AWS CodeDeploy Experten in Deutschland
für zuverlässige Releases, vermittelt mit geprüften Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Anwendungsbereitstellungen automatisieren, Blue-Green- und In-Place-Releases konfigurieren und CodeDeploy mit AWS-Pipelines, EC2, Lambda oder ECS verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich AWS CodeDeploy eingesetzt haben
Hassan A.
Letzte Position:
DevOps- und Observability-Berater bei ALDI Süd (Albrechts Discount)
- Unterstützung des DevOps-Teams bei der von Terraform verwalteten AWS-Infrastruktur in mehreren Regionen zur Sicherstellung einheitlicher Umgebungen.
- Entwicklung durchgängiger CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
- Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Datenbankschema-Migrationen und Sanity Checks der Umgebungen.
- Implementierung eines speziellen CI/CD-Ablaufs für Hotfixes über separate Git-Branches sowie Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches in Release-Branches, um die Codeintegrität durch automatisierte Konfliktlösung sicherzustellen.
- Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung auf kostengünstige Weise in Azure Container Apps. Die Anwendung führte als nachgelagerte, per Pipeline gestartete Aktivität automatisierte Health- und grundlegende Funktionstests aus.
- Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS-CloudWatch-Logs.
- Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs zu Überwachungszwecken.
- Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform auf Basis einer geschichteten Architektur für das Backend-Testing zentraler Plattformservices, insbesondere des Order Management Systems in den Zed- und Glue-Schichten.
- Management von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
- Verantwortlich für Migrationen und Einrichtung von Frameworks sowie für Schulungen zu neuen Automatisierungs-Frameworks.
- Förderung eines Shift-left-Ansatzes im QA-Team und Erstellung des Testkonzepts.
- Teilnahme an Meetings mit IT-Managern, Business Ownern, Product Ownern und Teammitgliedern.
- Entwicklung und Implementierung von Contract Testing zur Validierung der Kompatibilität von API-Schemas zwischen dem Order Management System und den Zed- und Glue-Schichten. Dadurch wurden produktionsrelevante Breaking Changes um etwa 3 % reduziert.
- Leitung der Migration zu einem Multi-Environment-Framework, das die Testausführung über 4 Länderkonfigurationen aus einer einzigen Codebasis ermöglichte.
- Integration automatisierter Unit- und Funktionstests direkt in die GitLab-CI/CD-Pipeline, wodurch die Pipeline-Laufzeit um 32 % reduziert wurde.
- Coaching und Schulung von 5 QA-Ingenieuren in Deutschland und Ungarn zu Testautomatisierung, Framework-Architektur und Best Practices.
- Konzeption eines geschichteten Backend-Testautomatisierungs-Frameworks zur Trennung von Geschäftslogik, API-Request-Buildern und Datenbankschicht.
- Pilotierung von KI-gestütztem Testing mit Playwright Agents, dem Playwright MCP Server und GitHub Copilot für automatisierte Testgenerierung, Testausführung und selbstheilende Playwright-Skripte.
Daniel B.
Letzte Position:
Senior Cloud Consultant und Entwickler bei SDIA/Leitmotiv
- Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrumsnachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
- Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
- Erfassung von Kennzahlen zum Stromverbrauch von Servern, CPUs und GPUs für KI-Workloads
- Verwendete Technologien: AWS, EC2, ECS, Fargate, CloudMap, VPC, Route53, Lambda, EventBridge, CodeBuild/CodePipeline/CodeDeploy, Terraform, Docker, Linux, Bash-Scripting, Python, Flask, SQLAlchemy, SQL, MariaDB, InfluxDB, Telegraf, Prometheus, Zabbix, Kubernetes, Letsencrypt, Zertifikatsverwaltung
Roxana G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Frontend-Entwickler bei RHI Magnesita
- Konzipierte und entwickelte eine leistungsstarke interne Plattform für Ressourcenmanagement mit React und TypeScript und optimierte dabei das dynamische Rendern von Daten und das State Management.
- Entwickelte eine React-Native-Anwendung für den mobilen Zugriff auf interne Tools und ermöglichte so Teams im Außendienst das Tracking von Projekten unterwegs.
- Entwickelte eigene 2D-Visualisierungen auf Canvas-Basis mit Pixi.js, um Materialflüsse und das Verhalten von feuerfesten Schichten zu simulieren.
- Integrierte Pixi.js mit React-Komponenten für interaktive Diagramme und UI-Aktualisierungen in Echtzeit.
- Entwickelte interaktive 3D-Visualisierungen mit React.js zur Darstellung von Produktlayouts und Simulationen für feuerfeste Produkte und unterstützte damit Engineering- und Vertriebsteams mit dynamischen Produktvorschauen.
