Google Compute Engine Experten in Deutschland
aufbauen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Compute Engine-Architekturen entwerfen, Infrastruktur mit Terraform und Google Cloud Deployment Manager automatisieren und sichere Workloads über Regionen und Zonen hinweg betreiben. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die genau zu Ihren Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Google Compute Engine eingesetzt haben
Nasif M.
Letzte Position:
Lösungsarchitekt bei SAP
Red Hat OpenShift Container Platform
Aufgabenbereich:
- Betrieb und Konfiguration der Red Hat OpenShift Container Platform einschließlich Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsdesign.
- Umsetzung zentraler Observability-Lösungen (Prometheus, Grafana, Alerting).
- Entwicklung von CI/CD-Pipelines, GitOps-Workflows und Automatisierungsframeworks.
- Schulung und Befähigung von Betriebs- und Entwicklungsteams.
Ergebnis: Schnellere Bereitstellung von Services, transparente Betriebskennzahlen und nachhaltiger Wissenstransfer.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Gabriele C.
Letzte Position:
Startup-Mentor und technischer Berater (ehrenamtlich) bei Faros Accelerator
- Startups zu Technologietrends und -lösungen, Geschäftsmodellen sowie Markt- und Wettbewerbsanalysen beraten.
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
Deependra P.
Letzte Position:
Datenspezialist bei Cloud Factory
- Als Datenspezialist habe ich meine analytischen Fähigkeiten genutzt, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und damit strategische Entscheidungen und operative Verbesserungen vorangetrieben. Meine Aufgaben umfassten Dateninterpretation, Automatisierung von Berichten und funktionsübergreifende Zusammenarbeit unter Einsatz von Tools wie Microsoft Excel, Power BI und Python für umfassende Datenanalysen.
- Implementierung von Python-Skripten zur Validierung und Abstimmung großer Datensätze, wodurch manuelle Fehler reduziert und die Datenzuverlässigkeit erhöht wurden.
- Einsatz von Python (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn) zur Automatisierung von Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung, was Effizienz und Genauigkeit im Reporting steigerte.
- Entwicklung interaktiver Dashboards in Power BI zur Darstellung wichtiger Kennzahlen, Trends und Leistungsindikatoren, um Entscheidungsprozesse in Echtzeit zu unterstützen.
- Gestaltung und Durchführung automatisierter Berichte mit Excel (Pivot-Tabellen, Power Query, VBA) und Power BI, um Datenkonsistenz und -genauigkeit abteilungsübergreifend sicherzustellen.
- Datenanalyse: Excel (Erweiterte Pivot-Tabellen, Power Query), Power BI (DAX, Datenmodellierung), Python (Pandas, NumPy, Visualisierungsbibliotheken)
- Automatisierung & Reporting: Power BI Dashboards, Excel-Makros (VBA), Python-Skripting.
Satya V.
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.
Kalyani K.
Letzte Position:
Assistenz-Vizepräsident bei Deutsche Bank
- Technologien: Java, React, Python, Scala, Spring Boot, JPA, Microservices, Kubernetes, Docker, OpenShift, Eureka, Prometheus, Grafana, Zookeeper
- Führte das Design und die Entwicklung einer unternehmensweiten Data-Warehouse-Plattform für effizienten und sicheren Datenaustausch mit zustandslosen, ereignisgesteuerten Microservices-Architekturen
- Diente als Komponentenverantwortlicher und Scrum Master für drei Microservices, stellte nahtlose Integration sicher und bewahrte hohe Datenintegrität
- Optimierte die Performance mithilfe von Prometheus und Grafana und erreichte messbare Systemresilienz
Philipp G.
Letzte Position:
Produktleiter; Vorstandsmitglied bei Smart Insurtech AG
- Großer InsurTech-Anbieter
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google Compute Engine einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88%
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 Compute 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Google Compute Engine Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Einzelhandel (38%)
- Energie (25%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (25%)
- Pharmazeutika (25%)
- Professionelle Dienstleistungen (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es ist
Google Compute Engine ist der Infrastrukturservice innerhalb von Google Cloud zum Ausführen konfigurierbarer virtueller Maschinen. Unternehmen nutzen ihn zum Hosten von Anwendungen, APIs, Datenbanken, Batch-Workloads und Entwicklungsumgebungen und behalten dabei die Kontrolle über Maschinentypen, Festplatten, Netzwerke und Betriebssysteme. Der Service wird häufig als GCE bezeichnet.
Typische Workloads
Compute Engine unterstützt sowohl unkompliziertes Hosting als auch komplexe verteilte Systeme. Der Service eignet sich für Teams, die konfigurierbare Infrastruktur statt einer vollständig verwalteten Anwendungsumgebung benötigen.
- Webanwendungen, APIs und interne Services hosten
- Container-Workloads neben Google Kubernetes Engine ausführen
- Daten-, Medien- und wissenschaftliche Workloads nach Bedarf verarbeiten
- Isolierte Entwicklungs-, Test- und Disaster-Recovery-Umgebungen erstellen
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit Google Cloud Networking, IAM, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Load Balancing und Cloud Monitoring. Sie nutzen die Google Cloud Console, die gcloud CLI und APIs, um Ressourcen zu betreiben, während Terraform oder Google Cloud Deployment Manager für wiederholbare Infrastruktur sorgen. Linux-Administration, Windows Server, Docker und Kubernetes sind häufig Teil des umgebenden Stacks.
