
Azure Kubernetes Service Experten in Berlin
, die in wenigen Minuten mithilfe von KI aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftrage Experten, die produktive Kubernetes-Cluster auf Azure betreiben, Deployments mit Azure DevOps und GitHub Actions automatisieren und Workloads über sichere Netzwerke, Identitätsverwaltung und Monitoring verbinden. FRATCH findet schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die genau zu deinen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Azure Kubernetes Service eingesetzt haben
Caleb C.
Letzte Position:
Senior Python-Backend-Engineer bei Simon-Kucher
Übertragungsnetzbetreiber – Plattform zur Netzwerkbereitstellung (Teamleitung)
- Entwarf den Saga-Orchestrator in Python, der Netzwerkstrukturen mit Rollback bereitstellt.
- Gliederte IP, Identität und Ressourcenverteilung in Bounded Contexts mit eigenen Datenbanken und typisierten Clients auf.
- Implementierte den Datenzugriff mit DDD-Repositories und Units of Work, ohne SQL im Domänencode.
- Führte Integrationstests mit echten PostgreSQL- und RabbitMQ-Containern sowie API-Fuzzing für jeden Service ein.
- Führte einen Agenten-Workflow ein, bei dem jede Änderung mit einer Spezifikation beginnt und ein Mensch jeden Merge freigibt.
- Rollte die automatische OpenTelemetry-Instrumentierung per GitOps über achtzehn Kubernetes-Cluster aus.
- Leitete die Reaktion auf Vorfälle bei festgefahrener Bereitstellung und hielt jeden Ausfall in einem Post-Mortem fest.
Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy async, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, pytest, testcontainers, schemathesis, Helm, Flux CD, GitLab CI, OpenTelemetry, pi coding agent.
Softwareproduktunternehmen – SaaS für Rechenzentrumssimulation (Backend-Entwicklung)
- Entwickelte als zweitgrößter von mehr als zwanzig Mitwirkenden die asynchrone Simulationspipeline.
- Kennzeichnete jedes Image in den GitHub-Actions-Deploy-Workflows mit Commit-SHA und SemVer.
- Diagnostizierte den RabbitMQ-Speicheralarm, der alle Simulationen zum Stillstand brachte, und korrigierte die Limits im Helm-Chart.
- Stellte die Testsuite auf pytest im Function-Style um und ließ die Testabdeckung in jeder Pipeline ausweisen.
Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, EKS, Helm, Keycloak, GitHub Actions, pytest, mypy, ruff, SonarQube.
Interne KI-Plattform – Modellbereitstellung und Telemetrie
- Entwickelte den FastAPI-Service, der Open-Weight-Modelle auf GPU-Tiers als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitstellt.
- Aktualisierte das EKS-Produktionssystem um zwei Kubernetes-Minor-Versionen und behob zonengebundene Speicherfehler.
- Erfasste jeden Modellaufruf mit Tokenanzahl, Kosten und Latenz über den OpenTelemetry-Operator.
Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, vLLM, LangGraph, pydantic-ai, OpenAI- und Anthropic-APIs, EKS, Helm, Flux CD, Terraform, GitLab CI, OpenTelemetry, Grafana.
Mukund B.
Letzte Position:
Voice-KI-Chatbot – Echtzeit-Audioassistent
- ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.
Gyan P.
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt, Leiter Infrastruktur bei Bosch
- Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
- Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
- Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
- Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
- Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
- Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
- Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
- FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
- Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.
Abhishek N.
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler bei DAMALO GmbH
- Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
- Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
- Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
- Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
- Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
- Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
- Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.
Mohamed G.
