Google Cloud Functions Experten in Deutschland
– geprüfte und verfügbare SpezialistenBeauftragen Sie Experten, die ereignisgesteuerte Backends, HTTP-APIs und automatisierte Google Cloud-Workflows mit Google Cloud Functions, Pub/Sub und Firestore entwickeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Google Cloud Functions eingesetzt haben
Qamar H.
Letzte Position:
Freelance Consultant Data Analytics & AI Portfolio bei TIC Company
- Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
- Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.
Dmitry P.
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Sanju R.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Senior Connect GmbH
- Komplexe Backend-Systeme erstellt (FastAPI Python, GCP Cloud Functions, APIs, Integrationstests) mit TypeScript.
- Mit Firebase- und Firestore-Datenbanken gearbeitet und dabei Transaktionen, Scheduling-Jobs und Migrationen umgesetzt.
- GCP-Dashboards für ein gründliches Monitoring und benutzerdefinierte Alerts bei ungewöhnlichem Traffic implementiert.
- Sentry für besseres Debugging, Error-Tracking und das allgemeine Monitoring des Next.js-Frontends implementiert.
- Story-Tests für UI-bezogenes Testing implementiert.
- Typesense im Python-FastAPI-Backend implementiert, um die textbasierte Suche und den Umgang mit Tippfehlern zu verbessern.
Muzamal A.
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Anton K.
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 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, 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), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Moritz K.
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Jan K.
Letzte Position:
Software-Architekt: Schulungsplattform für IT-Quereinsteiger bei appvanced
- Mobile: Kotlin Multiplatform (KMP), Kotlin, Swift, SwiftUI, Jetpack Compose, Ktor, Room, Koin
- Backend: Spring Boot, GCP Cloud Run, GCP Load Balancing, GCP Eventarc
- Planung und Entwicklung einer Cloud-Backend-Architektur mit Google Cloud Platform
- Entwicklung einer plattformübergreifenden Architektur mit Kotlin Multiplatform (KMP)
- Tech Lead für ein umfassendes Großprojekt mit Webshop, zwei Apps und einem Omnichannel-Backend
Alexander S.
Letzte Position:
Gründer und Full-Stack-Entwickler bei TrumpPostAlert.com
- Machbarkeitsstudie zur schnellen Umsetzung von Anforderungen mit KI-basierter Entwicklung (Vibe-Coding)
- Entwicklung einer Single-Page-Webanwendung in Angular 20
- Entwicklung einer Backend-Server-Anwendung in Kotlin
- Anbindung der Google Cloud Platform (Firebase): Authentifizierung, Firestore NoSQL-Datenbank, Storage, Cloud Functions, Hosting und Cloud Run
- Anbindung einer NEON PostgreSQL-Datenbank
- Automatisierte, KI-basierte Auswertung von Donald Trumps Posts auf Truth Social und Analyse ihrer Relevanz für Aktienmärkte und geopolitische Themen
- CI/CD über GitHub Actions unter Verwendung von Docker und Google Cloud Run
- Technisches Umfeld: Angular 20 (Angular Material, RxJS), Kotlin 2.2.20, TypeScript 5.9.3, Spring Boot 3.5.6, Google Cloud Platform (Firebase, Cloud Run, Gemini, Vertex AI), ChatGPT Codex, Git, GitHub, SourceTree, IntelliJ WebStorm, IntelliJ IDEA
Enzo V.
Letzte Position:
Selbstständiger Software-Entwickler bei Volkmann Design Code
- Selbstständige Tätigkeit als Software-Entwickler
Volha L.
Letzte Position:
IT-Berater SAP Commerce Cloud B2C / B2B Shops bei Haba Family Group
- Release / Weiterentwicklung SAP Commerce (2105), Azure DevOps, IntelliJ IDEA
- Design und Entwicklung von neuen Features
- Performance-Optimierung Hybris (SAP Commerce 2105)
- Anpassungen
- Wartung und Support
- Integration Tests und Qualitätssicherung
- Code-Optimierung
- Dokumentation
Javid H.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft (Anwendungsprojekt - CHAI) bei FH Kiel & Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU)
- Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Korrosionserkennung für maritime Infrastrukturen im Rahmen des CHAI-Forschungsprojekts.
