AWS IoT Core Experten in Deutschland
, die innerhalb von Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Geräte sicher verbinden, MQTT- und HTTP-Nachrichten konzipieren und AWS IoT Core mit Lambda, Greengrass, Device Shadow und Analytics-Diensten integrieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte und verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich AWS IoT Core eingesetzt haben
Osman T.
Letzte Position:
Senior Architect, DevOps Engineer bei genPsoft GmbH
IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.
Frontend:
- Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
- Komponententests
- Codedokumentation
- CI/CD mit Gitlab Pipeline
Backend / IoT:
- Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
- Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
- CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
- Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
- Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
- Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
- Jacoco
- Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
- Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
- Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
- Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
- Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
- Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents
Clemens B.
Letzte Position:
Leiter Engineering bei SIDES GmbH
- Leitung der Engineering-Organisation mit 45 Ingenieuren in 8 Teams und gleichzeitige Rolle als Leiter Backend
- Bewältigung kritischer organisatorischer Herausforderungen wie isolierte Abteilungen, fehlende Engineering-Prozesse und fehlende technische Strategie
- Umfassende Engineering-Führung in Personalmanagement, Organisationsgestaltung und strategischer Planung übernommen
- Vorantreiben der Plattformmodernisierung, einschließlich Migration auf ein neues Python-Backend, Implementierung von React-Micro-Frontends und Umstellung auf ereignisgesteuerte Architektur
- Aufbau eines Frameworks für technische Exzellenz durch Architecture Decision Records, RFC-Prozesse und umfassendes Technologieroadmapping
- Umwandlung des Engineerings in einen integrierten Geschäftspartner durch Aufbau von Kollaborationskanälen mit dem Produktmanagement und den Customer-Operations-Teams
- Verringerung der in die Produktion gelangten Fehler um 50 % und Erhöhung der Testabdeckung in Altsystemen
- Erreichen von 100 % der Q2-Roadmap durch realistische Planung und verbesserte Schätzgenauigkeit
- Einführung einer KI-Engineering-Strategie, Erarbeitung von Richtlinien, Bereitstellung von Tools und Schulung des Teams in Prompt Engineering und agentenbasierten Workflows
- Einsparung von 10.000 € pro Monat durch Infrastrukturoptimierung, einschließlich Migration von AWS IoT zu RabbitMQ und Stilllegung von Altsystemen
- Verbesserung des Team-Engagements von 60 % auf 100 % Umfragebeteiligung und Steigerung der eNPS-Werte der Teamleiter
- Aufbau eines Hochleistungsteams durch strategische Einstellung von Python-, Go- und Frontend-Entwicklern und Verbesserung des Onboardings
- Implementierung des Übergangs zu selbstorganisierten, cross-funktionalen Teams
Arne H.
Letzte Position:
Embedded Fullstack-Entwickler bei IoT- und Infrastruktur-Automatisierungsbereich
- Analyse einer Legacy-Codebasis und Ermittlung architektureller Probleme, Implementierung von Verbesserungen in Abstimmung mit dem Product Owner.
- Entwicklung von sauberem, effizientem und vollständig dokumentiertem Code nach etablierten Software-Engineering-Praktiken und -Standards.
- Analyse von Erlang-Komponenten in Backend- und Geräteschichten, um Empfehlungen für einen stabilen Systembetrieb zu geben.
- Einrichtung und Optimierung von CI/CD-Pipelines auf Kundeninfrastruktur, einschließlich Test, Debugging und Qualitätssicherung beim Zertifikatmanagement.
- Beteiligung an Planung, Design und Umsetzung von Epics und Stories gemäß den Vorgaben des Product Owners.
- Technische Beratung des Product Owners in Bezug auf Erlang-Codebasis-Management und Best Practices.
- Zusammenarbeit mit Product Owner, Scrum Master und Entwicklungsteam, um eine termingerechte Bereitstellung von Features sicherzustellen.
- Elixir & Phoenix + PostgreSQL
- Erlang
- IoT
- CI/CD
- Git
- Agile/Scrum
- Docker
- Kubernetes
- Frontend (VueJS)
- Embedded-Geräte
Meenakumar V.
