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Zuverlässige ereignisgesteuerte Systeme mit

Confluent Experten in Deutschland

entwickeln, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die Kafka-basierte Datenplattformen entwickeln, Echtzeit-Ereignisströme verbinden und Confluent Cloud oder Confluent Platform betreiben. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.

Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Confluent eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Martin H.

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Senior IT-Transformationsberater | Solution Architect | Cloud Architect | CTO/CIO Advisor

Freilassing
Martin H.

Letzte Position:

Lead Product Owner bei Energy

  • Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
  • Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
  • Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
  • Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
  • Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
  • Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
  • Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
  • Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.
Verifizierter Experte

Alexandru G.

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Leiter Cloud-Infrastruktur

Munich
Alexandru G.

Letzte Position:

Principal Cloud DevOps Architect bei BP

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

  • Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
  • Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
  • Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
  • Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
  • Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
  • Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
  • Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
  • On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
  • CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
  • Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
  • Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
  • Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
  • Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
  • Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

  • Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
  • Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
  • Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
  • Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
  • Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
  • Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
  • CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
  • Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
  • Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
  • ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
  • Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
  • Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.
Verifizierter Experte

Anupriya P.

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Senior Software Engineer

Mülheim
Anupriya P.

Letzte Position:

Senior Software Engineer bei Telefonica Germany

(Mutterschafts-/Elternzeit: Juli 2023 – Aug. 2024)

  • Domäne: Zahlungsverkehr | Kunde: Telefonica Germany
  • Projekt: General Payment Service

Der General Payment Service ist für die Verarbeitung von Online-Zahlungen über externe Zahlungsdienstleister wie Saferpay und PayPal verantwortlich.

  • DOU- und Schnittstellenvertragsdokumentation entwickelt und erstellt, um Klarheit und Konformität über Systemintegrationen hinweg sicherzustellen
  • REST/SOAP-Webservices mit Spring Boot und Spring Data JPA entworfen und umgesetzt, Swagger-Verträge über das WSO2 API Gateway veröffentlicht, um Zugänglichkeit und Governance zu verbessern.
  • Die Migration von On-Premises in die AWS Cloud geleitet, die Plattform von Oracle auf PostgreSQL auf AWS RDS umgestellt und Services auf EC2 bereitgestellt, wodurch Skalierbarkeit und Kosteneffizienz verbessert wurden.
  • Microservices mit Docker containerisiert und Deployments mit Kubernetes orchestriert, wodurch Deployment-Pipelines verschlankt und die Systemzuverlässigkeit verbessert wurden.
  • Proaktives Monitoring und Logging mit AWS CloudWatch und Kibana umgesetzt, um Stabilität und Performance während des Cutovers sicherzustellen.
  • Die Zusammenarbeit durch Code Reviews und Peer Reviews verbessert und so Wartbarkeit sowie saubere Coding-Standards gefördert.
  • Die Qualität durch umfangreiche JUnit-Tests und detaillierte Testfälle gestärkt, wodurch Fehler frühzeitig erkannt werden konnten.
  • Automatisierte API-Tests mit Ready API, Postman und SOAPUI geliefert und Performance-Tests mit JMeter durchgeführt, um die Zuverlässigkeit in Umgebungen mit hohem Transaktionsaufkommen sicherzustellen.
Verifizierter Experte

Srinivasu K.

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Fullstack Entwickler

Munich
Srinivasu K.

Letzte Position:

Atruvia

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

  • Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
  • Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
  • Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
  • Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
  • Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
  • Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

Verifizierter Experte

Giovanni L.

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Daten- und Lösungsarchitekt

Berlin
Giovanni L.