- Integrierte Three.js in das React-Ökosystem, um die Bearbeitung von 3D-Modellen in Echtzeit direkt im Browser zu ermöglichen und so die Nutzerbindung und die Konfigurierbarkeit vor Ort zu verbessern.
- Integrierte ein Headless CMS, damit nicht-technische Nutzer Inhalte dynamisch aktualisieren können, wodurch sich die Zeit für Content-Deployments um 40 % verkürzte.
- Leitete AWS-CloudFront-Optimierungsinitiativen und verbesserte dadurch die Ladegeschwindigkeit des Portals weltweit um 30 %.
- Arbeitete aktiv mit funktionsübergreifenden agilen Teams und Product Ownern zusammen, um priorisierte Features mit kurzen Feedbackschleifen zu liefern.
- Wichtige Technologien: React.js, React Native, Three.js, TypeScript, Contentful CMS, AWS S3/Lambda/CloudFront, Cypress, Agile Scrum
Banjika N.
Letzte Position:
Freiberuflich | AWS Authorized Instructor bei Go Courses
- Bereitstellung von AWS-autorisiertem Inhalt im Rahmen des AAI-Programms
- Durchführung von Gruppen- und 1:1-Mentoring-Sitzungen
- Begleitung von fachfremden Lernenden auf ihrem Weg in Cloud-Karrieren
- Erstellung von Lernmaterialien in Übereinstimmung mit AWS Skill Builder und AWS Academy Labs
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Michael Y.
Letzte Position:
Senior Berater, Senior DevOps-Ingenieur bei DB Regio AG
- Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
- Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
- Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
- Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API
Kay M.
Letzte Position:
NGO, deutsche Partei
- Umfangreiche Expertise in der Konzeption und Bereitstellung von Model-Context-Protocol-(MCP)-Infrastrukturen zur Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Agenten für eine NGO aufgebaut.
- MCP-Server entwickelt und gewartet (z. B. mit FastMCP), die externe Tools und Datenquellen über eine standardisierte API (JSON) für LLMs bereitstellen.
- Nahtlose Tool-Integration durch eine MCP-Client-Server-Architektur ermöglicht, sodass KI-Hosts oder -Agenten Tools dynamisch erkennen und aufrufen, auf Ressourcen zugreifen und benutzerdefinierte Prompts nutzen können (Dateispeicher, SQL-Datenbanken, Weaviate, Chroma).
- Automatisierte Bereitstellung (CI/CD) in AWS mit IaC (CDK) und Jenkins (Scheduler).
- Vergleichende Modellevaluierungen aufgrund der Anforderungen an die deutsche Sprache durchgeführt (Hugging Face gegenüber Anthropic, Cohere und weiteren) sowie mit AWS Bedrock.
- Rechtliche und regulatorische Aspekte bewertet und sichergestellt, dass die MCP-basierten Lösungen den neuen Anforderungen des EU AI Act entsprachen, etwa hinsichtlich Risikoklassifizierung, Transparenz, Dokumentation und verantwortungsvoller Bereitstellung von Tools im europäischen Kontext.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS CodeDeploy einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
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 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 AWS CodeDeploy 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 CodeDeploy 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%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Einzelhandel (57%)
- Automotive (43%)
- Bildung (43%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Bereitstellungsautomatisierung
AWS CodeDeploy ist ein AWS-Service zur Automatisierung von Software-Releases auf Amazon EC2, On-Premises-Servern, AWS Lambda und Amazon ECS. Der Service koordiniert Anwendungsdateien, Lifecycle-Hooks, Bereitstellungsgruppen und das Rollback-Verhalten, sodass Teams Releases durchführen können, ohne jeden Host manuell zu aktualisieren. Der Service wird häufig einfach CodeDeploy genannt.
Release-Strategien
CodeDeploy unterstützt In-Place-Bereitstellungen zur Aktualisierung bestehender Instanzen sowie Blue-Green-Bereitstellungen, um den Datenverkehr auf eine vorbereitete Umgebung umzuleiten. Spezialisten konfigurieren Bereitstellungseinstellungen, Zustandsprüfungen, die Integration von Load Balancern und automatische Rollbacks. Diese Steuerungsmöglichkeiten helfen Teams, das Release-Risiko zu reduzieren und gleichzeitig wiederholbare Betriebsabläufe beizubehalten.
AWS-Ökosystem
CodeDeploy funktioniert mit AWS CodePipeline, CodeBuild, Amazon S3, Amazon CloudWatch, IAM, Elastic Load Balancing, EC2 Auto Scaling, Lambda und ECS. Gute Experten verstehen außerdem Bereitstellungskonfigurationsdateien, die Agent-Installation, Shell- oder PowerShell-Hooks, den Umgang mit Artefakten sowie CloudFormation oder Terraform. Sie verbinden die Release-Automatisierung mit der gesamten AWS-Bereitstellungsumgebung.
