Distributed Systems Experten in Berlin
aus über 15.000 CVs mit der Power von KIStellen Sie Experten ein, die zuverlässige verteilte Systeme entwerfen, die Service-Kommunikation optimieren und ereignisgesteuerte Plattformen für die Produktion stabilisieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Distributed Systems eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Maciej Rosiek
Letzte Position:
Full-Stack-Entwickler (Freiberufler) bei Runbuggy
- Entwicklung des RunBot-KI-Assistenten geleitet und dabei LLM-basierte Workflow-Automatisierung eingesetzt (React, TypeScript, Java, MongoDB, NATS)
- Architektur der TMS-Plattform entworfen, die ein einheitliches Transportmanagement und Echtzeit-Logistikübersicht mit KI-gestützten Verarbeitungspipelines bietet
- Ereignisgesteuerte Microservices-Architektur für den Marktplatz entwickelt
- Technische Entscheidungen getroffen und technische Führung bei der Full-Stack-Plattformentwicklung übernommen
Abhiroop Basu
Letzte Position:
Softwareentwickler III bei Foundry Digital
- Microservices in Kotlin und Spring Boot entwickelt und ausgeliefert, AWS Secrets Manager integriert, um Zugangsdaten zu sichern, und Netzwerkaufrufe dank Spring Cache verringert.
- Kafka-Consumer mit Spring Kafka überarbeitet und mittels semaphore-basierter Rückdrucksteuerung begrenzt, um Datensätze zu kappen und Heap-Speicher auch bei Lastspitzen stabil zu halten; auf Batch-Upserts umgestellt, um Datenbankzugriffe zu reduzieren; Testcontainers-Integrationstests für Kafka und Datenbank hinzugefügt, um künftige Änderungen zu erleichtern.
- Finanzabstimmungs-Workflow in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen automatisiert, wodurch das Buchhaltungsteam wöchentlich mehr als 16 Stunden spart.
- End-to-End-Testframework für Zahlungsprozesse in Robot (Python) entworfen und dockerisiert, mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; in GitLab CI integriert (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80 % zu erhöhen.
- End-to-End-Beobachtbarkeit mit Datadog umgesetzt, indem Services mit Datadog APM instrumentiert, Metriken und Logs korreliert, Dashboards bereitgestellt und Monitore mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalie-Erkennung erstellt wurden, um die Zuverlässigkeit zu stärken und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.
Daniel Martinez Maqueda
Letzte Position:
Mitbegründer und Datenbankingenieur bei tonbo.io
Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird
Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren
Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen
Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion
Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust
Ola Van Dunen
Letzte Position:
IT-Dozent
- IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration
Qaiser Abbasi
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
Gautam Dhameja
Letzte Position:
Gründer bei Proferent
- Habe Memorable umgesetzt, eine Produktions-iOS-App mit lokaler, auf dem Gerät laufender CLIP-basierter semantischer Fotosuche. Ich war für den gesamten Stack verantwortlich: Core-ML-Konvertierung, lokaler Inferenz-Pipeline, App-Store-Release und Weiterentwicklung nach dem Launch.
- Habe ein praxisnahes Framework für den KI-Einsatz entwickelt, das Workflow-Redesign, Priorisierung von Anwendungsfällen, Systemintegration, Evaluationsplanung und Human-in-the-Loop-Kontrollen abdeckt.
- Führe Gespräche zur Identifizierung von KI-Anwendungsfällen und berate Fachleute aus den Bereichen Recht, Steuern und Immobilien.
Jad Nohra
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Nebenprojekt
- Vram.run: Rust, TypeScript, HF-Inference-API mit 19 Anbietern, über 220 Hardware-Konfigurationen und mehr als 30 Cloud-GPUs. Suche nach einem Modell, um zu sehen, welche API-Anbieter es bereitstellen, welche GPUs es lokal ausführen können (und wie schnell) und was ein Cloud-Leasing kosten würde. Oder suche nach deiner Hardware und finde die passende. Beinhaltet auch ein Rust-CLI.
