AWS Lambda Experten in Hamburg
, die dank KI in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend vorgeschlagen werdenBeauftragen Sie Experten, die serverlose Funktionen, ereignisgesteuerte Workflows und API-Backends mit AWS Lambda bauen, plus das IAM-, CloudWatch- und Deployment-Setup, das alles zuverlässig hält. Sie erhalten schnelle, genaue Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich AWS Lambda eingesetzt haben
Panagiotis Tsafaridis
Letzte Position:
Senior Data Engineer Consultant bei GOLDNER GmbH
- Einarbeitung sowie umfassende Dokumentation und Systemanalyse durchgeführt, um die bestehende Dateninfrastruktur zu bewerten und eine schnelle Integration sowie Zusammenarbeit zwischen den fachlichen Datenteams (Modellierung, Verarbeitung, Reporting) zu ermöglichen.
- Gemeinsam die Architektur und die Projektstruktur für ein zentrales Data-Pipeline-Repository definiert, inklusive hierarchischer Standards, Wissensmanagement-Strategien und rollenbezogener Verantwortlichkeiten, um die Wartbarkeit und die Einarbeitung zu verbessern.
- Open-Source-Tools für Data Routing (Airbyte, Apache NiFi, Dragster) für Ingest- und Sync-Anforderungen in der Retail-Analyse bewertet und validiert, inklusive lokalem Benchmarking und Tests von Fehlersituationen.
- Die Konzeption und Bereitstellung von Airbyte in Kubernetes geleitet, eigene Helm-Charts erstellt, den Umgang mit Secrets abgesichert und Ingress mit TLS sowie internem DNS-Routing konfiguriert, sodass API und UI vollständig erreichbar waren.
- Probleme mit dem Ingress-Controller analysiert und behoben, dabei mehrere Debugging- und Testphasen durchlaufen und die Setup- sowie Replikationsschritte für eine skalierbare Wiederverwendung dokumentiert.
- Datenmodelle an den ARTS-Standard angepasst, die Schema-Ausrichtung für ERP- und Reporting-Use-Cases unterstützt und Review-Schleifen koordiniert, um die zukünftige Datenverarbeitungslogik abzustimmen.
- Strategische One-Pager zu MinIO, Pub/Sub und Routing-Architekturen erstellt und technische Orientierung für Architekturentscheidungen sowie Investitionsplanung gegeben.
- Sicheren Zugriff und Authentifizierungsmechanismen ermöglicht, darunter die erste Bewertung einer SAML-Integration, Reviews der Cluster-Konfiguration und Verbesserungen bei Service-Annotations.
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Marc Matt
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
Thorsten Boock
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Codegy
- Entwicklung von Kotlin/Spring Boot-Microservices, die auf Kubernetes und AWS Lambda bereitgestellt werden
- Implementierung von Monitoring-Lösungen
- Backend-Entwicklung für die Traigo-Plattform (Buchung/Analyse von Güterwagen)
- Ermittlung, ob sich Waggons in Geofences aufhalten
- Routing von Positionsdaten
- Weiterleitung von Positionsdaten und Geofence-Ereignissen an Clients über ITSS
- Entwicklung und Bereitstellung von Services in Kubernetes- und AWS-Lambda-Umgebungen
- Tech-Stack: Kotlin, Spring Boot, Kubernetes, AWS Lambda, PostgreSQL, DynamoDB, Protocol Buffers
Sven Busse
Letzte Position:
Frontend-Entwickler bei TQGG
- Neuimplementierung des ESN.com Online Shops mit Shopifys Hydrogen und Remix
- Headless-CMS Contentful Anbindung via GraphQL
Mark Plaatsman
Letzte Position:
Full-Stack Software Entwickler, Produktdatenimport bei Otto (GmbH & Co KG)
- Verwalten und Betreiben der Produktdatenimport Services für den Händler Otto
- Weiterentwicklung und Wartung der Backendsysteme
- Optimierung und Wartung der AWS-Infrastruktur
- Aufbau einer neuen Produktdatenimport-API
- Konzeption und Planung von Stories und Features
- Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Best Practices
- Analyse und Behebung von Bugs
- Technologien: Java, Spring Boot, Kafka, AWS, Fargate, Terraform, MongoDB, Mongo Atlas, OpenAPI, GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Akhq, Debezium, JUnit, Test Containers, Hexagonale Architektur
Bharathi Vanganuru
Letzte Position:
Senior Softwareingenieur (Einzelbeitragender) bei European XFEL
- Elektronische Logbuch-App, entwickelt für Forschungszentren zur Dokumentation ihrer Untersuchungen.
