Debezium Experten in Deutschland
, die innerhalb von Minuten aus geprüften, verfügbaren Spezialisten passend ausgewählt werdenArbeiten Sie mit Spezialisten, die CDC-Pipelines entwerfen, Datenbanken mit Kafka verbinden und stabile Change-Event-Flüsse über Debezium, Kafka Connect und Schema-Management hinweg sicherstellen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Debezium eingesetzt haben
Ali Aminian
Letzte Position:
Platform Engineer & Software Architekt bei Yatta GmbH
- Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
- Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
- Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
- Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
- NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
- CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
- Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
- Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
- Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
- Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
- Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
- Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.
Alexander Zhirov
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Asad Karim
Letzte Position:
Senior KI-Entwickler bei Neuland.ai AG
- Entwarf und implementierte ein produktionsreifes GraphRAG-System mit Neo4j, Embeddings und Multi-Hop-Reasoning für über 120 Mio. Knoten, steigerte die Antwortgenauigkeit um 32 %, verringerte Halluzinationen um 41 % und senkte die Abruflatenz um 38 %.
- Entwickelte und implementierte ein Enterprise-Agenten-Ökosystem mit Model Context Protocol (MCP), das interne APIs, Datenbanken und Services als sichere aufrufbare Tools für autonome Workflows und Systemintegration bereitstellt.
- Konzipierte und setzte einen produktionsreifen E-Mail-Routing-Agenten auf LLM-Basis mit Microsoft Graph API, MCP und Azure OpenAI ein, erreichte 96 % Routing-Genauigkeit, senkte den manuellen Triage-Aufwand um 65 % und verkürzte die Reaktionszeiten von 18 Stunden auf unter 4 Stunden.
- Implementierte Selbstkorrektur-Pipelines für autonome Agenten mittels iterativer Feedback-Schleifen (Ralph Wiggum), was eine zuverlässige Fehlererkennung, automatisierte Behebung und produktionssichere Ausführung ermöglicht.
- Entwickelte eine multimodale semantische Suchplattform mit multimodalen LLMs und Vektor-Embeddings, ermöglichte semantisches Auffinden von über 250 000 Bild- und Video-Assets und verbesserte die Trefferquote um 48 %.
Benjamin Schaich
Letzte Position:
Konzeption und Implementierung eines neuen Cloud Services bei Porsche AG
- Konzeption eines neuen Cloud Services
- Anforderungsanalyse
- API-Design (REST-API, Kafka)
- Beratung zu Architektur, Machbarkeits- und Aufwandsschätzung
- Umsetzung einer Microservice-Architektur
- Implementierung eines Spring-Boot-Webservices
- Entwicklung von REST-APIs inkl. Business- und Persistenzlogik
- Kafka-Consumer und -Producer
- Verschiedene Excel-Upload/Download-Szenarien
- Change Data Capture
- Cloud Provisioning mit IaC/Terraform
- Go-Live mit 30.000 Nutzern
- Betrieb, Support und Fehlerbehebung bei weiteren Services
Umgebung/Werkzeuge: Gitlab, JIRA, Confluence, IntelliJ, Spring Boot, Java, Docker, Terraform, AWS ECS, Postgres, Apache Kafka, SAP Datasphere, JUnit, Debezium, Apache POI, Hibernate, JPA, Testcontainer
Peter Großmann
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
Mark Plaatsman
Letzte Position:
Full-Stack Software Entwickler, Produktdatenimport bei Otto (GmbH & Co KG)
- Verwalten und Betreiben der Produktdatenimport Services für den Händler Otto
- Weiterentwicklung und Wartung der Backendsysteme
- Optimierung und Wartung der AWS-Infrastruktur
- Aufbau einer neuen Produktdatenimport-API
- Konzeption und Planung von Stories und Features
- Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Best Practices
- Analyse und Behebung von Bugs
- Technologien: Java, Spring Boot, Kafka, AWS, Fargate, Terraform, MongoDB, Mongo Atlas, OpenAPI, GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Akhq, Debezium, JUnit, Test Containers, Hexagonale Architektur
Jürgen Bargmann
Letzte Position:
Datenbankadministrator und Performance-Tuning-Spezialist bei ALD Automotive Leasing Deutschland
- Datenbankadministration und Performance-Tuning für Oracle-Datenbanken auf AIX 7.1, 7.2 mit Oracle 12c und 19c
- Fehlersuche und -behebung auf RHEL 7
- Betriebsautomatisierung mit UNIX/Linux-Shellskripten, Perl-Programmen und PL/SQL
- Planung, Vorbereitung, Durchführung und kundenspezifische Überprüfung von Changes und Upgrades für Anwendungen LEASMAN und DOXIS
- Incident-Bearbeitung inkl. Kommunikation mit Outsourcing-Dienstleistern und Fachabteilungen
- Datenaustausch mit Data Pump
- Visualisierung von Datenbankinhalten und Monitoringergebnissen
- Konfiguration der Datenbanken für Debezium und Monitoring der Debezium-Aktivitäten
- Vorbereitung von Oracle-Datenbanken zur Migration in Cloudumgebungen
- Einführung und Überwachung von NIST-Anforderungen in den Datenbanken
- Automatisierung der Release-Upgrades für die Anwendung LEASMAN
- Erstellung von Betriebshandbüchern und Anleitungen
- Erstellung von Reports zur DSGVO-Auskunftspflicht
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Debezium einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
71%
Master-Abschluss oder höher
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
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 Debezium 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Change Data Capture
Debezium wird für Change Data Capture verwendet, oft kurz CDC genannt. Es liest Datenbank-Logs und verwandelt Inserts, Updates und Deletes in Streams, die andere Systeme verarbeiten können. Dadurch passt es gut zu ereignisgesteuerten Systemen, Suchindizes, Caches und Analyse-Pipelines.