- Psychotron: JavaScript, Web Audio API, AudioWorklet, Canvas 2D. Frontend für Flash-Fiction-Hörbuch mit einer Web-Audio-DSP-Kette mit Pitch-Shifting, 12-stimmigem Chor, Flanger, 13-Band-EQ und Convolver-Hall. Beinhaltet eine 2D-Canvas-Effekt-Morphing-Engine und einen synchronisierten Teleprompter.
- RecentWork: Swift, macOS, FSEvents, launchd. macOS-Daemon, der Projektverzeichnisse überwacht und einen flachen Ordner mit Symlinks auf kürzlich geänderte Dateien pflegt. Über Homebrew installierbar.
- Mini-llm: Bash, macOS, launchd, Ollama, llama.cpp, MLX, Open WebUI. Ein einzelner Befehl verwandelt einen Mac Mini in einen Headless-KI-Server.
- ThatSlop: JavaScript. Chrome-/Firefox-Erweiterung zur KI-Inhaltserkennung auf LinkedIn und Twitter.
- Smux: Bash, tmux. Benutzerfreundlicher tmux-Wrapper, der über Homebrew installierbar ist.
- Learn Rust Course: Rust. Kurs zum Rust-Speichermodell für C++-Programmierer, geschrieben aus der Erfahrung des Übergangs von C++ zu Rust bei Irreducible.
Volker Krause
Letzte Position:
Leiter Engineering bei Infoniqa
- Leitung der Engineering-Umsetzung: Roadmap-Planung, Kapazitätsabstimmung, Risikomanagement, Abhängigkeiten und Lieferverfolgung.
- Konsolidierung mehrerer Gehaltsabrechnungs-Produktlinien zu einer einheitlichen SaaS-Plattform auf Dynamics 365 Business Central, was skalierbare Post-Merger-Operationen ermöglichte und die betriebliche Komplexität im Portfolio verringerte.
- Umstrukturierung der Engineering- und Produktteams in einer Remote-First-Umgebung in Deutschland, Österreich und Polen, bestehend aus fünf funktionsübergreifenden Einheiten: Compliance/Enabling, Plattform, DevOps und zwei Stream-Aligned-Teams mit wechselnder Gesamt-FTE je nach Phase der Reorganisation.
- Wiederaufbau der mittleren Führungsebene und Mentoring von Engineering-Führenden, Aufbau einer Führungspipeline und Stärkung der architekturellen Entscheidungsfindung in den Teams für skalierbares Wachstum, Lieferverantwortung und Planbarkeit.
- Gestaltung der Plattformgrundlagen und Systemgrenzen mithilfe von Team-Topologies-gerechten Strukturen, wodurch skalierbare Verantwortungsbereiche, klare Schnittstellen und parallele Entwicklung in verteilten Teams ermöglicht wurden.
- Vorangetrieben der KI-Transformation durch Implementierung KI-unterstützter SDLC-Praktiken mit SpecKit und GitHub Actions für automatisierte, ausführbare Spezifikationen und Bereitstellung agentischer Produktfunktionen durch sichere Offenlegung von Plattformdaten und -diensten an KI-Agenten und Copilots über RAG-basierte Retrieval-Pipelines und MCP-ähnliche Erweiterungen.
- Förderung der Modularisierung stark gekoppelter Legacy-Logik in unabhängig bereitstellbare Services, Verbesserung der Wartbarkeit, Testbarkeit und architektonischen Klarheit bei gleichzeitiger Erhaltung der Kontinuität durch gezielte, risikoarme Extraktion anstelle kompletter Neuentwicklungen.
- Etablierung von Observability, CI/CD und DevOps-Governance als Plattformfunktionen, Erhöhung automatisierter Compliance-Gates von 25 % auf 75 % und Verbesserung der Deployment-Cadence um 40 % über mehr als 15 Produktversionen.
- Verbesserung der operativen Resilienz durch DORA-konforme Praktiken (Lead Time ↓50 %, SaaS MTTR ↓85 %), Stärkung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des Support-Aufwands.