Letzte Position:
Senior Embedded-Technik-Manager bei IIT Madras Pravartak Technologies
- Leitung eines 14-köpfigen Entwicklungsteams und Umsetzung der PostgreSQL-Datenbankintegration und Performance-Optimierung
- Lieferung von 8.000 Zeilen C-Code mit wenigen Fehlern (5 mittlere bis niedrige) in 8 Monaten Entwicklung
- Integration von Open-Source pgVector für AI-Anwendungen der Datenbank für exakte und k-nächste-Nachbarn-Suche
Volker K.
Letzte Position:
Leiter Engineering bei Infoniqa
- Leitung der Engineering-Umsetzung: Roadmap-Planung, Kapazitätsabstimmung, Risikomanagement, Abhängigkeiten und Lieferverfolgung.
- Konsolidierung mehrerer Gehaltsabrechnungs-Produktlinien zu einer einheitlichen SaaS-Plattform auf Dynamics 365 Business Central, was skalierbare Post-Merger-Operationen ermöglichte und die betriebliche Komplexität im Portfolio verringerte.
- Umstrukturierung der Engineering- und Produktteams in einer Remote-First-Umgebung in Deutschland, Österreich und Polen, bestehend aus fünf funktionsübergreifenden Einheiten: Compliance/Enabling, Plattform, DevOps und zwei Stream-Aligned-Teams mit wechselnder Gesamt-FTE je nach Phase der Reorganisation.
- Wiederaufbau der mittleren Führungsebene und Mentoring von Engineering-Führenden, Aufbau einer Führungspipeline und Stärkung der architekturellen Entscheidungsfindung in den Teams für skalierbares Wachstum, Lieferverantwortung und Planbarkeit.
- Gestaltung der Plattformgrundlagen und Systemgrenzen mithilfe von Team-Topologies-gerechten Strukturen, wodurch skalierbare Verantwortungsbereiche, klare Schnittstellen und parallele Entwicklung in verteilten Teams ermöglicht wurden.
- Vorangetrieben der KI-Transformation durch Implementierung KI-unterstützter SDLC-Praktiken mit SpecKit und GitHub Actions für automatisierte, ausführbare Spezifikationen und Bereitstellung agentischer Produktfunktionen durch sichere Offenlegung von Plattformdaten und -diensten an KI-Agenten und Copilots über RAG-basierte Retrieval-Pipelines und MCP-ähnliche Erweiterungen.
- Förderung der Modularisierung stark gekoppelter Legacy-Logik in unabhängig bereitstellbare Services, Verbesserung der Wartbarkeit, Testbarkeit und architektonischen Klarheit bei gleichzeitiger Erhaltung der Kontinuität durch gezielte, risikoarme Extraktion anstelle kompletter Neuentwicklungen.
- Etablierung von Observability, CI/CD und DevOps-Governance als Plattformfunktionen, Erhöhung automatisierter Compliance-Gates von 25 % auf 75 % und Verbesserung der Deployment-Cadence um 40 % über mehr als 15 Produktversionen.
- Verbesserung der operativen Resilienz durch DORA-konforme Praktiken (Lead Time ↓50 %, SaaS MTTR ↓85 %), Stärkung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des Support-Aufwands.
- Koordination der technischen Wiederherstellung der deutschen Gehaltsabrechnungsplattform während eines unternehmensweiten P0-Ransomware-Vorfalls; Wiederherstellung der Plattform-Kontinuität innerhalb von 72 Stunden, Validierung der Datenintegrität und Einführung gehärteter Runbooks und automatisierter Recovery-Playbooks.
- Verantwortlich für Budgeteinhaltung und Kostenkontrolle im Engineering, mit begrenzter P&L-Verantwortung und Beteiligung am jährlichen COGS/OPEX/CAPEX-Planungszyklus.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Hanno K.
