Apache Kafka Experten in Berlin
, die zuverlässiges Event-Streaming ermöglichen – in wenigen Minuten mit geprüften Fachleuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die ereignisgesteuerte Architekturen entwerfen, Kafka Streams- und Connect-Pipelines entwickeln und robuste Datenplattformen betreiben. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Apache Kafka-Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Apache Kafka eingesetzt haben
Kenan Š.
Letzte Position:
Enterprise Architecture bei Swiss Krono
- Aufbau der Enterprise-Architecture-Abteilung. Vorbereitung der Konvergenz von IT / OT.
- Kartografie der weltweiten Business-Applikationslandschaft (6 Länder).
- Konzept für ein Graphenmodell der Applikationslandschaft. Sicherung der Ergebnisse in der Open-Source-Graph-Datenbank Neo4j. Verschiedene Berichte in der DB-Abfragesprache Cypher und der Visualisierungskomponente Bloom. Automatische Generierung der IT-Architekturdiagramme.
- Entwicklung einer Applikationstaxonomie zur Entdeckung redundanter Applikationen.
- Anwendung von Gartners Software-Portfolio-Management-TIME-Modell (Tolerate, Invest, Migrate and Eliminate) zur Portfoliosteuerung.
- Enterprise-Architecture-Governance: Etablierung von Architekturrichtlinien zur Dokumentation von Maßnahmen und Entscheidungen.
- Prozessmodellierung nach Porter (Value Chain).
- Verschiedene Architekturfreigaben von Maßnahmenanfragen und Dokumentation in Architecture Decision Records (ADR).
- Mitarbeit an der RACI-Matrix für verschiedene Prozesse.
- Arbeiten an Business Capabilities als Vorbereitung für einen LeanIX-Roll-out.
- Mitarbeit bei der Konzeption für die IT/OT-Konvergenz.
- Etablierung von Architekturrichtlinien in einer sehr pragmatisch orientierten Unternehmenskultur. Das Wissen über Applikationen und Verantwortlichkeiten ist weltweit verstreut.
Oleg A.
Letzte Position:
Staff-Softwareentwickler bei Kpler Germany GmbH
- Eine neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und implementiert, um bestehende und zukünftige Services zu ersetzen
- Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Fachbereiche
Tech-Stack:
- Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
- BE-FE: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
- DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Rüdiger S.
Letzte Position:
Full-Stack-Softwareingenieur / Berater für Digitalisierung bei ARTEVENT
Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.
Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.
Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.
Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.
Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.
Murad H.
Letzte Position:
Gründer & Technischer Leiter bei Hubpoint.Ai
- Gründete ein KI-gestütztes SaaS für Terminplanung und Geschäftsverwaltung für kleine und mittlere Unternehmen und verantwortete Technologiestrategie, Architektur, Produktentwicklung, UX, Abrechnung und Go-to-Market.
- Entwickelte und realisierte eine mandantenfähige Plattform mit REST-APIs, RBAC, CRM, Abrechnung und Benachrichtigungen für das Manager-Dashboard, die Admin-Konsole, das Buchungserlebnis und iOS-/Android-Anwendungen.
- Führte und betreute 7 Softwareentwickler, 1 DevOps-Ingenieur, 1 QA-Ingenieur und 1 UX/UI-Designer und arbeitete gleichzeitig praktisch in den Bereichen Backend, Frontend und Produktentwicklung.
- Entwickelte KI-Sprach- und Chat-Agenten mit Python/FastAPI, OpenAI- und Anthropic-APIs, RAG, pgvector und Tool-Calling; integrierte Twilio, Google Calendar/Meet, Stripe und Firebase.
- Verantwortete die Produktiv-Infrastruktur und automatisierte die Auslieferung in getrennten Umgebungen mit Docker, Nginx, GitHub Actions und Grafana; vertrat das Unternehmen bei Acceleratoren und internationalen Startup-Veranstaltungen.
Ausgewählter Tech-Stack: Python, FastAPI, Node.js, Vue 3, React/Next.js, React Native, PostgreSQL, Redis, Docker
Aamir S.
Letzte Position:
Gründer bei Self-Directed Project Work
- Aufbau unabhängiger Projekte im Bereich KI/Entwickler-Tools.
- Erprobung von Produktideen, schnellem Prototyping und Validierung der Markteinführung.