Letzte Position:
Lead / Principal Cloud-, KI- & Sicherheitsarchitekt bei Freiberufler / CC Conceptualise GmbH
Durchgeführte Projekte:
Projekt: RWE – Aufbau einer konzernweiten Zero-Trust-Cybersecurity-Architektur (CITADEL) Rolle: Senior Enterprise Cybersecurity-Architekt / Zero-Trust-Architekt Unternehmen: RWE AG Beschreibung: Konzeption und Umsetzung der strategischen Cybersecurity-Zielarchitektur CITADEL bei RWE, basierend auf dem Zero-Trust-Architekturprinzip und ausgerichtet an regulatorischen Anforderungen wie NIS2, ISO 27001 und konzernweiten Security-Governance-Vorgaben. Ziel war der Aufbau einer messbaren, auditierbaren und skalierbaren Sicherheitsarchitektur mit starkem Fokus auf Identity Governance, Compliance-Transparenz und operative Steuerbarkeit. Aufgaben & Erfolge:
- Zero-Trust-Architekturdesign: Entwicklung einer unternehmensweiten Zero-Trust-Referenzarchitektur (Identity, Device, Network, Application, Data) inkl. Trust-Zonen, Kontrollpunkten und Durchsetzungsmechanismen gemäß NIS2.
- Identity & Access Governance (IGA): Design und Einführung von IGA-Governance-Strukturen inkl. Rollenmodellen, Rezertifizierungsprozessen, Segregation of Duties (SoD) und Lifecycle-Management für Identitäten und Zugriffe.
- Security Governance & KPIs: Definition und Implementierung von Security-KPIs und Metriken zur Steuerung von Zero-Trust-Reifegrad, Identitätsrisiken und Compliance-Erfüllung auf Management-Ebene.
- Compliance & Reporting: Aufbau standardisierter Compliance-Reports und Dashboards zur Unterstützung interner Audits, externer Prüfungen und regulatorischer Nachweispflichten (u. a. NIS2).
- Architektur- & Stakeholder-Alignment: Enge Abstimmung mit Enterprise Architecture, IT-Betrieb und Fachbereichen zur Integration der CITADEL-Architektur in bestehende IT- und Security-Landschaften.
- Strategische Sicherheitsberatung: Beratung von Programmen und Projekten hinsichtlich Zero-Trust-Konformität, Identity-Zentrierung und regulatorischer Anforderungen im Energie- und KRITIS-Umfeld. Technologien & Methoden: Zero Trust Architecture, NIS2, Identity Governance & Administration (IGA), IAM, RBAC, SoD, Entra ID, Sailpoint, Zscaler, Terraform / IaC, Policy as Code, Security KPIs, Compliance Reporting, NIS2, NIST 2.0, ISO 27001, Enterprise Security Architecture, Governance Frameworks, Risk & Control Management
Projekt: Aufbau einer skalierbaren AI Workbench Plattform auf Microsoft Azure Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Siemens Energy Beschreibung: Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer sicheren, modularen Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung von Data Science, Machine Learning und KI-Anwendungen für verschiedene Engineering-Teams bei Siemens Energy. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud-Architektur: Entwurf und Implementierung einer Infrastructure-as-Code-Lösung (Terraform) zur automatisierten Bereitstellung von Azure-Ressourcen (Resource Groups, Storage Accounts, Cosmos DB, Application Insights, Netzwerk, PostgreSQL Flexible Server, Azure Container Apps, Azure Container Registry).
- Developer Portal: Um Self-Service und die Befähigung von Entwicklern, Data Scientists und KI/ML-Ingenieuren zu ermöglichen, wurde Backstage mit benutzerdefinierten Frontend- und Backend-Plugins (Node.js, TypeScript, React.js, PostgreSQL, Container-Apps) verwendet.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Umsetzung von Azure RBAC, um Engineering-Gruppen (z. B. AI Engineers) gezielten Zugriff (z. B. Storage Blob Data Contributor, Reader) auf relevante Ressourcen zu ermöglichen.
- Datenplattform-Engineering: Aufbau und Konfiguration einer mehrstufigen Storage-Landschaft (Raw, Curated, Vektordaten) inkl. automatisierter Container-Erstellung und Zugriffssteuerung für fortgeschrittene Analyse- und KI-Workloads.
- DevOps-Integration: Anbindung von Azure DevOps für CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Einhaltung von Sicherheitsstandards.
