Go Experten in Berlin
in wenigen Minuten – mit der Kraft von KI aus über 15.000 LebensläufenHolen Sie sich Experten, die Go-Services, APIs und cloudnative Systeme mit sauberer Nebenläufigkeit, starken Tests und soliden Deployment-Gewohnheiten bauen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Go eingesetzt haben
Julius Herrera Glomm
Letzte Position:
Freiberufler bei Freiberufler — Pharmaindustrie
- Leitung der Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps, was die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbesserte
- Implementierung des Datadog-Observability-Stacks mit Terraform und dem datadog-operator
- Einrichtung automatisierter End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse zur Verbesserung der Incident-Response und Service-Zuverlässigkeit
- Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
- Migration zustandsbehafteter Dienste (PostgreSQL und Redis) zu GCP, was Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit steigerte
Santhosh Kannan
Letzte Position:
Freelance Software Engineer bei Zalando SE
- Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
- Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
- AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
- Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
- Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana
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
Wolfram Knan
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Nune Isabekyan
Letzte Position:
Fractional CTO bei OpsWorker
OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Can Kocyigit
Letzte Position:
DevOps-Spezialist bei Eviden Germany GmbH
Verwalte den Entwicklungs-, Release- und Update-Prozess für das digitalisierte bundesweite Handelsregisterprojekt „AuRegis“.
Unterstütze die Software in Kubernetes/OpenShift-Umgebungen, konfiguriere das Management mit Kustomize und setze CI/CD-Pipelines mit Jenkins/GitLab, SonarQube, ArgoCD und Azure um.
Überwache den System-Release einer Microservice-Architektur.
Entwickle den CI/CD-Stack von Grund auf mit GitLab CI und integriere Integrationstests, Abhängigkeitsprüfungen und Sicherheitsmaßnahmen.
Automatisiere die Auslieferung auf OpenShift mit Kustomize.
Baue Infrastrukturkomponenten für Entwicklung, Code-Review und Code-Qualitätsanalyse inklusive SonarQube auf.
Integriere GitOps-Tools wie Kustomize und ArgoCD und nutze dabei sowohl Azure als auch eine Private Cloud für den Umgang mit sensiblen Daten.
Entwickle Python-Skripte in Jenkins für die Konfiguration des Cryptostores und das Packaging von Produkten und Microservices zu auslieferbaren Einheiten.
Automatisiere die Auslieferung an Kunden und Deployments auf Testsystemen.
Erstelle Kustomize-Manifeste für Microservices und entwickle die passende Automatisierung, wobei ich Dokumentation als Code behandle, um Klarheit und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.
Ich diente als technischer Berater für den ersten Go-live des Projekts und übernahm weitere Deployments als technischer Rollout-Manager.
Louis Guitton
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
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
Clemens Berlin
Letzte Position:
Leiter Engineering bei SIDES GmbH
- Leitung der Engineering-Organisation mit 45 Ingenieuren in 8 Teams und gleichzeitige Rolle als Leiter Backend
- Bewältigung kritischer organisatorischer Herausforderungen wie isolierte Abteilungen, fehlende Engineering-Prozesse und fehlende technische Strategie
- Umfassende Engineering-Führung in Personalmanagement, Organisationsgestaltung und strategischer Planung übernommen
- Vorantreiben der Plattformmodernisierung, einschließlich Migration auf ein neues Python-Backend, Implementierung von React-Micro-Frontends und Umstellung auf ereignisgesteuerte Architektur
