
AWS CDK Experten in München
aufbauen, in wenigen Minuten per KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die AWS-Infrastruktur in vertrauten Programmiersprachen definieren, wiederverwendbare Constructs erstellen und Bereitstellungen über mehrere Konten mit AWS CloudFormation automatisieren. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich AWS CDK eingesetzt haben
Alexandru G.
Letzte Position:
Principal Cloud DevOps Architect bei BP
In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.
Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.
Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.
Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.
Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.
Erfolge:
- Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
- Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
- Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
- Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
- Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
- Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
- Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
- On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
- CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
- Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
- Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
- Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
- Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
- Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.
Tech-Stack:
- Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
- Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
- Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
- Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
- Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
- Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
- CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
- Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
- Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
- ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
- Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
- Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.
Thomas H.
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Tobias N.
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Alexandre S.
Letzte Position:
Cloud-Ingenieur bei Dectris AG
- Aufbau eines skalierbaren Multi-Region-Backend-Services in AWS, um Remote-Desktop-VMs für wissenschaftliche Analysen bereitzustellen
- Technologie-Stack: AWS, GitHub, Terraform, Python, Rust
- Aufbau und Definition der Kerninfrastruktur des Backend-Systems
- Definition und Implementierung der VM-Provisionierung für Ubuntu- und Rocky-Linux-Desktop-Umgebungen
- Programmierung des API-Services in ECS zur Verwaltung von virtuellen Maschinen und zum Erstellen maßgeschneiderter Docker-Images für Benutzer
Stephan S.
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)
Max R.
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Stephan M.
Letzte Position:
SAP
- Beratung und Entwicklung von VR-Anwendungsszenarien im industriellen Umfeld
- Digital Twin, Unreal Engine VR-Deployments, Mehrbenutzer-Netzwerke, Cloud-Infrastruktur
- Technologien: AWS, Google Cloud, andere Cloud-Services; C++; Unreal Engine 5; Android, Meta Quest
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS CDK einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)

Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)

Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 81%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 48%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 10%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch

