Google App Engine Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie Experten an Bord, die Google App Engine, App Engine Standard- und Flexible-Umgebungen sowie die Deployment-Muster hinter skalierbaren Web-Apps und APIs kennen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Google App Engine eingesetzt haben
Madhurima Yenakandla
Letzte Position:
ServiceNow Entwickler bei Globant
- Topics und Microsites in Rich-Content-Portal-Widgets, Content Library, Landing Pages konfiguriert und die automatische Datensynchronisation des Kundenportals umgesetzt, wodurch der manuelle Aufwand um 80 % reduziert und die Self-Service-Nutzung verbessert wurde.
- Das optimale Layout für verschiedene Geräte und Auflösungen entworfen, um die Zugänglichkeit und das Nutzererlebnis zu verbessern.
- Azure-VM-Integration mit Catalog Items, PowerShell-Skripting und Workflow-Orchestrierung eingerichtet und angepasst.
- Geschäftsanforderungen analysiert und in skalierbare Lösungen übersetzt, dabei ServiceNow-Scripting genutzt, um die Plattformfunktionalität und das Nutzererlebnis zu verbessern.
Key ServiceNow Skills: Service Portal, Widget-Entwicklung, Catalog Items, PowerShell-Scripting, Workflow-Orchestrierung, Content Management.
Jorge Machado
Letzte Position:
Technical Lead / Fractional CTO bei Würth GmbH
Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.
Hauptaufgaben:
- Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
- Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
- Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
- Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
- Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
- Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
- Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
- Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team
Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL
Can Savastürk
Letzte Position:
Platform Engineer bei ClimateChoice
In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.
- Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
- Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
- Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
- Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
- Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.
Patrick Eichler
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.
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
Cristian Serje Reyes
Letzte Position:
Teamleiter Mobile Native Apps bei Check24 GmbH
- Baute ein leistungsstarkes Native-App-Team (Android & iOS) von Grund auf und leitete es
- Modernisierte die Finanzanwendung mit neuen Funktionen unter Einsatz von Kotlin, Java und Spring Boot Microservices
- Führte Backend-Services ein und skalierte diese, um sichere, stark frequentierte Finanztransaktionen für Millionen von Nutzern zu ermöglichen
- Verbesserte die Entwicklungseffizienz mit maßgeschneiderten Tools für Crash-Reporting, CI/CD-Pipelines und Release-Management
- Leitete Recruiting, Coaching und Mentoring von Entwicklern und förderte deren berufliches Wachstum sowie abteilungsübergreifende Zusammenarbeit
Jorge Machado
Letzte Position:
Datenarchitekt bei Deutsche Bahn
- Entwurf und Bereitstellung von Best Practices für Datenmodellierung mit dbt, einschließlich Changing Dimensions, Umgang mit spät eintreffenden Daten und Tests
- Entwurf des Ingestion-Flows von anderen Systemen nach S3 und Redshift
- Entwurf und Implementierung neuer Partitionen für Dagster und inkrementelles Laden mit dbt
- Übersetzung von fachlichen Anforderungen in technische Architekturen
- Einarbeitung und Anleitung von Junior-Teammitgliedern
Enzo Volkmann
Letzte Position:
Selbstständiger Software-Entwickler bei Volkmann Design Code
- Selbstständige Tätigkeit als Software-Entwickler
Sebastian Thees
Letzte Position:
Softwareentwickler / Cloud Engineer bei OC Fulfillment GmbH
- Hybride Rolle als erster Softwareentwickler im Unternehmen, um die Organisation aufzubauen, technische Grundlagen zu schaffen und das Management in organisatorischen Fragen zu beraten.
- Aufbau der SaaS-Plattform-Architektur, Auswahl von Sprachen und Tools sowie Design von Prozessen, um Kunden schnell und zuverlässig Mehrwert zu liefern.
- Entwurf und Implementierung einer Build- und Continuous-Deployment-Pipeline mit Multi-Tenant-Ansatz zur extremen Skalierung der SaaS-Plattform.
- Einführung erster ITSM- und Support-Prozesse, Bereitstellung von Monitoring und Alarming sowie Mitwirkung im On-Call-Team.
- Vorschlag neuer Ansätze zur Skalierung der Plattform und Verbesserung von Backend-Schnittstellen, um Bugs und Kommunikationsaufwand zu reduzieren.
- Mentoring neuer Mitarbeiter und eine vertrauensvolle Teammitgliedschaft sowie Rolle als informelle Führungskraft.
- Durchführung von Interviews für technische Positionen.