- Aufbau eines Frameworks für technische Exzellenz durch Architecture Decision Records, RFC-Prozesse und umfassendes Technologieroadmapping
- Umwandlung des Engineerings in einen integrierten Geschäftspartner durch Aufbau von Kollaborationskanälen mit dem Produktmanagement und den Customer-Operations-Teams
- Verringerung der in die Produktion gelangten Fehler um 50 % und Erhöhung der Testabdeckung in Altsystemen
- Erreichen von 100 % der Q2-Roadmap durch realistische Planung und verbesserte Schätzgenauigkeit
- Einführung einer KI-Engineering-Strategie, Erarbeitung von Richtlinien, Bereitstellung von Tools und Schulung des Teams in Prompt Engineering und agentenbasierten Workflows
- Einsparung von 10.000 € pro Monat durch Infrastrukturoptimierung, einschließlich Migration von AWS IoT zu RabbitMQ und Stilllegung von Altsystemen
- Verbesserung des Team-Engagements von 60 % auf 100 % Umfragebeteiligung und Steigerung der eNPS-Werte der Teamleiter
- Aufbau eines Hochleistungsteams durch strategische Einstellung von Python-, Go- und Frontend-Entwicklern und Verbesserung des Onboardings
- Implementierung des Übergangs zu selbstorganisierten, cross-funktionalen Teams
Jorge Pérez Suárez
Letzte Position:
Softwareentwickler – AWS- und Kubernetes-Spezialist bei Citti
- Erstellung, Wartung und Absicherung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
- Stichworte: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator
Daniel Stopp
Letzte Position:
Frontend- und Webentwickler bei Datalyze Solutions
- Frontend-Entwicklung und Umsetzung verschiedener Designs (Landingpages, Übersichtsseiten)
- Verantwortlich für die Inhalte und die Aktualisierung der Firmenwebseite von Datalyze Solutions
- Gemeinsame Planung und Entwicklung einer Verwaltungsanwendung für die Auflistung und Verortung von Immobilienprojekten (CBRE)
- Gemeinsame Planung und Entwicklung umfangreicher Lösungen für die automatische Personalverteilung in Werken (Bosch)
- Backend-Entwicklung verschiedener kleiner Projekte mit unterschiedlichen Stacks
- Techstack: GitLab CI/CD, Elixir, Phoenix Framework, Ecto, PostgreSQL, Docker, Hetzner, Traefik, NGINX, Python, Flask, Next.js/React, Leaflet, GeoServer, TypeScript, MongoDB
Gregor Doroschenko
Letzte Position:
Gründer, leitender Software-Architekt & technischer Berater bei Hold My Code GmbH
- Frontend-Modernisierung (verschiedene Kundenprojekte): Angular-Versionen aktualisiert, Architektur umstrukturiert, Performance optimiert, State-Management neu organisiert und UI-Bibliotheken konsolidiert – alles mit schnelleren Ladezeiten und besserer Nutzererfahrung in allen Projekten.
- Webentwicklung: Hochleistungs-Landingpages und Firmenwebsites für KMU-Kunden mit Next.js, SvelteKit, PayloadCMS und TailwindCSS, optimiert für Geschwindigkeit, SEO und Conversion.
- SaaS-Produktentwicklung: Architektur und Aufbau einer KI-gestützten Plattform für Fotostudio-Betreiber (PoC-Phase) mit Full-Stack-TypeScript: Angular-Frontend, NestJS-Backend, PostgreSQL, LLM-Integration (Gemini/Claude) für intelligente Workflow-Automatisierung.
- KI-Integration: Entwicklung eines PoC für KI-generierte Podcast-Avatare unter Verwendung der Gemini-API für Content-Produktions-Workflows.
- Tiefgehende Angular-Workshops: Durchführung von über 20 Workshops (je 3–5 Tage, 8–10 Teilnehmer) in Hands-on-Form, bei denen die Teilnehmer eine Demo-Anwendung basierend auf ihrem realen Geschäftsbereich bauen.
Dennis Oberhoff
Letzte Position:
Leitender Softwareentwickler bei Heinemann
- Leitete ein Team von vier Entwicklern bei der vollständigen Neuentwicklung der Heinemann iOS-App und navigierte erfolgreich durch eine sehr schlecht dokumentierte Softwareumgebung.
- Implementierte einen Frontend-First-Ansatz durch Einführung des Backend-for-Frontend-(BFF)-Musters, wodurch Frontend-Entwickler die API-Spezifikation führend entwickeln konnten, um Abstimmung und Effizienz zu verbessern.
