AWS Lambda Experten in Frankfurt
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stelle Experten ein, die eventgesteuerte Funktionen entwerfen, Lambda mit API Gateway und S3 verbinden und serverlose Workloads in der Produktion zuverlässig halten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich AWS Lambda 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.
Jan Mundo
Letzte Position:
Gründer, Senior-Lösungsarchitekt, Teamleiter, Senior DevOps-Ingenieur bei CreArt IT GmbH
- Hands-on-Lösungsarchitekt
- Digitale Produktentwicklung - SaaS
- Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
- Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten
Ulm Paunel
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Kevin Meinon
Letzte Position:
Backend- und Infrastruktur-Ingenieur bei Mileo Systems GmbH
- Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
- Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
- Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
- Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen
Helge Bredow
Letzte Position:
Solution Architekt bei Deutsche Bahn
- Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kameratoren zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
- Die Deutsche Bahn ist eine der weltweit größten Implementierungen von SAP PM, das eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.
Leonard Hußke
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Roman Krivtsov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Ritika Solanki
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Anton Rösler
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Doğan Can Uçar
Letzte Position:
E-Commerce-Entwickler bei The Quality Group
Backend-Entwicklung für die Shops „ESN“ und „More Nutrition“
Eingesetzte Technologien: PHP, Symfony 6, Bref, AWS (SQS, Lambda), Terraform, Akeneo API
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS Lambda einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 61%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die AWS Lambda 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 Lambda führt Code aus, ohne dass du Server verwalten musst. Es passt zu eventgesteuerten Diensten, Hintergrundjobs, APIs, Datei-Verarbeitung und Automatisierung auf AWS. Teams nutzen es, wenn sie kleine, isolierte Logikbausteine wollen, die mit der Nachfrage skalieren.
Häufige Einsätze
- HTTP-Endpunkte hinter API Gateway
- Trigger durch S3, SNS, SQS und EventBridge
- Datenanreicherung, ETL-Schritte und geplante Aufgaben
- Chatbots, Benachrichtigungen und Workflow-Automatisierung
- Glue-Code zwischen AWS-Services und externen APIs
Ökosystem
Gute Lambda-Arbeit berührt IAM, CloudWatch, CloudTrail, DynamoDB, S3, Step Functions und EventBridge. Experten kennen auch Packaging, Umgebungsvariablen, Layers und Deployment-Tools wie die AWS SAM CLI, Serverless Framework oder Terraform. JavaScript, Python, Java und .NET sind gängige Runtime-Optionen.
Wann man einstellen sollte
Freelance-Hilfe lohnt sich, wenn ein Team einen neuen serverlosen Service braucht, eine Umstellung von lang laufenden Services ansteht oder langsame, teure Funktionen bereinigt werden müssen. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finanzwesen, Logistik, Medien und datenlastige Produkte, die eine enge AWS-Integration und eine saubere Übergabe brauchen.
Starke Fähigkeiten
Gute Spezialisten halten Funktionen klein, testbar und sicher. Sie begrenzen den IAM-Umfang, steuern Retries und Dead-Letter-Verarbeitung und planen für Cold Starts, Timeouts und Observability. Außerdem dokumentieren sie Events und Abhängigkeiten so, dass der Code leicht zu pflegen ist.
Fokus bei der Lieferung
Ein solider AWS Lambda-Einsatz endet mit funktionierenden Funktionen, Deployment-Skripten, Logs und Alarmen sowie klarer Verantwortung für Trigger und Berechtigungen. Die besten Profis arbeiten remote oder vor Ort in Frankfurt, sprechen klar über Kompromisse und stimmen das Setup mit dem Rest des AWS-Stacks ab.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu AWS Lambda? Hier findest du die passenden Antworten.
AWS Lambda wird für Code genutzt, der auf Ereignisse reagieren soll, statt dauerhaft online zu sein. Typische Beispiele sind API-Backends, Datei-Verarbeitung, geplante Jobs, Stream-Verarbeitung und Automatisierung zwischen AWS-Services. Es passt gut, wenn die Last in Spitzen kommt oder in kleine Aufgaben aufgeteilt ist.
AWS Lambda nimmt dir die Serververwaltung ab und funktioniert sehr gut für eventgesteuerte Aufgaben, ist aber nicht die beste Wahl für lang laufende Prozesse oder sehr eigene Runtimes. Container auf ECS oder EKS geben mehr Kontrolle über die Ausführung, während EC2 sich für Workloads eignet, die dauerhafte Prozesse oder speziellen Systemzugriff brauchen. Ein starker Experte wählt die einfachste Option, die den Bedarf trotzdem erfüllt.
Ein nützlicher AWS Lambda Spezialist sollte IAM, CloudWatch, API Gateway, S3, SQS, SNS, EventBridge und Step Functions kennen. Er sollte auch eine oder mehrere Runtimes wie Python, Node.js, Java oder .NET verstehen, dazu Deployment-Tools wie SAM, Serverless Framework oder Terraform. Sicherheit und Observability sind genauso wichtig wie der Code.
Eine einfache AWS Lambda-Aufgabe kann von einem fokussierten Spezialisten erledigt werden, aber Produktionssysteme brauchen jemanden, der Retries, Berechtigungen, Monitoring und Release-Abläufe versteht. Wenn viele Trigger, mehrere AWS-Konten oder strenge Compliance-Anforderungen im Spiel sind, willst du einen Profi, der ähnliche Setups schon umgesetzt hat. Das Risiko liegt meist in der Integration und nicht nur im Funktionscode.
Wenn AWS Lambda-Deployments schwer zu debuggen sind, Berechtigungen unübersichtlich sind oder Funktionen zu viel übernehmen, ist externe Hilfe meist sinnvoll. Weitere Anzeichen sind wiederkehrende Timeouts, unklare Event-Flows oder ein Team, das eine saubere Migration von einem Monolithen oder Container-Setup braucht. Ein Spezialist erkennt die Schwachstellen meist schnell.
Ja, AWS Lambda-Arbeit wird oft remote gemacht, weil die Hauptaufgaben Code, Infrastruktur und Cloud-Konfiguration sind. Für Teams in Frankfurt kann die Zusammenarbeit vor Ort am Anfang trotzdem helfen, wenn Zugriffe, Architektur und Erwartungen der Stakeholder abgestimmt werden müssen. Viele Projekte laufen gut mit einer Mischung aus Remote-Arbeit und ein paar lokalen Workshops.
Achte auf einen AWS Lambda-Profi, der klar über Event-Quellen, IAM-Umfang, Retries, Observability und Deployment spricht. Gute Arbeit ist nicht nur eine Funktion, die läuft; dazu gehören sichere Berechtigungen, hilfreiche Logs, Alarme, Rollback-Optionen und gut lesbarer Code. Bitte um Beispiele, die Produktionsdenken zeigen, nicht nur eine Demo.
Nicht ganz, aber AWS Lambda ist der zentrale Service, den viele meinen, wenn sie Serverless auf AWS sagen. Echte Serverless-Lösungen kombinieren Lambda oft mit API Gateway, Step Functions, S3, EventBridge und verwalteten Datenbanken. Ein guter Spezialist weiß, wie diese Bausteine zusammenpassen, statt Lambda als einzelnes Tool zu sehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 738 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (10%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Transport und Logistik (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS Lambda eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
