AWS CodeDeploy Experten in Deutschland
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Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich AWS CodeDeploy eingesetzt haben
Tan Pham
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.
Roxana Girdu
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
Hassan Amjad
Letzte Position:
IT-Berater bei ALDI Süd (Albrechts Discount)
- Unterstützung des DevOps-Teams in einer mit Terraform verwalteten Multi-Region-AWS-Infrastruktur, um Umgebungsparität zu erreichen.
- Entwicklung von End-to-End-CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
- Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung kritischer Aufgaben wie Datenbankschemamigrationen und Umgebungs-Sanity-Checks.
- Implementierung eines CI/CD-Workflows speziell für Hotfixes über separate Git-Branches, Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches zu Release-Branches zur Sicherstellung der Code-Integrität durch automatisierte Konfliktauflösung.
- Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung, kosteneffizient auf Azure Container Apps gehostet, um automatisierte Health- und Basisfunktionstests als Post-Deployment-Aktivität via Pipeline auszuführen.
- Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS CloudWatch-Logs.
- Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs für Monitoring-Zwecke.
- Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform mit mehrschichtiger Architektur für das Backend-Testing der Kernplattformdienste, insbesondere des Order-Management-Systems in Zed- und Glue-Schichten.
- Leitung von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
- Verantwortlich für Framework-Migrationen, Einrichtung und Schulung neuer 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.
Banjika Ngo
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
Daniel Boesswetter
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater und Entwickler bei SDIA/Leitmotiv
- Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrum-Nachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
- Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
- Erfassung des Stromverbrauchs von Servern, CPUs und GPUs bei 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
Michael Yaco
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 Moritzen
Letzte Position:
NGO, Deutsche Partei
- Aufbau fundierter Expertise im Entwurf und der Bereitstellung von Model Context Protocol (MCP)-Infrastrukturen zur Erweiterung der KI-Agenten-Funktionalitäten für eine NGO.
- Entwicklung und Betrieb von MCP-Servern (z. B. mit FastMCP) zur Bereitstellung externer Tools und Datenquellen für LLMs über eine standardisierte API (JSOB).
- Ermöglichung nahtloser Tool-Integration durch eine MCP-Client-Server-Architektur, die KI-Hosts oder -Agenten dynamisch Tools entdecken und aufrufen, Ressourcen nutzen und individuelle Prompts verwenden lässt (File Storage, SQL-Datenbanken, weaviate, chroma).
- Automatisierte Bereitstellung (CI/CD) in AWS mit IaC (CDK) und Jenkins (Scheduler).
- Durchführung vergleichender Modellevaluierungen basierend auf Anforderungen an die deutsche Sprache (Hugging Face gegenüber Anthropic, Coehere und anderen) sowie AWS Bedrock.
- Bewertung rechtlicher und regulatorischer Aspekte, um sicherzustellen, dass die MCP-basierten Lösungen den Anforderungen des aufkommenden EU AI Act entsprechen, einschließlich Risikoklassifizierung, Transparenz, Dokumentation und verantwortlicher Tool-Bereitstellung 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), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es macht
AWS CodeDeploy automatisiert Anwendungs-Deployments auf EC2-, Lambda- und On-Premises-Servern. Es hilft Teams, neue Versionen mit weniger Handarbeit und besserer Kontrolle über die Rollout-Schritte auszurollen. Unternehmen nutzen es für Anwendungs-Updates, Rollback-Pläne und wiederholbare Release-Prozesse.
Häufige Deployment-Arten
- Blue/Green-Deployments für sicherere Releases
- Rolling Updates für gesteuerte Rollouts in Stufen
- In-Place-Deployments für bestehende Server-Farmen
- Lambda-Traffic-Shifting für Funktions-Releases
Diese Muster sind nützlich, wenn Zeitfenster knapp sind oder das Release-Risiko niedrig bleiben muss.
Tools darum herum
AWS CodeDeploy wird meist mit AWS CodePipeline, CodeBuild, IAM, CloudWatch und Auto Scaling eingesetzt. Starke Profis kennen Deployment-Gruppen, AppSpec-Dateien, Hooks und alarmgesteuertes Rollback. Sie verstehen auch, wie die Artefaktablage in S3 oder die Quellverwaltung den Release-Flow speist.
Wann Unternehmen Hilfe holen
- Ein Release-Prozess ist manuell oder fehleranfällig
- Blue/Green-Umschaltungen brauchen ein sauberes Setup
- Deployment-Hooks müssen Skripte sicher ausführen
- Rollback-Regeln sind unklar oder uneinheitlich
- AWS-Berechtigungen oder Zielgruppen sind falsch konfiguriert
Freelance-Expertise wird oft für Migrationsarbeiten, die Härtung von Releases und Rettungsprojekte nach fehlgeschlagenen Deployments genutzt.