- Entwicklung eines KI-nativen Betriebsmodells – unter Einsatz agentischer Pipelines, dynamischer Kontextschemata und strenger Evaluierungs-Frameworks, um den Hebel einzelner Entwickler zu vervielfachen und Umsetzungshürden zu beseitigen.
Santhosh K.
Letzte Position:
Freelance Software Engineer bei Zalando SE
- Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
- k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
- Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0
Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana
Maciej R.
Letzte Position:
Full-Stack-Entwickler (Freiberufler) bei Runbuggy
- Entwicklung des RunBot-KI-Assistenten geleitet und dabei LLM-basierte Workflow-Automatisierung eingesetzt (React, TypeScript, Java, MongoDB, NATS)
- Architektur der TMS-Plattform entworfen, die ein einheitliches Transportmanagement und Echtzeit-Logistikübersicht mit KI-gestützten Verarbeitungspipelines bietet
- Ereignisgesteuerte Microservices-Architektur für den Marktplatz entwickelt
- Technische Entscheidungen getroffen und technische Führung bei der Full-Stack-Plattformentwicklung übernommen
Sejal V.
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Imran A.
Letzte Position:
Software Engineer II bei LivePerson Germany GmbH
- Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
- Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
- Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
- Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
- Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
- Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.
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
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Ibrahim H.
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.
Thomas Ü.
Letzte Position:
Head of Engineering - Midnight bei IOG / Midnight
- Ein Engineering-Team mit 35 Personen (Core Engineering, QA und SRE) innerhalb von 12 Monaten aufgebaut und skaliert, wodurch die Blockchain-Entwicklung von Midnight auf Paritys Substrate-Framework beschleunigt wurde.
- Die strategische Ausrichtung definiert und die Technologieentwicklung als wichtiges Mitglied der Führung mit den Geschäftszielen abgestimmt.
- Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, was die operative Effizienz und die Codesicherheit verbessert hat.
- Projekte in einem schnellen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und gute Ressourcenplanung geliefert.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Kafka einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
96% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
44% (Deutschland: 55%)
Doktortitel
4% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 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 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 9 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 (51%)
- Automotive (40%)
- Einzelhandel (35%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
- Fertigung (29%)
- Bildung (27%)
- Gesundheitswesen (27%)
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 Plattform für Event-Streaming, die Datensätze in Echtzeit veröffentlicht, speichert und verarbeitet. Unternehmen nutzen sie, um Services zu verbinden, operative Ereignisse zu erfassen und Daten zwischen Systemen zu übertragen, ohne Anwendungen eng miteinander zu koppeln. Kafka-Themen, Partitionen und Consumer-Gruppen unterstützen skalierbare, dauerhafte Datenflüsse.
Praktische Systeme
Kafka kommt in Architekturen zum Einsatz, die einen kontinuierlichen Datenfluss statt planmäßiger Stapelübertragungen benötigen. Typische Ergebnisse umfassen:
- Ereignisgesteuerte Services und asynchrone Workflows
- Echtzeit-Analyse- und Monitoring-Pipelines
- Change Data Capture und Datenbankintegration
- Datenfeeds für Kunden-, Logistik- und Finanzsysteme
Kafka-Ökosystem
Erfahrene Apache Kafka Spezialisten arbeiten mit dem gesamten Confluent- und Open-Source-Ökosystem. Ihr Werkzeugkasten kann Kafka Streams, Kafka Connect, Schema Registry und ksqlDB sowie Java, Scala, Python oder Go umfassen. Sie verstehen außerdem Avro, Protobuf, JSON-Schemas, REST-Schnittstellen und Muster der Stream-Verarbeitung.
Betrieb und Zuverlässigkeit
Kafka erfordert besondere Aufmerksamkeit für Partitionierung, Replikation, Aufbewahrung und Consumer-Lag. Fachleute konfigurieren Broker, Sicherheitskontrollen und Observability und planen anschließend Wiederherstellung und Kapazitätsanpassungen. In Berlin können Teams lokale Spezialisten für Workshops oder die Zusammenarbeit vor Ort hinzuziehen, während die Umsetzung in verteilten Teams remote erfolgt.