- Sicherheit & Compliance: Implementierung von Private Endpoints, Netzwerkrichtlinien und Managed Identities zur Sicherstellung von Datenschutz und regulatorischer Konformität.
- Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit interdisziplinären Teams zur Ausrichtung der Cloud-Infrastruktur an geschäftlichen und technischen Anforderungen und zur Förderung der digitalen Transformation bei Siemens Energy. Technologien: Azure, Terraform, Azure DevOps, Cosmos DB, Application Insights, Azure Storage, Private Endpoints, Azure Synapse, Azure Machine Learning, Azure Entra ID, RBAC, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL, Python (Automatisierung), Git
Projekt: Aufbau einer skalierbaren Data Plattform POC auf Azure Kubernetes Service (AKS) Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Hannover Rück SE Beschreibung: Entwicklung und Bereitstellung einer modularen, containerisierten KI-Plattform auf Microsoft Azure zur Unterstützung von Data Engineering und Data Science Teams bei der Hannover Rück SE. Die Plattform basiert auf AKS und integriert JupyterHub, Spark, Kafka, Airflow sowie eine zentrale Benutzeroberfläche zur Verwaltung. Ziel war es, eine wiederverwendbare, sichere Umgebung für datengetriebene Anwendungen und Experimente bereitzustellen. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud- und Plattformarchitektur: Aufbau einer Kubernetes-basierten Infrastruktur mittels Terraform und Helm, unterstützt durch Azure Container Registry (ACR) für die Bereitstellung containerisierter Komponenten.
- Workbench-Design: Integration von JupyterHub (Bitnami Helm Chart), Spark-Cluster, Kafka-Streaming, Apache Airflow und Redpanda in ein konsistentes System mit rollenbasierter Steuerung.
- DevOps-Automatisierung: Entwicklung von PowerShell-Skripten und CI/CD-Prozessen für Image-Vorbereitung, Chart-Deployment und Secrets-Management mit Helm.
- Self-Service & Skalierbarkeit: Ermöglichung einer standardisierten, reproduzierbaren Bereitstellung für Data Science Umgebungen auf Mandantenbasis. Katalog und Entwicklerportal wurden über Backstage mit einer benutzerdefinierten Integration mit Azure DevOps bereitgestellt, um Pipelines auszulösen und zu überwachen (Node.js, TypeScript, React.js, Spotify Backstage mit Custom Plugins, gehostet auf AKS).
- Netzwerk & Sicherheit: Einsatz privater Endpunkte, Netzwerkrichtlinien, Key Vault und RBAC zur Sicherstellung von Sicherheit und Governance-Vorgaben im Versicherungskontext.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit Data Scientists, DevOps-Teams und Security Offices zur Integration von Anforderungen in Design und Betrieb. Technologien: Azure, AKS, Helm, Terraform, Azure Container Registry, PowerShell, Apache Spark, JupyterHub, Airflow, Kafka, Redpanda, Azure Key Vault, Azure Monitor, RBAC, Kubernetes Secrets, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL
Projekt: Data & AI Plattform Engineer Unternehmen: Allianz Technology Beschreibung:
- Befähigung und Unterstützung der Nutzer der Allianz Data Platform (ADP) – insbesondere Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning Engineers – zur optimalen Nutzung der Plattform auf Basis von Azure Synapse und Azure Machine Learning, um ihre geschäftlichen Ziele effizient zu erreichen.
- Beratung zu Architektur, Best Practices und effizientem Einsatz der ADP für End-to-End-Anwendungsfall-Pipelines – von der Datenaufnahme über Datenverarbeitung bis hin zu Softwarebereitstellung und Feedbackschleifen.
- Erklärung von Vor- und Nachteilen vorgeschlagener Plattformlösungen gegenüber internen und externen Stakeholdern, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
- Definition und Implementierung von Best Practices (insbesondere in PySpark) sowie kontinuierliche Verbesserung des ADP-Stacks und der finalen Produktionsumgebung.
