AWS IoT Core Experten in Deutschland
mit geprüften Spezialisten und der Kraft von KIBeauftrage Experten, die sichere Geräteanbindung, MQTT-Nachrichtenflüsse und regelbasierte Datenweiterleitung in AWS IoT Core entwerfen. Sie kümmern sich auch um Geräteflotten, Zertifikate und Integrationen mit AWS-Services – mit schneller und präziser Zuordnung zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich AWS IoT Core eingesetzt haben
Michael Fecher
Letzte Position:
Freiberufler, Lösungsarchitekt bei Schufa AG
- Unterstützung beim Entwurf der AWS-Infrastruktur, integrierter Dienste und der Backend-Architektur für Use Cases einer On-Premise-Lösung und teilweiser Migrationen zu AWS mit schnellen Reaktionszeiten
- Implementierung automatisierter AWS-Integrationstest-Suiten
- Umsetzung von geschäftskritischen Komponenten und Lieferung vor Fristtermin in produktionsreifer Form mit Betriebs- und Überwachungskonzepten
- Dieses zweimonatige Teilprojekt drehte sich um den Aufbau einer datenintensiven Pipeline (5 TB), die kontinuierlich mit Daten angereichert wird
- Entwurf und Implementierung wiederverwendbarer AWS-CDK-Komponenten für Teams im Unternehmen, um ein schnelleres Onboarding in AWS zu ermöglichen
- Coaching zu AWS-Themen, verteilten Softwaremustern, Sicherheit, Domain-Driven Design, agiler Zusammenarbeit und Dokumentation zur Verbesserung von Performance und Zusammenarbeit
- Technologien: AWS, GitHub Actions, ETL, Monitoring, Betrieb, TypeScript, Python, AWS CDK, CloudFormation, Java, Docker, AWS ECS, AWS Lambda, Serverless, Jenkins, DevOps-Prinzipien
Clemens Berlin
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 Hendricks
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 Vaikundam
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 Krause
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.
Hanno Kolvenbach
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 Agrawal
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 Mazurek
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
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
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%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Niederländisch
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Geräteanbindung
AWS IoT Core ist der verwaltete AWS-Service, um Geräte mit der Cloud zu verbinden. Er wird genutzt, um Telemetrie zu senden, Befehle zu empfangen und Geräteflotten über MQTT, HTTPS und WebSockets synchron zu halten. Starke Experten wissen, wie man Nachrichtenthemen, Zugriffskontrolle und Geräteidentität so gestaltet, dass Daten sauber fließen.
Sicherheit und Zugriff
Ein gutes Setup beginnt mit Zertifikaten, Policies und der Geräteauthentifizierung. Spezialisten arbeiten mit gegenseitigem TLS, dem AWS IoT Device Shadow und der Zertifikatsrotation, um Verbindungen stabil und kontrolliert zu halten. Sie entwerfen auch Topic-Berechtigungen so, dass Geräte nur dort veröffentlichen und abonnieren, wo sie es sollen.
Datenweiterleitung
- Regeln definieren, die Nachrichten an AWS Lambda, Amazon S3, Amazon DynamoDB oder Amazon Kinesis weiterleiten
- Rauscharme Gerätedaten herausfiltern, bevor sie nachgelagerte Systeme erreichen
- Telemetrie in Formate überführen, die Analyse- und Betriebsteams nutzen können
- Retry- und Fehlerbehandlung für eine zuverlässige Ereignisübermittlung hinzufügen
Hier verbindet sich AWS IoT Core oft mit größeren AWS-Architekturen. Experten helfen dabei, den Fluss von Edge-Geräten zu Speicher, Verarbeitung und Alerts planbar zu machen.
Typische Projekte
Unternehmen holen sich freiberufliche Spezialisten für Flotten-Onboarding, Proof-of-Concepts, Device-Shadow-Design und die Behebung von Vorfällen. In Deutschland passt das oft zu Industrial IoT, Energiesystemen, Logistik und vernetzten Produkten, bei denen die Zusammenarbeit aus der Ferne normal ist, der Zugriff auf Anlagen oder Geräte aber Vor-Ort-Arbeit erfordern kann.
