AWS Step Functions Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBuche Experten, die State Machines entwerfen, Lambda-, ECS- und SNS-Schritte anbinden und zuverlässige serverlose Workflows für Freigaben, Wiederholungen und Orchestrierung bauen. FRATCH bringt dich schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich AWS Step Functions eingesetzt haben
Rüdiger Schulz
Letzte Position:
Full-Stack-Softwareingenieur / Berater für Digitalisierung bei ARTEVENT
Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.
Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.
Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.
Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.
Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Lasya Marella
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Entwickelte und implementierte skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flat Files in Snowflake zu laden, und verringerte die Pipeline-Laufzeit um ca. 30 %.
- Migrierte umfangreiche Datensätze von On-Premises Teradata zu Snowflake unter Nutzung von AWS-Diensten (S3, Glue, Step Functions, IAM) und stellte so Datenkonsistenz und Integrität sicher.
- Setzte die Kimball-Methodik zur Gestaltung von Stern- und Schneeflockenschemas ein, verbesserte die Abfrageleistung und senkte die Snowflake-Kosten.
- Implementierte automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations-Framework, um Anomalien zu erkennen und die Datenkorrektheit vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- Orchestrierte ETL-Workflows in Airflow mit Python und verwaltete Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices, um die Zuverlässigkeit zu steigern und die Pipeline-Verfügbarkeit zu gewährleisten.
- Erstellte interaktive Power-BI-Dashboards und kuratierte Datensätze, um datenbasierte Entscheidungen für Stakeholder zu ermöglichen.
- Pflegte technische Dokumentation in Confluence für ETL-Workflows und leitete Wissensaustauschsitzungen für neue Teammitglieder.
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Qaiser Abbasi
Letzte Position:
Freiberuflicher Lead DevOps Engineer bei Schwarz Gruppe Produktion
Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero
Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management
Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte
Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)
(Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden
Vili Dhamo
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Amit Ghodke
Letzte Position:
Bevollmächtigter - Softwareingenieur bei UBS
- Entwickelte ein Tool zur Erstellung von Gebührenvorschlägen, das die Honorarberechnung für Finanzberater automatisiert und die manuelle Bearbeitung von Stunden auf Sekunden verkürzt.
- Entwickelte Spring Boot Microservices mit REST-APIs auf Azure SQL, ersetzte Mainframe-Prozeduren und verbesserte die Latenz um 60%.
- Migrierte Tomcat-Anwendungen von lokalen RHEL-Servern zu Azure Kubernetes Service (AKS).
- Automatisierte Test- und Deploy-Prozesse mit CI/CD-Pipelines in GitLab und reduzierte die Bereitstellungszeit um 90%.
- Optimierte wiederkehrende Reporting-Workflows durch Automatisierung der Berichtserstellung mit Spring Batch.
Muhammad Ahmed Shehzad
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Verbund Pflegehilfe
Verantwortlich für gehostete ASP.NET Core Microservices auf Azure für Chronic-Care-Workflows, mit einer Verfügbarkeit von 99,8 % über mehr als 3000 Patientenkontakte hinweg.
Gestaltung von HL7 FHIR-basierten Profilen für Patienten, Behandlungen und Beobachtungen, die eine einheitliche Datenquelle für klinische Teams und Integrationen liefern.
Implementierung von SignalR-Telemetrie, Application Insights-Alarmen und automatisierten Pipelines, die sich verschlechternde Vitalparameter in weniger als drei Sekunden melden.
Automatisierte Berateransprache durch Orchestrierung von Twilio-Sprachkampagnen über n8n-Workflows und VAPI-KI-Assistenten, was die erfolgreichen Kontaktaufnahmen um 55 % erhöht hat.
Entlass Manager: Führte den durchgehenden Aufbau der Chronic-Care-Koordinationsplattform, von Azure-nativen Microservices über klinische Datenflüsse bis hin zu patientenorientierten Tools, von den ersten Anforderungen bis zum Produktivstart.
Power Dialer: Entwickelte den Twilio-basierten Auto-Dialer für Beratungsanrufe und n8n-Workflows, wodurch die Erreichbarkeit der Kunden auf 85 % stieg.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS Step Functions einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 Berlin 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 Berlin, die AWS Step Functions 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
Workflow-Orchestrierung
AWS Step Functions wird genutzt, um serverlose und containerbasierte Prozesse über mehrere AWS-Services hinweg zu koordinieren. Es passt zu Bestellabläufen, Datenpipelines, Freigabeketten, Batch-Jobs und ereignisgesteuerten Backends, die eine klare Kontrolle über jeden Schritt brauchen.