Typische Aufgaben in der Bereitstellung
- Bereitstellungsgruppen für EC2-, Lambda- oder ECS-Workloads erstellen
- appspec.yml-Dateien und Lifecycle-Hook-Skripte erstellen
- Blue-Green-Releases, Traffic Shifting und Rollback konfigurieren
- CodeDeploy mit CodePipeline und CodeBuild verbinden
- Fehlgeschlagene Hooks, Agent-Probleme, Berechtigungen und fehlerhafte Ziele analysieren
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Unterstützung, wenn manuelle Releases unzuverlässig werden, eine Migration neue Bereitstellungsziele einführt oder eine bestehende Pipeline ein sichereres Rollback benötigt. Teams in Deutschland benötigen möglicherweise eine lokale Zusammenarbeit vor Ort, während eine verteilte Bereitstellung remote gut funktionieren kann, wenn Zugriff, Dokumentation und Kommunikation gut organisiert sind. Die Sprachanforderungen sollten vor Beginn der Zusammenarbeit geklärt werden.
Was gute Experten liefern
Ein kompetenter AWS CodeDeploy-Experte beginnt mit der Anwendungsarchitektur und den Release-Risiken, nicht nur mit dem Bereitstellungsbefehl. Er definiert IAM-Zugriffe nach dem Prinzip der geringsten Rechte, nachvollziehbare Rollout-Schritte, einen klaren Umgang mit Fehlern und wiederholbare Änderungen an der Infrastruktur. Außerdem dokumentiert er Runbooks und versetzt Teams in die Lage, den Bereitstellungsprozess selbst zu betreiben und weiterzuentwickeln.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AWS CodeDeploy am häufigsten aufkommen.
AWS CodeDeploy automatisiert Anwendungsbereitstellungen auf Amazon EC2, On-Premises-Servern, AWS Lambda und Amazon ECS. Der Service verwaltet Bereitstellungsgruppen, Lifecycle-Hooks, Traffic Shifting und Rollback, sodass Releases einem einheitlichen Prozess folgen können.
CodeDeploy ist eng in AWS-Services integriert und eine praktische Wahl, wenn Workloads bereits EC2, Lambda oder ECS nutzen. Tools wie Jenkins, GitHub Actions oder GitLab CI bieten möglicherweise umfassendere Pipeline-Funktionen, während CodeDeploy sich auf die Bereitstellungsphase und die Verwaltung von AWS-Zielen konzentriert.
Ein guter AWS CodeDeploy-Spezialist sollte IAM, Amazon EC2, Auto Scaling, Elastic Load Balancing, CloudWatch, S3 und AWS CodePipeline verstehen. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Bash- oder PowerShell-Skripting, Docker und ECS, die Paketierung von Lambda-Funktionen, CloudFormation und Terraform.
AWS CodeDeploy-Arbeiten für ein einfaches EC2-Rollout erfordern möglicherweise fokussierte Bereitstellungskenntnisse und klare Anwendungsskripte. Komplexe Blue-Green-Releases, Umgebungen mit mehreren Accounts, regulierte Workloads oder gemischte Lambda- und Container-Ziele erfordern umfassendere AWS-Betriebserfahrung und sorgfältige Fehlertests.
AWS CodeDeploy-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfigurationen, Logs und Infrastruktur sicher online geteilt werden können. Arbeiten vor Ort in Deutschland kann dennoch bei Release-Umschaltungen, Incident-Reviews oder Workshops mit Teams hilfreich sein, die eine enge lokale Abstimmung benötigen.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit fehlgeschlagenen Lifecycle-Hooks, fehlerhaften Bereitstellungszielen, Rollback, IAM-Grenzen und Traffic Shifting umgeht. Ein glaubwürdiger AWS CodeDeploy-Experte kann diese Entscheidungen klar erklären, strukturierte Runbooks vorlegen und beschreiben, wie Bereitstellungen vor dem Produktivbetrieb getestet werden.
AWS CodeDeploy unterstützt Bereitstellungen auf Amazon ECS und AWS Lambda sowie auf EC2-basierten Anwendungen. Für diese Ziele muss der Experte Task-Definitionen oder Funktionsversionen, Traffic Routing, Hooks, Alarme und die für ein sicheres Rollback erforderliche Release-Konfiguration verstehen.
Klären Sie vor Beginn eines AWS CodeDeploy-Auftrags den Zieldienst, den Repository- und Artefaktfluss, die Account-Struktur, die Bereitstellungsstrategie, das Zugriffsmodell und die Erwartungen an das Rollback. Bestätigen Sie außerdem, ob die Arbeit Pipeline-Design, Infrastructure as Code, Fehleranalyse, Dokumentation oder eine operative Übergabe umfasst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 755 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Professionelle Dienstleistungen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Betrieb (71%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS CodeDeploy eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