Letzte Position:

Solution Architect bei Nordea Bank

Solution Architect für Consumer Cards

  • Übernahm die Architekturverantwortung im Bereich Consumer Cards, führte Best Practices ein und verbesserte die architektonische Transparenz und Wartbarkeit durch die Entwicklung eines strukturierten Dokumentationsrahmens für das Reverse Engineering von Legacy-Kartensystemen.
  • Standardisierte Architektur-Artefakte wie BIAN Business Capabilities, UML-Diagramme im draw.io-Format (Use Case, Component, Sequence), Namenskonventionen, Dokumentenablage, Designvorlagen und Blueprints, Microservices.
  • Erstellte High-Level- und Low-Level-Designs, abgestimmt auf Enterprise-Architecture-Governance-Prozesse und Artefaktstandards.
  • Unterstützte architektonisch das Strategic Card Simplification Programme mit Fokus auf Kartenprodukt-Migrationen und die Außerbetriebnahme von Anwendungen in allen Ländern. Agile Umgebungen (Scrum/SAFe).
  • Analysierte und entwarf KI-Use-Cases im Architekturumfeld.

Projekt: Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS) Strategic Programme

  • Analysierte und dokumentierte bestehende Datenflüsse über Kartenprodukte und geografische Regionen hinweg, um die PCI-DSS-Compliance zu prüfen.
  • Identifizierte Bereiche mit sensiblen Daten im Ruhezustand und Daten in Bewegung, die Verschlüsselung oder Maskierung erfordern, und stellte die Einhaltung der PCI-DSS-Anforderungen sicher.
  • Arbeitete mit Security-, Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Verschlüsselungsstrategien mit regulatorischen und organisatorischen Vorgaben abzustimmen.
  • Gab strategische Beratung zu Datenstrategie, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenarchitektur, Data Mesh, MEGA HOPEX, DAMA-DMBOK, ereignisgetriebener Architektur, End-to-End-Datenflüssen und Harmonisierung von Kartenproduktmodellen.
  • Stellte sicher, dass das Lösungsdesign mit regulatorischen Anforderungen (BCBS 239, DORA, GDPR) und internen Richtlinien übereinstimmt.

Projekt: Denmark ATM Outsourcing Project

Ziel: Auslagerung von Betrieb und Wartung der Geldautomaten an einen Drittanbieter bei gleichzeitiger Erweiterung des ATM-Bestands in Dänemark, wobei Nordea Eigentümer der Geldautomaten und des Bargelds für die bestehende und erweiterte Infrastruktur bleibt.

  • Leitete ein cross-funktionales Delivery-Team (Projektmanagement, Business Analysis und Architektur) und dokumentierte die aktuelle ATM-Systemlandschaft, einschließlich End-to-End-Datenflüssen, Integrationen und internen/externen Anwendungsschnittstellen.
  • Entwarf End-to-End-Prozesse für Autorisierung, Abstimmung und Settlement und stimmte Betriebsmodell, Kontrollen und Compliance-Anforderungen zwischen Nordea und dem ausgelagerten Dienstleister ab.
  • Erstellte High-Level- und Low-Level-Lösungsdesigns mit standardisierten UML-Artefakten (Use-Case-, Component- und Sequence-Diagramme) zur Unterstützung von Vendor-Onboarding, Integrationsplanung und Umsetzung.
  • Stellte die architektonische Abstimmung und Entscheidungsfindung zwischen Enterprise-Stakeholdern und Drittanbietern sicher und managte Abhängigkeiten und Schnittstellen im Rahmen der Auslagerungsinitiative.
Verifizierter Experte

Alexander S.

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AI-Consultant für KI Voice Bot System

Herzogenrath
Alexander S.

Letzte Position:

AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG

  • Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
  • On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
  • Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
  • Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
  • Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
Verifizierter Experte

Umut G.

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Freiberufler

Frankfurt
Umut G.

Letzte Position:

Data Architect bei BA Technology

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

  • Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
  • Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

  • Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
  • DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
  • Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
  • MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
  • Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Verifizierter Experte

Qaiser A.

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Freiberuflicher Lead DevOps Engineer

Berlin
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

Verifizierter Experte

Patrick E.

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PROFI FÜR GOOGLE CLOUD & KUBERNETES

Wildau
Patrick E.