Edoardo Pedrotti
Letzte Position:
Lead Backend-Entwickler bei Aware
Leitete das Backend Engineering in den Kerndomänen (Haupt-Backend, Benachrichtigungen, medizinische Wissensdatenbank, Ergebnisverarbeitung) und verantwortete die Qualität der Lieferung, das Teamwachstum und die Engineering-Standards.
Hauptergebnisse
Bereitgestellt wurde eine flexible No-Code-Mitgliederplattform (Preise, Pakete, Laufzeiten), die kommerzielle Änderungen ohne Ingenieurbeteiligung ermöglicht und Mitgliedsstufen im Laufe der Zeit konsistent hält.
Aufgebaut wurde ein leistungsstarkes Backend-Team durch Mentoring, Coaching der Ingenieure zu eigenständigen Mitwirkenden und Erstellung von Onboarding-Dokumentation, die ein schnelles Hochfahren ermöglichte.
Skalierte das Team von 2 auf 5 Ingenieure, während Liefergeschwindigkeit und Codequalität erhalten blieben; verantwortlich für Recruiting-Prozesse und Onboarding.
Eng mit dem Produkt-Team zusammengearbeitet, um Machbarkeit im Design zu beurteilen, Arbeit zu priorisieren und pragmatische Kompromisse zwischen Geschwindigkeit, technischem Schuldenstand und langfristiger Wartbarkeit zu finden.
Tests und Einfachheit als Standard institutionalisiert, hohe Testabdeckung und einen „Simple-First“-Architekturansatz durchgesetzt.
Technologie & Vorgehensweisen
Stack: Node.js (TypeScript), Express, PostgreSQL; Microservices (Node & Go); ereignisgesteuerte asynchrone Jobs.
Vorgehensweisen: Tests als Release-Gate, leichte Design-Reviews, iterative Lieferung, dokumentationsbasiertes Onboarding.
Compliance & Sicherheit: Umsetzung der Empfehlungen des Datenschutzbeauftragten (DSGVO und deutsche Gesundheitsvorschriften) geleitet.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Go einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Medien, Unterhaltung und Druck, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Über die Technologie
Go für Backend-Arbeit
Go wird genutzt, um Services zu bauen, die Geschwindigkeit, einfache Bereitstellung und vorhersehbares Verhalten brauchen. Es passt zu APIs, Event-Workern, internen Tools und Netzwerkdiensten, bei denen klarer Code und eine effiziente Laufzeit wichtig sind. Viele Teams nennen es auch Golang, besonders in älteren Dokus und Stellenbeschreibungen.
Was Profis liefern
- REST- und gRPC-Services
- CLI-Tools und Automatisierung
- Microservices und Event-Worker
- Cloudtaugliche Systeme mit starker Observability
- Migration von älterem Service-Code
Ökosystem und Tools
Starke Go-Spezialisten arbeiten sicher mit der Standardbibliothek, Modulen, Test-Tools und gängigen Paketen für Logging, Routing und Konfiguration. Sie wissen, wie man Pakete strukturiert, Abhängigkeiten verwaltet und Builds reproduzierbar hält. Sie kennen auch Docker, CI-Pipelines und Deployment-Muster in Kubernetes oder ähnlichen Umgebungen.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen suchen freiberufliche Go-Expertise, wenn ein Service schnell geliefert werden muss, eine bestehende Codebasis aufgeräumt werden soll oder ein Team Unterstützung für ein Release braucht. In Berlin sind das oft Produktteams, SaaS-Unternehmen, Logistik, Fintech und Plattform-Teams, die Zusammenarbeit auf Englisch und manchmal Arbeit vor Ort brauchen. Auch Remote-Unterstützung passt gut für fokussierte Umsetzungs- und Review-Aufgaben.
Was starke Experten zeigen
Gute Go-Profis schreiben Code, der leicht zu lesen, zu testen und zu warten ist. Sie gehen sorgsam mit Nebenläufigkeit um, wählen einfache statt clevere Designs und erkennen Risiken bei Fehlerbehandlung, Ressourcenfreigabe und API-Verträgen. Außerdem kommunizieren sie Abwägungen klar, damit Produkt und Entwicklung im gleichen Bild bleiben.