- Verwendete Technologien: TypeScript, Node.js, Bash, Google Cloud Platform (App Engine, Cloud Run, Cloud Functions, Google Endpoints, Firebase), GitHub Actions, Docker, Terraform, MongoDB, Firebase, REST-APIs, GraphQL.
Satya Vulise
Letzte Position:
Lead-Entwickler bei Allane Mobility Group
- Leitete Entwicklungsaktivitäten für Unternehmensanwendungen, verantwortete Design, Planung und Lieferung zur Erreichung der Unternehmensziele.
- Entwickelte und implementierte Microservices mit Java/JavaEE, Kotlin, Spring Boot und Kafka unter Verwendung synchroner und asynchroner Kommunikation, wodurch eine pünktliche Lieferquote von 95 % erreicht wurde.
- Entwickelte Microservices in Golang mit Frameworks wie Gin, GORM und Viper für leistungsstarke Anwendungen.
- Wartete RESTful- und GraphQL-APIs und ermöglichte so nahtlose Integration mit Unternehmensanwendungen.
- Nutze gRPC für sichere und effiziente Service-zu-Service-Kommunikation in Microservices und verringerte die Latenz.
- Verwendete SQL-Datenbanken (MySQL, PostgreSQL) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Redis).
- Integrierte Publisher-Subscriber-Systeme und Message-Queue-Architekturen (SQS, Kafka).
- Konfigurierte sichere Authentifizierungs- und Autorisierungssysteme (OAuth 2.0, OpenID Connect) mit AWS Cognito und Spring Security.
- Entwarf skalierbare Patterns wie API Gateway, Circuit Breaker, Saga, CQRS und Event Sourcing zur Steigerung von Zuverlässigkeit und Performance.
- Entwickelte Middleware-Lösungen zur Integration komplexer APIs und Drittanbieterdienste für nahtlose Systeminteraktionen.
- Realisierte cloud-native Architekturen mit AWS-Services wie S3, EC2, Lambda, API Gateway, RDS, DynamoDB, SNS, SQS, EKS, ECR und ECS.
- Implementierte eine zentralisierte CI/CD-Pipeline und reduzierte die Bereitstellungszeit durch Automatisierung und Standardisierung um 80 %.
- Integrierte Observability-Tools wie Prometheus, Grafana, Datadog und CloudWatch und verbesserte so Monitoring und Troubleshooting.
- Automatisierte Infrastructure-as-Code-Bereitstellung mit Terraform und sicherte konsistente und skalierbare Umgebungen für Entwicklung, Tests und Produktion.
- Verbesserte Logging- und Visualisierungsfunktionen mit dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
- Optimierte Release-Prozesse für effiziente und fehlerfreie Deployments, was zu einer 30%igen Reduzierung von Fehlern in der Produktion führte.
- Migrierte Services in die Cloud und überführte Legacy-Systeme in eine Cloud-Umgebung zur Verbesserung von Skalierbarkeit und Performance.
- Automatisierte Infrastrukturaufgaben mit Python und optimierte so Workflows wie S3-Datei-Uploads und SQS-Event-Verarbeitung.
- Erstellte Python-Skripte zum lokalen Testen von AWS-Services mit LocalStack und erreichte dabei 98% Genauigkeit.
- Entwarf und architekturierte groß angelegte, skalierbare Enterprise-Anwendungen, führte End-to-End-, Unit- und Integrationstests durch und reduzierte die Produktionsfehler um 25%.
- Entwarf und entwickelte Webanwendungen mit Angular, HTML, CSS und JavaScript.
- Integrierte erweiterte Sicherheitsmaßnahmen in die DevSecOps-Pipeline, darunter SAST mit SonarQube, DAST mit OWASP ZAP, Schwachstellenscans mit Snyk und Container-Image-Scanning via Trivy.
- Betreute über 5 Junior-Entwickler in Java, Kotlin und Microservices und steigerte die Teamproduktivität innerhalb von sechs Monaten um 20%.
- Führte Workshops zu moderner Architektur, DevOps und Cloud-Integrationspraktiken durch und verbesserte die Teamkompetenz.
