Apache Flink Experten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHire Experten, die Streaming-Pipelines, Echtzeit-Analysen und ereignisgesteuerte Verarbeitung mit Apache Flink, Flink SQL und dem umliegenden Data-Stack bauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Flink eingesetzt haben
Collin Kempkes
Letzte Position:
Lead Fullstack Developer bei Freiberuflich
- Entwicklung von Cloud-Native-Anwendungen, um einen Multi-Vendor-Marktplatz für verschiedene digitale Assets (bspw. NFTs) bereitzustellen
- Konzeption und Betrieb einer Microservicearchitektur mithilfe von Nest.js, MySQL, Redis, Hasura, Algolia, Docker und Serverless
- Konzeption und Betrieb einer Streaming-Data-Architektur mithilfe von Kafka (mit JSON Schemas)
- Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für das automatisierte Deployment von Anwendungen
- Verprobung und Bewertung neuer Techniken für eine stabilere, schnellere, sicherere und nachhaltigere Entwicklung von Anwendungen
- Aufbau der gesamten Infrastruktur mithilfe von Terraform in AWS
- Integration von Stripe, um den internationalen Zahlungsverkehr zu regeln
- Verwendung von Algolia für die Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
- Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern und Halten von internen Meetups
- Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
- Diskussion von Architekturentscheidungen der IT-Landschaft und deren Auswirkungen
- Verwendung von Message Queues für die app-interne Kommunikation und Kapselung von Komponenten
- Beratung von internem Personal zur Umsetzung von fachlichen und technischen Anforderungen
- Test Driven Development: Unit-, Integrations- und E2E-Testing mittels JUnit
- Verwendung von Next.js/React mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
- Verwendung von Vue.js mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
- Integration sicherheitsrelevanter Mechanismen (JWT Tokens mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA, Secret Vaults)
- Erstellung von Microfrontends mithilfe von Retool für schnelles Prototyping und Testing von Funktionalität
- Verwendung von nx Monorepo mit nrwl
Jens Oberender
Letzte Position:
Freiberuflicher Java-Entwickler / DevOps-Ingenieur bei Nicht veröffentlichte Rüstungsfirma
- Erweiterung von OSGi-Modulen in einer komplexen Kommunikationslösung
- Debugging der Kommunikation mit Wireshark und Remote in der Testumgebung JENS
- Migration der Tests von Testng nach Junit5 mit Mockito und AssertJ
- Aktualisierung verwundbarer Abhängigkeiten und Verbesserung der Code-Qualität
- Änderungen am Vaadin-Frontend
- Erhöhung der Testabdeckung
Ibrahim Hilali
Letzte Position:
Senior Full Stack / KI Engineer bei Punktum Digital GmbH
- Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
- Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
- Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.
Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.
Selvaraj Kannaiyan
Letzte Position:
Senior Full-Stack- und Cloud-Architekt bei HCLTech
- Leitete die End-to-End-Implementierung des Miles-and-More-Kreditkartendienstes mit Integration in TSYS-Systeme auf Microsoft Azure.
- Entwarf sichere, skalierbare APIs und Microservices mit Spring Boot, Camunda und Apache Kafka (Confluent Platform) für Echtzeit-Event-Streaming und Prozessautomatisierung auf Azure Kubernetes Service.
- Verantwortete den gesamten Entwicklungszyklus des Kreditkartensystems in der Azure-Cloud inklusive Betrugserkennung, Zahlungsabwicklung, Kontoverwaltung und ereignisgesteuerten Kafka-Daten-Pipelines.
- Entwickelte und implementierte Kafka Connect-Integrationen und Schema Registry für nahtlosen Datenaustausch zwischen Microservices und Altsystemen.
- Führte Agile Best Practices ein, steigerte die Team-Effizienz um 30 % und verkürzte die Projektlaufzeit.
- Leitete und coachte ein Team von über 15 Entwicklern und förderte eine kollaborative, Cloud-First- und innovationsgetriebene Kultur.
- Pflegte Kundenbeziehungen mit 95 % Zufriedenheit und sicherte Folgeprojekte durch konstante Lieferqualität.
- Entwarf und implementierte BPMN/DMN-Modelle in Camunda für komplexe Geschäftsabläufe und Automatisierung.
- Konfigurierte die Camunda Engine mit erweiterten Funktionen wie Fehlerbehandlung, RPA-Integration und Multi-Version-Deployments.
- Integrierte Camunda- und Kafka-basierte Nachrichtenübermittlung mit Kernbankensystemen und gewährleistete hohe Verfügbarkeit und Datenkonsistenz.
- Verwaltete Multi-Database-Schema-Konfigurationen auf Azure und optimierte die Systemleistung für hohen Durchsatz und Fehlertoleranz.