Häufige Setups
- Änderungen aus MySQL, PostgreSQL, SQL Server oder MongoDB streamen
- Ereignisse über Kafka Connect veröffentlichen
- Downstream-Services mit nahezu Echtzeit-Updates versorgen
- Read-Modelle, Suche und Replikate synchron halten
In Deutschland kommt das oft in datenintensiven Produktteams, Plattformen mit vielen internen Services und Systemen vor, die eine zuverlässige Integration zwischen Datenbanken und Kafka brauchen.
Was Experten übernehmen
Starke Debezium Spezialisten kennen Datenbank-Logging, Connector-Konfiguration und Nachrichtenformate. Sie arbeiten mit dem Umgang mit Schema-Änderungen, Offset-Management, Filtern und Routing, damit der Stream nutzbar bleibt. Sie verstehen auch, wie man doppelte Ereignisse, verpasste Änderungen und kaputte Consumer vermeidet.
Ökosystem und Tools
Debezium sitzt meist in einem größeren Stack mit Kafka, Kafka Connect, Schema Registry und der Quell-Datenbank selbst. Je nach Projekt nutzen Experten auch Avro, JSON oder Protobuf sowie Monitoring-Tools für Latenz, Zustand und Connector-Fehler. Debezium Server und Debezium Cloud sind in manchen Umgebungen ebenfalls Teil des Gesprächs.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn sie eine neue CDC-Pipeline brauchen, eine Migration von Polling-Jobs ansteht oder nach Connector-Ausfällen Hilfe nötig ist. Sie suchen auch Spezialisten, wenn Schema-Änderungen an der Quelle riskant sind, dem Team Kafka-Erfahrung fehlt oder ein Produktions-Stream in Deutschland schnell stabilisiert werden muss.
Gute Umsetzung
Ein starker Profi sorgt nicht nur dafür, dass der Connector läuft. Er dokumentiert Event-Verträge, testet Wiederherstellungswege, passt den Durchsatz an und erklärt die Abwägungen zwischen Quelltabellen, Topics und Downstream-Consumer. Das Ergebnis ist ein CDC-Setup, das vorhersehbar, wartbar und bereit für Wachstum ist.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Debezium anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Debezium wird verwendet, um Datenbankänderungen zu erfassen und als Ereignisse zu veröffentlichen. Unternehmen nutzen es, um Services synchron zu halten, Analysesysteme zu speisen, Suchindizes zu aktualisieren oder anfällige Polling-Jobs zu ersetzen. Besonders wertvoll ist es, wenn die Quell-Datenbank das System of Record bleiben muss.
Debezium liest das Änderungsprotokoll der Datenbank und reagiert dadurch auf Änderungen, sobald sie passieren, statt Tabellen nach einem Zeitplan zu prüfen. Im Vergleich zu Polling bedeutet das meist weniger Last und ein besseres Timing. Im Vergleich zu klassischem ETL eignet es sich besser für Streaming-Updates als für Batch-Transfers.
Debezium wird häufig mit Kafka und Kafka Connect kombiniert, weil dort die erfassten Ereignisse meist ausgeliefert werden. Es funktioniert auch mit Quell-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, SQL Server und MongoDB. In vielen Projekten kommen auch Schema-Verarbeitung und Event-Format-Tools wie Schema Registry, Avro, JSON oder Protobuf dazu.
Ein guter Debezium Spezialist sollte Kafka, die Interna von Datenbanken und ereignisgesteuerte Architektur verstehen. Erfahrung mit Schema-Evolution, Connector-Betrieb, Monitoring und Fehlerwiederherstellung ist sehr wichtig. Wenn das Projekt sensibel ist, ist Wissen über das Log-Modell der Quell-Datenbank besonders hilfreich.
Debezium kann einfach starten, aber produktive Setups brauchen eine sorgfältige Planung. Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur die Connector-Einrichtung, während ein Live-System oft jemanden braucht, der Offsets, Replays, Schema-Änderungen und Consumer-Kompatibilität schon gehandhabt hat. Je kritischer der Datenfluss ist, desto mehr Erfahrung sollte vorhanden sein.
Ja, Debezium Projekte lassen sich oft gut remote umsetzen, weil die meiste Arbeit in Code, Konfiguration und Tests stattfindet. Bei sensiblen Änderungen in Produktion bevorzugen manche Teams in Deutschland einen kurzen Vor-Ort-Start oder enge Überschneidung mit lokalen Arbeitszeiten. Wichtiger als der Standort ist der klare Zugriff auf Logs, Topics und Datenbankdetails.
Ein starker Debezium Spezialist kann erklären, warum ein Connector auf eine bestimmte Weise konfiguriert ist und was bei einem Neustart oder einer Schema-Änderung passiert. Er dokumentiert Erwartungen an Events, überwacht Latenz und Fehler und denkt an die Downstream-Consumer, nicht nur an die Quell-Datenbank. Außerdem weiß er, wann das Design einfach bleiben sollte.
Debezium hilft, wenn Teams Daten zwischen alten und neuen Systemen verschieben wollen, ohne Schreibzugriffe zu stoppen. Es kann die Zielseite versorgen, während das Quellsystem weiterläuft, was das Risiko beim Umschalten reduziert. Deshalb wird es oft für Migrationen, Sync-Jobs und schrittweise Modernisierung genutzt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Debezium in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 806 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Debezium in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 71% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 14% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Debezium in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Debezium in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Debezium in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (57%) und Bank- und Finanzwesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Debezium in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Qualitätssicherung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Debezium eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
