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Entwickeln Sie ereignisgesteuerte Systeme mit

AWS Lambda Experten

, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werden

Beauftragen Sie Experten, die serverlose Architekturen entwerfen, Lambda-Funktionen mit API Gateway und EventBridge verbinden und zuverlässige ereignisgesteuerte Anwendungen entwickeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem AWS Lambda-Projekt passen.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich AWS Lambda eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Shamaila M.

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Senior Software- und Plattformarchitekt

Heilbronn
Shamaila M.

Letzte Position:

Founder/Kubernetes- und Cloud-Architekt bei Kubekanvas

  • Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
  • CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
  • DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
  • Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
  • LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
  • An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
  • Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React
Verifizierter Experte

Collin K.

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Lead Fullstack Developer

Kempen
Collin K.

Letzte Position:

Software Architekt / Fullstack Developer bei Equity Bytes

Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.

  • Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
  • Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
  • Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
  • Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
  • Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
  • Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
  • Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
  • RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
  • Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
  • Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
  • Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
  • Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
  • Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
  • Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
  • Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
  • Spätere Migration auf GraphQL Mesh
  • Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
  • Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
  • Enterprise-Security-Architektur & Access Control
  • Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
  • Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
  • Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse

Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest

Verifizierter Experte

Mirza K.

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Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt

München
Mirza K.

Letzte Position:

Agentische Automatisierung und ein RAG-System

  • In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Verifizierter Experte

Patrick L.

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GenAI-Fullstack-Entwickler

Mainz
Patrick L.

Letzte Position:

GenAI-Fullstack-Freelancer bei Palema

  • Techstack: Next.js, React, TypeScript, ChromaDB, Embedding-Modelle, OpenAI API
  • Entwicklung eines KI-basierten Matching-Systems für ein Recruiting-Unternehmen zur gezielten Suche nach Kandidaten in mehr als 370.000 LinkedIn-Profilen
  • Konzeption der Next.js-Oberfläche, Einsatz von ChromaDB als Vektordatenbank, BGE-ICL für Embeddings und GPT-4.1 für die semantische Suche über Tool-Aufrufe
  • Automatisierung der manuellen Vorauswahl, sodass qualifizierte Kandidaten innerhalb von Sekunden gefunden werden können
  • Verwaltung von drei Linux-Ubuntu-Servern für Kunden mit Open-Source-Software auf Basis von Docker-Containern
Verifizierter Experte

Karin A.

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Language Expert – Python-Entwickler – KI-Ingenieur

Leonberg
Karin A.

Letzte Position:

AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt

  • Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
  • Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
  • Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
  • Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
  • Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
  • Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
  • Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Verifizierter Experte

Michael H.

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Senior Frontend Engineer · Frontend Tech Lead · Lead UI Engineer

Kelsterbach
Michael H.

Letzte Position:

Frontend-Entwickler bei RTL Tech

  • Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
  • Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
  • Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
  • Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
  • Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
  • Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
  • Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
  • Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

Verifizierter Experte

Osman T.

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Senior Entwickler und Berater

Aschaffenburg
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
Verifizierter Experte

Halil O.

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Principal Cloud- und DevSecOps-Architekt (AWS / Azure / Terraform / Kubernetes / CI-CD)

Bonn
Halil O.

Letzte Position:

Senior Cloud Operations- und DevSecOps-Ingenieur (Azure / Terraform / CI-CD) bei KfW Bankengruppe

  • Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).

  • Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.

  • Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.

  • Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.

  • Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.

  • Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.

  • Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.

  • CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

  • Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.

  • Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.

  • Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).

  • Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.

  • Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.

  • Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.

  • SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).

  • Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.

  • Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.

  • CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.

  • Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.

  • Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.

Verifizierter Experte

Patrick D.

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Senior KI-Softwareentwickler · Full-Stack · Agentenbasierte KI · MCP · LLM

Köln
Patrick D.

Letzte Position:

Fullstack-Entwickler

  • SPA zur automatisierten Befundkommunikation mit rollenbasiertem Zugriff (Sanctum)
  • Serverseitige LLM-Integration (OpenRouter) mit strukturierter Verarbeitung
  • Automatisierter Versand per SMS/Sprachanruf (Twilio, ElevenLabs) mit Queue + Status-Retry
  • vollständige Testabdeckung mit 80+ dokumentierten Testfällen

Technologien: PHP, Laravel, LLM-API (OpenRouter), Twilio, ElevenLabs, Laravel Sanctum, PHPUnit, Playwright, Docker, REST

Verifizierter Experte

Markus G.

