Celery-Experten in Berlin
für zuverlässige Hintergrundaufgaben, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die robuste Task-Warteschlangen entwickeln, asynchrone Workflows planen und Celery mit Django, Redis oder RabbitMQ verbinden. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Berliner Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Celery-Experten 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.
Muzamal A.
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Frank B.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Freelancer
- Freiberuflicher Softwareentwickler mit Fokus auf Backend (Python/Django) und Frontend (VueJS).
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierung einer Kommandozeilenschnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierung und Vereinfachung der Interaktion mit Services über die CLI
- Implementierung eines REST-Microservices für benutzerdefinierte Datenschemata auf Basis eines API-first-Ansatzes
- Entwicklung einer ereignisgesteuerten Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Bereitstellung von Services mit Docker und Kubernetes sowie Erweiterung der CLI
- Bewältigung von Komplexität und Datenvolumen durch den Microservice
Vamsi K.
Letzte Position:
Full Stack .NET Entwickler bei Neusta GmbH
- Implementierte und wartete Logistik-Anwendungen mit Angular, C#, ASP.NET, HTML5, CSS3, JavaScript, AJAX und Bootstrap
- Analysierte, entwarf, kodierte und setzte Backend-Services und Integrationen mit .NET, XML-Webservices und RESTful-APIs um
- Entwickelte automatisierte SSIS-Pakete und plante ETL-Jobs zur Unterstützung von Daten-Workflows
- Erstellte und pflegte Python-Skripte für Automatisierung und Prototyping; nutzte Cursor AI zur Integration/Neugestaltung kompletter Full-Stack KI/ML-Modelle
- Führte Unit- und Integrationstests (NUnit) durch und optimierte die Performance von Backend-Services
- Verwaltete die Versionskontrolle und CI/CD mit GitHub, Azure CI/CD-Pipelines und TeamCity
Nicholus M.
Letzte Position:
Mitbegründer und Softwareingenieur bei Trakrf
- Implementierte Backend-Services in Golang, TimeScaleDB und GCP, die mehr als 10.000 Lesezugriffe gleichzeitig verarbeiten.
- Migrierte von RedPanda zu einem lokalen Service in Golang, wodurch Latenz und Kosten reduziert wurden.
- Fügte A/B-Tests mit Open Replay hinzu, um Kundenverhalten und Performance zu analysieren.
- Arbeitete mit Marketing- und Firmware-Teams zusammen, um das MVP pünktlich bereitzustellen und potenziellen Kunden zu präsentieren.
- Vereinfachte Test- und Deployment-Abläufe durch GitHub Actions, die fehlgeschlagene Tests und Lint-Fehler prüfen, und setzte Staging- und Produktionsreleases effizient um.
Igor K.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Celery-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
60%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
75%
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 Celery-Experten 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 Celery-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bildung (38%)
- Energie (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Automotive (25%)
- Bank- und Finanzwesen (25%)
- Transport und Logistik (25%)
- Telekommunikation (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Hintergrundaufgaben
Celery ist eine verteilte Task-Warteschlange, um Aufgaben außerhalb des Hauptanfragezyklus einer Python-Anwendung auszuführen. Sie verarbeitet asynchrone Aufgaben wie den E-Mail-Versand, die Dateiverarbeitung, die Berichtserstellung und Aufrufe externer Dienste. Worker übernehmen Aufgaben von einem Broker und geben Ergebnisse über ein konfiguriertes Backend zurück.
Warteschlangen und Broker
Celery arbeitet häufig mit Redis oder RabbitMQ als Nachrichtenbroker, wobei der Ergebnisspeicher passend zur Anwendung gewählt wird. Spezialisten konfigurieren Warteschlangen, Routing, Wiederholungen, Bestätigungen, Zeitlimits und Aufgabenprioritäten. Außerdem definieren sie eine klare Fehlerbehandlung, damit ein vorübergehender Ausfall nicht zu doppelten oder verlorenen Aufgaben führt.
Planung und Betrieb
Celery Beat plant wiederkehrende Aufgaben, während Flower und Tools zur Anwendungsüberwachung Teams dabei helfen, Worker und Warteschlangen zu prüfen. Zu einer soliden Implementierung gehören strukturierte Protokollierung, Metriken, Tracing, Zustandsprüfungen und sichere Bereitstellungsverfahren. In Berliner Teams kann diese Expertise sowohl die Remote-Umsetzung als auch die enge Zusammenarbeit mit lokalen Produkt- und Betriebsteams unterstützen.
