AWS Step Functions Experten in Berlin
erstellen, die in wenigen Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die serverlose Workflows entwickeln, AWS-Services koordinieren und belastbare Geschäftsprozesse mit Step Functions, Lambda und EventBridge automatisieren. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich AWS Step Functions eingesetzt haben
Vili D.
Letzte Position:
Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere 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
Rüdiger S.
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.
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
- Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
- Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
- Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
- Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Deepak M.
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
Qaiser A.
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
Amit G.
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 A.
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der AWS Step Functions Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (88%)
- Automotive (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Bildung (38%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Mode und Bekleidung (25%)
- Versicherung (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Workflow-Orchestrierung
AWS Step Functions ist ein verwalteter AWS-Service zur Koordination verteilter Anwendungen und Geschäftsprozesse. Teams definieren Workflows als Zustandsautomaten und steuern anschließend Aufgaben, Verzweigungen, Wiederholungen, parallele Abläufe und Zeitüberschreitungen, ohne eine separate Orchestrierungsschicht zu entwickeln. Der Service unterstützt Standard- und Express-Workflows für unterschiedliche Anforderungen an Ausführung und Überwachung.
Zentrale Bausteine
Ein Workflow wird mit der Amazon States Language beschrieben, einer JSON-basierten Definition, die die Ausführungslogik transparent macht. Die Zustände Task, Choice, Parallel, Map, Wait, Pass, Succeed und Fail decken gängige Steuerungsmuster ab. Gute Spezialisten gestalten außerdem Ein- und Ausgaben mit JSONPath oder JSONata, setzen Fehlerbehandlung sorgfältig ein und halten Zustandsdaten zielgerichtet.
AWS-Ökosystem
Step Functions koordiniert häufig Lambda, Amazon ECS, Amazon EKS, Batch, Glue, SageMaker und API Gateway. EventBridge kann Ausführungen starten, während SQS, SNS, DynamoDB und RDS oft umliegende Prozesse unterstützen. Nützliche Kenntnisse umfassen IAM-Berechtigungen, CloudFormation oder AWS CDK, CloudWatch-Logging, X-Ray-Tracing, CI/CD und Infrastrukturtests.
Praktische Anwendungsfälle
- Zahlungs-, Genehmigungs- und Abwicklungsprozesse über mehrere Services hinweg koordinieren
- ETL-, Datenvalidierungs- und Machine-Learning-Pipelines ausführen
- Lang laufende Workflows mit Wiederholungen, Callbacks und menschlicher Prüfung verwalten
- Dateien oder Datensätze mit Map-Zuständen parallel verarbeiten
- Container- und serverlose Workloads mit klaren Fehlerpfaden orchestrieren
Der Service eignet sich für Systeme, die eine sichtbare Ausführungshistorie und kontrollierte Wiederherstellung benötigen. Weniger geeignet ist er, wenn eine einfache Ereignisroute oder eine eng gekoppelte In-Process-Funktion ausreicht.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn Workflows schwer nachzuverfolgen sind, Wiederholungen doppelte Aktionen verursachen oder Integrationen eine konsistente Fehlerbehandlung benötigen. Sie können Lambda-Ketten umstrukturieren, die Ausführung als Standard oder Express auswählen, Kosten kontrollieren und die Überwachung für den Produktivbetrieb vorbereiten. Berliner Teams schätzen möglicherweise auch Fachkräfte, die vor Ort oder remote mit deutsch- und englischsprachigen Stakeholdern zusammenarbeiten können.
Qualitätsmerkmale
Gute AWS Step Functions Fachkräfte modellieren Geschäftsprozesse, bevor sie Definitionen schreiben. Sie unterscheiden vorübergehende Fehler von fachlichen Fehlern, gestalten Aufgaben idempotent und legen klare Zeitüberschreitungen, Fehlerpfade und Kompensationsaktionen fest. Sie dokumentieren IAM-Grenzen, testen Zustandsübergänge und nutzen Ausführungshistorie, CloudWatch und X-Ray, um reale Vorfälle zu untersuchen. Eine gute Umsetzung hinterlässt wartbare Definitionen, automatisierte Deployments und Runbooks für das Team.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf AWS Step Functions? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
AWS Step Functions orchestriert Workflows über AWS-Services und externe Systeme hinweg. Unternehmen nutzen den Service für Genehmigungen, Datenpipelines, Dateiverarbeitung, Auftragsabwicklung, geplante Aufgaben und lang laufende Prozesse, die Wiederholungen, Verzweigungen oder menschliche Interaktion benötigen.
AWS Step Functions verwaltet den Zustand geordneter Workflows und zeigt, wie jeder Schritt abgeschlossen oder fehlgeschlagen ist. EventBridge leitet Ereignisse weiter, während SQS Nachrichten zwischen Komponenten puffert; diese Services arbeiten oft mit Step Functions zusammen, statt es zu ersetzen.
Ein guter AWS Step Functions Spezialist kennt sich in der Regel mit Lambda, IAM, EventBridge, SQS, DynamoDB und API Gateway aus. Infrastruktur als Code mit AWS CDK oder CloudFormation, CI/CD, CloudWatch und das Design verteilter Systeme sind ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt vom Workflow-Risiko, den Service-Integrationen und den betrieblichen Anforderungen ab, nicht einfach von der Projektdauer. Für einen Prozess im Produktivbetrieb sollten Sie jemanden suchen, der Wiederholungen, idempotente Aufgaben, Zeitüberschreitungen, Berechtigungen und Überwachung konzipiert hat und die Abwägungen zwischen Standard- und Express-Workflows erklären kann.
AWS Step Functions eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Definitionen, Infrastruktur und Ausführungshistorie in gemeinsam genutzten Repositories und AWS-Konten geprüft werden können. Berliner Teams sollten Arbeitszeiten, Dokumentation und die Frage abstimmen, ob für Workshops und operative Übergaben Deutsch oder Englisch benötigt wird.
AWS Step Functions kann für einen kleinen synchronen Vorgang überdimensioniert sein, der weder dauerhaften Zustand noch Wiederherstellungslogik benötigt. Ein direkter Service-Aufruf, eine Ereignisroute oder ein In-Process-Workflow kann einfacher sein, wenn es nur wenige Schritte und eine geringe betriebliche Komplexität gibt.
Bitten Sie den Spezialisten, den Entwurf eines echten Zustandsautomaten einschließlich Fehlerpfaden, doppelten Ereignissen, sensiblen Daten und Deployment-Änderungen zu erläutern. Ein fähiger AWS Step Functions Experte kann klare Definitionen, IAM nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen, nützliche Alarme, Tests und ein praxisnahes Incident-Runbook vorzeigen.
Freelancer, die mit AWS Step Functions arbeiten, sollten die Amazon States Language, Service-Integrationen und den betrieblichen Unterschied zwischen Standard- und Express-Workflows verstehen. Sie sollten außerdem Ausführungsgrenzen, Zustandsdaten, Wiederholungen, Beobachtbarkeit und die Auswirkungen von Workflow-Änderungen auf laufende Ausführungen berücksichtigen.
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 671 € 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
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
Berlin 
Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