Typische Leistungen
- State Machines für Verzweigungen, Wiederholungen und Fehlerbehandlung
- Orchestrierung für Lambda, ECS, SNS, SQS, DynamoDB und API-Aufrufe
- Express- und Standard-Workflows für unterschiedliche Laufzeitanforderungen
- Schrittweise Service-Integration ohne eigenes Glue-Code
Passung ins Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten mit JSON oder Amazon States Language, CloudWatch-Logs, IAM-Berechtigungen und Ereignisquellen aus EventBridge oder API Gateway. Sie wissen auch, wo Step Functions aufhören sollte und wo eine einfachere Lambda-Kette, eine Queue oder eine Workflow-Engine besser passt.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Expertise dazu, wenn ein Workflow an Grenzfällen scheitert, die Retry-Logik schwer zu pflegen wird oder ein neuer Service in eine bestehende Orchestrierung eingebunden werden muss. In Berlin kommt das oft in Produktteams, bei Logistik, Fintech und in Plattformprojekten vor, die Cloud-Services mit lokalen Delivery-Teams verbinden.
Was starke Spezialisten tun
- Saubere Zustandsübergänge und Fehlerpfade modellieren
- Workflows lesbar, testbar und beobachtbar halten
- Auf Kosten, Latenz und Wartbarkeit optimieren
- IAM, Logging und Deployment mit dem größeren AWS-Setup abstimmen
Qualitätsmerkmale
Ein starker AWS Step Functions Spezialist erklärt Abwägungen klar und erkennt, wenn das Workflow-Design zu komplex wird. Er schreibt für die langfristige Wartung, nicht nur für eine kurze Demo, und kann mit Remote-Teams arbeiten oder bei Bedarf an Berliner Workshops teilnehmen, wenn eine tiefere Abstimmung des Systems nötig ist.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf AWS Step Functions? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
AWS Step Functions wird genutzt, um mehrstufige Workflows über AWS-Services hinweg zu orchestrieren. Teams setzen es für Auftragsverarbeitung, Datenverarbeitung, geplante Jobs, Freigaben und ereignisgesteuerte Automatisierung ein, bei denen Wiederholungen und Verzweigungen wichtig sind. Es passt gut, wenn ein Prozess einen klaren Zustand und einen sichtbaren Ausführungsfluss braucht.
Ein AWS Step Functions-Workflow macht den Ablauf ausdrücklich sichtbar, während eine Lambda-Kette die Steuerlogik oft im Code versteckt. Step Functions ist meist leichter zu lesen, wenn es Wiederholungen, Ausweichpfade, Pausen oder parallele Verzweigungen gibt. Wenn der Ablauf einfach und kurzlebig ist, kann ein direkter Lambda-Aufruf trotzdem ausreichen.
Ein starker Step Functions Spezialist kennt in der Regel Lambda, IAM, CloudWatch, EventBridge, SQS, SNS und ECS. Er sollte außerdem JSON-basierte Workflow-Planung, Fehlerbehandlung und den Aufbau guter Logs für Support-Teams verstehen. Infrastructure as Code ist oft ebenfalls Teil der Arbeit.
AWS Step Functions-Arbeit kann klein oder sehr komplex sein, aber die Qualitätsanforderungen steigen schnell, sobald Workflows mehrere Services umfassen. Für einen einfachen Freigabe- oder Routing-Ablauf kann ein fokussierter Spezialist ausreichen. Für geschäftskritische Orchestrierung willst du jemanden, der bereits mit Fehlern, Beobachtbarkeit und Deployment-Mustern gearbeitet hat.
Hole dir AWS Step Functions-Expertise dazu, wenn ein Workflow schwer zu debuggen wird, die aktuelle State Machine unübersichtlich ist oder das Team neue Verzweigungen hinzufügen muss, ohne bestehendes Verhalten zu beschädigen. Freelancer sind auch nützlich, wenn du vor dem Launch schnell ein Design-Review brauchst. Das ist in Berliner Teams üblich, die kurze, gezielte Unterstützung statt eines langen Einstellungsprozesses brauchen.
AWS Step Functions lässt sich gut remote entwerfen und prüfen, weil es dabei vor allem um Architektur, Diagramme und Code-Reviews geht. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn viele Teams beteiligt sind oder der Workflow sensible Geschäftsprozesse berührt. In Berlin funktioniert ein hybrides Setup oft gut für Workshops und Übergaben.
Achte auf einen Step Functions-Experten, der die State Machine in einfacher Sprache erklären kann und nicht nur eine funktionierende Demo zeigt. Gute Zeichen sind saubere Fehlerpfade, verständliche State-Namen, sinnvolle Wiederholungen und Logging, das Operations-Teams hilft. Er sollte auch wissen, wann Step Functions das richtige Werkzeug ist und wann ein einfacheres Design besser passt.
Der häufigste Vergleich ist mit benutzerdefinierter Orchestrierung im Code, meist rund um Lambda oder eine Service-Workflow-Ebene. Einige Teams vergleichen AWS Step Functions auch mit Workflow-Tools, nachrichtengetriebenen Designs oder anderen Cloud-Orchestrierungsdiensten. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie viel Kontrolle, Sichtbarkeit und AWS-Integration das Projekt braucht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Step Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 670 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Step Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die AWS Step Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Step Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Step Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Automotive (50%) und Einzelhandel (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Step Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Qualitätssicherung (88%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS Step Functions eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