Ökosystem-Kenntnisse
Starke Profis kennen meist mehr als nur den Kernservice selbst. Sie arbeiten mit IoT-SDKs, AWS Lambda, IAM, CloudWatch, Greengrass und Zertifikatsverwaltung und wissen, wie man Verbindungsabbrüche, Latenzen und Payload-Probleme analysiert. Klare Dokumentation und sorgfältiges Testen sind genauso wichtig wie Code.
Was starke Experten liefern
- Sichere Geräteregistrierung und Onboarding
- Topic-Design und Planung der Nachrichtenflüsse
- Integration der Rules Engine mit AWS-Services
- Monitoring, Logging und operative Übergabe
- Unterstützung beim Skalieren vom Pilotprojekt zur Produktion
Die besten AWS IoT Core Spezialisten halten die Architektur einfach genug für den Betrieb und streng genug für die Sicherheit. Sie hinterlassen klare Topic-Modelle, IAM-Entscheidungen und Runbooks, die Teams weiter pflegen können.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu AWS IoT Core am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
AWS IoT Core wird genutzt, um Geräte, Sensoren, Gateways und vernetzte Produkte mit AWS zu verbinden. Unternehmen verwenden es für das Einlesen von Telemetrie, die Zustellung von Befehlen, Device Shadows und das Weiterleiten von Nachrichten in Speicher-, Analyse- oder Alarmierungs-Workflows.
AWS IoT Core konzentriert sich auf sichere Cloud-Anbindung und Nachrichtenverarbeitung. AWS IoT Greengrass ergänzt Edge-Logik, lokale Verarbeitung und Offline-Fähigkeit, deshalb werden beide oft zusammen eingesetzt statt als Ersatz füreinander.
Hole einen Freelancer dazu, wenn du einen sauberen Geräte-Onboarding-Prozess, ein neues Nachrichtenmodell, einen Produktionsfix oder Hilfe bei der Anbindung von Geräten an andere AWS-Services brauchst. AWS IoT Core-Projekte brauchen oft jemanden, der Zertifikats-, Topic- und Routing-Probleme bereits in echten Systemen gelöst hat.
Ein starker AWS IoT Core-Spezialist kennt meist MQTT, IAM, Lambda, CloudWatch, Geräte-Zertifikate und grundlegende Edge-Konzepte. Wissen über DynamoDB, S3, Kinesis und Greengrass ist ebenfalls hilfreich, wenn Gerätedaten über einfache Nachrichten hinaus weiterfließen sollen.
Die meisten AWS IoT Core-Aufgaben profitieren von jemandem, der Sicherheit, Routing und Betrieb schon übernommen hat und nicht nur einen schnellen Proof of Concept kennt. Wenn das Projekt viele Geräte, strikte Zugriffsregeln oder Produktionsmonitoring umfasst, suche einen Spezialisten, der den gesamten Ablauf entwerfen kann.
Ja. AWS IoT Core-Arbeit ist oft remote, weil die meisten Aufgaben aus Design, Konfiguration, Tests und Cloud-Integration bestehen. Vor-Ort-Zeit in Deutschland kann trotzdem helfen, wenn Teams Zugriff auf Hardware, Fabriknetzwerke oder Laborgeräte brauchen.
Achte auf klare Topic-Namen, sichere Zertifikatsverwaltung, ein sauberes IAM-Design und ein einfaches Setup der Rules Engine. Ein starker AWS IoT Core-Experte kann erklären, wie Nachrichten fließen, wie Fehler behandelt werden und wie das System nach der Übergabe überwacht wird.
Oft beginnen sie mit instabilen Geräteverbindungen, unklaren Payload-Formaten und unsicheren Zugriffsregeln. AWS IoT Core-Spezialisten bereinigen auch die Nachrichtenweiterleitung, damit Telemetrie den richtigen AWS-Service erreicht, ohne brüchigen Custom Code.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 123 €, was einem Tagessatz von etwa 985 € 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 und 75% mindestens einen Master-Abschluss.
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 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Niederländisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die AWS IoT Core in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Automotive (38%).
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 (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS IoT Core eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