- Identifikation und Umsetzung von Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung von Leistung, Zuverlässigkeit und Automatisierung der Plattform.
- Erstellung technischer Dokumentation sowie interner Ankündigungen und Blogbeiträge, um Neuerungen, Funktionen und Best Practices der ADP zu kommunizieren.
Projekt: OneTenant – Post-Merger Azure & M365 Consolidation Rolle: Projektleiter / Azure Workstream Lead Unternehmen: Alliance Healthcare Deutschland / GEHE
- Post-Merger Tenant-Konsolidierung: Migration und Zusammenführung von zwei bestehenden Microsoft-Tenants in einen neuen Ziel-Tenant im Rahmen eines M&A-Projekts, inkl. Azure, Entra ID (Azure AD) und Microsoft 365.
- End-to-End-Migrationssteuerung: Planung, Koordination und Durchführung von Cloud-to-Cloud- und On-Prem-to-Cloud-Migrationen unter Berücksichtigung von Business Continuity, regulatorischen Anforderungen (u. a. Datenschutz, IT-Compliance) und Cutover-Strategien.
- Azure Plattform-Setup: Design, Aufbau und Härtung der neuen Azure-Landing-Zone inkl. Subscription-Struktur, Netzwerk-Topologie, Identity-Architektur, Security-Baseline und Governance-Framework (RBAC, Policies, Blueprints).
- IAM & Security-Integration: Konsolidierung und Neustrukturierung von Entra ID (Azure AD), Rollenmodellen, Conditional Access, Privileged Identity Management (PIM) und Identity-Governance für eine sichere Post-Merger-Zielarchitektur.
- Microsoft 365 Migration: Durchführung der mandantenübergreifenden M365-Migration (Exchange Online, OneDrive, SharePoint, Teams) mit AvePoint Fly, inkl. Benutzer-, Daten- und Berechtigungsübernahme.
- Problem- & Cutover-Management: Identifikation, Priorisierung und Lösung technischer und organisatorischer Risiken während der Migrationswellen, inkl. Go-Live-Vorbereitung und Hypercare-Phase.
- Stakeholder- & Programmsteuerung: Enge Abstimmung mit IT, Security, Compliance, Business Units und externen Migrationspartnern zur Sicherstellung einer stabilen und revisionssicheren Post-Merger-IT-Plattform.
- Service Transition: Überführung von Applikationen, Plattformen und Betriebsmodellen in eine konsolidierte Zielorganisation.
- Kommunikation: Steuerung internationaler Projektteams in Deutsch und Englisch in einem unternehmenskritischen Post-Merger-Transformationsprogramm.
- Technologien: Azure Cloud: Aufbau und Betrieb einer M&A-fähigen Cloud-Plattform mit Azure Networking, Compute, Storage, Entra ID, Security Center und Governance-Services; Microsoft 365 & AvePoint Fly: Tenant-to-Tenant Migration von Collaboration-, Mail- und Identitätsdaten.
Projekt: Aufbau einer Azure KI & Analytics Plattform für Single Risk Reporting Unternehmen: Hannover Rück SE
- Entwickelte eine skalierbare und leistungsstarke Azure Data & AI Analytics Plattform für das Single Risk Reporting.
- Implementierte die Infrastruktur automatisiert mit Infrastructure as Code (IaC) mittels Tools wie PowerShell/Bicep.
- Entwickelte und optimierte Datenpipelines für die Verarbeitung und Validierung großer Datenmengen.
- Setzte eine Self-Hosted Integration Runtime auf, um eine sichere Verbindung zu SAP-Systemen zu gewährleisten.
- Integrierte die aufbereiteten Daten in MicroStrategy und erstellte interaktive Dashboards und Berichte für datenbasierte Entscheidungen.
