Google Cloud Functions Experten in Deutschland
für serverless Delivery, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die ereignisgesteuerte Services, HTTP-APIs und automatisierte Cloud-Workflows mit Google Cloud Functions, Cloud Run und Pub/Sub entwickeln. FRATCH verbindet Sie ohne langwierige Suche mit genau passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Google Cloud Functions eingesetzt haben
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.
Lasse B.
Letzte Position:
Infrastructure Engineer bei YC Infra AI Startup
Aufbau und Betrieb der gesamten Infrastruktur- und Observability-Plattform für eine Plattform zur Bewertung von KI-Agenten auf AWS/Kubernetes. Leitung der Weiterentwicklung einer Cloud-nativen Plattform mit KI-Fokus durch den Aufbau einer durchgängigen Observability, die Automatisierung von Infrastruktur und CI/CD, die Verbesserung von Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, die Optimierung der Leistung durch datengestützte Entwicklung sowie die Arbeit in einem KI-nativen Entwicklungsprozess mit Fokus auf schnelle Iteration, Code-Reviews und Automatisierung. Der Technologie-Stack umfasste Terraform, AWS, Kubernetes, Grafana, Github Actions, Python und Cursor.
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.
Umut T.
Letzte Position:
App Engineer bei Tonies SE
Als App Engineer im IoT-Control-Team in einem React-Native-Stack gearbeitet.
- Neue Komponenten auf Basis des Tonies Design Systems implementiert.
- Das Tonies Design System verbessert, erweitert und gewartet
- Neue Funktionen wie Lautstärke- und Wiedergabesteuerung für die Tonies hinzugefügt
- Verbindungsprobleme über Bluetooth und WLAN behoben
- Technische Schulden abgebaut und die Anwendung für ein bevorstehendes großes Software- und Hardware-Release optimiert
- Die Barrierefreiheit verbessert, indem Bildschirme und Komponenten für die Nutzung mit Screenreadern optimiert wurden.
- Viele automatisierte Tests geschrieben, um dauerhaft eine hervorragende App-Qualität sicherzustellen.
- Wöchentliche App-Releases in einer Umgebung mit hohem Arbeitsaufkommen
Ergebnisse & Wirkung:
- App-Stabilität und Verbindungszuverlässigkeit vor einem wichtigen Software- und Hardware-Release verbessert
- Die allgemeine App-Qualität durch eine deutlich umfangreichere Testsuite erhöht, die Regressionen erkannte, bevor sie Nutzer erreichten
- Die App für Screenreader nutzbar gemacht und damit die Barrierefreiheit für ein breiteres Publikum verbessert
- Einen wöchentlichen Release-Rhythmus in einer Produktionsumgebung mit hohem Volumen ohne Qualitätseinbußen aufrechterhalten
Technologien: react-native, expo, typescript, react-19, react-compiler, react-navigation, zustand, @tanstack/react-query, i18next, figma, app-store, play-store, sentry, bitrise, config-cat, poeditor
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.
Maciej W.
Letzte Position:
Senior-Softwareengineer bei EQS Group GmbH
- Weiterentwicklung der Compliance-Produkte
- Rollenverantwortung als Senior-Softwareengineer
- 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
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
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.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google Cloud Functions einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
80%
Master-Abschluss oder höher
55%
Doktortitel
5%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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) (96%)
- Einzelhandel (58%)
- Bildung (42%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Fertigung (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
- Automotive (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Serverless-Grundlage
Google Cloud Functions ist ein verwalteter, ereignisgesteuerter Compute-Service auf Google Cloud. Er führt kleine Codeeinheiten als Reaktion auf HTTP-Anfragen, Nachrichten, Dateiänderungen oder geplante Ereignisse aus, ohne dass ein Team Server verwalten muss. Der Service unterstützt gängige Laufzeitumgebungen wie Node.js, Python, Go, Java, .NET und Ruby.
Was damit entwickelt wird
Unternehmen nutzen Cloud Functions für gezielte Backend-Aufgaben und Integrationen:
- HTTP-Endpunkte für Web- und Mobilanwendungen
- Pub/Sub-Consumer für die asynchrone Verarbeitung
- Cloud-Storage-Trigger für Datei- und Medien-Workflows
- Geplante Jobs, Benachrichtigungen und Datentransformationen
Functions können separate Systeme schnell verbinden. Sie eignen sich für Prototypen, Produktionsintegrationen und ereignisgesteuerte Komponenten, die mit der Nachfrage skalieren müssen.
Google-Cloud-Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten mit den angrenzenden Google-Cloud-Services. Typische Kombinationen umfassen Cloud Run, API Gateway, Pub/Sub, Eventarc, Firestore, Cloud Storage, BigQuery und Secret Manager. Außerdem nutzen sie IAM, Cloud Logging, Cloud Monitoring und Cloud Build, um Zugriffe zu steuern, das Laufzeitverhalten zu überprüfen und die Bereitstellung zu automatisieren.
Ein Projekt kann auch Terraform, Docker, GitHub Actions oder andere CI/CD-Tools umfassen. Die richtige Wahl hängt vom Laufzeitverhalten, den Anforderungen an die Bereitstellung und den Grenzen zwischen den Services ab.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen oft freiberufliche Expertise hinzu, wenn eine bestehende Codebasis eine zuverlässige Ereignisverarbeitung benötigt, ein Monolith in Services aufgeteilt wird oder Integrationen SaaS-Tools mit internen Systemen verbinden müssen. Spezialisten können außerdem ein Design vor der Implementierung prüfen und vermeidbare Risiken bei Laufzeit, Sicherheit oder Betrieb erkennen.
