Distributed Systems Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die belastbare Services, eventgetriebene Abläufe und skalierbare Datenpfade für Distributed Systems, Microservices und Cloud-native Plattformen entwerfen. Erhalten Sie schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Experten für Distributed Systems eingesetzt haben
Karen Manukyan
Letzte Position:
Persönliches KI-Engineering-Projekt — Croky AI bei Crocky AI
Produkt:
- Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
- Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
- Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
- Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
- Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.
Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme
- Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
- Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.
Waseem Sattar
Letzte Position:
Solution Architect / Subject Matter Expert bei FRMCS-Endgerätehersteller
Mitarbeit im EU-geförderten Projekt MORANE-2 zur Validierung des Future Railway Mobile Communication System (FRMCS) in realen Einsatzszenarien: Erstellung der Anforderungsspezifikationen für TOBA sowie der zugehörigen Testspezifikationen.
Technologien: 5GS (Radio & Core), FRMCS, MCx (MCPTT, MCData, MCVideo), MC Gateway UE, MCx Priority/Security/QoS Management, ETCS, SIP, IMS
Priyanka Sarang
Letzte Position:
Business Consultant (Software Engineering) bei Boehringer Ingelheim
- Entwickelte cloud-native Enterprise-Anwendungen auf der SAP Business Technology Platform mit Node.js, SAP UI5 und RESTful APIs und lieferte Lösungen in den Bereichen Trainingsmanagement, Beschaffung, Mitarbeiterinformationen und Logistik
- War der Hauptentwickler für Wartung, Erweiterung und Produktionssupport von drei Enterprise-Anwendungen, lieferte neue Funktionen, behob Produktionsprobleme und stimmte Releases mit den Fachbereichen ab
- Erfahren im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools wie Microsoft Copilot, um die Feature-Entwicklung zu beschleunigen, Code zu erzeugen, Lösungen zu prototypen und bei Migration und Modernisierung von Anwendungen zu unterstützen
- Entwarf Backend-Services, Domänenmodelle und SAP Fiori/UI5-Oberflächen und implementierte Geschäftsabläufe, rollenbasierte Zugriffssteuerung, Validierungen, Terminplanung, Reporting sowie Import-/Exportfunktionen für Daten
- Entwarf und integrierte Enterprise-Services mit SAP SuccessFactors, SailPoint, ERP-Systemen und externen Learning-Management-APIs, einschließlich automatisierter Synchronisierung für über 11.000 Benutzerdaten
- Entwarf und implementierte AMQP-basierte ereignisgesteuerte Services zur Verarbeitung von bis zu 500 RFID-Paket-Scan-Events pro Tag für eine Logistikanwendung
- Verwaltete Deployments und den Applikationsbetrieb mit CI/CD-Pipelines, SAP Solution Manager, SAP BTP Cockpit, Kibana und Cloud-Monitoring-Tools, führte Root-Cause-Analysen durch und behob Produktionsvorfälle
- Verwaltete Anwendungsabhängigkeiten durch die Behebung von npm-Paketversionskonflikten und die Beseitigung kritischer und hoher Sicherheitslücken, um Produktionskonformität und Anwendungsstabilität sicherzustellen
- Arbeitete eng mit Architekten, Fachanwendern, SAP-Governance-Teams und verteilten Agile-Teams bei technischem Design, Code-Reviews, Sprint-Planung, Dokumentation und Softwareauslieferung zusammen
Shamaila Mahmood
Letzte Position:
MCP, Kubernetes, Helm, Docker, Terraform, Typescript, Java, SpringBoot, Go Lang, React bei Kubekanvas
- Entwicklung einer browserbasierten Plattform für No-Code-Deployment und Cluster-Management in Kubernetes
- Implementierung eines CLI-Tools in TypeScript, um Ressourcen direkt aus der Browser-Oberfläche im Cluster bereitzustellen
- Entwicklung eines Ausdrucksparsers in Go und Bereitstellung als Microservice zur Extraktion von Helm-Ausdrücken aus Values-Dateien
- Einsatz von LLMs zur Umwandlung von Nutzerintentionen in Kubernetes-Diagramme
- Technologie-Stack: Java, Go, OpenAI API, React, Azure, Next.js, Strapi, Stripe Connect
Yusuf Congar
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei LeiKon GmbH
- Entwicklung skalierbarer Backend-Anwendungen mit C#/.NET und Java