Letzte Position:

Honorary Lecturer bei SRH University Berlin

  • Grundlagen des Cloud Computing & Architektur: Fundiertes Wissen zu den zentralen Cloud-Konzepten, einschließlich der drei Service-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS) und der verschiedenen Bereitstellungsmodelle (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud).
  • Moderne Anwendungsbereitstellungsstrategien (GCP-Fokus): Einführung in das GCP Application Hosting-Spektrum, einschließlich virtueller Maschinen, Container (Kubernetes und Cloud Run), Platform as a Service (App Engine) und serverlosem Computing (Functions as a Service - FaaS).
  • Datenmanagement & Big Data Analytics: Umfassende Darstellung der Cloud-Speicheroptionen (Object, Block, File) und Datenbanklösungen, einschließlich relationaler (Cloud SQL), NoSQL (Firestore, Bigtable, Memorystore) und serverlosem Enterprise-Data-Warehousing (BigQuery).
  • DevOps und Infrastruktur-Automatisierung: Kenntnisse in DevOps-Prinzipien, einschließlich Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD), Infrastructure as Code (IaC) mit Tools wie Terraform, und Implementierung von effektivem Monitoring und Logging für Systembeobachtbarkeit.
  • Neue Technologien & verantwortungsbewusste Cloud-Nutzung: Fokus auf wichtige Themen wie Cloud und IoT-Sicherheit, Identity and Access Management (IAM), Datenschutz und ethische Aspekte bei Cloud- und Massendaten-Sammlung.
Verifizierter Experte

Karthikeyan R.

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Backend-Java-Entwickler | Microservices, Kafka & Cloud-Native-Systeme | 6,5+ Jahre

Berlin
Karthikeyan R.

Letzte Position:

Full-Stack Developer — Eigenes Produkt bei Self-employed

Java 21 · Spring Boot 3 · Keycloak · PostgreSQL · Docker · Nginx · GitHub Actions · DigitalOcean · React 18 · TypeScript · Plasmo

  • Eine produktionsreife Job-Application-Tracker-Lösung von Grund auf konzipiert und live gestellt: REST-API mit 5-stufigem Workflow, Pagination, Sortierung und dynamischem Filtern — komplette Verantwortung von Design bis zum Live-Deployment in der Cloud auf DigitalOcean.
  • Produktives Identity Management umgesetzt: OAuth 2.0 / OpenID Connect / JWT / RBAC über Keycloak, unter Anwendung von Hexagonaler Architektur und DDD-Prinzipien.
  • Automatisierte CI/CD-Pipeline gebaut (GitHub Actions); mit Docker containerisiert; Nginx Reverse Proxy mit pathbasiertem Routing und SSL-Terminierung.
  • Eine Chrome-Erweiterung entwickelt (Plasmo-Framework, Manifest V3), die Job-Bewerbungen direkt von LinkedIn in den Tracker übernimmt — zeigt ein komplettes Produktverständnis über Backend-API und Browser-Client hinweg.
Verifizierter Experte

Selvaraj K.

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Senior Full-Stack- und Cloud-Architekt

Wiesbaden
Selvaraj K.

Letzte Position:

Senior Full-Stack- und Cloud-Architekt bei HCLTech

  • Leitete die End-to-End-Implementierung des Miles-and-More-Kreditkartendienstes mit Integration in TSYS-Systeme auf Microsoft Azure.
  • Entwarf sichere, skalierbare APIs und Microservices mit Spring Boot, Camunda und Apache Kafka (Confluent Platform) für Echtzeit-Event-Streaming und Prozessautomatisierung auf Azure Kubernetes Service.
  • Verantwortete den gesamten Entwicklungszyklus des Kreditkartensystems in der Azure-Cloud inklusive Betrugserkennung, Zahlungsabwicklung, Kontoverwaltung und ereignisgesteuerten Kafka-Daten-Pipelines.
  • Entwickelte und implementierte Kafka Connect-Integrationen und Schema Registry für nahtlosen Datenaustausch zwischen Microservices und Altsystemen.
  • Führte Agile Best Practices ein, steigerte die Team-Effizienz um 30 % und verkürzte die Projektlaufzeit.
  • Leitete und coachte ein Team von über 15 Entwicklern und förderte eine kollaborative, Cloud-First- und innovationsgetriebene Kultur.
  • Pflegte Kundenbeziehungen mit 95 % Zufriedenheit und sicherte Folgeprojekte durch konstante Lieferqualität.
  • Entwarf und implementierte BPMN/DMN-Modelle in Camunda für komplexe Geschäftsabläufe und Automatisierung.
  • Konfigurierte die Camunda Engine mit erweiterten Funktionen wie Fehlerbehandlung, RPA-Integration und Multi-Version-Deployments.
  • Integrierte Camunda- und Kafka-basierte Nachrichtenübermittlung mit Kernbankensystemen und gewährleistete hohe Verfügbarkeit und Datenkonsistenz.
  • Verwaltete Multi-Database-Schema-Konfigurationen auf Azure und optimierte die Systemleistung für hohen Durchsatz und Fehlertoleranz.
  • Entwarf und implementierte Cloud-Architektur-Patterns auf Azure mit Fokus auf Multi-Region-Resilienz, Datensouveränität und ereignisgesteuerte Skalierbarkeit für kritische Finanz-Workloads.
Verifizierter Experte