- Koordination der technischen Wiederherstellung der deutschen Gehaltsabrechnungsplattform während eines unternehmensweiten P0-Ransomware-Vorfalls; Wiederherstellung der Plattform-Kontinuität innerhalb von 72 Stunden, Validierung der Datenintegrität und Einführung gehärteter Runbooks und automatisierter Recovery-Playbooks.
- Verantwortlich für Budgeteinhaltung und Kostenkontrolle im Engineering, mit begrenzter P&L-Verantwortung und Beteiligung am jährlichen COGS/OPEX/CAPEX-Planungszyklus.
Olaf Nouvortne
Letzte Position:
Frontend-Entwickler bei Danaher/Hach Lange GmbH
- Entwickelte eine SolidJS-Frontend-Oberfläche für ein spektrometrisches Wasseranalysesystem auf einer ARM-basierten Embedded-Linux-Plattform
- Prototypisierte die Benutzeroberfläche in TypeScript React/Nx mit LitElements und MQTT-Integration
- Erstellte die Produktions-UI mit SolidJS, SUID, i18next, Ajv, MQTT.js und C3.js
- Verfeinerte Anforderungen gemeinsam mit dem UX-Team und den Ingenieuren des Wasseranalysesystems
- Definierte und dokumentierte Systemarchitektur, MQTT-Nachrichtenformate, Frontend-Architektur und Entwicklungs-Setup
- Setzte das Frontend-System von Grund auf auf, implementierte ein domänenorientiertes Typsystem, UI-Komponenten und den Anwendungszustand
- Verwaltete MQTT-Pub/Sub-Dienste und schema-basierte Nachrichtenvalidierung im Frontend
- Betreute zwei Junior-Frontend-Entwickler
- Arbeitete in einem agilen Remote-Team mit JIRA, Git und Bitbucket
Hai Dang
Letzte Position:
Principal Systemarchitekt & Tech Lead bei IU International University of Applied Sciences
Leitung der Architektur und Bereitstellung einer KI-gestützten Plattform für Bildungsinhalte, Verantwortung für zwei Entwicklungsteams mit voller technischer Verantwortung.
Entwurf und Architektur der Content-Hub-Plattform als Ersatz für das Legacy-System SiteFusion, wodurch Dozenten KI-unterstützte Lernmaterialien erstellen können, um die Lernergebnisse der Studierenden zu verbessern.
Festlegung der technischen Strategie, Definition der Architektur-Anforderungen und Abstimmung von zwei funktionsübergreifenden Teams (AI Media Team, TEAQ Team) auf eine gemeinsame Roadmap.
Umsetzung der Clean-Architecture-Prinzipien und KI-agentenfreundlicher Dokumentationsstandards in der gesamten Engineering-Organisation.
Förderung moderner Entwicklungsabläufe einschließlich CI/CD-Automatisierung und MongoDB-basierter Content-Management-Lösungen.
Danilo Freitas
Letzte Position:
Technischer Leiter bei VR Smart Guide
- Verantwortlich für die Digitalisierung komplexer Finanzprozesse durch Einsatz von KI-Funktionen und Stabilisierung eines technischen Teams mit ausgeprägter Engineering-Kultur
- Mitglied der Unternehmensleitung neben CEO und COO, Definition und Umsetzung der Gewinn- und Verluststrategie
- Neuaufstellung des Engineering-Teams durch Austausch leistungsschwacher Mitarbeiter, Hinzunahme flexibler Engineering-Profile für experimentelle Projekte, Unterstützung des Geschäfts und Umstrukturierung der G&V durch Aussetzen finanziell unproduktiver Bereiche
- Aktive Unterstützung bei der Kapitalbeschaffung durch detaillierte Analyse der Finanzstrukturen und Validierung der Business-Logik zur Fokussierung auf strategische Ziele
- Einstellung von Produkten ohne relevante Einnahmequellen
- Priorisierung des Pivots zu Datenprodukten
- Neuverhandlung mit Anbietern
- Bereinigung unproduktiver SaaS-Lösungen
- Umstrukturierung des Tech-Organigramms in ein flexibles Team zur Reduzierung des festen Cash-Burn
- Aufbau von Daten- und KI-Teams sowie Einführung von KI-Spezialisten, die Geschäftslösungen entwickelten, wie innovative Vorhersagemodelle für Finanz-Scoring und Digitalisierung von Bankprozessen