- Entwarf und implementierte Cloud-Architektur-Patterns auf Azure mit Fokus auf Multi-Region-Resilienz, Datensouveränität und ereignisgesteuerte Skalierbarkeit für kritische Finanz-Workloads.
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Daniel Carton
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Fabian Crabus
Letzte Position:
Kurzprojekt: Umwandlung monokularer Bilder
- Umwandlung monokularer Bilder in Tiefenbilder und Punktwolken als Trainingsdaten für Jetson- und Zed-Stereokameras
- Entwicklung eines Drohnenerkennungssystems auf Audio- und Video-Basis mit Python
Umar Maqsud
Letzte Position:
Senior KI-Architekt und KI-Ingenieur bei Freelancer / Selbstständiger
- Beratung, Konzeption und Architektur von SaaS-Plattformen mit Fokus auf Automatisierung, Datenanalyse und Cloud-Bereitstellung
- Definition der Zielarchitektur sowie Steuerung des gesamten Entwicklungszyklus von der Implementierung bis zum produktiven Betrieb inklusive Stakeholder-Abstimmung
- Konzeption, Architektur und Umsetzung einer mandantenfähigen SaaS-Plattform
- Aufbau skalierbarer Daten- und Machine-Learning-Pipelines (Batch & Streaming) für Bestell- und Geschäftsdaten
- Entwicklung von KI-Modellen zur Datenanalyse (KPI-Berechnungen, Prognosen) und Integration in Datenpipelines
- KI-gestützte Verarbeitung von Kundenanfragen (Lieferstatus, Rechnung, Widerruf, Beschwerde) zur Automatisierung des Kundenservice
- Entwicklung von APIs, Microservices und Dashboards mit Python für datengetriebene Anwendungen
- Cloud-Bereitstellung in AWS und Automatisierung mit Infrastruktur als Code (Terraform); Containerisierung mit Docker und Kubernetes
- Aufbau von CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung mit GitLab CI und Governance der Deployment-Prozesse
- Implementierung von Überwachungs-Dashboards mit Grafana zur Beobachtung von Diensten und ML-Pipelines
- Umsetzung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (DSGVO-konformes Datenhandling, Protokollierung) inklusive Identitäts- und Zugriffsmanagement und rollenbasiertem Zugriffsschutz
Anton Klonov
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Marie Richter
Letzte Position:
HR- und Vergütungsberater, Teilzeit-Personalleiter bei Marie Richter HR Consulting
- Interim Personalleiter bei Malt, Vay, Sharpist, Unleashed Capital und i2x
- Projektarbeit mit Zalando, DeepL, DoorDash, Bilfinger, Aiven, Contentful, Gorillas, Tier Mobility, Moss, Oetker Digital und Uberall in den Bereichen Vergütung & Zusatzleistungen, Leistungs- & Talentmanagement, Personalprozesse und HR-Business-Partnering
- Einführung von HR- und Vergütungstools bei DeepL, Flink, HeyJobs, Yager, Finoa und Unleashed Capital
- Stündliche HR- und Vergütungsberatung für Lufthansa Innovation Hub, Finanzguru, DigitalService des Bundes, ifok, Vialytics, Leonyte, ACELR8 und Refokus
Jens Grassel
Letzte Position:
Shijou GmbH
- Software-Architektur und Backend-Entwicklung für eine Marktplatzlösung / E-Commerce-Handel
- Einsatz von Scala, Python, http4s, Next.js, Elasticsearch, PostgreSQL, AWS
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Flink einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
78%
Doktortitel
22%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 Flink 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
Echtzeitverarbeitung
Apache Flink wird für zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung, Analysen mit geringer Latenz und ereignisgesteuerte Datenflüsse eingesetzt. Teams nutzen es, wenn Batch-Jobs zu langsam sind und wenn sie frische Ergebnisse aus Kafka, Dateien oder anderen Live-Quellen brauchen. Es passt zu Systemen, die reagieren müssen, sobald Daten eintreffen.
Typische Arbeit
- Streaming-Jobs für Alarme, Monitoring und operative Dashboards bauen
- Event-Time-Logik, Windowing und State-Handling entwerfen
- Flink SQL-Pipelines für Joins, Aggregationen und Transformationen erstellen
- Flink mit Kafka, Objektspeicher und Warehouse-Zielen verbinden
Fähigkeiten im Ökosystem
Starke Apache Flink Spezialisten kennen Java, Scala oder Python sowie SQL und die Grundlagen verteilter Systeme. Sie arbeiten mit Kafka, Schema-Management, Checkpointing, Serialisierung und Deployment-Tools rund um Kubernetes oder Cloud-Runtimes. Sie wissen auch, wie man Jobs bei wechselnden Eingangsraten stabil hält.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn eine Pipeline gerettet, skaliert oder einfacher zu betreiben werden muss. Das passiert oft bei der Migration von Batch-Verarbeitung, nach einem Streaming-Rückstau oder wenn ein Team besseres Job-Design, mehr Tests oder ein Feintuning für die Produktion braucht. In Deutschland ist das häufig in datenintensiven Produktteams, im Finanzbereich, in der Logistik und in industriellen Umgebungen der Fall.