In Deutschland ist die Remote-Zusammenarbeit bei Google-Cloud-Projekten üblich. Workshops vor Ort können dennoch bei Architektur, Abstimmung mit Stakeholdern und dem Zugriff auf sensible Geschäftssysteme helfen. Englisch wird in der technischen Umsetzung häufig verwendet, während Deutsch lokale Teams und die Dokumentation unterstützen kann.
Umsetzung und Betrieb
Fachleute, die mit Cloud Functions arbeiten, sollten zustandslose Ausführung, Kaltstarts, Wiederholungen, Idempotenz und Timeout-Limits verstehen. Sie definieren klare Ereignisverträge, validieren Eingaben und behandeln Fehler, ohne doppelte Seiteneffekte zu erzeugen. Sichere Servicekonten und eng gefasste IAM-Rollen sind unverzichtbar.
Außerdem sollten sie strukturierte Logs, Traces, Alarme und Bereitstellungsumgebungen einrichten. Tests müssen Handler, Ereignis-Payloads, Berechtigungen und Fehlerpfade abdecken und nicht nur die Hauptantwort der Funktion.
Qualitätsmerkmale
Achten Sie auf Spezialisten, die erklären können, warum Cloud Functions zu einer Aufgabe passt und wann Cloud Run, GKE oder ein herkömmlicher Service die bessere Wahl wäre. Aussagekräftige Nachweise sind ein klares Trigger-Design, wiederholbare Bereitstellungen und praxisnahe Monitoring-Entscheidungen.
- Trennt Geschäftslogik von plattformspezifischen Handlern
- Entwickelt sichere Wiederholungen und idempotente Verarbeitung
- Schützt Geheimnisse, Identitäten und Servicegrenzen
- Dokumentiert Ereignisse, Abhängigkeiten und die betriebliche Verantwortung
Ein guter Profi macht das Verhalten von Serverless-Anwendungen sowohl für technische als auch für geschäftliche Stakeholder verständlich.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Google Cloud Functions wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Google Cloud Functions führt fokussierten Code als Reaktion auf Ereignisse wie HTTP-Anfragen, Pub/Sub-Nachrichten, Änderungen in Cloud Storage oder Zeitpläne aus. Unternehmen nutzen es für APIs, Integrationen, Benachrichtigungen, Datenverarbeitung und leichte Automatisierungen, ohne die Serverinfrastruktur verwalten zu müssen.
Google Cloud Functions eignet sich gut für kleine, ereignisgesteuerte Handler mit einem verwalteten Bereitstellungsmodell. Cloud Run bietet mehr Kontrolle über Container, Prozesse und die Laufzeitkonfiguration und wird daher häufig für länger laufende Services oder Anwendungen mit umfassenderen Infrastrukturanforderungen bevorzugt.
Ein guter Google Cloud Functions Spezialist versteht in der Regel IAM, Pub/Sub, Eventarc, Cloud Storage, API Gateway und Secret Manager. Erfahrung mit Terraform, CI/CD, Observability, Tests und einer unterstützten Programmiersprache ist ebenfalls wertvoll.
Eine kleine HTTP-Funktion benötigt möglicherweise nur gezielte Unterstützung, während ein produktives Ereignissystem umfassendere Kenntnisse in Design und Betrieb erfordert. Bei Google Cloud Functions sollten Sie Erfahrung mit Wiederholungen, Idempotenz, Berechtigungen, Bereitstellungsumgebungen, Monitoring und Fehlerbehandlung bewerten, statt sich nur auf die Projektdauer zu verlassen.
Ja. Google Cloud Functions-Projekte können in der Regel remote über Versionskontrolle, Cloud-Umgebungen, Dokumentation und strukturierte Reviews umgesetzt werden. Termine vor Ort in Deutschland können für Architektur-Workshops, Sicherheitsentscheidungen und die Abstimmung mit Teams, die regulierte oder sensible Systeme betreuen, hilfreich sein.
Google Cloud Functions kann ungeeignet sein, wenn ein Service lang laufende Prozesse, eigene Betriebssystemabhängigkeiten, detaillierte Containerkontrolle oder komplexe Netzwerke benötigt. Cloud Run oder GKE können in solchen Fällen je nach erforderlicher betrieblichen Verantwortung eine bessere Grundlage bieten.
Fragen Sie, wie der Spezialist Trigger, Wiederholungen, Zugriffsberechtigungen und Observability gestaltet. Ein kompetenter Google Cloud Functions Profi kann Zielkonflikte erklären, klare Bereitstellungspraktiken zeigen und einen schnellen Handler von einem zuverlässigen produktiven Service unterscheiden.
Ein Google Cloud Functions-Auftrag kann mehrere Laufzeitumgebungen, Generationen, Triggertypen und Google-Cloud-Services umfassen. Freelancer sollten die Verantwortung für die Bereitstellung, Ereignisverträge, Sicherheitsgrenzen, erwartete Latenz, das Fehlerverhalten und den Einsatz von Infrastructure as Code klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 5% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 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 (92%) und Russisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Einzelhandel (58%) und Bildung (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Google Cloud Functions in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (96%) und Qualitätssicherung (46%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Cloud Functions eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