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Leitender Full-Stack-Softwareentwickler

Oberschneiding
Markus G.

Letzte Position:

Open-Source-Softwareentwickler & Maintainer bei Stealth-Startup

Unabhängige Open-Source-Entwicklung in Teilzeit mit Schwerpunkt auf Build-Time-Tools für Next.js-, React-, MDX- und JavaScript/TypeScript-Compiler-Pipelines.

  • next-slug-splitter zur Optimierung von inhaltsgetriebenen Next.js-Anwendungen entwickelt. Analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Verwendung von Komponenten auf und generiert routenspezifische Handler, sodass Seiten nicht das gesamte Catch-all-Komponenten-Bundle gemeinsam nutzen müssen.

  • Unterstützende Plugins und Utilities für bereichsbezogene MDX-Transformationen, die Auflösung verschachtelter Komponentenabhängigkeiten, die Verfeinerung zur Compile-Zeit, die sichere ESTree-Auswertung und den Abgleich von Objektgraphen erstellt.

  • Verantwortung für Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Veröffentlichungen, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking.

Bausteine:

  • remark-scoped-mdx: Kontextbewusste AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Bereichen, typisierten Komponentenregistern und Prop-Inferenz.

  • recma-component-resolver: Analyse von Abhängigkeitsgraphen und selektive Weitergabe von Komponenten über verschachtelte MDX-Includes hinweg.

  • recma-static-refiner: Extraktion von Props zur Build-Zeit, Schema-Validierung, Ableitung und Bereinigung.

  • estree-util-to-static-value und object-graph-delta: Sichere statische Auswertung und deterministischer, zyklussicherer struktureller Abgleich.

Tech-Stack:

  • Frameworks: TypeScript · Next.js · React · MDX

  • Compiler-Tools: Unified · Remark · Recma · MDAST · ESTree · ts-morph · esbuild

  • Kompetenzen: Statische Analyse · AST-Traversierung und -Transformation · Abhängigkeitsgraphen · Codegenerierung · Schema-Validierung · Aufteilung von Routen und Bundles

  • Tools: Vitest · tsup · npm · Performance-Benchmarking

Verifizierter Experte

Salim C.

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Cloud / Systemarchitekt

Stuttgart
Salim C.

Letzte Position:

Cloud / Systemarchitekt

  • Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
  • Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
  • Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
  • Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
  • Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
  • Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
  • Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
  • Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
  • Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
  • Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
  • Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
  • Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi
Verifizierter Experte

Alexander Z.

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Senior Data Architekt & Data Engineer

Berlin
Alexander Z.

Letzte Position:

Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.

  • Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
  • Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
  • PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
  • Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Verifizierter Experte

Yasin Y.

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DevOps-Architekt & Backend-Entwickler

Dortmund
Yasin Y.

Letzte Position:

Enterprise Architect bei Bundesagentur für Arbeit

Tätigkeit:

  • Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
  • Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
  • Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
  • Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
  • Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
  • Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

Verifizierter Experte

Arkadius S.

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Senior Java Backend Developer | API- & Integrationsentwicklung | Cloud-Native Microservices | Regulierte & KRITIS-nahe Umfelder

Dortmund
Arkadius S.

Letzte Position:

AWS Pricing Platform / API- & Integrationsarchitektur bei Porsche Digital

Entwicklung und evolutionäre Weiterentwicklung einer hochverfügbaren, cloud-nativen Microservice- und Integrationsarchitektur für Dealer- und Retail-Prozesse im Porsche Car Configurator.

Verantwortlichkeiten

  • Entwicklung Java-/Kotlin-basierter Backend-, API- und Integrationskomponenten (Spring Boot)
  • Integration interner und externer Systeme über REST/OpenAPI, GraphQL, Apache Kafka und AWS SQS (synchron und asynchron)
  • Umsetzung stabiler, performanter Kommunikations- und Datenflüsse in einer cloud-nativen Plattformarchitektur
  • Verarbeitung strukturierter Datenformate (JSON, Protobuf, GraphQL-Schemas) auf Basis bestehender API-Pattern
  • Performanceoptimierung verteilter Microservices mit reduzierten Antwortzeiten und höherer Betriebsstabilität
  • Technische Tests (Unit-, Integrations- & API-Tests) sowie Fehleranalyse in produktionsnahen Umgebungen
  • AWS Infrastructure as Code mit Terraform und AWS CDK
  • CI/CD-Automatisierung (Build-, Test- & Deployment-Pipelines) mit GitHub Actions
  • KI-gestützte Feature-Implementierung (GitHub Copilot Agent)