Was starke Experten tun
- State, Zeit und Fehlerwiederherstellung sorgfältig modellieren
- Verarbeitung auch bei verspäteten oder falsch sortierten Events korrekt halten
- Jobs schreiben, die lesbar, testbar und wartbar sind
- Durchsatz, Latenz und Ressourceneinsatz fein abstimmen, ohne die Ergebnisse zu beschädigen
Fokus bei der Lieferung
Gute Apache Flink Profis schreiben nicht nur Pipelines. Sie definieren Datenverträge, Prüfungen für die Produktion, Rollout-Schritte und klare Übergaben, damit Betriebsteams dem System vertrauen können. Für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in Deutschland sollten sie sich auf Englisch wohlfühlen und bei Bedarf gut mit lokalen Teams und Stakeholdern zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Apache Flink.
Apache Flink wird für Live-Datenverarbeitung genutzt, bei der die Ergebnisse frisch bleiben müssen. Unternehmen setzen es für Event-Streaming, Betrugssignale, operatives Monitoring, Clickstream-Analysen und Datenumwandlungen ein, die von Event-Zeit abhängen. Es passt gut, wenn Teams kontinuierliche Verarbeitung statt verzögerter Batch-Läufe brauchen.
Flink wird meist gewählt, wenn zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung, Event-Time-Verarbeitung und Pipelines mit geringer Latenz am wichtigsten sind. Spark Streaming ist oft Teil einer breiteren, batchorientierten Datenarbeit, während Kafka Streams nahe am Kafka-Ökosystem bleibt und für eingebettete Anwendungsfälle schlanker ist. Die richtige Wahl hängt von der Komplexität der Pipeline, den Latenzanforderungen und dem Betriebsmodell ab.
Ein starker Apache Flink Spezialist sollte auch Kafka, SQL, Java oder Scala und die grundlegenden Konzepte verteilter Systeme kennen. Er oder sie sollte State, Checkpointing, Serialisierung, Schemaänderungen und das Verhalten von Jobs bei Fehlern verstehen. Erfahrung mit Cloud oder Kubernetes hilft, wenn die Pipeline mit klaren Betriebsabläufen produktiv laufen muss.
Ein Projekt braucht Apache Flink Expertise, wenn die erste Version zwar läuft, das Verhalten in der Produktion aber nicht passt. Typische Anzeichen sind wachsender Rückstau, instabiler State, unklare Event-Time-Logik oder Jobs, die schwer sicher bereitzustellen sind. Senior-Unterstützung ist auch nützlich bei der Migration von Batch-Jobs zu Streaming-Pipelines.
Ja, Apache Flink Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben in Code, Datenverträgen und Deployment-Logik liegen. Vor-Ort-Arbeit kann trotzdem helfen, wenn Teams enge Abstimmung mit dem Betrieb, Datenverantwortlichen oder regulierten Umgebungen in Deutschland brauchen. Viele Spezialisten arbeiten in beiden Setups gut, wenn die Kommunikation klar ist.
Frage, welche produktiven Jobs der Flink Profi geliefert hat, wie er State und Recovery gehandhabt hat und wie er das Verhalten zur Event-Zeit getestet hat. Du solltest auch nach dem umliegenden Stack fragen, etwa Kafka, SQL und Deployment-Tools. Klare Antworten zeigen dir, ob die Person eine echte Pipeline liefern und unterstützen kann.
Nein, Apache Flink ist nicht auf Java-Teams beschränkt, auch wenn Java sehr verbreitet ist. Viele Experten arbeiten auch mit Scala und, für manche Aufgaben, mit Python oder Flink SQL. Die beste Sprache hängt vom bestehenden Codebestand des Teams, vom Deployment-Modell und vom langfristigen Wartungsbedarf ab.
Achte auf jemanden, der State, Fenster, Checkpoints und Fehlerwiederherstellung in einfachen Worten erklären kann. Ein guter Apache Flink Spezialist kann auch die Abwägungen zwischen Latenz, Korrektheit und operativer Komplexität beschreiben. Starke Kandidaten sprechen meist über Vorfälle in der Produktion, die Teststrategie und darüber, wie sie Pipelines verständlich halten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Flink in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 833 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Flink in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Apache Flink in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Flink in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Flink in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (45%) und Bank- und Finanzwesen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Flink in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (91%) und Business Intelligence (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Flink eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