Wann Expertenwissen sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist während Cloud-Migrationen, der Modernisierung von Plattformen, Kapazitätsänderungen oder Arbeiten an der Zuverlässigkeit freiberufliche Unterstützung. Ein Profi kann bestehende Server analysieren, Abhängigkeiten erfassen, Maschinen- und Festplattenkonfigurationen auswählen und einen sicheren Umzug in Google Cloud planen. In Deutschland kann dieses Expertenwissen lokale Teams durch Remote-Arbeit oder Zusammenarbeit vor Ort unterstützen, wenn Workshops und operative Übergaben dies erfordern.
- Projekte, Netzwerke, Subnetze und Firewall-Regeln entwerfen
- Workloads mit möglichst geringer Serviceunterbrechung migrieren
- Bereitstellung, Backups und Skalierung automatisieren
- Beobachtbarkeit, Ausfallsicherheit und Betriebskosten verbessern
Was starke Profis leisten
Qualitativ hochwertige Arbeit geht über das Erstellen virtueller Maschinen hinaus. Starke Profis definieren IAM nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen, private Verbindungen, Image-Management, Patchen, Backup-Richtlinien und Wiederherstellungsverfahren. Sie dokumentieren Entscheidungen, testen Ausfallszenarien und schaffen Klarheit über die operative Verantwortung. Außerdem wissen sie, wann ein verwalteter Google Cloud-Service sicherer oder einfacher ist, als dieselbe Komponente auf Compute Engine zu betreiben.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Compute Engine und den angrenzenden Google Cloud-Services, nicht nur auf Zertifikatswissen. Bitten Sie um Beispiele für Migrationsplanung, Terraform-Änderungen, Incident Response oder Produktionsnetzwerke. Ein guter Spezialist erklärt die Vor- und Nachteile von Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Cloud Run und anderen verwalteten Optionen in verständlicher Sprache. Bei Remote-Arbeit sollten Sie Kommunikationsgewohnheiten, Dokumentationsstandards und die Überschneidung mit den Arbeitszeiten des Teams klären.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Google Compute Engine am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Google Compute Engine stellt konfigurierbare virtuelle Maschinen in Google Cloud bereit. Unternehmen nutzen sie für Webanwendungen, APIs, Datenbanken, Batch-Verarbeitung, Entwicklungsumgebungen und Workloads, die Kontrolle über Betriebssysteme, Speicher oder Netzwerke erfordern.
Google Compute Engine gibt Teams direkte Kontrolle über virtuelle Maschinen und deren Betriebssysteme. Cloud Run abstrahiert die Infrastruktur für containerisierte Services, während Google Kubernetes Engine Kubernetes-Cluster verwaltet. Die richtige Wahl hängt von der gewünschten Betriebskontrolle, dem Workload-Design und den Plattformkenntnissen des Teams ab.
Ein starker Google Compute Engine-Spezialist arbeitet häufig mit Google Cloud IAM, VPC-Netzwerken, Cloud Storage, Cloud SQL, Load Balancing und Monitoring. Auch Terraform, die gcloud CLI, Linux- oder Windows-Administration, Docker und Sicherheitspraktiken sind wertvoll.
Die erforderliche Erfahrung hängt vom Workload und seinem Risiko ab. Eine einfache Umgebung benötigt möglicherweise nachgewiesene Kenntnisse in Bereitstellung und Zugriffskontrolle, während eine Migration oder Produktionsplattform Erfahrung mit Abhängigkeitsanalysen, Netzwerken, Ausfallsicherheit, Automatisierung und Wiederherstellungstests erfordert.
Ja. Google Compute Engine eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit über Cloud-Konsolen, Repositories, Tickets und dokumentierte Änderungsprozesse. Für Teams in Deutschland sollten Sie Sprachanforderungen, die Überschneidung der Zeitzonen und den möglichen Bedarf an gelegentlichen Workshops vor Ort klären.
Google Compute Engine eignet sich besonders, wenn ein Workload Zugriff auf das Betriebssystem, individuelle Software, spezialisierte Hardware oder detaillierte Netzwerkkontrolle benötigt. Ein verwalteter Service kann vorzuziehen sein, wenn das Unternehmen weniger Patchen und Infrastrukturwartung wünscht.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit IAM, Firewall-Regeln, Image-Updates, Backups, Monitoring und Wiederherstellungstests umgeht. Ein kompetenter GCE-Profi erklärt Abwägungen klar, automatisiert wiederholbare Aufgaben, dokumentiert die Umgebung und kann zeigen, wie Änderungen vor dem Produktiveinsatz getestet werden.
Freelancer sollten die bestehende Google Cloud-Organisation, das Abrechnungssetup, das Zugriffsmodell, den Bereitstellungsprozess und die operative Verantwortung klären. Erfahrung mit Google Compute Engine ist besonders wertvoll in Verbindung mit sorgfältiger Änderungskontrolle, Sicherheitsbewusstsein und klarer Kommunikation mit Infrastruktur- und Anwendungsteams.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 669 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 88% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Gesundheitswesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (75%) und Business Intelligence (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Compute Engine eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