- Sicherstellte Datenschutzkonformität und Sicherheitsanforderungen durch rollenbasierte Zugriffskontrolle und Compliance-Maßnahmen. Technologien: Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning, RAG, LLMs, Infrastructure as Code (IaC), Azure Data Pipelines, Self-Hosted Integration Runtime, SAP, MicroStrategy
Integrations-Engineering Azure / CI/CD Unternehmen: Mercedes-Benz Tech Innovation Tätigkeiten & Verantwortlichkeiten:
- Systemanalyse & Anforderungsdefinition: Bewertung geplanter Systemlandschaften zur Identifikation von Integrations- und Sicherheitsanforderungen.
- Integrationsarchitektur & Design: Definition und Umsetzung von Anforderungen zur Integration von Microsoft Dynamics 365 in bestehende Azure-basierte Infrastrukturen.
- Architektur & Infrastruktur: Aufbau sicherer, skalierbarer Azure Landing Zones, Design von Cloud-Architekturen und Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mittels Bicep, YAML und PowerShell.
- Entwicklung von KI-Lösungen: Design & Implementierung einer RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation) auf Basis von Azure OpenAI, Azure AI Search, Cosmos DB, Data Lake und Azure Machine Learning Workspace.
- Programmierung & Services: Entwicklung und Integration von Lösungen mit C#, TypeScript, PowerShell und X++ sowie Einsatz von Azure Functions, Azure Logic Apps, Power Platform und weiteren Services.
- API-Management: Verwaltung und Sicherstellung des sicheren Datenflusses durch Azure API Management und Implementierung von RESTful APIs.
- DevSecOps: Aufbau und Betrieb sicherer DevSecOps-Pipelines in Azure DevOps und GitHub, inklusive automatisierter Security- und Compliance-Checks.
- Fehlerbehebung & Optimierung: Identifizierung, Analyse und Behebung von Integrationsproblemen in Echtzeit sowie kontinuierliche Optimierung von Prozessen für Performance und Effizienz.
- Dokumentation & Wissenstransfer: Erstellung umfassender technischer Dokumentation (inkl. IaC) sowie Schulung von Teammitgliedern und Endanwendern. Eingesetzte Technologien & Tools: Microsoft Azure (Landing Zones, Data Lake, API Management, Logic Apps, Functions, Cosmos DB, Machine Learning Workspace), Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations (ERP in der Public Cloud), C#, TypeScript, PowerShell, YAML, Bicep, Azure DevOps, GitHub Actions, Security- und Compliance-Tools.
Projekt: Sirius: Weiterentwicklung von Single Risk Solution Unternehmen: Hannover Rück SE
- Weiterentwicklung des Systems: Verbesserung der bestehenden Module für die Erfassung, Verarbeitung und Administration von Policydaten.
- Integration neuer Features: Einführung neuer Funktionen, die den aktuellen geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
- Optimierung der Benutzererfahrung: Verbesserung der Interaktion zwischen Benutzern und System, insbesondere durch Anpassungen in der UI/UX.
- Datenverwaltung: Entwicklung von Lösungen für die Verwaltung und Konsistenz von Single-Risk-Daten, inklusive automatisierter Validierung und Berichterstattung.
- Sicherstellung der Skalierbarkeit: Optimierung der Software-Architektur, um zukünftige Anforderungen und eine wachsende Datenmenge zu unterstützen.
- Technologien: Azure DevOps, C# und .NET Core, Angular, RabbitMQ
Projekt: Cloud Native Anwendung für Security und Compliance Management Unternehmen: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft AG
- Das Projekt entwickelt eine interne cloud-native Webanwendung für das Sicherheits- und Compliance-Management in der Azure Cloud.
- Architekturkonzeption, Prototyping, POC, MVP und vollständige Produktentwicklung. Bereitstellung der Azure-Infrastruktur.
- Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps. Azure Cloud Verwaltung.
- Azure DevOps, Azure AD, App-Registrierung und Sicherheit. Entwicklung von Diensten in .NET Core.
- Selbstverwaltung und Onboarding von Anwendungen auf der Plattform über Spotify Backstage mit benutzerdefinierten Plugins zur Integration mit Azure DevOps und zur Automatisierung von Richtlinienbereitstellung und Überwachungstools.