Armen M.

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Interims-CTO | Transformationsleiter

Odenthal
Armen M.

Letzte Position:

CTO/CPO Plattform & Technologie bei Green Mobility Holding

  • Gesamtverantwortung für die Plattformtransformation über ERP, CRM, PIM sowie KI-gestützte Prozessautomatisierung
  • ERP-Transformation: Einführung und Migration auf Microsoft Dynamics 365 Business Central
  • CRM & Growth Stack: Implementierung von HubSpot als zentrales CRM sowie Plattform für Lead- und Marketing-Automation
  • Produktdaten & Commerce Enablement: Einführung eines ePIM zur Skalierung von Category Management und digitalen Commerce-Prozessen
  • KI-gestützte Prozessautomatisierung: Konzeption und Einführung agentenbasierter KI-Workflows zur Automatisierung von Prozessen in Business Services, Accounting, Tender Management und Marketing
  • Aufbau einer skalierbaren Plattformorganisation aus Produktentwicklung, DevOps, UX, Cloud Engineering und Corporate IT
  • Einführung moderner Produkt- und Portfolio-Governance (z. B. OKRs, Portfolio-Boards, value-basierte Roadmaps) zur Steuerung technologiegetriebener Initiativen
  • Harmonisierung heterogener Systemlandschaften und Transformation in eine modulare, skalierbare Plattformarchitektur (ERP, CRM, PIM, integrierte Customer Journeys)
  • Coaching und Weiterentwicklung von Product Ownern, Tech Leads, Delivery Managern und UX-Teams im Aufbau einer skalierbaren Produktorganisation
Verifizierter Experte

Peter G.

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Senior Backend-Entwickler

Wiesbaden
Peter G.

Letzte Position:

Senior Backend-Entwickler bei NetCom BW GmbH

  • Entwicklung von Microservices nach TMF-Standard
  • Anpassung bestehender Workflows an Microservices (PNMGT, RADIUS, WBCI, ACS, VOIP, P2P)
  • Umstellung der Kommunikation von RabbitMQ/REST auf Kafka
  • Entwicklung von Camunda-Prozessen zur Abrechnung von verpachteter Infrastruktur
  • Implementierung von Kafka-Konnektoren für Abrechnungs- und Bestandsdatensystem
  • Automatisierung des Workflows zur WBCI-Vorabstimmung
  • Durchführung von Unit- und Integrationstests sowie Akzeptanztests mit den Fachbereichen
  • Einrichtung von CI/CD-Pipelines
  • Fehleranalyse für Support-Tickets
  • Durchführung größerer Refactorings von Legacy-Code zur Anpassung an neue Microservices
  • Teilnahme an Meetings zur Aufnahme und Klärung von Anforderungen
  • Technologien: Kubernetes, AWS-DevOps, Apache Camel, Debezium, Python, TMF, Confluent, Kafka, OpenAPI, Java 21, Spring Boot, Docker, MapStruct, PostgreSQL, Maven, Camunda, Keycloak
Verifizierter Experte

Jacqueline H.

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Düsseldorf
Jacqueline H.