- Aufbau eines binären Bildklassifikationsmodells zur Korrosionserkennung anhand eines Datensatzes mit über 5.000 Metalloberflächenbildern.
- Automatisierte Datenbeschriftung anhand von Segmentierungsmasken und Entwurf von Workflows zur Erstellung von Bounding Boxes für einzelne Korrosionsstellen.
- Durchführung von Datenvorverarbeitung, Datenaugmentation und Modellevaluation (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score).
- Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam zur Integration von Computer-Vision-Workflows für Korrosionsüberwachung und Datensatzverbesserung.
Maciej W.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei EQS Group GmbH
- Weiterentwicklung der Compliance-Produkte
- Rollenverantwortung als Senior Softwareentwickler
- Teamgröße: 5 - 15 Personen
- Tools: TypeScript, Angular 18, Node.js, Nest.js, AWS, Kubernetes/Helm Charts/Docker, GitLab (CD/CI), Elasticsearch, MySQL, OpenAI, Java, RabbitMQ
Sebastian T.
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.
Jens D.
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Asad K.
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 %.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google Cloud Functions einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
61%
Doktortitel
6%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 Cloud Functions 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Google Cloud Functions Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (95%)
- Einzelhandel (55%)
- Bildung (45%)
- Bank- und Finanzwesen (41%)
- Professionelle Dienstleistungen (41%)
- Fertigung (36%)
- Automotive (32%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (32%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Serverlose Ausführung
Google Cloud Functions ist ein serverloser Computing-Dienst, mit dem sich klar abgegrenzte Code-Teile ausführen lassen, ohne Server verwalten zu müssen. Funktionen reagieren auf HTTP-Anfragen oder Ereignisse von Diensten wie Cloud Storage, Pub/Sub, Firestore und Eventarc. Unternehmen nutzen sie für APIs, Hintergrundverarbeitung, Integrationen und automatisierte Workflows, die eine flexible Ausführung benötigen.
Google Cloud-Ökosystem
Effektives Arbeiten mit Google Cloud Functions geht über das Schreiben eines Handlers hinaus. Spezialisten verbinden Funktionen mit IAM, Secret Manager, Cloud Logging, Monitoring und Deployment-Pipelines. Sie arbeiten möglicherweise auch mit Firebase, Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL und Google Kubernetes Engine, wenn eine Lösung serverlose Funktionen mit persistenten Diensten oder containerisierten Workloads kombiniert.
Typische Anwendungsfälle
- In Cloud Storage hochgeladene Dateien verarbeiten und eine Validierung oder Transformation auslösen
- Schlanke HTTP-Endpunkte für Web- und mobile Anwendungen erstellen
- Pub/Sub-Ereignisse für asynchrone Geschäftsprozesse verarbeiten
- Firestore-Daten mit externen Systemen synchronisieren
- Benachrichtigungen, geplante Aufgaben und operative Prozesse automatisieren
Wann Experten einen Mehrwert bieten
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Expertise ins Haus, wenn sie ein bestehendes Backend modernisieren, Workloads in die Google Cloud verlagern oder mehrere verwaltete Dienste miteinander verbinden. Spezialisten können das Ereignismodell gestalten, sichere Servicegrenzen definieren und unzuverlässige Wiederholungen oder doppelte Verarbeitung verhindern. In Deutschland ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während regulierte Branchen möglicherweise auch eine enge Abstimmung mit lokalen Teams und internen Sicherheitsfunktionen erfordern.
Entwicklung und Betrieb
Eine starke Implementierung umfasst klare Funktionsgrenzen, idempotente Handler, strukturierte Logs und eine kontrollierte Fehlerbehandlung. Experten richten die Infrastruktur bei Bedarf mit Terraform oder Google Cloud Deployment Manager ein, verwalten Umgebungen und konfigurieren Continuous Delivery. Außerdem prüfen sie Kaltstarts, Parallelität, Kontingente, Berechtigungen und Beobachtbarkeit, damit der Dienst auch bei wechselnden Workloads zuverlässig bleibt.