- Erstellung und Umsetzung von Compliance-Anforderungen im Fintech-Bereich gemäß ZAG/BaFin
- Verantwortlich für die Entwicklung und Umsetzung einer datengesteuerten Sicht auf Finanzdienstleistungen basierend auf transaktionalen Daten zur Bewertung und Steuerung des Finanzrisikos von KMU
- Bildung der ersten Führungsebene im Engineering durch Gründung funktionsübergreifender Teams und Einführung von Plattform-Teams für Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit
- Entwicklung einer schlanken Strategie zur Implementierung einer skalierbaren Microservices-Architektur mit ereignisgesteuertem Design und Migration bestehender Projekte von Bare Metal zu GCP mit CI/CD-Pipeline
Kalyani Kumar
Letzte Position:
Assistenz-Vizepräsident bei Deutsche Bank
- Technologien: Java, React, Python, Scala, Spring Boot, JPA, Microservices, Kubernetes, Docker, OpenShift, Eureka, Prometheus, Grafana, Zookeeper
- Führte das Design und die Entwicklung einer unternehmensweiten Data-Warehouse-Plattform für effizienten und sicheren Datenaustausch mit zustandslosen, ereignisgesteuerten Microservices-Architekturen
- Diente als Komponentenverantwortlicher und Scrum Master für drei Microservices, stellte nahtlose Integration sicher und bewahrte hohe Datenintegrität
- Optimierte die Performance mithilfe von Prometheus und Grafana und erreichte messbare Systemresilienz
Michael Okuboyejo
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Zalando SE
Tibor Claassen
Letzte Position:
Fractional CTO bei eHealth Africa GHM
Leitete den Übergang eines IoT-Systems zur Kühlkettenüberwachung in nachhaltige interne Verantwortung bei einer ressourcenbeschränkten NGO.
Arbeitete hands-on über verteilte AWS/Terraform-Infrastruktur, Golang-Services und Kafka Streams hinweg.
Entwickelte eine pragmatische technische Strategie, die Systemzuverlässigkeit und organisatorische Kapazität ausbalanciert, einschließlich der Migration zur Databricks-Plattform, vom Einrichten des Cloud-Accounts bis zur technischen Ausrichtung für die Data Engineers.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Distributed Systems einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
87%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Distributed Systems verbinden mehrere Services, Knoten oder Services hinter einer Produkterfahrung. Sie treiben Plattformen an, die Skalierung, Ausfallsicherheit und unabhängige Releases brauchen. Typische Arbeiten sind Service-zu-Service-Kommunikation, Datenreplikation und Fehlerbehandlung.
Typische Builds
- Microservices und API-lastige Backends
- Ereignisgesteuerte Systeme mit Queues und Streams
- Datenpipelines und Synchronisationsschichten
- Service Discovery, Retries und Circuit Breaking
- Systeme, die auch bei teilweisen Ausfällen weiterlaufen müssen
Wichtige Skills
Starke Spezialisten verstehen Abwägungen, nicht nur Muster. Sie arbeiten mit Konsistenzmodellen, verteiltem Tracing, Konsenskonzepten, Caching, Idempotenz und Observability. Sie wissen auch, wo Distributed Computing schwieriger wird als ein einfacherer Monolith.
Tools und Stack
Zum Stack gehören oft Kafka, RabbitMQ, Redis, Kubernetes, gRPC, REST und Cloud-Services von AWS, Azure oder Google Cloud. Gute Profis wissen, wie sich diese Bausteine unter Last verhalten, wie sie ausfallen und wie man sie in der Produktion überwacht.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Expertise dazu, wenn ein System schwer skalierbar, langsam in der Erholung oder schwierig weiterzuentwickeln wird. Teams in Berlin brauchen oft Unterstützung bei Plattform-Neuaufbauten, der Migration von einem Monolithen oder bei der Koordination von Arbeit über Produkt-, Infrastruktur- und Datenspezialisten hinweg.