Label: Kotlin, Java 25, Spring Boot 4, Protobuf, TypeScript, AWS, Terraform, CDK, Apache Kafka, AWS SQS, REST/OpenAPI, GraphQL, JSON, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Maven, Gradle, JUnit, Mockito, Testcontainers

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die AWS Lambda einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

16 Jahre

AWS Lambda Experten verfügen im Durchschnitt über 16 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,1 Jahre

AWS Lambda Experten bleiben im Durchschnitt 2,1 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

11

AWS Lambda Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 11 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

AWS Lambda Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

AWS Lambda Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Automotive am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

AWS Lambda Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

92%

92% der AWS Lambda Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

60%

60% der AWS Lambda Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

9%

9% der AWS Lambda Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

AWS Lambda Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

AWS Lambda Experten sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98%

98% der AWS Lambda Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 10 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 30 60 90 120
10 der AWS Lambda Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
88 der AWS Lambda Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
76 der AWS Lambda Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
6 der AWS Lambda Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
2 der AWS Lambda Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die AWS Lambda einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 760 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 760 €

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 10 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der AWS Lambda Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (96%)
  • Bank- und Finanzwesen (46%)
  • Automotive (43%)
  • Einzelhandel (37%)
  • Bildung (33%)
  • Professionelle Dienstleistungen (30%)
  • Fertigung (29%)
  • Gesundheitswesen (28%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was Lambda leistet

AWS Lambda ist ein verwalteter Rechendienst, der Code als Reaktion auf Ereignisse ausführt, ohne dass Teams Server betreiben müssen. Unternehmen nutzen ihn für APIs, Hintergrundverarbeitung, Dateitransformationen, geplante Aufgaben und ereignisgesteuerte Workflows. Lambda skaliert die Ausführung automatisch und berechnet nach Nutzung, während die umgebende Architektur weiterhin sorgfältig geplant werden muss.

Kernarchitektur

Eine Lambda-Lösung kann über API Gateway auf HTTP-Anfragen reagieren, Nachrichten aus SQS oder SNS verarbeiten, Objekte in S3 verarbeiten und Änderungen aus DynamoDB oder Streams konsumieren. EventBridge verbindet Geschäftsereignisse über Services und Anwendungen hinweg. Gute Designs definieren von Anfang an klare Trigger, Berechtigungen, Wiederholungsversuche, Zeitüberschreitungen, Idempotenz und den Umgang mit Fehlern.

Ökosystem und Tools

Lambda unterstützt gängige Laufzeitumgebungen wie Node.js, Python, Java, Go und .NET sowie benutzerdefinierte Laufzeitumgebungen und Container-Images. Spezialisten arbeiten mit AWS SAM, dem Serverless Framework, AWS CDK, Terraform, CloudFormation und CI/CD-Pipelines. Außerdem konfigurieren sie IAM, CloudWatch Logs, X-Ray, VPC-Netzwerke, Secrets, Layers und Umgebungseinstellungen.

Wo Unternehmen Lambda einsetzen

  • Serverlose REST- und GraphQL-Backends
  • Pipelines zur Verarbeitung von Bildern, Dokumenten und Daten
  • Geplante Automatisierung und operative Aufgaben
  • Echtzeitverarbeitung von Ereignissen und Integrationen
  • Leichtgewichtige Microservices und Webhooks

Lambda kommt im Einzelhandel, in Medien, Finanzwesen, Logistik, Gesundheitswesen und internen Geschäftssystemen zum Einsatz. Es ist besonders nützlich, wenn Workloads unregelmäßig sind, Integrationen ereignisbasiert funktionieren oder ein Team fokussierte Services veröffentlichen möchte, ohne sich um Host-Rechner kümmern zu müssen.

Wann Sie Expertise beauftragen sollten

Freelance-Expertise hilft, wenn ein Unternehmen von dauerhaft laufenden Servern migriert, einen Monolithen aufteilt oder mit unzuverlässigen Funktionen und zunehmender Cloud-Komplexität zu kämpfen hat. Spezialisten können Cold Starts, Parallelitätsgrenzen, Speichereinstellungen, Netzwerkpfade, sichere Bereitstellungen und Observability prüfen. Außerdem können sie wiederverwendbare Muster etablieren, bevor mehrere Teams separate Lambda-Services entwickeln.