Mehmet Sinan Bozdag
Letzte Position:
Freiberuflicher Full-Stack-Entwickler, IT-Berater bei SB2Data
- Entwicklung von ERP-Software für das B2B-Lieferkettenmanagement mit Buchhaltung, Bestandsverwaltung und KI-gestütztem Lagerverwaltungssystem, integriert mit EDI-Modulen
- Entwicklung nativer Android- und iOS-Apps
- Einrichtung von Linux-Servern, VMWare ESX und MySQL 8 Server
- Cloud-Bereitstellung mit AWS (EC2, RDS, S3) und Ionos
- Erfahrung im Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Tools wie Jenkins, GitLab CI
- Unterstützung von B2C-Softwareentwicklungsprozessen in internationalen Teams
Anton Klonov
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Iñigo Allende
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Freiberuflich
Stefan Schüßler
Letzte Position:
Freiberuflicher Lean-Berater/Trainer/Coach für Produktion im Mittelstand bei Selbstständig
- Implementation hierarchieübergreifendes Kennzahlensystem und Shopfloormanagement (SFM)
- Aufbau und Begleitung von strukturierten hierarchieübergreifenden Problemlöseprozessen
- Erarbeitung von Strategien und Organisationsformen in der wertstromorientierten Führung
- Austaktung von Montagebändern mit variantenreichen Fahrzeugen und Motoren inkl. SAB-Erarbeitung
- Materialbereitstellung entlang der Montagebänder inkl. Belieferung und Bedarfsmeldung sowie Aufbau von Kommissionierung, Supermarkt und Route
- Einführung von GAB & GAE, Verbesserung von Rüstzeiten und Aufbau einer Maschinenbelegungsplanung
- Konzeption und Einführung einer Werkerführung für Montage (inkl. Abstimmung mit Programmierern)
- Taskforce Verteilung von Halbleitern mit Konsolidierung globaler Bestände, Bedarfe und Lieferketten
- Verbesserung der Qualität über 6σ-Analysen und Standards von Textildruck-Maschinenparametern
- Reorganisation von Abstimmungsprozessen im Vertrieb
Malte Schonvogel
Letzte Position:
Freiberuflicher iOS-Entwickler bei United Internet AG
- Unter den Marken Web.de, GMX, 1&1 und Mail.com werden E-Mail- und Cloud-Dienste angeboten, die täglich von Millionen auf dem iPhone genutzt werden.
- Im Rahmen eines zehnköpfigen Teams neue Funktionen hinzugefügt, veralteten Code refaktoriert und die Testabdeckung erhöht.
- Funktionen: E-Mail- und Cloud-Zugriff, E-Mails verfassen, E-Mail- und Cloud-Synchronisation, News, Kontakte, Verwaltung mehrerer Konten, Synchronisation, Benachrichtigungen, Premium-Funktionen, Werbung.
- Verwendete Technologien: UIKit, SwiftUI, Combine, VIPER, Unit-Tests, UI-Tests, Snapshot-Tests, Fastlane, CocoaPods, MailCore.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google App Engine einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
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 Google App Engine 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
Was es ist
Google App Engine, oft auch App Engine oder GAE genannt, ist die verwaltete Laufzeitumgebung von Google Cloud für Web-Apps und APIs. Sie übernimmt einen großen Teil der Infrastrukturarbeit, damit sich Teams auf die Anwendung selbst konzentrieren können. Sie eignet sich für Dienste, die schnelle Bereitstellung, einfachen Betrieb und planbares Skalieren brauchen.
Typische Aufgaben
- Webanwendungen mit verwalteter Bereitstellung entwickeln und betreiben
- REST- und interne APIs mit App Engine-Diensten bereitstellen
- app.yaml, Routing, Versionen und Traffic-Aufteilung konfigurieren
- Cloud SQL, Firestore, Pub/Sub und Speicher-Dienste anbinden
- Logging, Monitoring und Release-Abläufe optimieren
Kenntnisse im Ökosystem
Starke Fachleute, die mit Google App Engine arbeiten, kennen meist auch den größeren Google-Cloud-Stack. Sie arbeiten mit IAM, Cloud Build, Artifact Registry, Cloud Logging und Netzwerkregeln. In der Praxis verstehen sie auch, wie man Code portierbar hält, wenn ein Team später Teile des Systems in Container oder andere verwaltete Dienste verschiebt.
Wann Experten helfen
Unternehmen holen sich freiberufliche App Engine Spezialisten, wenn ein Launch kurz bevorsteht, ein Altdienst bereinigt werden muss oder ein Deployment anfängt, instabil zu wirken. Das ist häufig bei Produktteams in Deutschland der Fall, die Remote-Hilfe auf Englisch möchten oder jemanden brauchen, der ein bestehendes lokales Team unterstützt. Der richtige Experte kann Releases stabilisieren, Umgebungseinstellungen prüfen und versteckte Laufzeitprobleme beseitigen.