Den passenden Spezialisten auswählen
Suchen Sie nach Fachleuten, die erklären können, warum eine Funktion in Google Cloud Functions statt in Cloud Run, einem verwalteten Containerdienst oder einem herkömmlichen Anwendungs-Backend eingesetzt werden sollte. Relevante Erfahrung umfasst ereignisgesteuertes Design, API-Sicherheit, asynchrone Nachrichtenverarbeitung und Kostensteuerung in der Google Cloud. Gute Spezialisten testen Fehlerfälle, dokumentieren Trigger und kommunizieren klar mit Produkt-, Sicherheits- und Betriebsteams – unabhängig davon, ob die Zusammenarbeit remote oder vor Ort in Deutschland stattfindet.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Google Cloud Functions wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Google Cloud Functions führt kleine, klar abgegrenzte Code-Einheiten als Reaktion auf HTTP-Aufrufe oder Cloud-Ereignisse aus. Unternehmen nutzen es für APIs, Dateiverarbeitung, Nachrichtenverarbeitung, Reaktionen auf Datenbankänderungen, geplante Automatisierungen und Integrationen, ohne die zugrunde liegenden Server verwalten zu müssen.
Google Cloud Functions eignet sich gut für Ereignishandler und klar abgegrenzte serverlose Aufgaben, deren Trigger in das Google Cloud-Ökosystem integriert sind. Cloud Run bietet mehr Kontrolle über paketierte Anwendungen und Container. Die Wahl hängt daher von Laufzeitanforderungen, Bereitstellungsstruktur, Anfrageprofilen und dem gewünschten Maß an Betriebskontrolle ab.
Google Cloud Functions-Arbeit erfordert oft Kenntnisse in Pub/Sub, Eventarc, Firestore, Cloud Storage, IAM und Secret Manager. Gute Spezialisten verstehen außerdem Terraform, CI/CD, Beobachtbarkeit, API-Sicherheit sowie die Abwägungen zwischen Funktionen, Cloud Run und anderen Google Cloud-Diensten.
Google Cloud Functions kann eine kleine Integration unterstützen oder Teil eines größeren verteilten Systems sein. Das passende Maß an Expertise hängt von der Ereigniskomplexität, den Sicherheitsanforderungen, den Datenflüssen und der Verantwortung im Produktionsbetrieb ab – nicht allein von der Anzahl der Funktionen. Ein Spezialist sollte zunächst Trigger, Fehlerbehandlung und die Zuständigkeit für den Betrieb prüfen.
Google Cloud Functions-Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Infrastruktur und Monitoring über Cloud-Tools gemeinsam genutzt werden. Vor-Ort-Arbeit kann dennoch hilfreich sein, wenn der Spezialist eng mit deutschen Sicherheits-, Compliance- oder Betriebsteams zusammenarbeiten muss. Klare Dokumentation und Kommunikation in der erforderlichen Arbeitssprache bleiben wichtig.
Google Cloud Functions-Expertise lässt sich am besten anhand konkreter Designfragen beurteilen. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Wiederholungen, doppelten Ereignissen, Berechtigungen, Secrets, Logging, Timeouts und dem Rollback von Deployments umgeht. Ein guter Experte erklärt diese Entscheidungen im Zusammenhang mit dem Geschäftsprozess, anstatt Funktionen als Standardlösung darzustellen.
Google Cloud Functions kann Teile eines herkömmlichen Backends ersetzen, ist aber nicht immer die beste Wahl für eine vollständige Anwendung. Lang laufende Prozesse, komplexe gemeinsam genutzte Zustände oder hohe Anforderungen an die Laufzeitkontrolle passen möglicherweise besser zu Cloud Run, verwalteten Diensten oder einer herkömmlichen Anwendungsarchitektur. Spezialisten sollten die Grenze zwischen den einzelnen Komponenten definieren.
Google Cloud Functions-Projekte können bestehende Google Cloud-Organisationen, IAM-Richtlinien, Bereitstellungsstandards und Anforderungen an den Umgang mit Daten umfassen. Freelancer sollten vor Beginn der Implementierung Zugriffsverfahren, Erwartungen an die Zusammenarbeit, die Zuständigkeit für das Monitoring und die erforderliche Sprache klären. Vertrautheit mit deutschen Unternehmensprozessen kann die Abstimmung erleichtern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 724 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 61% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Russisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Einzelhandel (55%) und Bildung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Produktentwicklung (95%) und Business Intelligence (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Cloud Functions eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
