhängig zu sein. Unternehmen nutzen sie für Ereignisdaten, Kundenaktivitäten, Zeitreihendaten, Nachrichten, Produktkataloge und andere Systeme, die auch bei Infrastruktur- oder Netzwerkproblemen weiter verfügbar sein müssen.
Datenmodellierung
Cassandra erfordert einen abfrageorientierten Ansatz statt des relationalen Musters, Daten zu normalisieren und Tabellen erst zur Anfragezeit zu verbinden. Gute Spezialisten entwerfen Partitionsschlüssel, Clustering-Spalten, Replikationseinstellungen und redundante Tabellen auf Basis bekannter Zugriffspfade. Sie berücksichtigen außerdem das Datenwachstum, Hot Partitions, Konsistenzanforderungen, Tombstones und die Kosten der Komprimierung.
Ökosystem und Tools
Die Technologie fügt sich in einen breiten Stack für verteilte Daten ein. Fachleute arbeiten häufig mit:
- CQL, der Cassandra Query Language, und nativen Treibern für Java, Python, Go oder Node.js
- Apache Kafka für Event-Streams und ereignisgesteuerte Datenaufnahme
- Spark, Flink oder analytischen Datenspeichern für umfangreichere Verarbeitungs-Workloads
- Kubernetes-Operatoren, Cloud-Diensten und Infrastrukturautomatisierung
- Prometheus, Grafana und nativen Tools zur Überwachung von Zustand und Leistung
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Team, wenn ein Cluster langsam, instabil oder nur schwer sicher zu betreiben ist. Sie benötigen möglicherweise ein neues Datenmodell, eine Migration von einer relationalen Datenbank, Replikation über mehrere Regionen oder eine Überprüfung von Konsistenz- und Wiederherstellungsplänen. Berliner Teams können lokale Workshops mit Remote-Umsetzung verbinden, wenn Architekturentscheidungen mehrere Produkt- und Infrastrukturteams betreffen.
Typische Ergebnisse
Ein Spezialist kann Anforderungen in ein getestetes Cassandra-Design und einen Betriebsplan übersetzen. Zu den üblichen Ergebnissen gehören:
- Auf Anwendungsabfragen abgestimmte Partitions- und Tabellenmodelle
- Verfahren für Cluster-Bereitstellung, Skalierung und Rolling Upgrades
- Runbooks für Backup, Wiederherstellung, Reparatur und Notfallwiederherstellung
- Lasttests, Abfrageoptimierung und Dashboards zur Überwachung
- Migrationspipelines mit Validierungs- und Rollback-Schritten
Was gute Experten mitbringen
Gute Cassandra-Fachleute verstehen verteilte Systeme und nicht nur die CQL-Syntax. Sie können Zielkonflikte zwischen Konsistenz, Latenz, Verfügbarkeit und Speicher erklären und Entscheidungen anschließend mit realistischen Workload-Tests belegen. Achten Sie auf Erfahrung mit Ausfallszenarien, Reparaturvorgängen, Kapazitätsplanung, Sicherheitskontrollen und Wiederholungsmechanismen auf Anwendungsebene. Klare Dokumentation und Zusammenarbeit auf Englisch, Deutsch oder in beiden Sprachen helfen Berliner Teams, auch nach dem Einsatz die Verantwortung zu behalten.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Apache Cassandra anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Apache Cassandra wird für Anwendungen eingesetzt, die dauerhafte Verfügbarkeit, hohen Schreibdurchsatz und über mehrere Standorte verteilte Daten benötigen. Häufige Beispiele sind Telemetrie, Aktivitäts-Feeds von Nutzern, Nachrichten, Empfehlungsdaten und Zeitreihen-Workloads.
Apache Cassandra setzt auf redundante, abfragespezifische Tabellen und verteilte Verfügbarkeit, während eine relationale Datenbank typischerweise Joins, Transaktionen und Normalisierung in den Mittelpunkt stellt. Cassandra eignet sich gut, wenn Zugriffsmuster bekannt sind und das System über mehrere Knoten skalieren muss. Sie ist jedoch kein allgemeiner Ersatz für relationale Berichte oder komplexe Transaktionsabläufe.
Ein guter Apache Cassandra Experte versteht in der Regel verteilte Systeme, Linux, Netzwerke, Cloud-Infrastruktur und Monitoring. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen Kafka, Kubernetes, Spark, Infrastructure as Code, Anwendungstreiber und das Design von Datenmigrationen.
Das passende Niveau hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Eine einfache Anwendungsintegration kann gezielte Datenbankexpertise erfordern, während Betrieb über mehrere Regionen, Migrationen oder die Planung der Wiederherstellung jemanden voraussetzen, der mit Reparaturen, Ausfalltests, Kapazitätsplanung und Produktionsvorfällen mit Apache Cassandra umgegangen ist.
Ja. Apache Cassandra kann remote umgesetzt werden, wenn Zugriff, Dokumentation und betriebliche Verantwortung klar geregelt sind. Berliner Teams bevorzugen möglicherweise dennoch Vor-Ort-Workshops für Datenmodellprüfungen, Ausfallsimulationen oder die Koordination zwischen Produkt- und Infrastrukturteams.
Bitten Sie den Spezialisten, Entscheidungen zu Partitionsschlüsseln, Konsistenzebenen, Replikation, Komprimierung und Reparatur anhand Ihrer tatsächlichen Abfragen und Ausfallszenarien zu erklären. Ein kompetenter Apache Cassandra Fachmann zeigt, wie er Annahmen mit Lasttests und Monitoring überprüft, anstatt sich auf allgemeine Optimierungstipps zu verlassen.
Apache Cassandra kann ungeeignet sein, wenn der Workload häufige Ad-hoc-Joins, strikte Transaktionen über mehrere Datensätze oder flexible analytische Abfragen erfordert. Sie kann außerdem unnötige betriebliche Komplexität hinzufügen, wenn Datenvolumen, Verfügbarkeitsanforderungen und Zugriffsmuster überschaubar sind.
Freelancer sollten die bestehende Topologie, das Cloud- oder Rechenzentrums-Setup, die Replikationsstrategie, Konsistenzerwartungen, die Form des Workloads und die Bereitschaftsdienste klären. Bei Apache Cassandra ist es wichtig, die Anwendungsabfragen und die Betriebshistorie zu verstehen, bevor Schemata, Komprimierungseinstellungen oder die Clusterkapazität geändert werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 747 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 38% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 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 (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Cassandra in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (45%) und Professionelle Dienstleistungen (45%).
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 (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Cassandra eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