Typische Ergebnisse
- Celery-Worker, integriert mit Django, Flask oder einem anderen Python-Dienst
- Zuverlässige Warteschlangen für Medienverarbeitung, Benachrichtigungen und Datenimporte
- Wiederkehrende Aufgaben, verwaltet mit Celery Beat
- Richtlinien für Wiederholungen, Zeitüberschreitungen und Idempotenz bei externen Integrationen
- Überwachung und Runbooks für die Verarbeitung von Aufgaben in der Produktion
Wann Expertise gefragt ist
Unternehmen benötigen in der Regel einen Spezialisten, wenn Hintergrundaufgaben langsam, instabil oder schwer zu betreiben werden. Warnzeichen sind blockierte Webanfragen, wachsende Warteschlangen, wiederholte Aufgaben, unklare Wiederholungslogik oder Worker, die nicht unabhängig skaliert werden können. Freelancer können auch eine bestehende Einrichtung vor einer Migration, einer Cloud-Einführung oder einer deutlichen Erhöhung der Arbeitslast prüfen.
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein guter Celery-Experte versteht das Design von Python-Anwendungen, Nebenläufigkeit, Datenspeicher und die Zustellungssemantik von Nachrichten. Er kann erklären, wann Redis ausreicht und wann RabbitMQ dem Team eine bessere Routing- oder Zustellkontrolle bietet. Gute Arbeit umfasst kleine, testbare Aufgaben, idempotente Verarbeitung, kontrollierte Abschaltungen und eine Dokumentation, mit der das Team das System ohne Rätselraten betreiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Celery-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Celery wird verwendet, um Python-Aufgaben asynchron oder nach einem Zeitplan auszuführen. Häufige Einsatzbereiche sind der E-Mail-Versand, die Dateikonvertierung, die Berichtserstellung, Webhooks, Datenimporte und lang laufende API-Aufrufe.
Celery ist eine gute Wahl, wenn ein Python-System verteilte Worker, Routing, Wiederholungen und geplante Aufgaben benötigt. Eine einfachere In-Process-Warteschlange kann für kleine Arbeitslasten leichter sein, während ein cloudnativer Dienst den Infrastrukturaufwand reduzieren kann, aber möglicherweise weniger Kontrolle über die Ausführung von Python-Aufgaben bietet.
Ein kompetenter Celery-Spezialist sollte auch Python-Dienste, Redis oder RabbitMQ, relationale Datenbanken, Container und Observability verstehen. Kenntnisse in Django, Flask, Bereitstellungsautomatisierung und Cloud-Betrieb sind nützlich, wenn Aufgaben in der Produktion ausgeführt werden.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Arbeitslast und den Ausfallrisiken ab. Eine kleine Warteschlange benötigt möglicherweise nur eine gezielte Konfiguration, während ein System mit wichtigen Aufgaben praktische Kenntnisse in den Bereichen Idempotenz, Wiederholungen, Sichtbarkeits-Timeouts, Worker-Skalierung und Wiederherstellung nach Vorfällen erfordert.
Celery kann in einem Remote-Team effektiv entwickelt und betrieben werden, wenn das Verhalten der Warteschlangen, die Bereitstellungsschritte und die Zuständigkeiten dokumentiert sind. Für die Zusammenarbeit in Berlin sollten Arbeitszeiten, Kommunikationssprache, Zugriffskontrollen und der Umgang mit Vorfällen in der Produktion frühzeitig vereinbart werden.
Ein Celery-Spezialist sollte den Broker anhand der Anforderungen an Zustellung und Routing auswählen, nicht aus Gewohnheit. Redis kann für einfache Arbeitslasten und bestehende Infrastrukturen praktisch sein, während RabbitMQ häufig besser für komplexes Routing und erweiterte Messaging-Kontrollen geeignet ist.
Fragen Sie, wie der Experte doppelte Verarbeitung verhindert, mit fehlgeschlagenen Aufgaben umgeht und nachweist, dass sich Worker nach einem Neustart erholen können. Hochwertige Celery-Arbeit umfasst Tests für das Aufgabenverhalten, eine klare Überwachung, kontrollierte Wiederholungen und eine Dokumentation für den Betrieb der Warteschlangen.
Vor dem Start sollte ein Celery-Freelancer Broker, Ergebnisspeicher, Aufgabenvolumen, Zustellungsgarantien, Bereitstellungsmodell und die Zuständigkeit für die Überwachung klären. Außerdem sollte er prüfen, ob bestehende Aufgaben idempotent sind und ob das Team eine sichere Möglichkeit hat, fehlgeschlagene Aufgaben erneut auszuführen oder zu verwerfen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Celery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 769 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Celery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 60% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Celery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Celery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (88%), Deutsch (75%) und Arabisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Celery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (38%) und Energie (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Celery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Qualitätssicherung (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Celery-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
