AWS CodeDeploy Experten in Deutschland
sicher deployen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Anwendungs-Releases automatisieren, Blue-Green- und Rolling-Deployments konfigurieren und CodeDeploy mit AWS-Pipelines, EC2, Lambda und Amazon ECS verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell präzise geprüfte und verfügbare Freelancer.
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 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 29 Okt 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
Was CodeDeploy leistet
AWS CodeDeploy ist ein AWS-Service zur Automatisierung von Anwendungsbereitstellungen in Rechenumgebungen wie Amazon EC2, On-Premises-Servern, AWS Lambda und Amazon ECS. Der Service koordiniert die Bereitstellung von Artefakten, Lifecycle-Hooks, die Verkehrsverlagerung und Rollbacks, sodass Releases einem wiederholbaren Prozess folgen statt manueller Serveränderungen.
Deployment-Modelle
CodeDeploy unterstützt In-Place-Deployments, bei denen eine bestehende Umgebung aktualisiert wird, und Blue-Green-Deployments, bei denen der Traffic auf eine neu vorbereitete Umgebung verschoben wird. Deployment-Konfigurationen steuern das Tempo des Rollouts und das akzeptable Fehlerniveau. Bei Lambda und ECS kann der Traffic schrittweise zwischen Anwendungsversionen verschoben werden.
Ökosystem und Tools
Gute Arbeit mit AWS CodeDeploy setzt ein Verständnis der angrenzenden AWS-Services und Release-Tools voraus.
- AppSpec-Dateien und Lifecycle-Hooks erstellen
- Artefakte in Amazon S3 paketieren oder Quellcode-Repositories verbinden
- CodePipeline, CodeBuild und CloudWatch integrieren
- IAM-Rollen, Deployment-Gruppen und Zielerkennung verwalten
- Einrichtung mit CloudFormation oder Terraform automatisieren
Wo Unternehmen den Service einsetzen
Teams nutzen CodeDeploy für Webanwendungen, APIs, Hintergrunddienste und serverlose Funktionen, die kontrollierte Releases über Entwicklung, Staging und Produktion hinweg benötigen. Der Service eignet sich für Systeme auf EC2-Flotten, ECS-Services, Lambda-Funktionen und hybrider Infrastruktur. Deutsche Unternehmen können außerdem lokale oder remote arbeitende Spezialisten einsetzen, um Releases über verteilte Teams und Betriebsumgebungen hinweg zu koordinieren.
Wann Expertise wichtig ist
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Release-Prozess unzuverlässig ist, eine Migration Workloads in AWS verschiebt oder das Deployment-Risiko die Auslieferung verlangsamt.
- Manuelle Server-Releases durch wiederholbare Automatisierung ersetzen
- Blue-Green-Releases und automatisierte Rollbacks einführen
- Deployment-Ereignisse mit Monitoring und Incident Response verbinden
- Releases über Konten, Regionen und Umgebungen hinweg standardisieren
Professionelle Arbeitsweise
Ein guter AWS CodeDeploy-Experte richtet den Deployment-Ablauf an der Anwendung aus, nicht nur an der Service-Konfiguration. Er prüft AppSpec-Dateien, Hooks, Berechtigungen, Health Checks und Rollback-Pfade und dokumentiert anschließend, wie Teams den Release-Prozess betreiben. Außerdem weiß er, wann CodeDeploy besser geeignet ist als native Deployment-Muster von ECS, Lambda oder Kubernetes, und kann die Abwägungen klar erläutern.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AWS CodeDeploy am häufigsten aufkommen.
AWS CodeDeploy automatisiert die Veröffentlichung von Anwendungsdateien und aktualisierten Versionen auf EC2-Instanzen, Lambda-Funktionen, ECS-Services und unterstützten On-Premises-Hosts. Der Service kann Lifecycle-Skripte ausführen, Traffic verschieben, den Zustand des Deployments überwachen und ein fehlgeschlagenes Release zurückrollen.
AWS CodeDeploy führt die Deployment-Phase aus, während CodePipeline einen umfassenderen Auslieferungsprozess über Quellcode-, Build-, Test- und Release-Phasen hinweg koordiniert. Beide werden häufig gemeinsam eingesetzt, CodeDeploy kann jedoch auch durch andere Automatisierungstools oder direkte Befehle ausgelöst werden.
Ein AWS CodeDeploy-Spezialist sollte IAM, Amazon EC2, Lambda, ECS, S3, CloudWatch und die Grundlagen von Netzwerken verstehen. Erfahrung mit CodePipeline, CodeBuild, CloudFormation, Terraform, Shell-Scripting und Git erleichtert den Aufbau eines vollständigen Release-Prozesses.
Das passende Niveau hängt vom Deployment-Modell, dem Anwendungsrisiko und der bestehenden AWS-Umgebung ab. Ein einfacher EC2-Rollout kann gezielte Konfigurationskenntnisse erfordern, während Multi-Account-Releases, Blue-Green-Traffic-Shifting, hybride Ziele oder komplexe Rollback-Regeln einen Experten voraussetzen, der vergleichbare Systeme entworfen und betrieben hat.
AWS CodeDeploy eignet sich gut für die Zusammenarbeit in Remote-Teams, da Deployment-Definitionen, Logs und Infrastrukturkonfigurationen in gemeinsamen Repositories und AWS-Konten geprüft werden können. Für deutsche Teams helfen klare Dokumentation, abgestimmte Release-Zeitfenster und eine sichere Kommunikation auf Englisch oder Deutsch dabei, dass remote und vor Ort arbeitende Experten effektiv zusammenarbeiten.
AWS CodeDeploy ist häufig eine praktische Wahl für EC2-, Lambda- und ECS-Workloads, die keine Kubernetes-Orchestrierung benötigen. Kubernetes-Teams bevorzugen möglicherweise Tools wie Argo CD oder integrierte Rollout-Mechanismen, wenn cluster-native Deployment-Steuerung, Abgleich und die Verwaltung von Kubernetes-Ressourcen zentrale Anforderungen sind.
Fragen Sie, wie der AWS CodeDeploy-Experte mit fehlgeschlagenen Hooks, fehlerhaften Zielen, Berechtigungen, Observability und Rollbacks umgeht. Gute Antworten umfassen Deployment-Diagramme, getestete Wiederherstellungspfade, IAM nach dem Prinzip der geringsten Rechte, nützliche CloudWatch-Signale und eine Dokumentation, mit der ein anderes Teammitglied den Betrieb übernehmen kann.
Klären Sie vor dem Start mit AWS CodeDeploy den Ziel-Rechenservice, die Artefaktquelle, die Kontostruktur, die Deployment-Strategie und die Zuständigkeit für AWS-Berechtigungen. Prüfen Sie, ob die Arbeit nur die Deployment-Konfiguration oder auch Infrastruktur, Pipeline-Integration, Monitoring, Release-Governance und Support nach dem Rollout 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