- Konzeption und Umsetzung verteilter Microservice-Architekturen
- Entwicklung und Integration von REST-APIs für industrielle Anwendungen
- Entwicklung moderner Webanwendungen mit React, Angular und TypeScript
- Implementierung von MQTT-basierten Kommunikationslösungen
- Integration industrieller Protokolle wie OPC UA und Modbus TCP
- Entwicklung von Batch-, Prozesssteuerungs- und HMI-Komponenten
- Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker
- Durchführung von Code Reviews und Unterstützung bei Architekturentscheidungen
- Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, QA und interdisziplinären Teams
- Analyse fachlicher Anforderungen und Umsetzung technischer Lösungen
- Weiterentwicklung bestehender Softwarearchitekturen mit Fokus auf Wartbarkeit und Performance
Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Java, C++, React, Angular, TypeScript, Vue.JS, MQTT, OPC UA, Modbus TCP, Docker, GitLab, MariaDB, MySQL, Linux
Tamás Eppel
Letzte Position:
Senior Software Developer / Tech Lead bei NDA (Verteidigung / OSINT)
- Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
- Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
- Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
- Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems
Ajay Chodankar
Letzte Position:
Software Engineer & Cloud AI Developer bei TANGILITY GmbH
Entwickelte Python-basierte KI-Microservices und Integrationen für eine AEC/VR-SaaS-App auf Unity-Basis, mit Fokus auf LLM-/VLM-Funktionen, retrieval-gestützte Systeme, RESTful APIs, containerisierte Bereitstellung und einen Automatisierungs-Microservice für die CAD-zu-Unity-Pipeline.
- Entwickelte einen eigenen Hybrid-A*-Algorithmus in C#, um Hospitalszenarien zu simulieren und frühe Designkonflikte anhand von Kollisions- und Raumdaten zu erkennen sowie strukturierte Berichte zu erzeugen.
- Löste und automatisierte das zeitaufwändige Problem, CAD-Dateien in nutzbare Unity-Umgebungen zu überführen, mit einer eigens entwickelten Echtzeit-Pipeline und einer ZeroMQ-basierten Kommunikationsebene, um Lasten auf mehrere Prozesse zu verteilen und Echtzeitfähigkeit zu erreichen.
- Entwickelte eine Docker-basierte FastAPI-Pipeline für die CAD-zu-Unity-Automatisierung, die bildbasierte Objekterkennung, Image Embeddings und vorab berechnete Metadaten kombiniert, um CAD-Objekte automatisch Unity-Verhaltensskripten zuzuordnen, Eigenschaften zu setzen und wiederholte KI-Inferenzaufrufe zu reduzieren.
- Erstellte Dokumentation und Beispiele, um technischen Nutzern zu helfen, die KI-Automatisierungspipeline zu verstehen, zu konfigurieren und zu erweitern.
Tymofii Sukhachov
Letzte Position:
Senior Backend Developer bei Medavis
- Backend-Features für Modern RIS entwickelt, ein webbasiertes Radiologie-Informationssystem, das über WebView mit dem bestehenden Classic RIS integriert ist.
- An einem modularen Spring-Boot-Backend gearbeitet, das klinische Abläufe wie Termine, Untersuchungen, Patienten, Aufträge, Berichte, Abrechnung und Lagerbestand abdeckt.
- Zur ereignisgesteuerten Architektur beigetragen, indem Domänenereignisse genutzt wurden, um Workflows zwischen Backend-Modulen zu entkoppeln.
- REST/OpenAPI-Endpunkte, Business-Logik in der Service-Schicht, DTO-Mapping, Validierung und Integrationspunkte für das React-Frontend implementiert.
- Mit PostgreSQL-basierten Domänenmodellen, Liquibase-Datenbankänderungen, Trennung von Read-/Write-Modellen und alten RIS-Datenbankstrukturen gearbeitet.
- Authentifizierungs- und Autorisierungsflüsse mit Keycloak und OAuth2 integriert.
- Unit-/Integrationstests mit JUnit, Rest Assured, Testcontainers und projektspezifischen Test-Utilities hinzugefügt und gepflegt.
- CI/CD- und lokale Entwicklungs-Workflows mit Maven, Docker Compose, Jenkins und generierten OpenAPI-Clients unterstützt.
Tech-Stack: Java 21, Spring Boot 3.5, Maven, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, REST, OpenAPI/Springdoc, MapStruct, Lombok, Docker, Testcontainers, Jenkins.
Artyom Narimanyan
Letzte Position:
KI-Automatisierungsingenieur & Solution Architect bei Technology Research Project
Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.
- Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
- KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
- Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
- Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
- Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
- Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt
Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks
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
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Cristian Lascu
Letzte Position:
Gründer & Principal Consultant bei Kairox Consulting
Interim · Transformations- & Projektleitung*
Gesamtprojektleitung für Transformations- und KI-Vorhaben: Projekt-Setup, Steuerung interner Teilprojekte und externer Leistungspakete, Governance und Überführung in den Regelbetrieb.
Hands-on mit Microsoft 365, Copilot und agentischer KI; produktive Nutzung von M365 für KI, Automatisierung und digitale Prozesse.
Guido Bäcker
Letzte Position:
Selbständiger Unternehmensberater und Interim-Manager bei BCTC Unternehmensberatung Guido Bäcker
Consulting, Training und Coaching im Finanzsektor zu Strategie-, Organisations- und IT-Themen
MorgenFund: Beratung des Betreibers einer Fondsplattform bei der Softwareauswahl für ein Sub-Ledger "Cash Accounts" auf Basis von virtuellen IBANs (VIBAN)
Strukturierung der Anforderungen, Marktscreening, Erstellung von RfIs, Kommunikation mit den Vendoren und Durchführung des Auswahlprozesses
UniCredit/HypoVereinsbank: Workstream-Lead "Booking and Customer Reporting" im Payment Transformation Projekt "PULS"
Business-Analyse, Erstellung der Business Requirements sowie Abstimmung der Solution Items als Teil der Functional Specification mit den IT-Dienstleistern der Bank
Business-Analyse SEPA CT und SWIFT MX (.camt-, .pain- und .pacs-Formate), Change-Management, Teamleitung für ein virtuelles Team aus fünfzehn Linien-Experten und Stakeholdermanagement
equensWorldline Germany: Programm-Management für drei Projekte des SWIFT-Service-Bureaus (CBPR+, ESMIG- und Euro1Step1-Migration) im Rahmen der SWIFT-MX-Migration
Steuerung von Einzelprojektleitern hinsichtlich übergreifender Ziele und Anforderungen; Reporting an interne und externe Gremien und Stakeholder; Abstimmung mit abhängigen Projekten und Programmen
Projektmanagement/PMO: Interimsprojektmanagement, Vertretung von Projektleitern, Ressourcenplanung, Budget- und Kostenmanagement, allgemeine PMO-Tätigkeiten
Damian Śniatecki
Letzte Position:
CTO bei FRATCH.IO
- Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
- Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
- Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
- Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
- Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
- Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.
Stefan Amann
Letzte Position:
Sole Architect and Developer bei Bauernhof-Eis Stangl GbR
Konzeption und Umsetzung einer kompakten ERP-, CRM-, Buchhaltungs- und Produktionsplanungsplattform für einen deutschen Lebensmittelhersteller. Das System ersetzt Rechnung11, selbst gebaute Excel-Listen und manuelle Prozesse für weniger als 10 interne Nutzer.
- Die komplette Plattformarchitektur als alleiniger Architect und Developer entworfen und umgesetzt.
- Module für Kundenverwaltung, B2B-Bestellabwicklung, Rechnungsstellung, Produktionsplanung und Unterstützung der Buchhaltung gebaut.
- DATEV-Export, ZUGFeRD/XRechnung-E-Rechnungen, FinTS-Bankbuchungssynchronisierung und GoBD-Audit-Trail-Konzepte umgesetzt.
- KI-gestützte Workflows für Prototyping, Testunterstützung und schnellere Umsetzung genutzt, dabei aber die volle Architektur-, Review-, Teststrategie- und technische Verantwortung behalten.
Technologie: Java 23, Spring Boot 3, Spring Data JPA, Spring Security, Vue 3, TypeScript, PostgreSQL, Flyway, REST, OpenAPI, JWT, TOTP, RBAC, DATEV, FinTS, ZUGFeRD, XRechnung, GoBD, JUnit, Mockito, Testcontainers, Playwright, Docker, GitLab CI/CD
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Über die Technologie
Kernsysteme
Distributed Systems verbinden mehrere Computer so, dass sie als ein Dienst arbeiten. Sie treiben Produkte an, die Skalierung, hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz brauchen, von Commerce und Fintech bis hin zu Logistik, Suche und Echtzeit-Analysen. Starke Spezialisten wissen, wie man Services konsistent hält, wenn Teile ausfallen.