- Betont eine nutzerorientierte Organisation der Kommunikation: Versuchsteams können die Informationsstruktur und Benachrichtigungen konfigurieren, während Hauptuntersuchungsleiter die volle Zugriffskontrolle behalten.
- Echtzeit-Integration mit dem Metadatenkatalog der Einrichtung, dem Steuerungssystem Karabo und dem Datenanalysetool ermöglicht die automatische Protokollierung wichtiger Ereignisse, ergänzt durch manuelle Einträge nach Bedarf.
Christian Hartmann
Letzte Position:
Softwareentwickler / Leitender Entwickler bei dpa (Deutsche Presse Agentur GmbH)
- Mitarbeit bei der Realisierung des Redaktionssystems Rubix
- Implementierung diverser Microservices auf Basis von Java, AWS S3, AWS SQS, AWS SNS und Spring Boot mit Deployment auf AWS ECS und AWS Fargate
- Konzeption und Entwicklung von AWS Lambdas auf Basis von Typescript
- Verwendung der Datenbanksysteme PostgreSQL in einem AWS RDS Aurora Cluster sowie AWS DynamoDB
- Continuous Deployment mit GitLab Pipelines
- Aufbau einer Infrastructure-as-Code-Umgebung mit AWS CDK
- Aufbau und Betrieb einer Monitoring-Plattform auf Basis von AWS CloudWatch
- Entwicklung diverser Frontend-Komponenten auf Basis von Vue.js
- Konzeption der Microservice-Architektur unter Anwendung von Domain Driven Design und GraphQL-Schnittstellen
René Schmidt
Letzte Position:
CRM-Entwickler bei CiS GmbH
- Entwicklung eines Greenfield-CRMs zur Verwaltung eingehender Kundenanfragen für einen kommunalen Versorger
- Umsetzung mit PHP/Symfony 5, EasyAdmin, Doctrine ORM und Oracle XE
- Nach der anfänglichen Implementierung planmäßige Übergabe an CiS GmbH
Sebastian Wetzel
Letzte Position:
Softwareentwickler & Berater bei Freelancer
Spezialisiert auf ereignisgesteuerte Microservice-Architekturen in AWS mit NodeJS, TypeScript und Vue/React/Next im Frontend
Ein SaaS-Produkt im B2B-Bereich entwickelt
AWS-Services genutzt: DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito; Serverless Framework; REST-API
Unit-Tests mit Jest und Mocha implementiert
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions eingerichtet
Ein SaaS-Produkt für die Organisationsverwaltung entwickelt
An AWS-Microservice-Architektur und ereignisgesteuertem Design gearbeitet
CDK, NodeJS-OpenAI-API, React, Vue eingesetzt
Weiterhin DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito, TypeScript verwendet
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions gepflegt
Jan Lüders
Letzte Position:
Senior Entwickler bei #Die.Digitalfabrik GmbH
- Sprachen: PHP7/8 (Shopware 5 & 6), Vue.js, Docker, Oracle, Apache, MongoDB (NoSQL)
- Infrastruktur: ScaleCommerce (E-Commerce-Cluster, containerbasiert)
- Team: 3
- Entwicklungsmethodik: Kanban (Jira/Confluence)
- Planung und Entwicklung unterschiedlicher Kundenprojekte im Agenturumfeld
Anurag Singh
Letzte Position:
Datenanalyst (Fachexperte) bei Cognizant
- Datenpipelines für rohe und kuratierte Datenschichten mit AWS S3, Glue, Athena und Lake Formation erstellen
- CI/CD mit GitHub Actions oder GitLab CI und CodePipeline einrichten
- Modelle in Demo-APIs prototypisch umsetzen, mit Docker verpacken, in Git versionieren, Grundtests mit pytest hinzufügen und Deployments auf AWS SageMaker Endpoint unterstützen