Letzte Position:
Vizepräsident, Produktentwicklung bei EdgeIQ, Inc
- Verantwortlich für EdgeIQ Symphony, eine Low-Code-Workflow-Orchestrierungsplattform für die Connected Product Economy
- Entwickelt eine IoT-Plattform, die auf Millionen von Geräten und Milliarden verarbeiteter Ereignisse skalieren kann
- Flexibles Plattformdesign ermöglicht die Verwaltung heterogener Geräteflotten
- Integration moderner IoT-Technologien wie MQTT, LWM2M, x509-zertifikatbasierte Authentifizierung, TPM2.0-Hardwareverschlüsselung
Ankit A.
Letzte Position:
Leitender Ingenieur bei Shopify Financial Services
- Übernahm als leitender Tech-Lead die Verantwortung in einem dynamischen Team von 10 Fachleuten bei Shopify Capital
- Spielte eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Gestaltung neuer Produktkonzepte, erstellte umfassende Machbarkeitsanalysen, entwarf strategische Roadmaps und bewertete akribisch die damit verbundenen Risiken
- Entwickelte innovativ ein wegweisendes Projekt zur Optimierung des manuellen Prüfprozesses von Capital AU, was zu einer bemerkenswerten Verringerung manueller Eingriffe um 25 % führte
- Lieferte umfassende Produktberatung, detailliertes technisches Design und nahtlose Implementierungsstrategien für Shopify Capital in verschiedenen internationalen Märkten
- Koordinierte die effektive Zusammenarbeit funktionsübergreifender Teams und förderte die Entwicklung bahnbrechender Lösungen, die Unternehmen einen nahtlosen Zugang zu essenziellem Kapital ermöglichten und ihr Wachstum und ihre Weiterentwicklung vorantrieben
- Zeigte eine Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung erstklassiger Lösungen, die Geschäftsziele erfüllen und Kundenerwartungen übertreffen
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)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS IoT Core einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
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 IoT Core 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 IoT Core 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 (44%)
- Automotive (33%)
- Bildung (33%)
- Fertigung (33%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
- Gesundheitswesen (22%)
- Versicherung (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlagen für vernetzte Geräte
AWS IoT Core ist ein verwalteter AWS-Service, um Geräte mit Cloud-Anwendungen zu verbinden, ohne den zugrunde liegenden Message Broker selbst zu betreiben. Der Service unterstützt MQTT, MQTT über WebSocket und HTTPS sowie sichere Geräteauthentifizierung, themenbasiertes Routing und skalierbare Kommunikation für industrielle, kommerzielle und private Produkte.
Nachrichten und Gerätesteuerung
Teams nutzen AWS IoT Core, um Telemetriedaten zu erfassen, Befehle zu senden und den Gerätezustand zu verwalten. Device Shadow hält eine virtuelle Darstellung von Geräten für Anwendungen verfügbar, auch wenn ein Gerät vorübergehend offline ist. Regeln leiten Nachrichten an Services wie Lambda, Amazon S3, DynamoDB, Kinesis und Amazon Timestream weiter.
Ökosystem und Tools
Gute Spezialisten verstehen das gesamte AWS-IoT-Ökosystem und verbinden es sauber mit bestehenden Systemen.
- IoT-Richtlinien, Zertifikate und die Bereitstellung von Geräteflotten konfigurieren
- MQTT-Topics, Nachrichtenschemata und Routing-Regeln konzipieren
- Lambda, Greengrass, EventBridge und Analytics-Dienste integrieren
- Verbindungen, Logs, Metriken und Gerätezustand überwachen
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen beauftragen freiberufliche Fachkräfte, wenn aus einem Proof of Concept ein sicherer Produktivservice werden muss, Geräteflotten einheitlich onboarded werden sollen oder unzuverlässige Nachrichten ein betriebliches Risiko darstellen. In Deutschland kann dies Projekte in der Fertigung, Energie, Logistik, Mobilität und Gebäudetechnik unterstützen – mit Remote-Umsetzung oder Workshops vor Ort, abhängig von den beteiligten Geräten und Stakeholdern.
Fähigkeiten, die den Unterschied machen
Arbeiten mit AWS IoT Core umfasst häufig Embedded-Systeme, Netzwerke, Cloud-Sicherheit und die Automatisierung von Infrastruktur. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind AWS IAM, CloudFormation oder Terraform, Linux, Container-Services, serverlose Anwendungen, Zertifikatsverwaltung und Data Engineering. Erfahrung mit Gateways und Greengrass ist wichtig, wenn Geräte lokale Verarbeitung oder einen fortgesetzten Betrieb bei Verbindungsunterbrechungen benötigen.