Starke Spezialisten-Skills
Ein starker AWS CodeDeploy Spezialist kann die Anwendungsarchitektur lesen, sie auf die Deployment-Strategie abbilden und den Prozess einfach halten. Er sollte das Verhalten von Linux- und Windows-Zielen, Instanzberechtigungen, Health Checks und die Fehlersuche bei fehlgeschlagenen Revisionen kennen. In Deutschland schätzen viele Teams außerdem klare schriftliche Kommunikation für Übergaben und Betriebsnotizen.
Typische Projektergebnisse
Das Endergebnis ist meist ein zuverlässiger Release-Pfad mit weniger manuellen Schritten und klareren Wiederherstellungsoptionen. Dazu können Deployment-Skripte, Alarm-Integration, dokumentierte Rollback-Schritte und eine Übergabe gehören, die andere Spezialisten übernehmen können. Bei Amazon CodeDeploy- oder CodeDeploy-Arbeiten geht es um kontrollierte Auslieferung, nicht nur um ein funktionierendes erstes Deployment.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AWS CodeDeploy am häufigsten aufkommen.
AWS CodeDeploy automatisiert Software-Deployments auf EC2-Instanzen, Lambda und On-Premises-Servern. Unternehmen nutzen es, um Anwendungs-Revisionen auszurollen, die Rollout-Geschwindigkeit zu steuern und manuelle Release-Schritte zu reduzieren. Es ist besonders nützlich, wenn das Team wiederholbare Deployments mit klarem Rollback-Verhalten möchte.
CodeDeploy übernimmt die eigentliche Deployment-Aktion, während CodePipeline den größeren Auslieferungsfluss orchestriert. Manuelle Skripte können für kleine Setups funktionieren, sind aber schwerer zu standardisieren und im Fehlerfall zu beheben. Ein guter Spezialist weiß, wo CodeDeploy passt und wann man es mit anderen AWS-Services kombiniert.
Ein starker CodeDeploy Freelancer sollte IAM, EC2, Auto Scaling, CloudWatch-Alarme und die Auslieferung von S3-Artefakten verstehen. Erfahrung mit Linux- oder Windows-Servern hilft, wenn Deployment-Hooks Skripte oder Dienstneustarts brauchen. Für Lambda-Releases sind Wissen über Traffic-Shifting und Release-Validierung ebenfalls wichtig.
Auch ein kleines AWS CodeDeploy-Setup kann von einem erfahrenen Spezialisten profitieren, wenn das Deployment die Produktion betrifft. Wenn es nur um eine einfache erste Einrichtung geht, kann weniger Erfahrung ausreichen. Wenn Blue/Green-Releases, Rollback-Regeln oder alte Server-Farmen im Spiel sind, zählt tiefere Expertise stärker.
Wenn Ihr AWS CodeDeploy-Prozess fehlschlägt, inkonsistent ist oder nur von einer Person verstanden wird, ist es Zeit für Hilfe. Weitere Anzeichen sind unklare AppSpec-Dateien, fehlerhafte Hooks, fehlende Berechtigungen oder Deployments, die sich nicht sauber zurückrollen lassen. Teams suchen auch Hilfe, wenn sie von manuellen Releases zu einem kontrollierten Release-Flow wechseln wollen.
Ja, CodeDeploy-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben in AWS und in Konfigurationsdateien stattfinden. Ein Freelancer kann Pipelines, Berechtigungen und Deployment-Skripte meist prüfen, ohne vor Ort zu sein. Vor-Ort-Zeit wird vor allem dann nützlich, wenn Teams direkte Workshops, die Abstimmung sensibler Zugriffe oder eine enge interne Übergabe brauchen.
Achten Sie auf jemanden, der den Deployment-Flow klar erklären kann und zeigt, wie Fehler behandelt werden. Ein guter AWS CodeDeploy Spezialist schreibt saubere AppSpec-Dateien, nutzt sichere Hooks und testet das Rollback-Verhalten, statt einfach davon auszugehen, dass es klappt. Klare Dokumentation und praktische Beispiele zur Fehlersuche sind starke Qualitätszeichen.
Ja, Amazon CodeDeploy ist derselbe Service wie AWS CodeDeploy. Viele suchen weiterhin unter beiden Namen, und manche kürzen es einfach zu CodeDeploy ab. Ein guter Freelancer sollte die Bezeichnung, die Service-Grenzen und die Anbindung an den Rest von AWS verstehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 759 € 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%), Professionelle Dienstleistungen (71%) und Bank- und Finanzwesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die AWS CodeDeploy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (71%) und Business Intelligence (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS CodeDeploy eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