Was gute Spezialisten liefern

Erfahrene AWS Lambda Fachkräfte verbinden Anwendungscode mit einer durchdachten AWS-Architektur. Sie schreiben kleine, testbare Funktionen, halten Handler fokussiert, sichern Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten Rechte ab und entwerfen Wiederholungsversuche, ohne doppelte Geschäftsaktionen zu erzeugen. Sie messen relevantes Verhalten mit Logs, Metriken und Traces, dokumentieren die betriebliche Verantwortung und erklären, wann Lambda im Vergleich zu Containern, ECS oder dauerhaft laufenden Services nicht die beste Wahl ist.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei AWS Lambda am häufigsten fragen.

AWS Lambda führt Code als Reaktion auf Ereignisse aus, ohne dass ein Unternehmen Server verwalten muss. Häufige Anwendungsfälle sind APIs, geplante Automatisierung, Warteschlangenverarbeitung, Dateiverarbeitung, Webhooks und Integrationen zwischen AWS-Services.

AWS Lambda eignet sich für kurzlebige, ereignisgesteuerte Workloads, die unabhängig skaliert werden können und keinen dauerhaft laufenden Prozess benötigen. Container oder herkömmliche Server können für lang laufende Aufgaben, dauerhaft hohe Durchsatzraten, spezielle Betriebssystemanforderungen oder Anwendungen mit persistenten Verbindungen besser geeignet sein.

Ein guter AWS Lambda Spezialist kennt sich normalerweise mit IAM, API Gateway, EventBridge, SQS, SNS, S3, DynamoDB, CloudWatch und VPC-Netzwerken aus. Infrastruktur als Code, automatisierte Tests, CI/CD, Sicherheit und eine kostenbewusste Architektur sind ebenfalls wertvoll.

Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Risiko und der Integrationstiefe des Systems ab, nicht nur von der Anzahl der Funktionen. Eine einfache Automatisierung kann gezielte Umsetzungskompetenz erfordern, während eine Produktionsplattform nachweisbare Erfahrung mit verteilten Systemen, Berechtigungen, Observability, Wiederholungsversuchen und Bereitstellungskontrollen verlangt.

AWS Lambda eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil seine Architektur durch Code, Infrastrukturkonfiguration, Tests, Logs und Bereitstellungspipelines definiert wird. Legen Sie vor Beginn der Arbeit den Zugriff auf AWS-Konten, Review-Prozesse, Dokumentation, Arbeitszeiten und Verantwortlichkeiten bei Vorfällen fest.

Bitten Sie einen AWS Lambda Experten, Trigger, Fehlerpfade, Berechtigungen, Wiederholungsversuche, Parallelität, Monitoring und Rollback-Pläne in einfachen Worten zu erklären. Prüfen Sie Tests und Infrastrukturcode und achten Sie anschließend darauf, ob sich das Design leicht betreiben lässt und nicht nur einfach bereitzustellen ist.

Bei AWS Lambda bezeichnet ein Cold Start die Initialisierungsverzögerung, die auftreten kann, wenn eine neue Ausführungsumgebung erstellt wird. Er ist besonders bei latenzempfindlichen Anfragen, großen Bereitstellungspaketen, VPC-verbundenen Funktionen oder Laufzeitumgebungen mit langsamem Start relevant. Paketgröße, Initialisierungscode, bereitgestellte Parallelität und die Wahl der Laufzeitumgebung können helfen.

AWS Lambda kann zusammen mit Services wie API Gateway, DynamoDB, S3, Authentifizierung, Warteschlangen und Monitoring ein vollständiges Backend unterstützen. Ein Spezialist sollte dennoch Transaktionsmuster, Ausführungsgrenzen, Zustandsverwaltung, betriebliche Anforderungen und die Frage prüfen, ob ein containerbasiertes Design einfacher wäre.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 760 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.

Freelancer, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (99%), Deutsch (98%) und Französisch (11%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Bank- und Finanzwesen (46%) und Automotive (43%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (87%) und Business Intelligence (50%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS Lambda eingesetzt haben

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