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 München 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 München, die AWS CDK 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 AWS CDK 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%)
- Automotive (75%)
- Fertigung (63%)
- Energie (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Landwirtschaft (25%)
- Bauwesen (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Infrastruktur als Code
AWS CDK, kurz für AWS Cloud Development Kit, ermöglicht es Teams, Cloud-Infrastruktur mit TypeScript, Python, Java, C# oder Go zu definieren, anstatt ausschließlich rohe CloudFormation-Templates zu schreiben. CDK-Anwendungen werden in CloudFormation-Stacks umgewandelt, wodurch Infrastruktur überprüfbar, wiederholbar und über vertraute Software-Workflows bereitstellbar wird.
Was damit erstellt wird
AWS CDK wird für produktive Grundlagen und vollständige Anwendungsumgebungen eingesetzt.
- VPCs, Subnetze, Sicherheitsgruppen und Netzwerkanbindung
- Lambda, API Gateway, ECS, EKS und ereignisgesteuerte Services
- S3, DynamoDB, RDS und Ressourcen für die Datenverarbeitung
- IAM-Richtlinien, Verschlüsselung, Protokollierung und Überwachung
- CloudFormation-Bereitstellungen über mehrere Konten und Regionen
Constructs und Tools
Eine starke Vorgehensweise kombiniert L1-CloudFormation-Ressourcen, höher abstrahierte L2-Constructs und wiederverwendbare L3-Muster. Profis arbeiten mit der AWS Construct Library, der CDK CLI, Kontextkonfiguration, Umgebungen, Asset-Paketierung und CloudFormation-Change-Sets. Außerdem verbinden sie CDK mit AWS CodePipeline, GitHub Actions oder anderen Bereitstellungssystemen.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche AWS CDK Spezialisten hinzu, wenn die Infrastruktur uneinheitlich geworden ist, die Cloud-Einführung schneller voranschreitet oder Teams wiederholbare Umgebungen benötigen, ohne die Produktentwicklung zu verlangsamen. Expertise ist besonders bei Migrationen, Plattformgrundlagen, der Absicherung und umfangreichen Überarbeitungen von manuell erstelltem CloudFormation hilfreich.
- Gemeinsame Constructs benötigen klare Schnittstellen und sinnvolle Standardwerte
- Mehrere Konten erfordern eine zuverlässige Bereitstellung und Isolation
- Fehler bei der Bereitstellung benötigen einen sicheren Rollback und eine Diagnose
- Infrastrukturcode benötigt Tests, Reviews und Dokumentation
Münchner Projektkontext
In München kann AWS CDK Software-, Fertigungs-, Automotive-, Finanz- und Forschungsumgebungen unterstützen, die regulierte oder datenintensive Workloads auf AWS betreiben. Die Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Repositories, Berechtigungen für Bereitstellungen und Entscheidungen dokumentiert sind; Workshops vor Ort können bei der Abstimmung der Architektur helfen. Je nach Projektteam kann die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig sein.
Was Experten auszeichnet
Die stärksten Profis verstehen AWS-Services über die CDK-API hinaus. Sie entwerfen IAM nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen, sichere Netzwerkgrenzen, eine zuverlässige Reihenfolge von Abhängigkeiten und eine sinnvolle Zuständigkeit für Stacks. Sie testen synthetisierte Templates, prüfen CloudFormation-Änderungen, kontrollieren das Verhalten von Assets und erklären Abwägungen klar. Außerdem wissen sie, wann ein eigenes Construct hilft und wann eine einfachere native Ressource sicherer ist.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei AWS CDK anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
AWS CDK wird verwendet, um AWS-Infrastruktur über Programmiersprachen wie TypeScript, Python, Java, C# und Go zu definieren und bereitzustellen. Damit lassen sich Netzwerke, Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, Berechtigungen und Überwachung als von CloudFormation verwaltete Ressourcen bereitstellen.
AWS CDK erzeugt CloudFormation-Templates und ermöglicht Teams gleichzeitig die Nutzung von Abstraktionen, Typen und wiederverwendbaren Constructs. Terraform unterstützt mehrere Cloud-Anbieter über sein eigenes Konfigurationsmodell, während rohes CloudFormation direkten AWS-Zugriff mit weniger Abstraktion durch Anwendungssprachen bietet. Die beste Wahl hängt vom Umfang der Anbieter, den Fähigkeiten des Teams und den bestehenden Bereitstellungsprozessen ab.
Ein guter AWS CDK Spezialist sollte IAM, VPC-Design, CloudFormation, Docker, serverlose Services und CI/CD verstehen. Erfahrung mit AWS Organizations, Observability, Secrets Management und Richtlinienkontrollen ist für größere Umgebungen wertvoll.
Ein kleiner, klar abgegrenzter Stack kann zu einem Profi passen, der die grundlegenden Constructs und das Verhalten von CloudFormation versteht. Komplexe Plattformen benötigen jemanden, der in produktionsnahen Umgebungen bereits mit mehreren Konten, wiederverwendbaren Construct-Bibliotheken, Tests, Upgrades und fehlgeschlagenen Bereitstellungen gearbeitet hat.
Ja. AWS CDK Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Infrastrukturcode, Reviews und Bereitstellungspipelines über Repositories und kontrollierte Umgebungen gemeinsam genutzt werden. Sitzungen vor Ort können dennoch bei Workshops, der Planung von Berechtigungen und der Abstimmung zwischen deutsch- und englischsprachigen Teams helfen.
Prüfen Sie, wie der Profi Stacks strukturiert, Abhängigkeiten behandelt und IAM-Berechtigungen begrenzt. Fragen Sie, wie er synthetisierte Templates testet, CloudFormation-Change-Sets prüft, Konfigurationen verwaltet und sich von Fehlern bei der Bereitstellung erholt. Klare Dokumentation und einfache Constructs sind starke Qualitätsmerkmale.
AWS CDK ersetzt Kenntnisse über CloudFormation nicht, da Synthese, Stack-Abhängigkeiten, Parameter, Outputs und das Rollback-Verhalten weiterhin das Ergebnis der Bereitstellung bestimmen. Ein kompetenter Spezialist kann bei der Diagnose oder Prüfung der Infrastruktur zwischen CDK-Code und dem erzeugten Template wechseln.
Zu den häufigen Problemen gehören unbeabsichtigte Änderungen an logischen IDs, zu weit gefasste Constructs, Drift bei der Kontextkonfiguration, langsame Asset-Builds und eng gekoppelte Stacks. AWS CDK Spezialisten begegnen diesen Risiken mit stabiler Namensgebung, klar abgegrenzten Stack-Grenzen, Versionskontrolle, Tests und bewusst geplanten Upgrade-Prozessen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die AWS CDK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 865 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die AWS CDK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die AWS CDK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die AWS CDK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die AWS CDK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (75%) und Fertigung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die AWS CDK in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Betrieb (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS CDK eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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