Google Compute Engine Experten in Deutschland
aus über 15.000 CVs mit der Power von KIEngagieren Sie Experten, die Google Compute Engine-Workloads für VM-Hosting, Autoscaling und Cloud-Migration entwerfen, betreiben und optimieren. Sie erhalten Spezialisten, die sich mit GCE-Netzwerken, Images und Instanzvorlagen auskennen und schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern gematcht werden.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Google Compute Engine eingesetzt haben
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Gabriele Caracausi
Letzte Position:
Startup-Mentor und technischer Berater (ehrenamtlich) bei Faros Accelerator
- Startups zu Technologietrends und -lösungen, Geschäftsmodellen sowie Markt- und Wettbewerbsanalysen beraten.
Moritz Kath
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 Pokhrel
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 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.
Kalyani Kumar
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 Gérard
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
15 Jahre
Positionsdauer
3,3 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
86%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
86%
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Google Compute Engine ist der virtuelle Maschinenservice von Google Cloud. Teams nutzen ihn für Web-Apps, Batch-Jobs, interne Tools und Workloads, die volle Kontrolle über das Betriebssystem und die Maschinenform brauchen. Oft wird er auch GCE oder Compute Engine genannt.
Typische Aufgaben
- VM-Einrichtung und Härtung
- Instanzvorlagen und verwaltete Instanzgruppen
- Load Balancing und Autoscaling
- Migration von On-Prem-Systemen oder anderen Clouds
- Backup, Patching und Image-Verwaltung
Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten über den gesamten Google-Cloud-Stack hinweg, nicht nur auf der VM-Ebene. Dazu gehören meist VPC, Cloud Load Balancing, Cloud DNS, Cloud Monitoring, IAM, Service Accounts und Shared VPC. Sie wissen auch, wie Compute Engine mit GKE, Cloud Storage und Terraform zusammenpasst.
Wann man beauftragen sollte
Holen Sie sich freiberufliche Expertise dazu, wenn eine Migration festhängt, die Kosten unklar sind oder das Setup eine sauberere Basis braucht. Das hilft auch, wenn ein Team in Deutschland kurzfristig Unterstützung bei Änderungen in der Produktion, beim Failover-Design oder bei einer Prüfung bestehender GCE-Projekte braucht, ohne dauerhaft neue Stellen zu schaffen.
Was starke Experten tun
Ein starker Google Compute Engine Profi liest Infrastruktur wie ein System und nicht wie eine Liste von Servern. Er oder sie kann die richtige Maschinenfamilie, Größe und Festplattenkonfiguration wählen und sie dann mit Health Checks, Startup-Skripten und klarer Zugriffskontrolle robust machen. Außerdem wird dokumentiert, was geändert wurde, damit Ihr Team das System weiter betreiben kann.
Fokus bei der Umsetzung
Gute Arbeit auf GCE ist praktisch und im Umfeld selbst messbar. Erwarten Sie saubere Instanzstrukturen, wiederholbare Deployments, stabile Netzwerke und einfache Übergaben, die Ihr Team nach dem Ende des Einsatzes nutzen kann. Die besten Spezialisten reduzieren Komplexität, statt eine weitere Schicht darum herum aufzubauen.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Google Compute Engine am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Google Compute Engine wird genutzt, um virtuelle Maschinen in Google Cloud zu betreiben, wenn ein Team mehr Kontrolle braucht, als ein vollständig verwalteter Dienst bietet. Es passt zu Anwendungsservern, geplanten Jobs, privaten Diensten, Testumgebungen und Lift-and-Shift-Migrationen. Viele Teams nutzen Compute Engine auch als Basisschicht für komplexere Cloud-Setups.
GCE gibt Ihnen direkte Kontrolle über die VM, das Betriebssystem und das Netzwerk-Setup. Kubernetes ist besser, wenn Sie Container-Orchestrierung wollen, während App Engine noch mehr von der Infrastruktur ausblendet. Unternehmen wählen Compute Engine, wenn Kontrolle über die Workloads, Kompatibilität mit älteren Systemen oder eine spezielle Abstimmung der Maschinen am wichtigsten ist.
Ein starker Compute Engine Spezialist kennt in der Regel VPC-Netzwerke, IAM, Linux-Administration, Load Balancing und Terraform oder ein anderes Infrastructure-as-Code-Tool. Hilfreich ist auch, wenn er oder sie Cloud Monitoring, Startup-Skripte, Festplattentypen und Image-Verwaltung versteht. Für größere Umgebungen sind außerdem Erfahrung mit HA-Design und Service Accounts wichtig.
Ein einfaches Google Compute Engine Setup kann von einem allgemeinen Cloud-Spezialisten mit Google-Cloud-Grundlagen umgesetzt werden. Migration, Skalierung und Härtung in der Produktion brauchen jemanden, der echte Umgebungen kennt und Schwachstellen früh erkennt. Je mehr das Projekt mit Netzwerk, Sicherheit und Automatisierung zu tun hat, desto wichtiger ist spezifische Erfahrung.
Holen Sie sich GCE-Expertise dazu, wenn Ihrem Team die Zeit fehlt, das aktuelle Setup bereits in Produktion läuft oder eine Migration eine frische Prüfung braucht. Freelancer sind auch für gezielte Aufgaben nützlich, etwa für ein Redesign von Instanzen, Kostenoptimierung oder Recovery-Planung. In Deutschland funktioniert das oft gut, wenn das Kernteam Remote-Unterstützung möchte, aber eine klare Übergabe und Dokumentation braucht.
Ja. Google Cloud Compute Engine wird oft für hybride Setups gewählt, weil es klassische Server-Workloads hosten und über VPN oder dedizierte Anbindung mit On-Prem-Systemen verbinden kann. Das macht es zu einer guten Wahl für ältere Anwendungen, die noch nicht bereit für Container oder serverlose Dienste sind.
Achten Sie auf klare Entscheidungen, nicht nur auf Zugriff auf die Konsole. Ein guter Compute Engine Experte erklärt die Wahl der Maschinen, das Netzwerkdesign, Sicherheitskontrollen und was passiert, wenn eine Zone ausfällt. Fragen Sie nach Beispielen für frühere Migrationen, Automatisierungsarbeit und dafür, wie Änderungen dokumentiert werden, damit Ihr Team das Setup weiter betreiben kann.
Für die meisten Google Compute Engine-Aufgaben reicht die Zusammenarbeit aus der Ferne, wenn der Experte Zugriff auf die passende Cloud-Umgebung hat und Ihr Team Änderungen schnell prüfen kann. Vor Ort wird es meist nur dann sinnvoll, wenn interne Abläufe, enge Abstimmung mit Beteiligten oder ältere Infrastruktur eine lokale Prüfung erfordern. In Deutschland kombinieren viele Teams Remote-Arbeit mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 667 € 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 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Gesundheitswesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Google Compute Engine in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (86%) und Business Intelligence (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google Compute Engine eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
