
Apache Kafka Experten
, die innerhalb weniger Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die Streaming-Architekturen entwerfen, Kafka-Streams-Anwendungen entwickeln und Kafka mit Cloud-Datenplattformen verbinden. FRATCH nutzt präzises KI-Matching, damit Sie schnell geprüfte und verfügbare Freelancer finden.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Apache Kafka eingesetzt haben
Timo H.
Letzte Position:
Software-Entwickler bei Smiths Detection
- Erweiterung einer Swing-basierten UI zur Erfassung von Security Restricted Articles bei der Gepäckkontrolle.
- Einführung eines neuen Workflows zur Erfassung von Deboarding Events.
- Erweiterung des Berichtssystems für Security Restricted Articles und Deboarding Events.
- Implementierung erfolgt unter Einsatz von JBoss Wildfly, PostgreSQL, spring-boot 3.x, Java 8/21, Swing, JSF, JAX-RS/Resteasy, Docker, Maven, Kiro.
Robert D.
Letzte Position:
Softwarearchitekt bei FinTech / Wealth Management
- Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die ereignisgesteuerte Architektur
- Konzeption und Implementierung von Prototypen
- Einführung strukturierter Workflows und Verankerung in einer soliden Teststrategie
- Team: Kleines spezialisiertes Team (3-5 Personen) von der Analyse bis zur Implementierungsreife
- Dokumentation von Architekturentscheidungen und Definition von Schnittstellen
- Integration der ereignisgesteuerten Pipeline in die bestehende Landschaft
- Technologien: Kafka, Docker, Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, Java, Liquibase
Ornel Franck W.
Letzte Position:
Vertriebspartner bei ERGO PRO
- Branche: Versicherung, Handel, IT
- Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
- Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
- Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports
Wolfgang O.
Letzte Position:
Projektmanager bei EnBW - Netze Südwest
- Neu- und Weiterentwicklung des bestehenden MS Dynamics CRM
IT-Systeme: Microsoft Dynamics Customer Service, SharePoint, DevOps, SAP IS-U
- Implementierung /Weiterentwicklung CRM
- Übernahme von bisherigem Dienstleister
- Geschäftsprozessanalyse
- Agile Projekt-Organisation
- Business Analyse / Requirements Engineering mit AI-Unterstützung
- Einsatz AI-Entwicklung
- Analyse Stammdatenprozesse
- CRM-Kundendatenverwaltung
- Anforderungsdokumentation
- Stakeholder Management
- Workshop-Moderation
Khalid E.
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Sercan T.
Letzte Position:
Mitgründer & Lead Software Architect bei Pflege-Pfad
- Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
- Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
- Business-Analyse & Prozessdesign:
- Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
- Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
- Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
- Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
- Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
- Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
- Technische Umsetzung:
- Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
- Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
- Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
- Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
- Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
- E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
- KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
- Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
- Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
- CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
- End-to-End-Tests mit Playwright.
Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.
Kiriakos K.
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
- Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.
Jens R.
Letzte Position:
Plattform-Architekt & Senior-Entwickler bei Direktkunde, industrielle Messtechnik, Mittelstand
- Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
- Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
- Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
- Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
- Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
- Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.
Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin
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
Ales L.
Letzte Position:
Senior DevOps Berater (Freelance) bei European Union Agency (via IBM)
- Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
- Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
- Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
- Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
- Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
- Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
- Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
- Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
- Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
- Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.
Boian V.
Letzte Position:
Solution Architect bei DB InfraGO AG
Die Basisdienste von DB InfraGO bilden einen zentralen Datenhub zwischen den IT-Systemen des Unternehmens. Es werden gemeinsame Datendienste entwickelt, die Daten aus Quellsystemen an eine Vielzahl nachgelagerter Systeme verteilen (über JMS) und bereitstellen (über REST-API). Die bestehende, auf TIBCO basierende Servicelandschaft wird auf die cloud-native Plattform von DB InfraGO migriert.
- Architekturdesign und Implementierung einer performanceoptimierten Massenverarbeitung von mehreren Millionen Datensätzen zu bestimmten Tageszeiten
- Technische Spezifikation und Dokumentation der Geschäftsanforderungen
- Integration verschiedener Subsysteme (einschließlich SAP und Salesforce) durch die Neuentwicklung von mehr als 40 auf Spring Boot basierenden Microservices
- Migration von TIBCO-basierten Microservices von der Enterprise Integration Platform auf die Cloud Native Platform mit Spring Boot
- Aufbau einer Deployment-Pipeline mit GitLab CI/CD und Artifactory sowie automatisiertes Deployment in eine Kubernetes-Umgebung mithilfe von ArgoCD
- Definition und Implementierung automatisierter Unit-, Integrations- und Regressionstests
Teamgröße: 9
Technologien/Tools: Java, Spring Boot, ActiveMQ(JMS), JUnit, Tibco Business Works, Gitlab (CI/CD), Kubernetes (Amazon AWS), ArgoCD, postgreSQL, Oracle, Postman, Hoppscotch, openAPI, Sonarqube
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
Armen M.
Letzte Position:
CTO/CPO Plattform & Technologie bei Green Mobility Holding
- Gesamtverantwortung für die Plattformtransformation über ERP, CRM, PIM sowie KI-gestützte Prozessautomatisierung
- ERP-Transformation: Einführung und Migration auf Microsoft Dynamics 365 Business Central
- CRM & Growth Stack: Implementierung von HubSpot als zentrales CRM sowie Plattform für Lead- und Marketing-Automation
- Produktdaten & Commerce Enablement: Einführung eines ePIM zur Skalierung von Category Management und digitalen Commerce-Prozessen
- KI-gestützte Prozessautomatisierung: Konzeption und Einführung agentenbasierter KI-Workflows zur Automatisierung von Prozessen in Business Services, Accounting, Tender Management und Marketing
- Aufbau einer skalierbaren Plattformorganisation aus Produktentwicklung, DevOps, UX, Cloud Engineering und Corporate IT
- Einführung moderner Produkt- und Portfolio-Governance (z. B. OKRs, Portfolio-Boards, value-basierte Roadmaps) zur Steuerung technologiegetriebener Initiativen
- Harmonisierung heterogener Systemlandschaften und Transformation in eine modulare, skalierbare Plattformarchitektur (ERP, CRM, PIM, integrierte Customer Journeys)
- Coaching und Weiterentwicklung von Product Ownern, Tech Leads, Delivery Managern und UX-Teams im Aufbau einer skalierbaren Produktorganisation
Thomas Ü.
Letzte Position:
Head of Engineering - Midnight bei IOG / Midnight
- Ein 35-köpfiges Engineering-Team (Core Engineering, QA und SRE) innerhalb von 12 Monaten aufgebaut und skaliert und dadurch die Blockchain-Entwicklung von Midnight auf Paritys Substrate-Framework beschleunigt.
- Die strategische Ausrichtung definiert und die Technologieentwicklung als wichtiges Mitglied des Führungsteams an den Geschäftszielen ausgerichtet.
- Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, wodurch die operative Effizienz und Codesicherheit verbessert wurden.
- Projekte in einem schnelllebigen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und Ressourcenallokation umgesetzt.
Will O.
Letzte Position:
Solution Architekt bei Polizei Behörde Stuttgart
Entwicklung einer Strategie für die Migration von WLS-Anwendungen in die BKA Cloud und zu Stack IT
Aufbau einer hybriden Cloud für interne Tests und Entwicklung mit Kubernetes
Umwandlung der IT-Landschaft von einer veralteten monolithischen Architektur in eine cloudbasierte Architektur
Einführung neuer CI/CO-Prozesse durch Azure Pipelines
Vervierfachung des Durchsatzes bei der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen
Migration von Anwendungen für Personen-Sicherheitsüberprüfungen zu Docker-basierten Anwendungen
Einrichtung von CI-/Deploy-Pipelines durch Azure DevOps
Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Kafka einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre

