AWS Step Functions Experten in Berlin
, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Zustandsautomaten entwerfen, AWS-Services über Amazon States Language verbinden und serverlose oder verteilte Workflows orchestrieren. Lassen Sie sich für Ihr AWS Step Functions Projekt präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich AWS Step Functions eingesetzt haben
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.
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
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
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
Vili D.
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
Lasya M.
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.
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 19 Sep 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 19 Sep 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
Was es leistet
AWS Step Functions ist ein verwalteter Service zur Workflow-Orchestrierung für die Koordination von Anwendungen und AWS-Services. Teams definieren Zustandsautomaten, die Aufgaben, Entscheidungen, parallele Zweige, Wiederholungen und Fehlerbehandlung steuern, ohne Orchestrierungsserver verwalten zu müssen. Der Service unterstützt sowohl Standard- als auch Express-Workflows für unterschiedliche Ausführungsmuster.
Typische Workflows
Step Functions wird eingesetzt, um komplexe Anwendungsprozesse sichtbar, kontrollierbar und wiederholbar zu machen.
- Lambda-Funktionen und Container-Aufgaben koordinieren
- Genehmigungs-, Zahlungs- und Erfüllungsprozesse verwalten
- Daten- und Machine-Learning-Pipelines ausführen
- Microservices und ereignisgesteuerte Prozesse orchestrieren
- Wiederholungen, Timeouts und menschliche Interaktionen handhaben
Kenntnisse im Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten mit Amazon States Language, JSON-basierten Definitionen von Zustandsautomaten und den AWS-SDK-Integrationen. Sie verbinden Step Functions häufig mit Lambda, Amazon EventBridge, Amazon SQS, Amazon SNS, Amazon ECS, Amazon DynamoDB und AWS Batch. Infrastructure as Code mit AWS CloudFormation, AWS CDK oder Terraform hilft Teams, Workflows sicher zu versionieren und bereitzustellen.
Wann Expertise gefragt ist
Unternehmen benötigen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein Workflow mehrere Services umfasst, schwierige Fehlerpfade hat oder eigenen Orchestrierungscode ersetzt. Spezialisten können Geschäftsstatus abbilden, Standard- oder Express-Workflows auswählen, Ausführungsgrenzen festlegen und die Beobachtbarkeit verbessern. In Berlin ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Workshops vor Ort dabei helfen können, Produkt-, Betriebs- und Cloud-Teams aufeinander abzustimmen.
- Unzuverlässige Skripte oder verkettete Funktionen ersetzen
- Workflow-Logik vom Anwendungscode trennen
- Fehlgeschlagene und doppelte Ausführungen untersuchen
- Einen sicheren Produktiv-Rollout vorbereiten
Qualitätssignale
Ein kompetenter AWS Step Functions Spezialist modelliert Erfolgs- und Fehlerpfade, bevor er Definitionen schreibt. Er verwendet IAM-Richtlinien mit minimalen Berechtigungen, idempotente Aufgaben, sinnvolle Timeouts und bewusst gewählte Wiederholungsstrategien. Außerdem kennt er Servicekontingente, Payload-Limits, Protokollierung, Tracing und die Betriebskosten lang laufender Ausführungen.
Projektergebnisse
Gute Implementierungen hinterlassen lesbare Zustandsautomaten, getestete Integrationen und eine klare Zuständigkeit für jede Aufgabe. Sie umfassen Alarme, Dashboards und Runbooks für häufige Fehler, statt sich auf manuelle Untersuchungen zu verlassen. Das Ergebnis ist ein Workflow, der sich weiterentwickeln kann, wenn sich Services, Geschäftsregeln und Compliance-Anforderungen ändern, ergänzt durch eine Dokumentation, mit der das interne Team ihn sicher betreiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf AWS Step Functions? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
AWS Step Functions koordiniert mehrere Anwendungsschritte und AWS-Services in einem visuellen, zustandsbasierten Workflow. Unternehmen nutzen es für Auftragsverarbeitung, Datenpipelines, Genehmigungsprozesse, die Orchestrierung von Microservices und andere Prozesse, die Wiederholungen, Verzweigungen oder eine kontrollierte Fehlerbehandlung benötigen.
AWS Step Functions verwaltet geordnete, zustandsbehaftete Prozesse mit expliziten Übergängen, Ausführungshistorie und Fehlerbehandlung. Amazon EventBridge eignet sich besser für das Weiterleiten von Ereignissen zwischen Systemen, während Tools wie Apache Airflow häufig auf geplante Daten-Workflows ausgerichtet sind und möglicherweise mehr Verantwortung für den Betrieb erfordern.
Ein starker AWS Step Functions Spezialist kennt sich normalerweise mit Lambda, IAM, EventBridge, SQS, SNS, ECS und DynamoDB aus. Erfahrung mit Amazon States Language, AWS CDK, CloudFormation oder Terraform sowie mit Protokollierung und verteiltem Tracing ist für den Produktivbetrieb wertvoll.
Die passende AWS Step Functions Erfahrung hängt vom Workflow-Risiko und der Integrationstiefe ab, nicht von einer festen Zeitspanne. Ein einfacher Lambda-Workflow benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung bei der Implementierung, während regulierte oder lang laufende Prozesse einen Spezialisten erfordern, der Erfahrung mit Idempotenz, Wiederherstellung, Zugriffskontrolle und der Übergabe an den Betrieb hat.
AWS Step Functions Arbeit eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Definitionen, Infrastruktur und Reviews als Code verwaltet werden. Teams in Berlin können effektiv mit Remote-Spezialisten arbeiten, wenn Zuständigkeiten, Dokumentation, Besprechungssprache und der Zugriff auf AWS-Umgebungen zu Beginn geklärt werden; Workshops vor Ort können bei komplexer Prozessmodellierung unterstützen.
Die Wahl zwischen Standard und Express in AWS Step Functions hängt von Ausführungsdauer, Volumen, Transparenz und Bereitstellungsanforderungen ab. Standard-Workflows eignen sich für dauerhafte, auditierbare Prozesse mit detaillierter Ausführungshistorie, während Express-Workflows zu Verarbeitung mit hohem Durchsatz passen, bei der kürzere Ausführungsmuster und andere Überwachungsanforderungen akzeptabel sind.
Prüfen Sie, ob AWS Step Functions Definitionen Geschäftsstatus und Fehlerpfade leicht verständlich machen. Qualitativ gute Arbeit umfasst IAM mit minimalen Berechtigungen, idempotente Aufgaben, nützliche Timeouts, getestete Wiederholungen, klare Alarme, nachvollziehbare Protokolle und eine Dokumentation für den Betrieb und die Wiederherstellung von Workflows.
Klären Sie vor Beginn der AWS Step Functions Arbeit die Quellereignisse, Zuständigkeit für Aufgaben, Payloads, Wiederholungsrichtlinien, Ausführungsdauer und Erwartungen an die Wiederherstellung. Der Spezialist sollte außerdem die Deployment-Tools, Grenzen der AWS-Konten, Standards für die Beobachtbarkeit und klären, ob das Team neben der Umsetzung auch Coaching benötigt.
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 669 € 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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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