Typischer Projektumfang
Ein Go-Einsatz umfasst oft Service-Design, die Umsetzung von Endpunkten, Hintergrundverarbeitung, Tests, Deployment-Unterstützung und Fehlerbehebungen im Betrieb. Dazu können auch Performance-Tuning, Refactoring oder das Hinzufügen von Metriken und Tracing gehören. Die besten Spezialisten hinterlassen Code, den ein anderer Experte ohne Reibung erweitern kann.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Go am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Go wird häufig für Backend-Services, APIs, Netzwerk-Tools, Hintergrund-Worker und cloudnative Systeme genutzt. Teams wählen es, wenn sie klaren Code, schnellen Start und gute Unterstützung für Nebenläufigkeit wollen. Auch für Kommandozeilen-Tools und Plattform-Services ist es sehr verbreitet.
Go ist der offizielle Name der Sprache. Golang ist ein weit verbreiteter Suchbegriff und ein älterer, informeller Name, meint aber dieselbe Sprache. Wenn in einer Beschreibung einer der beiden Begriffe steht, ist das Skillset dasselbe.
Go liegt zwischen sehr hohem Skript-Level und komplexeren Systemsprachen. Im Vergleich zu Python eignet es sich meist besser für langlebige Services und Nebenläufigkeit; im Vergleich zu Java ist es oft einfacher zu betreiben und zu warten; im Vergleich zu Rust lässt es sich von vielen Teams leichter einführen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie viel Kontrolle, Sicherheit und Geschwindigkeit das Projekt braucht.
Ein starker Go-Spezialist kennt in der Regel HTTP-APIs, JSON, Tests, Docker und CI/CD. Für Produktionsarbeit sind Erfahrung mit PostgreSQL, Redis, Kafka, Kubernetes und Observability-Tools sehr hilfreich. Gutes Verständnis für saubere Service-Grenzen und Fehlerbehandlung ist genauso wichtig wie die Syntax.
Ein kleines internes Tool braucht vielleicht nur grundlegende Go-Umsetzungskenntnisse. Ein verteilter Service, ein Zahlungsfluss oder eine API mit hohem Traffic braucht jemanden, der Nebenläufigkeit, Deployment und Debugging im Betrieb schon mehrfach gemacht hat. Je höher die Anforderungen an Zuverlässigkeit und Skalierung, desto wichtiger wird tiefe Go-Erfahrung.
Ja, Go-Arbeit eignet sich oft sehr gut für die Remote-Zusammenarbeit, weil sie stark code- und reviewbasiert ist. Berliner Teams achten meist mehr auf klare Kommunikation, überlappende Arbeitszeiten und verlässliche Lieferung als auf ständige Anwesenheit. Vor-Ort-Arbeit kann trotzdem beim Kickoff, bei Architekturfragen oder sensiblen Abstimmungen helfen.
Achten Sie auf eine klare Paketstruktur, starke Tests und einfache APIs in seiner Go-Arbeit. Gute Spezialisten erklären Abwägungen, halten Abhängigkeiten unter Kontrolle und zeigen, wie sie mit Fehlern, Performance und Deployment umgegangen sind. Ein solides Codebeispiel oder die Prüfung eines früheren Services ist hilfreicher als große Behauptungen.
Ein Go-Einsatz endet meist mit funktionierenden Services, getesteten Endpunkten, Hintergrundjobs, Deployment-Unterstützung und Dokumentation. Je nach Umfang kann auch Refactoring, Monitoring-Einrichtung und eine Übergabe-Dokumentation dazugehören. Die besten Ergebnisse sind stabil, gut lesbar und leicht von einem anderen Spezialisten erweiterbar.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Go in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 40% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Go in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Go in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (82%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Go in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Medien, Unterhaltung und Druck (36%) und Einzelhandel (36%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Go in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Business Intelligence (46%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Go eingesetzt haben
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