Letzte Position:

Küchengerätehersteller

  • Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems

  • Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora

  • Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)

  • Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks

  • Einführung von Logging mit Loki

  • Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python

  • Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines

  • Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS

  • Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests

  • Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs

  • Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)

  • Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Confluent einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

20 Jahre

Confluent Experten in Deutschland verfügen im Durchschnitt über 20 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

1,6 Jahre

Confluent Experten in Deutschland bleiben im Durchschnitt 1,6 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

11

Confluent Experten in Deutschland haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 11 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Confluent Experten in Deutschland haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Telekommunikation

Confluent Experten in Deutschland sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Confluent Experten in Deutschland erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

86%

86% der Confluent Experten in Deutschland haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

29%

29% der Confluent Experten in Deutschland haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

7%

7% der Confluent Experten in Deutschland haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

4

Confluent Experten in Deutschland besitzen im Durchschnitt 4 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Italienisch

Confluent Experten in Deutschland sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Italienisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

100% der Confluent Experten in Deutschland sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 2 4 6 8
Einer der Confluent Experten in Deutschland verlangt weniger als 480 € pro Tag.
2 der Confluent Experten in Deutschland verlangen zwischen 480 € und 640 € pro Tag.
4 der Confluent Experten in Deutschland verlangen zwischen 640 € und 800 € pro Tag.
4 der Confluent Experten in Deutschland verlangen zwischen 800 € und 960 € pro Tag.
2 der Confluent Experten in Deutschland verlangen zwischen 960 € und 1120 € pro Tag.
Einer der Confluent Experten in Deutschland verlangt 1120 € oder mehr pro Tag.
<€480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €960-​1120 €1120+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Confluent einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 774 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 760 €

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 Confluent 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%)
  • Bank- und Finanzwesen (65%)
  • Telekommunikation (59%)
  • Einzelhandel (53%)
  • Automotive (47%)
  • Energie (35%)
  • Versicherung (35%)
  • Transport und Logistik (29%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Grundlage für Event Streaming

Confluent bietet eine Unternehmensplattform für das Streaming von Daten mit Apache Kafka als Kern. Unternehmen nutzen sie, um Ereignisse in Echtzeit zwischen Anwendungen, Datenbanken und Analysesystemen zu bewegen. Sie unterstützt ereignisgesteuerte Architekturen, operative Datenflüsse und kontinuierlich aktualisierte Produkte.

Plattform und Services

Das Ökosystem umfasst Confluent Cloud, Confluent Platform, Kafka-Broker, Kafka Connect, Kafka Streams und Schema Registry. Experten arbeiten mit Topics, Partitionen, Consumer-Gruppen, Zugriffskontrollen, Konnektoren und Stream Processing. Außerdem nutzen sie REST-Schnittstellen, Kommandozeilen-Tools und Infrastrukturautomatisierung rund um die Plattform.

Typische Aufgaben

  • Ereignisgesteuerte Architekturen für verteilte Systeme entwickeln
  • Kafka-Topics, Schemas, Konnektoren und Streaming-Anwendungen erstellen
  • Daten zwischen Transaktionssystemen, Data Warehouses und Cloud-Services bewegen
  • Observability, Sicherheit, Aufbewahrung und Disaster Recovery konfigurieren
  • Batch-Integrationen in zuverlässige Echtzeit-Pipelines modernisieren

Wann Spezialisten helfen

Unternehmen holen sich freiberufliche Confluent-Spezialisten ins Team, wenn eine Kafka-Umgebung eingeführt, erweitert oder stabilisiert werden muss. Sie können einen bestehenden Cluster bewerten, eine Migration zu Confluent Cloud planen, Consumer Lag beheben oder Datenverträge verbessern. In Deutschland ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während regulierte oder operative Projekte Workshops vor Ort und Kommunikation auf Deutsch erfordern können.

Wichtige Fähigkeiten

Erfahrene Fachleute verstehen verteilte Systeme, Nachrichtenübermittlung, Partitionierung, Replikation und den Umgang mit Ausfällen. Sie verbinden Confluent mit Cloud-Infrastruktur, Kubernetes, Java, Python, SQL, relationalen Datenbanken und Observability-Tools. Außerdem wissen sie, wie sich Schema-Evolution, Zugriffsverwaltung und Data Governance auf Teams außerhalb der Streaming-Plattform auswirken.