Wann Sie Fachwissen beauftragen sollten
Freelance-Unterstützung ist hilfreich, wenn eine bestehende Datenarchitektur zunehmend schwer zu skalieren oder zu steuern ist. Unternehmen suchen häufig Unterstützung, wenn sie:
- Fragile Punkt-zu-Punkt-Integrationen ersetzen möchten
- Von einem veralteten Message Broker migrieren möchten
- Cloud-, On-Premises- und SaaS-Systeme verbinden möchten
- Zustellungsverzögerungen oder wiederholte Datensätze analysieren möchten
- Event-Schemas und Regeln zur Verantwortlichkeit etablieren möchten
Spezialisten beurteilen
Suchen Sie nach Fachleuten, die Zustellgarantien, Grenzen der Reihenfolge und den Umgang mit Fehlern anhand Ihres Geschäftsablaufs erklären können. Gute Spezialisten zeigen, wie sie Consumer-Lag überwacht, Schema-Evolution umgesetzt und Replay-Szenarien getestet haben. Sie kommunizieren klar mit Anwendungs-, Daten- und Betriebsteams, einschließlich Remote-Beteiligten und deutschsprachigen Kollegen, wenn nötig.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Kafka wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache Kafka wird verwendet, um Ereignisströme zwischen Anwendungen und Datensystemen zu übertragen und zu verarbeiten. Es unterstützt Anwendungsfälle wie Service-Integration, Echtzeitanalysen, Aktivitätsverfolgung, Change Data Capture und asynchrone Workflows.
Apache Kafka ist als verteiltes Event-Log mit dauerhafter Aufbewahrung und Replay konzipiert, während RabbitMQ und ähnliche Queues sich meist darauf konzentrieren, Nachrichten zur Verarbeitung an Consumer weiterzuleiten. Die richtige Wahl hängt von Replay-Anforderungen, Reihenfolge, Durchsatz, Zustellsemantik und betrieblichen Präferenzen ab.
Ein guter Apache Kafka Spezialist versteht häufig auch verteilte Systeme, Java oder eine andere Programmiersprache, SQL, Datenmodellierung und Cloud-Infrastruktur. Erfahrung mit Kafka Connect, Kafka Streams, Schema Registry, Kubernetes, Observability und Sicherheit ist besonders hilfreich.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Risiko und der Komplexität des Systems ab. Ein einfacher Connector oder Producer benötigt möglicherweise fokussierte Kafka-Kenntnisse, während eine Plattform über mehrere Regionen nachweisbare Fähigkeiten in Partitionierung, Replikation, Fehlerwiederherstellung, Sicherheit und Performance-Tests erfordert.
Ja. Apache Kafka eignet sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfiguration, Code-Reviews, Tests und Monitoring online durchgeführt werden können. Workshops vor Ort in Berlin können dennoch hilfreich sein, wenn Teams sich zu Event-Verantwortlichkeiten, Architektur oder betrieblichen Abläufen abstimmen müssen.
Apache Kafka eignet sich besonders, wenn mehrere Systeme dieselben sich ständig ändernden Ereignisse benötigen, Consumer Daten unabhängig verarbeiten müssen oder Replay und eine dauerhafte Historie wichtig sind. Eine Datenbank oder direkte API kann für Punkt-zu-Punkt-Anfragen und transaktionale Datensätze einfacher sein.
Bitten Sie den Spezialisten, Partitionierung, Consumer-Gruppen, Zustellgarantien, Schema-Evolution und Wiederherstellung anhand Ihres eigenen Szenarios zu erklären. Qualität zeigt sich durch klare Abwägungen, praktische Monitoring-Pläne, Fehlertests und Aufmerksamkeit für Datenverträge – nicht allein durch Produktbegriffe.
Ein Freelancer sollte Datenvolumen, Aufbewahrung, Anforderungen an die Reihenfolge, Verantwortlichkeiten von Producer und Consumer, Bereitstellungsmodell und Sicherheitsvorgaben klären. Bei Apache Kafka ist es außerdem wichtig zu verstehen, ob die Arbeit selbst verwaltete Broker, Confluent-Services, Kafka-kompatible Alternativen oder ein bestehendes Cloud-Setup umfasst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 788 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 44% mindestens einen Master-Abschluss und 4% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Spanisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Bank- und Finanzwesen (51%) und Automotive (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Kafka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (94%) und Projektmanagement (54%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Kafka eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