Merkmale einer starken Umsetzung
Ein guter Profi erklärt den Gerätelebenszyklus, den Umgang mit Ausfällen und das Sicherheitsmodell, bevor er eine Architektur vorschlägt. Er trennt Gerätezugangsdaten, beschränkt den Topic-Zugriff, validiert Payloads und plant die Zertifikatserneuerung. Außerdem sorgt er für überwachbare Deployments, wiederholbare Infrastruktur und klare Runbooks für den Betrieb.
- Wiederverbindungen, Offline-Verhalten und doppelte Nachrichten testen
- Zugangsdaten und IoT-Richtlinien nach dem Prinzip der geringsten Rechte schützen
- Verantwortlichkeiten für Geräte, Shadows und gespeicherte Daten festlegen
- Monitoring, Incident Response und Übergabe dokumentieren
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu AWS IoT Core am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
AWS IoT Core verbindet physische Geräte mit Cloud-Anwendungen und -Services. Unternehmen nutzen den Service für Telemetrie, Fernbefehle, Gerätezustände, das Onboarding von Geräteflotten und ereignisgesteuerte Verarbeitung in industriellen, kommerziellen und privaten Systemen.
AWS IoT Core reduziert einen großen Teil des Betriebsaufwands für das Hosting und die Skalierung eines MQTT Brokers. Ein selbst verwalteter Broker bietet möglicherweise eine direktere Kontrolle, erfordert aber auch, dass Teams Verfügbarkeit, Sicherheit, Zertifikatsverwaltung, Updates und Monitoring selbst übernehmen.
Ein guter AWS IoT Core Spezialist kennt sich in der Regel mit MQTT, TLS, IAM, Embedded Connectivity und Cloud-Netzwerken aus. Erfahrung mit Lambda, Greengrass, Terraform oder CloudFormation sowie Services wie S3, Kinesis oder Timestream ist ebenfalls wertvoll.
Die erforderliche Tiefe hängt von der Geräteflotte, dem Sicherheitsmodell und dem Produktionsrisiko ab. Ein kleiner Proof of Concept benötigt möglicherweise fokussierte AWS-IoT-Core-Kenntnisse, während regulierte oder industrielle Implementierungen einen Profi erfordern, der bereits Bereitstellung, Ausfälle, Zertifikatserneuerung und operative Übergaben bewältigt hat.
AWS IoT Core Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Gerätezugriff, Logs und Bereitstellungsumgebungen online verfügbar sind. Vor-Ort-Arbeit in Deutschland kann dennoch bei Fabrikanlagen, Gateways, Hardwaretests und Workshops mit Betriebsteams hilfreich sein.
Bitten Sie den AWS IoT Core Freelancer, einen vollständigen Gerätelebenszyklus zu erklären – von der Bereitstellung und Authentifizierung bis zum Sperren und Ersetzen. Prüfen Sie, wie er mit Offline-Geräten, doppelten Nachrichten, Richtlinien nach dem Prinzip der geringsten Rechte, Überwachbarkeit und Infrastrukturänderungen umgeht.
AWS IoT Core bietet Cloud-Konnektivität, Messaging und Funktionen zur Geräteverwaltung, während Greengrass lokale Laufzeitumgebungen und Verarbeitung für Edge-Umgebungen ergänzt. Beide werden häufig gemeinsam eingesetzt, wenn Geräte auch bei eingeschränkter oder unterbrochener Cloud-Verbindung sinnvoll weiterarbeiten müssen.
Hochwertige AWS IoT Core Arbeit beginnt mit klaren Nachrichtenverträgen, einem dokumentierten Sicherheitsmodell und realistischen Ausfalltests. Der Profi sollte außerdem Deployments wiederholbar machen, aussagekräftige Metriken bereitstellen und prägnante Runbooks hinterlassen, die ein anderes Team betreiben kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 121 €, was einem Tagessatz von etwa 966 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (44%) und Automotive (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS IoT Core eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
