Google Cloud Run Experten in München
, die aus über 15.000 Lebensläufen in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die containerisierte Anwendungen bereitstellen, Cloud Run mit Google Cloud-Diensten verbinden und zuverlässige serverlose Bereitstellungspipelines entwickeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Google Cloud Run eingesetzt haben
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
Siegfried-Thor B.
Letzte Position:
Unabhängiger KI-Risikoauditor & Prüfer von Softwarearchitekturen bei Vertraulicher Kunde
Durchführung einer unabhängigen technischen Bewertung einer KI-gestützten Softwareplattform, wobei KI-Risikoaudit, Cybersicherheitsanalyse und Prüfung der Softwarearchitektur kombiniert wurden. Prüfung von Anwendungskomponenten, APIs, Datenflüssen, LLM-Integrationen, Retrieval-Augmented Generation, Multi-Agenten-Orchestrierung, Authentifizierung, Mandantentrennung, Abhängigkeitsschwachstellen, KI-Governance und Kontrollen des Modelllebenszyklus. Erstellung eines technischen Auditberichts mit strukturiertem Risikoregister, Quellcodebelegen, regulatorischen Referenzen, Korrekturmaßnahmen, Inventar der KI-Systeme, Risikoklassifizierung, Maßnahmenplan und Key Risk Indicators.
Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Next.js, Node.js, REST APIs, MongoDB, Redis, AWS serverless services, OAuth 2.0 / OpenID Connect, LLM APIs, RAG, vector search, multi-agent orchestration, Model Context Protocol, C4 architecture modelling, threat modelling, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, OWASP guidance, MITRE ATLAS
Mario G.
Letzte Position:
Software- und Data Engineer bei Plexify GmbH
- Architektur, Konzeption und Entwicklung einer MVP-Anwendung eines Anbieters für spezialisierte Reiseerlebnisse
- Technologien: Python, FastAPI, Firestore, Firebase, Docker
Nikolay T.
Letzte Position:
Senior Cloud-Datenarchitekt bei Cloudreach/Eviden (ein ATOS-Unternehmen)
- Konzipierte eine Self-Service-Plattform mit Google Kubernetes Engine (GKE) für eine große Finanzinstitution (Commerzbank), die über 1000 Nutzer in Hunderten von Produktteams befähigte, Ressourcen eigenständig bereitzustellen und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.
- Entwarf eine datenproduktorientierte Plattformarchitektur für das britische Verkehrsministerium (Department for Transport, DfT), um mehr als 1500 direkte Endanwender und zahlreiche angebundene Drittsysteme zu bedienen, wodurch Datenzugänglichkeit und Governance verbessert wurden.
- Trieb das Geschäftswachstum voran, indem ich die strategische Roadmap für die Geschäftslinie 'One Cloud' entwickelte, mit dem Ziel einer Umsatzsteigerung von 10 %.
- Diente als Kernmitglied der CTO-Authority und gab strategische Empfehlungen zu internen Cloud-Initiativen und Best Practices.
Alexander S.
Letzte Position:
Full-Stack-Entwickler (Java/Kotlin/Angular) bei Hypoport (Vergleich.de)
Weiterentwicklung der Website vergleich.de
Entwicklung neuer sowie Weiterentwicklung bestehender Backend-Services in Form von Microservices
Deployment über TeamCity sowie GitHub Actions
Entwicklung von Monitoring-Tools
Entwicklung von REST-Schnittstellen
Datenbankmigration Oracle zu PostgreSQL
Java und Kotlin (inkl. Spring, Spring Boot, JPA, Hibernate)
Angular (TypeScript) und JavaScript
IntelliJ IDEA und Webstorm
Apache Maven
Oracle DB (und SQL Developer), MongoDB, PostgreSQL DB
Git (GitLab, GitHub, BitBucket)
TeamCity
Jira
Docker
JUnit, Mockito, jasmin
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google Cloud Run einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Regierung und öffentliche Verwaltung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Finanzen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, die Google Cloud Run 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 Run Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (67%)
- Einzelhandel (67%)
- Automotive (50%)
- Bildung (50%)
- Versicherung (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Cloud Run macht
Google Cloud Run ist ein vollständig verwalteter Dienst zum Ausführen containerisierter Anwendungen auf Google Cloud. Er startet Container, sobald Anfragen eingehen, skaliert sie entsprechend der Nachfrage und macht es bei vielen Workloads überflüssig, Server oder Kubernetes-Cluster zu verwalten. Teams nutzen ihn für Web-APIs, Event-Handler, interne Tools, geplante Jobs und leichte Hintergrunddienste.
Wo es eingesetzt wird
Cloud Run eignet sich gut, wenn ein Service als portabler Container verpackt und über HTTP bereitgestellt oder durch Ereignisse ausgelöst werden soll. Typische Einsatzbereiche sind:
- Bereitstellung von REST- und GraphQL-APIs
- Hosting von Webanwendungen und Backend-Services
- Verarbeitung von Pub/Sub-Ereignissen und Cloud Tasks
- Ausführung geplanter Workloads mit Cloud Scheduler
- Erstellung von Vorschauen und isolierten Umgebungen
Google Cloud-Ökosystem
Erfahrene Spezialisten verbinden Cloud Run mit Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy, Secret Manager, Cloud SQL, Firestore und Memorystore. Außerdem konfigurieren sie IAM, Dienstkonten, VPC-Netzwerke, Load-Balancing, Protokollierung, Tracing und Monitoring. Ein durchdachtes Design berücksichtigt zustandslose Container, Startverhalten, Nebenläufigkeit, Timeouts, Revisionen und kontrollierte Traffic-Verschiebungen.