- IaC mit YAML und Bicep / ARM-Vorlagen. SQL Server DB, App Services, Functions.
- Microsoft Graph API, Single Sign-On, Azure AD Services. Betrieb und Sicherheitsüberwachung der Dienste.
Projekt: Semis Rollout Unternehmen: GEA Gruppe
- OTSec - PSec Projektkombination aus Azure DevOps Pipeline, Terraform, Kubernetes, CAF.
Projekt: Entwicklung einer Cloud Native Data Platform Unternehmen: Carl Zeiss Digital Innovation GmbH Teil des Teams der Gesundheitsdatenplattform
- Konzeption, Prototyping, POC, MVP und Full-Product-Entwicklung. Bereitstellung von Azure-Infrastruktur, Sicherheit und Compliance, Serverless-Architektur, CI/CD und Qualitätssicherung.
- Terraform IaC und Bash-Scripting. TypeScript und Node.js für Azure Functions.
- Verwendung von Azure API Management, Azure Functions, Azure FHIR APIs, Azure Data Lake, DICOM, Azure Health Services, Azure Cosmos DB
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Kubernetes Service einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)

Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 47%)

Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 5)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
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 Azure Kubernetes Service 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 Azure Kubernetes Service Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Automotive (50%)
- Energie (50%)
- Fertigung (50%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Versorgungsdienstleistungen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verwaltetes Kubernetes auf Azure
Azure Kubernetes Service, meist AKS genannt, ist das verwaltete Kubernetes-Angebot von Microsoft Azure. Es führt containerisierte Anwendungen aus, während Azure zentrale Aufgaben der Control Plane übernimmt. Unternehmen nutzen AKS für APIs, Webplattformen, Datendienste, ereignisgesteuerte Workloads und interne Anwendungen, die wiederholbare Deployments und Skalierung benötigen.
Cluster-Architektur
AKS-Spezialisten entwerfen Cluster mit Blick auf die Isolierung von Workloads, Ausfallsicherheit und operative Kontrolle. Sie wählen Node-Pools aus, konfigurieren Autoscaling, legen Namespaces fest und wenden Richtlinien für eine sichere Nutzung durch mehrere Teams an. Außerdem planen sie Upgrades, Verfügbarkeitszonen, Ingress-Pfade und private Clusterverbindungen, ohne unnötige Komplexität hinzuzufügen.
Azure-Ökosystem
Bei der Arbeit mit AKS wird Kubernetes oft mit Azure-Diensten und Cloud-nativen Tools verbunden:
- Azure Container Registry für private Images und Kontrollen der Software-Lieferkette
- Azure Managed Identity, Key Vault und Microsoft Entra ID für die Zugriffsverwaltung
- Azure Monitor, Container Insights und Prometheus für Monitoring
- Azure DevOps oder GitHub Actions für Continuous Delivery
- Helm, Terraform und GitOps-Tools für wiederholbare Konfigurationen
Bereitstellung und Betrieb
Freiberufliche AKS-Fachleute helfen Teams, von manuellen Releases zu kontrollierten Bereitstellungsabläufen zu wechseln. Typische Ergebnisse sind Kubernetes-Manifeste, Helm-Charts, Terraform-Module, Deployment-Pipelines, Ingress-Konfigurationen, Backup-Pläne und Runbooks. Sie können auch Rollout-Strategien, Ressourcenanforderungen, den Umgang mit Secrets und die Reaktion auf Vorfälle verbessern.