- Explorative Datenanalyse und Feature Engineering mit pandas und PySpark durchführen; Experimente in MLflow oder Weights and Biases nachverfolgen
- A/B-Tests entwerfen und durchführen, um das Nutzerengagement zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Daniel Pape
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Jürgen Brardt
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Inform AG
- Coaching von Junior Entwicklern
- Weiterentwicklung und kundenspezifische Erweiterungen einer Standardsoftware (Microservices (DDD) und teilweise Monolith)
- Schnittstellenerweiterungen
- Webservices
- Testautomatisierung
- Konzeption
- Verwendete Technologien: Java8, Java17, TypeScript, Python, PostgreSQL, Spring (Integration, Data, Boot), JPA, AWS (Cloud, Lambda, EC2, SQS/SNS), Microservices, Fitnesse/Cucumber, Gitlab
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS Lambda einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
60% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
30% (Deutschland: 61%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
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 Hamburg 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 Hamburg, 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 ist
AWS Lambda ist der serverlose Compute-Dienst von Amazon, mit dem Code ausgeführt wird, ohne Server verwalten zu müssen. Er eignet sich für ereignisgesteuerte Aufgaben, APIs, Hintergrundjobs und Automatisierung, die bei Bedarf starten und mit dem Traffic skalieren sollen. Viele Teams nennen es auch einfach Lambda oder AWS serverlose Funktionen.
Wo es passt
- HTTP-Endpunkte hinter API Gateway
- Datei- und Nachrichtenverarbeitung aus S3 oder Warteschlangen
- Geplante Aufgaben und operative Automatisierung
- Leichte Integration zwischen AWS-Services
Es ist häufig in Produkten im Einsatz, die kurzlebige Logik, schnelle Iteration und eine enge AWS-Integration brauchen.
Ökosystem
Gute Arbeit rund um AWS Lambda umfasst oft IAM, CloudWatch, EventBridge, SQS, SNS, S3 und DynamoDB. Tools wie AWS SAM, Serverless Framework oder CDK helfen dabei, Funktionen zu paketieren, bereitzustellen und zu versionieren. Gute Spezialisten wissen, wie diese Teile zusammenhängen, bevor sie Code schreiben.
Warum Unternehmen Hilfe holen
Teams holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Lambda-Setup schwer sauber, sicher oder stabil zu halten ist. Typische Gründe sind langsame Cold Starts, ein schlechtes Berechtigungskonzept, unübersichtliche Event-Flows oder fragile Deployment-Pipelines.
Unternehmen in Hamburg brauchen oft Remote-Support für Cloud-Backends, Logistikabläufe, Medien-Pipelines und interne Automatisierung, je nach Team auf Englisch oder Deutsch.
Was starke Spezialisten tun
- kleine, klare Funktionen mit dem richtigen Trigger entwerfen
- Logs, Alarme und Tracing für den echten Betrieb aufsetzen
- Berechtigungen begrenzen und Geheimnisse sicher handhaben
- Paketgröße, Timeouts und Retries fein abstimmen
- Deployment-Muster bauen, die leicht zu pflegen sind
Starke Profis denken von Anfang an an Fehlerpfade, Beobachtbarkeit und Kostenkontrolle.