Was sie liefern
- Aufteilung von Services und API-Design
- Eventgetriebene Workflows und Nachrichtenverarbeitung
- Datenreplikation, Sharding und Failover
- Verteiltes Caching und Zustandsverwaltung
- Resilienz, Retries und Backpressure
Tooling-Stack
Die Arbeit umfasst oft Kubernetes, Kafka, gRPC, REST, Redis, Service Meshes und Cloud-Services auf AWS, Azure oder GCP. Experten nutzen auch Observability-Tools, um Latenzen, Fehler und Abhängigkeitsprobleme über Knoten hinweg nachzuverfolgen. In Deutschland unterstützt das oft Unternehmensplattformen, Industriesysteme und regulierte Datenflüsse.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn eine Plattform unter Last auseinanderzubrechen beginnt, wenn Teams von einem Monolithen zu Microservices wechseln oder wenn Daten zwischen Services schwer zu vertrauen sind. Sie springen auch bei Incident-Reviews, Architektur-Entrümpelung und Performance-Tuning vor einem großen Release ein.
Was starke Spezialisten tun
Gute Profis denken in Fehlerfällen, nicht nur in Funktionen. Sie können die Abwägungen zwischen Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz erklären und dann die passenden Muster auswählen. Sie schreiben klare Schnittstellen, reduzieren Kopplungen und machen Systeme im Alltag leichter zu betreiben.
Team-Fit
Verteilte Arbeit braucht klare Texte und gute Abstimmung. Remote-Zusammenarbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine in Deutschland können bei Architektur-Workshops, Produktionsvorfällen oder Plattform-Migrationen helfen. Die besten Experten dokumentieren Entscheidungen sauber und halten die Umsetzung praktisch, nicht theoretisch.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Experten für Distributed Systems am häufigsten fragen.
Ein starker Distributed Systems Experte baut Services, die über viele Maschinen hinweg weiterarbeiten. Dazu gehören meist API-Schichten, nachrichtengetriebene Workflows, replizierte Datenspeicher und Wiederherstellungspfade für Fehler. Das Ziel ist ein verlässliches Verhalten, wenn der Traffic steigt oder Teile des Systems ausfallen.
Distributed Systems ist das breitere Fachgebiet; Microservices sind eine gängige Art, es anzuwenden. Ein Spezialist kann an Service-Grenzen arbeiten, aber auch an Queues, Caching, Konsens, Replikation und Observability. Wenn Ihr System bereits Microservices nutzt, braucht es trotzdem verteiltes Denken, um stabil zu bleiben.
Ein Distributed Systems Spezialist arbeitet oft mit Kafka, Kubernetes, gRPC, REST, Redis und Cloud-Services von AWS, Azure oder GCP. Dazu kommen häufig Tracing-, Logging- und Metrik-Tools, um Requests über viele Services hinweg nachzuvollziehen. Der genaue Stack hängt davon ab, ob das System eventgetrieben, servicebasiert oder datenintensiv ist.
Ein guter Distributed Systems Profi bringt meist starkes Backend-Design, Datenmodellierung und Infrastrukturwissen mit. Kenntnisse in Netzwerken, Parallelität, Fehlerbehandlung und Sicherheit sind ebenfalls wichtig. Bei vielen Projekten sind klare Kommunikation und Incident-Handling genauso wichtig wie technisches Tiefenwissen.
Sie müssen nicht auf eine Krise warten. Distributed Systems Spezialisten sind hilfreich, wenn ein Produkt für mehr Skalierung neu gestaltet wird, wenn die Latenz steigt oder wenn Teams komplexe Service-Interaktionen vereinfachen müssen. Je früher sie einsteigen, desto leichter lassen sich teure spätere Umbauten vermeiden.
Oft ja, besonders für Architektur-Design, Reviews und Umsetzungsunterstützung. Ein Distributed Systems Experte kann meist mit guter Dokumentation und regelmäßigen Checkpoints remote arbeiten. Vor-Ort-Zeit in Deutschland kann trotzdem bei Workshops, Produktionsplanung oder sensiblen Gesprächen mit Stakeholdern helfen.
Achten Sie auf Menschen, die klar über Abwägungen sprechen, nicht nur über Tools. Ein guter Distributed Systems Experte kann erklären, wie Fehler behandelt werden, wie Daten konsistent bleiben und wie das System in der Produktion überwacht wird. Frühere Arbeit an echten Incidents, Migrationen oder stark frequentierten Services ist ein gutes Zeichen.
Distributed Computing und Distributed Systems werden oft benutzt, um denselben Bereich zu beschreiben, aber Distributed Systems ist der gebräuchlichere Begriff in Produkt- und Architekturarbeit. Der Fokus liegt darauf, dass viele Knoten zusammen als ein Dienst arbeiten, mit Blick auf Zuverlässigkeit, Koordination und Skalierung. Wenn jemand auch die Theorie von Distributed Computing kennt, ist das meist ein Plus.
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Experten für Distributed Systems eingesetzt haben
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