Wann Fachwissen hilft
Unternehmen holen oft AKS-Spezialisten an Bord, wenn sie in die Cloud migrieren, eine Container-Plattform einführen oder die Zuverlässigkeit im Produktivbetrieb verbessern möchten. Anzeichen dafür, dass externes Fachwissen hilfreich ist:
- Releases hängen von manuellen Änderungen am Cluster ab
- Kosten oder Ressourcennutzung lassen sich nur schwer erklären
- Den Teams fehlt eine klare Zuständigkeit für den Kubernetes-Betrieb
- Sicherheits-, Netzwerk- oder Identitätskontrollen müssen neu gestaltet werden
- Für einen älteren Cluster wird ein sicherer Upgrade-Pfad benötigt
Was starke Spezialisten mitbringen
Gute AKS-Fachleute kennen sich sowohl mit den Grundlagen von Kubernetes als auch mit den Identitäts-, Netzwerk-, Speicher- und Monitoring-Diensten von Azure aus. Sie machen Kompromisse nachvollziehbar, dokumentieren Betriebsabläufe und testen Fehlerszenarien, statt sich auf Standardeinstellungen zu verlassen. Für Teams in Berlin kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Repositories, Zugriffsrechte und Prozesse für Vorfälle klar organisiert sind. Bei Architektur-Workshops oder komplexen Migrationen kann die Arbeit vor Ort hilfreich sein.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Azure Kubernetes Service, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Azure Kubernetes Service wird verwendet, um containerisierte Anwendungen auf Microsoft Azure auszuführen und zu verwalten. Der Dienst unterstützt APIs, Microservices, Batch-Workloads, Datenverarbeitung und interne Plattformen, die automatisierte Deployments, Skalierung und Service Discovery benötigen.
AKS verringert den Betriebsaufwand für die Verwaltung der Kubernetes Control Plane und lässt sich eng mit der Identitätsverwaltung, dem Netzwerk, dem Monitoring und den Container-Registries von Azure verbinden. Ein selbstverwalteter Cluster bietet möglicherweise mehr Kontrolle, erfordert vom Team aber auch mehr Wartungsarbeit und mehr Entscheidungen zu Upgrades und Zuverlässigkeit.
Ein guter Spezialist für Azure Kubernetes Service kennt sich in der Regel mit Docker, Kubernetes-Netzwerken, Helm, Terraform und CI/CD aus. Erfahrung mit Azure Managed Identity, Microsoft Entra ID, Key Vault, Azure Monitor und Azure Container Registry ist ebenfalls wertvoll.
Für die Arbeit mit AKS ist praktische Erfahrung mit produktiven Clustern wichtig, nicht nur Wissen aus Zertifizierungen. Der richtige Fachmann sollte das Cluster-Design, Upgrades, Autoscaling, Monitoring, Sicherheitskontrollen und Wiederherstellungsverfahren im Zusammenhang mit deinem Workload erklären können.
Projekte mit Azure Kubernetes Service eignen sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, wenn Zugriffe, Dokumentation und Kommunikationsabläufe klar geregelt sind. Berliner Teams sollten außerdem Arbeitszeiten, Arbeitssprache, Eskalationswege und die Frage abstimmen, ob Workshops oder Migrationen vor Ort stattfinden müssen.
AKS eignet sich besonders gut, wenn ein Unternehmen bereits Azure-Dienste, Microsoft Entra ID, Azure-Netzwerke oder Azure Monitor nutzt. Andere verwaltete Kubernetes-Dienste können besser passen, wenn ein anderes Cloud-Ökosystem, Portabilitätsanforderungen oder das bestehende Betriebsmodell im Vordergrund stehen.
Bitte einen AKS-Fachmann, eine Entscheidung zum Cluster-Design und die damit verbundenen Kompromisse zu erklären. Achte auf nachvollziehbare Überlegungen zu Sicherheit, Kostenkontrolle, sicheren Deployments, Monitoring und Wiederherstellung nach Ausfällen – und nicht nur auf den Einsatz bestimmter Tools.
Projekte mit Azure Kubernetes Service umfassen häufig Infrastructure as Code, Helm-Charts, Deployment-Pipelines, Zugriffsrichtlinien, Monitoring-Dashboards und Betriebsdokumentation. Zu einem gut durchgeführten Projekt gehören auch erprobte Verfahren für Upgrades, Vorfälle, Skalierung und Application-Releases.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 725 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 80% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Azure Kubernetes Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Kubernetes Service eingesetzt haben
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