Wie man die Passung prüft
Ein guter AWS Lambda Spezialist kann die Abwägungen zwischen Lambda und Containern erklären, zeigen, wie er Retries und Idempotenz handhabt, und beschreiben, wie er Event-Payloads testet. Fragen Sie nach Beispielen mit API Gateway, SQS, Step Functions oder Eventverarbeitung. Klare Antworten zählen mehr als allgemeine AWS-Behauptungen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über AWS Lambda wissen wollen – kompakt an einem Ort.
AWS Lambda wird für Code genutzt, der nur dann laufen soll, wenn ein Ereignis eintritt. Typische Beispiele sind API-Anfragen, Datei-Uploads, Queue-Nachrichten, geplante Jobs und kleine Integrationsaufgaben zwischen AWS-Services. Es passt besonders gut, wenn Sie weniger Serververwaltung und mehr ereignisgesteuertes Verhalten wollen.
Ein starkes Lambda-Setup ist am besten, wenn die Arbeit kurz, ereignisbasiert und leicht in einzelne Funktionen zu trennen ist. Container sind sinnvoller, wenn die Last lange läuft, zustandsbehaftet ist oder mehr Kontrolle über die Laufzeit braucht. Viele Teams nutzen beides, aber Lambda ist oft die einfachere Wahl für Glue-Logik und Traffic-Spitzen.
AWS Lambda wird oft mit API Gateway, EventBridge, SQS, SNS, S3, DynamoDB, CloudWatch und IAM kombiniert. Diese Services decken Trigger, Speicherung, Messaging, Monitoring und Zugriffskontrolle ab. Ein guter Spezialist versteht die gesamte Event-Kette, nicht nur den Funktionscode.
Ein starker AWS Lambda Spezialist kennt in der Regel IAM, Logging, Monitoring und Deployment-Tools wie SAM, CDK oder das Serverless Framework. Er sollte außerdem Event-Modellierung, Retries, Idempotenz und grundlegendes Sicherheitsdesign verstehen. Ohne diese Fähigkeiten funktionieren Funktionen oft in Tests, scheitern aber im echten Einsatz.
Eine einfache Lambda-Aufgabe braucht vielleicht nur jemanden, der eine Funktion schreiben und sauber bereitstellen kann. Produktionsarbeit braucht mehr: Event-Design, Beobachtbarkeit, Berechtigungsgrenzen, Fehlerbehandlung und Kostenbewusstsein. Je mehr bewegliche Teile rund um die Funktion es gibt, desto wichtiger wird erfahrenes Urteilsvermögen.
Ja, AWS Lambda funktioniert gut für Hamburger Teams, die Cloud-Bereitstellung mit Remote-Spezialisten oder einem gemischten lokalen Setup wollen. Viele Projekte lassen sich komplett remote umsetzen, aber es hilft, wenn sich der Spezialist mit Ihren Produkt-, Sicherheits- und Betriebsteams in der Sprache abstimmen kann, die im Alltag genutzt wird. Vor Ort braucht man meist nur Workshops oder sensible Rollout-Phasen.
Achten Sie auf jemanden, der erklären kann, warum er AWS Lambda für eine Aufgabe gewählt hat, wie er Event-Payloads testet und wie er Fehler im Produktivbetrieb überwacht. Gute Zeichen sind ein klarer Umgang mit Retries, Timeouts, IAM-Umfang und Deployment-Struktur. Schwache Zeichen sind vage AWS-Rede, zu große Funktionen und kein Plan für Beobachtbarkeit.
Die größten Probleme mit AWS Lambda sind zu große Funktionen, unklare Trigger, schwache Fehlerbehandlung und schlechtes Logging. Teams haben auch Schwierigkeiten, wenn sie Cold Starts ignorieren, Berechtigungen zu weit fassen oder versteckte Abhängigkeiten zwischen Funktionen bauen. Ein guter Spezialist plant auf Einfachheit, Nachvollziehbarkeit und vorhersehbares Verhalten hin.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 730 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 60% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 30% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Einzelhandel (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die AWS Lambda in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (79%) und Projektmanagement (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS Lambda eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