Den richtigen Experten auswählen

Achten Sie auf nachgewiesene Verantwortung für Produktionssysteme und nicht nur auf Vertrautheit mit einem Tutorial-Cluster. Ein kompetenter Spezialist kann die Abwägungen zwischen Reihenfolge, Replay, Durchsatz, Latenz und Exactly-once-Verarbeitung anhand Ihres Systems erklären. Bitten Sie um einen klaren Einführungsplan, betriebliche Runbooks, einen Monitoring-Ansatz und Beispiele dafür, wie Vorfälle diagnostiziert und verhindert wurden.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Confluent am häufigsten aufkommen.

Confluent wird verwendet, um Echtzeit-Datenpipelines und ereignisgesteuerte Anwendungen rund um Apache Kafka zu entwickeln und zu betreiben. Unternehmen nutzen es für Anwendungsintegration, Betrugserkennung, Kundenaktivitätsströme, operative Analysen und kontinuierlich synchronisierte Datenprodukte.

Confluent ergänzt Apache Kafka um verwaltete Services, Enterprise-Tools, Konnektoren, Governance-Funktionen und operativen Support. Eine direkte Kafka-Bereitstellung bietet möglicherweise mehr Kontrolle über die Infrastruktur, während Confluent den Aufwand für die Absicherung, Überwachung und Skalierung einer Streaming-Plattform reduzieren kann.

Ein guter Confluent-Spezialist versteht in der Regel die Interna von Apache Kafka, Kafka Connect, Schema Registry und Kafka Streams. Cloud-Netzwerke, Kubernetes, Java oder Python, Datenbanken, Data Warehouses, Observability und Infrastrukturautomatisierung sind ebenfalls wertvoll.

Die erforderliche Tiefe hängt vom Umfang ab. Ein einfacher Konnektor oder Proof of Concept erfordert möglicherweise fokussiertes Plattformwissen, während eine Produktionsmigration, ein Multi-Region-Design oder die Wiederherstellung nach einem Vorfall einen Confluent-Experten erfordert, der verteilte Streaming-Systeme unter realen Bedingungen betrieben hat.

Confluent Cloud ist der gehostete Service, während Confluent Platform innerhalb der eigenen Infrastruktur oder einer gewählten Umgebung eines Unternehmens bereitgestellt und betrieben wird. Die richtige Option hängt von den Anforderungen an Kontrolle, Netzwerkplatzierung, Compliance, Betrieb und Integration in bestehende Systeme ab.

Ja. Confluent-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Architektur, Konfiguration und Fehlerbehebung über gemeinsam genutzte Repositories und Observability-Tools bearbeitet werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Plattform-Workshops, Sicherheitsprüfungen oder der Abstimmung mit deutschsprachigen Stakeholdern hilfreich sein.

Fragen Sie, wie der Spezialist in Ihrem Kontext mit Partitionierung, Consumer Lag, Schemaänderungen, Replay, Zugriffskontrolle und der Wiederherstellung nach Ausfällen umgeht. Ein kompetenter Confluent-Experte sollte technische Entscheidungen mit Servicezielen verbinden und praktische Pläne für Monitoring, Tests und Rollout vorlegen.

Confluent eignet sich gut, wenn ein Unternehmen Kafka-Kompatibilität, ein breites Ökosystem an Konnektoren und dauerhafte Ereignisströme über viele Systeme hinweg benötigt. Andere Tools können für einfachere Pipelines, begrenzte Cloud-Umgebungen oder Workloads geeigneter sein, bei denen eine Queue, ein Datenbank-Stream oder ein Service mit geringerem Betriebsaufwand ausreicht.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Confluent in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 774 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Confluent in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 29% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, die Confluent in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Confluent in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (94%), Englisch (94%) und Italienisch (12%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Confluent in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (65%) und Telekommunikation (59%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Confluent in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (94%) und Projektmanagement (71%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Confluent eingesetzt haben

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