Was starke Experten tun
Ein starker Fachmann deployt nicht nur Code. Er liest die Anwendungsstruktur, wählt die passende Laufzeit und hält den Betrieb einfach. Außerdem erkennt er Probleme bei Speichernutzung, Warmup-Verhalten, Request-Timeouts und Abhängigkeitsverwaltung, bevor sie zu Produktionsproblemen werden.
Wo es passt
Google App Engine eignet sich gut für interne Tools, Kundenportale, ereignisgesteuerte Dienste und API-Backends. Sie wird oft gewählt, wenn ein Team weniger Infrastrukturarbeit als mit Kubernetes möchte, aber mehr Kontrolle als bei einem vollständig undurchsichtigen gehosteten Tool. Am besten passt sie meist zu einem Dienst mit konstantem Traffic, klaren Grenzen und dem Bedarf an schnellen, sicheren Releases.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Google App Engine? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Google App Engine wird genutzt, um Web-Apps, APIs, interne Tools und andere Dienste zu betreiben, ohne Server direkt verwalten zu müssen. Teams setzen sie ein, wenn sie schnelle Bereitstellungen, automatisches Skalieren und einfachen Betrieb möchten. Sie passt gut zu Produktfunktionen, die einen sauberen Release-Ablauf brauchen.
App Engine und Google Cloud App Engine bezeichnen denselben Dienst in Google Cloud. In älteren Codebasen und Teamgesprächen sagt man auch heute noch oft GAE. Wenn Sie Hilfe beauftragen, stellen Sie sicher, dass die Person das aktuelle Laufzeitmodell kennt und nicht nur die ältere Bezeichnung.
Google App Engine bietet mehr verwaltete Struktur als Kubernetes und meist weniger Betriebsaufwand. Im Vergleich zu Cloud Run eignet sie sich oft besser für Apps, die zum App Engine-Modell und zu seinen Deployment-Konventionen passen. Ein guter Experte kann Ihnen sagen, wann die App auf App Engine bleiben sollte und wann ein anderer Google-Cloud-Dienst besser passt.
Ein starker Google App Engine Spezialist sollte Python, Java, Go, Node.js oder eine andere im Projekt genutzte unterstützte Laufzeit kennen. Außerdem sollte er Cloud Logging, IAM, Cloud SQL, Firestore, Pub/Sub und grundlegende Netzwerktechnik verstehen. Diese Kenntnisse sind wichtig, weil App Engine-Projekte selten isoliert laufen.
Eine kleine Änderung an GAE kann von jemandem umgesetzt werden, der die Plattform gut kennt und ähnliche Dienste schon mehrfach ausgeliefert hat. Größere Migrationen, Absicherung von Releases oder Laufzeitänderungen brauchen jemanden, der sowohl den Code als auch die betrieblichen Auswirkungen versteht. Entscheidend ist direkte App Engine-Erfahrung, nicht nur allgemeine Cloud-Erfahrung.
Ja, App Engine-Arbeit wird oft remote gemacht, weil die meisten Aufgaben Code, Deployment-Einstellungen und Cloud-Konfiguration betreffen. Für Teams in Deutschland ist Remote-Zusammenarbeit üblich, wenn der Experte klar kommunizieren kann und in der bevorzugten Sprache des Teams arbeitet. Vor-Ort-Zeit wird meistens nur für den Start, Workshops oder sensible Übergaben benötigt.
Achten Sie auf klare Beispiele für Google App Engine-Dienste, die die Person bereitgestellt, gewartet oder verbessert hat. Gute Antworten sollten Versionierung, Umgebungskonfiguration, Fehlersuche und Release-Sicherheit abdecken, nicht nur allgemeines Cloud-Gerede. Ein solider Experte kann Abwägungen in einfachen Worten erklären und zeigen, wie er Risiken reduziert hat.
Google App Engine-Spezialisten beheben oft Deployment-Fehler, Routing-Probleme, Abhängigkeitskonflikte und Performance-Probleme, die mit Laufzeitgrenzen zusammenhängen. Sie helfen auch bei Traffic-Aufteilung, Aufräumen von Umgebungen und dem Übergang von einer unübersichtlichen Konfiguration zu einer einfacheren. Das sind die Aufgaben, die meist am wichtigsten sind, wenn ein Dienst bereits live ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Google App Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 816 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Google App Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Google App Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Google App Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (94%) und Spanisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Google App Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Automotive (56%) und Einzelhandel (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Google App Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (94%) und Betrieb (44%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google App Engine eingesetzt haben
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