Was gute Experten liefern
Sie hinterlassen klare Systemgrenzen, sichere Deployment-Pfade und praxisnahe Dokumentation. Außerdem reduzieren sie Kopplungen, verbessern die Resilienz und machen Incidents leichter diagnostizierbar. Bei Microservices und anderer Arbeit an verteilter Architektur ist diese Disziplin wichtiger als cleverer Code.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Distributed Systems.
Ein starker Distributed Systems Spezialist baut Software, die über mehrere Maschinen oder Services läuft und sich trotzdem wie ein Produkt verhält. Das bedeutet meist, Kommunikation, Datenkonsistenz, Retries und Fehlerwiederherstellung zu behandeln, ohne das System fragil zu machen. Das Ziel ist zuverlässiges Verhalten, wenn Teile des Systems langsam oder nicht verfügbar sind.
Bringen Sie Distributed Systems Expertise dazu, wenn ein Monolith nicht mehr passt, Services unter Last ausfallen oder Teams Hilfe beim Entwirren von Servicegrenzen brauchen. Freelancer sind auch nützlich für Migrationsplanung, Incident-Reviews und Architekturentscheidungen, die viele Teams betreffen. Diese externe Sicht hilft oft, wenn interne Prioritäten kollidieren.
Distributed Systems ist das breitere Feld; Microservices sind ein häufiger Weg, es anzuwenden. Ein Projekt kann verteilte Ideen nutzen, ohne in viele kleine Services aufgeteilt zu sein, und es kann trotzdem scheitern, wenn Kommunikation, Datenfluss oder Recovery schwach sind. Gute Spezialisten schauen zuerst auf das Systemverhalten, nicht auf die Anzahl der Services.
Ein guter Distributed Systems Experte kennt meist auch API-Design, Cloud-Infrastruktur, Observability und Event-Streaming. Erfahrung mit Kafka, Kubernetes, Redis und Tracing-Tools ist oft wichtig. Auch Security, Datenmodellierung und Incident Response sind hilfreich, weil Fehler selten in einer Ebene bleiben.
Ein Distributed Systems Projekt braucht meist jemanden, der produktive Systeme ausgeliefert hat und nicht nur Muster gelesen hat. Der passende Freelancer sollte schon mit Timeouts, teilweisen Ausfällen, Backpressure und Rollout-Risiken gearbeitet haben. Bei größeren Migrationen kann auch jemand sinnvoll sein, der andere Spezialisten anleitet und Abwägungen klar macht.
Ja, die meiste Distributed Systems Arbeit kann remote gemacht werden, wenn das Team guten Zugriff auf Logs, Diagramme und Staging-Umgebungen hat. Unternehmen in Berlin kombinieren Remote-Arbeit oft mit Vor-Ort-Terminen für Architektur-Workshops, Incident-Reviews oder die Abstimmung mit Stakeholdern. Klare Kommunikation auf Englisch reicht meist aus, auch wenn einige Teams für die enge Zusammenarbeit lokale Präsenz bevorzugen.
Achten Sie auf Klarheit bei der Fehlerbehandlung, nicht nur auf sauberen Code. Ein starker Distributed Systems Spezialist erklärt Abwägungen, definiert messbares Systemverhalten und dokumentiert, wie Services sich erholen, wenn etwas schiefgeht. Gute Zeichen sind praxisnahe Observability, einfachere Abhängigkeiten und Designs, die leicht zu betreiben sind.
Bei Distributed Systems erwarten Sie Architektur-Notizen, Vorschläge für Servicegrenzen, Datenflussdiagramme, Rollout-Pläne und Verbesserungen bei der Zuverlässigkeit. In manchen Fällen liefert der Freelancer auch Tracing-Setup, Queue-Neudesign oder Unterstützung bei der Migration. Das beste Ergebnis ist ein System, das leichter zu betreiben und zu verändern ist, nicht nur ein Diagramm.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Distributed Systems in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Distributed Systems in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Distributed Systems in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (87%) und Französisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Distributed Systems in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (60%) und Automotive (53%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Distributed Systems in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Distributed Systems eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Hamburg 
München Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