Wann Expertise hilft
Unternehmen beauftragen häufig freiberufliche Spezialisten, wenn ein containerisierter Service von der lokalen Entwicklung in eine sichere Produktionsumgebung überführt werden muss. Expertise ist bei der Migration von virtuellen Maschinen oder einer Kubernetes-Umgebung wertvoll, wenn Bereitstellungspipelines neu strukturiert werden müssen oder mehrere Google Cloud-Dienste zusammenspielen sollen. Für Teams in München kann die remote Umsetzung gut funktionieren, wenn Dokumentation, Zugriffsregeln und Kommunikation klar sind; bei Workshops oder regulierten Projekten kann die Zusammenarbeit vor Ort hilfreich sein.
Bereitstellung und Betrieb
Ein kompetenter Experte definiert den Container-Vertrag, Health Checks, die Umgebungskonfiguration, Bereitstellungsphasen und den Rollback-Weg. Er richtet passende Authentifizierung und Autorisierung ein, trennt öffentliche und private Services und verhindert, dass Geheimnisse in Images oder Logs gelangen. Außerdem sorgt er für eine nützliche Beobachtbarkeit, indem er Anfrage-Logs, Traces, Warnmeldungen und Service-Level-Signale mit betrieblichen Entscheidungen verbindet.
Einen starken Spezialisten auswählen
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Cloud Run-Services in der Produktion und nicht nur auf Containerkenntnisse. Fragen Sie, wie der Experte mit Kaltstarts, Nebenläufigkeit, Wiederholungen, Idempotenz, sauberem Herunterfahren und Datenbankverbindungen umgeht. Gute Spezialisten erklären die Abwägungen gegenüber Google Kubernetes Engine, Compute Engine und anderen serverlosen Optionen und hinterlassen anschließend reproduzierbare Infrastruktur, klare Runbooks und wartbare Pipelines.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Google Cloud Run am häufigsten gestellt werden.
Google Cloud Run führt als Container verpackte Anwendungen aus, ohne dass ein Team die zugrunde liegenden Server verwalten muss. Unternehmen nutzen Cloud Run für HTTP-APIs, Websites, ereignisgesteuerte Verarbeitung, geplante Aufgaben und interne Services, die flexible Skalierung benötigen.
Cloud Run ist meist einfacher, wenn Services zustandslos bleiben können und das Team möchte, dass Google den Cluster-Betrieb verwaltet. Google Kubernetes Engine bietet mehr Kontrolle über Scheduling, Netzwerk und Workloads, erfordert aber auch mehr Plattformentwicklung und laufende Wartung.
Ein guter Cloud Run-Spezialist sollte Docker, Google Cloud IAM, Artifact Registry, Cloud Build, Netzwerke und Beobachtbarkeit verstehen. Erfahrung mit Cloud SQL, Pub/Sub, Secret Manager, Terraform und CI/CD ist ebenfalls hilfreich, wenn der Service Teil eines größeren Produktionssystems ist.
Für Google Cloud Run hängt das passende Erfahrungsniveau vom Risiko und der Integrationstiefe des Systems ab, nicht nur von der Containerbereitstellung selbst. Ein einfacher Service benötigt möglicherweise gezielte Umsetzungsexpertise, während eine Produktionsplattform mit privaten Netzwerken, Ereignisverarbeitung, Datendiensten und Compliance-Kontrollen umfassendere Google Cloud-Erfahrung erfordert.
Cloud Run eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Bereitstellungen, Konfiguration, Logs und Infrastruktur über gemeinsame Repositories und Cloud-Tools geprüft werden können. Unternehmen in München sollten Zugriffsverfahren, Dokumentationsstandards, Erwartungen an Besprechungen und klären, ob neben Englisch auch Kommunikation auf Deutsch erforderlich ist.
Cloud Run ist eine gute Wahl, wenn die Anwendung zu einem Container-Modell passt und das Unternehmen verwaltete Bereitstellung und automatische Skalierung wünscht. Compute Engine eignet sich besser, wenn ein Workload dauerhafte Kontrolle über den Host, eine individuelle Betriebssystemkonfiguration oder Software benötigt, die nicht zum Ausführungsmodell von Cloud Run passt.
Bitten Sie einen Cloud Run-Spezialisten, die Sicherheit der Bereitstellung, Authentifizierung, Netzwerke, Beobachtbarkeit, Fehlerbehandlung und Kostenkontrolle konkret zu erklären. Prüfen Sie die Infrastrukturdefinitionen, das Pipeline-Design, den Rollback-Prozess, die Dokumentation und die Tests, statt nur zu beurteilen, ob der Service erfolgreich antwortet.
Cloud Run ist die gebräuchliche Kurzbezeichnung für Google Cloud Run, Googles verwalteten Dienst zur Ausführung von Containern. Freelancer, die damit arbeiten, sollten mit dem umfassenderen Google Cloud-Ökosystem vertraut sein, da reale Projekte Cloud Run häufig mit Identität, Speicher, Datenbanken, Messaging, Bereitstellungsautomatisierung und Monitoring verbinden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Google Cloud Run in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 758 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Google Cloud Run in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Google Cloud Run in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Google Cloud Run in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Google Cloud Run in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Regierung und öffentliche Verwaltung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Google Cloud Run in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Cloud Run eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