Positionsdauer
2,7 Jahre

Positionen pro Freelancer
13

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
55%
Doktortitel
9%

Zertifizierungen pro Freelancer
2

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die Apache Kafka 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Apache Kafka Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (95%)
- Bank- und Finanzwesen (59%)
- Automotive (42%)
- Einzelhandel (40%)
- Transport und Logistik (35%)
- Fertigung (33%)
- Versicherung (30%)
- Gesundheitswesen (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Event-Streaming
Apache Kafka ist eine verteilte Event-Streaming-Plattform zum Übertragen, Speichern und Verarbeiten kontinuierlicher Daten. Unternehmen nutzen sie, um Services zu verbinden, Geschäftsereignisse zu erfassen und Echtzeitanwendungen zu betreiben, ohne jedes System eng miteinander zu koppeln.
Zentrale Anwendungsfälle
Kafka unterstützt Event-Pipelines mit hohem Volumen für Transaktionen, Telemetrie, Kundenaktivitäten und Betriebsdaten. Die Plattform kann Analysen, Suche, Betrugserkennung, Empfehlungen und interne Workflows versorgen und Ereignisse für eine spätere Wiederholung aufbewahren.
- Änderungen aus operativen Datenbanken streamen
- Services über dauerhafte Ereignisse verbinden
- Daten während der Übertragung anreichern und umwandeln
- Echtzeit-Feeds an Anwendungen liefern
Ökosystem und Tools
Das Kafka-Ökosystem umfasst Kafka Connect für Integrationen, Kafka Streams für die Anwendungsverarbeitung und Schema Registry zur Verwaltung von Ereignisverträgen. Erfahrene Spezialisten arbeiten außerdem mit ksqlDB, Confluent-Komponenten, Observability-Tools, Container-Orchestrierung und cloudnativen Kafka-Services.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen greifen bei Plattformmigrationen, ereignisgesteuerten Neuentwürfen und der Modernisierung von Daten-Pipelines häufig auf freiberufliche Expertise zurück. Unterstützung durch Spezialisten ist wertvoll, wenn Teams eine sicherere Partitionierung, Replikation, Schema-Evolution, Zugriffskontrollen oder ein klares Betriebsmodell benötigen.
- Fehleranfällige Punkt-zu-Punkt-Integrationen ersetzen
- Topics, Partitionen und Aufbewahrung planen
- Consumer-Gruppen und Zustellverhalten optimieren
- Probleme mit Verzögerungen, Rebalancing und Durchsatz diagnostizieren
Bereitstellung und Betrieb
Eine zuverlässige Kafka-Umgebung erfordert mehr als das Erstellen von Topics. Fachkräfte definieren Zuständigkeiten für Ereignisse, Zustellgarantien, Fehlerbehandlung und Datenverträge und automatisieren anschließend Bereitstellung und Monitoring. Sie können Kafka außerdem mit Kubernetes, Java, Python, Datenbanken und Cloud-Speichern integrieren.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf praktische Erfahrung in Architektur, Anwendungscode und Produktionsbetrieb. Ein guter Spezialist kann die Abwägungen zwischen Reihenfolge, Latenz, Ausfallsicherheit und Kosten erklären und ein Ereignismodell sowohl technischen als auch fachlichen Teams verständlich machen. Erfahrung mit Wiederherstellungstests und Observability ist für zuverlässige Streaming-Systeme unverzichtbar.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Kafka, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Kafka wird verwendet, um Ereignisströme zwischen Anwendungen und Datensystemen zu veröffentlichen, zu speichern und zu verarbeiten. Häufige Anwendungsfälle sind Service-Integration, Change Data Capture, Echtzeitanalysen, Telemetrie und ereignisgesteuerte Workflows.
Kafka speichert geordnete Ereignisprotokolle, die Consumer lesen und wiederholen können, während sich viele herkömmliche Warteschlangen darauf konzentrieren, eine Nachricht an einen Consumer zu übergeben und sie anschließend zu entfernen. Die richtige Wahl hängt von Aufbewahrung, Wiederholung, Durchsatz, Zustellgarantien und betrieblicher Komplexität ab.
Ein Apache Kafka Spezialist sollte verteilte Systeme, Datenmodellierung, APIs und Fehlerbehandlung verstehen. Nützliche angrenzende Fähigkeiten umfassen Kafka Connect, Kafka Streams, Schema Registry, Kubernetes, Java oder Python, Cloud-Services und Monitoring.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Umfang ab. Eine einfache Integration benötigt möglicherweise gezielte Kafka-Kenntnisse für die Bereitstellung, während eine Produktionsplattform jemanden erfordert, der Partitionen, Replikation, Sicherheit, Schema-Evolution, Wiederherstellungsverfahren und Observability entwerfen kann.
Kafka-Projekte können in der Regel remote bearbeitet werden, wenn Dokumentation, Zugriffskontrollen und Bereitstellungs-Workflows gut organisiert sind. Vor-Ort-Arbeit kann bei sensiblen Migrationen oder der Reaktion auf Vorfälle hilfreich sein, aber Architektur-Reviews, Implementierung und Tests lassen sich standortübergreifend koordinieren.
Kafka Streams eignet sich gut, wenn die Verarbeitungslogik nahe an den Kafka-Topics ausgeführt werden und Teil einer Anwendungs-Codebasis bleiben soll. Stateful Transformationen und Joins lassen sich damit vereinfachen, während sich ein separater Stream-Prozessor für umfassendere plattformübergreifende Verarbeitungsanforderungen eignen kann.
Bitten Sie den Kafka-Fachmann, ein reales Event-Design zu erklären, einschließlich Partitionsschlüsseln, Reihenfolge, Wiederholungsversuchen, Consumer-Gruppen und Wiederherstellung. Gute Antworten verbinden technische Entscheidungen mit geschäftlichen Auswirkungen und berücksichtigen Tests, Monitoring und betriebliche Zuständigkeit.
Apache Kafka ist das Open-Source-Kernprojekt, während Confluent Kafka üblicherweise die Distribution von Confluent und die dazugehörigen kommerziellen Services bezeichnet. Der Unterschied ist wichtig, wenn es um Managed Features, Konnektoren, Governance, Support und Zuständigkeiten für die Bereitstellung geht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 781 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (97%) und Französisch (16%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Bank- und Finanzwesen (59%) und Automotive (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (99%), Produktentwicklung (92%) und Qualitätssicherung (58%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Kafka eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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