Infrastructure as Code Experten in Berlin
mit geprüften, verfügbaren Freelancern und der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Terraform-, Ansible-, Pulumi- und CloudFormation-Setups für Cloud-Umgebungen, Deployment-Pipelines und wiederholbare Infrastrukturänderungen entwerfen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Infrastructure as Code eingesetzt haben
Deepak Mishra
Letzte Position:
Lead ML Platform Engineer bei Billie GmbH
- Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
- Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
- Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
- Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
- Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
- Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
- Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
- Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
- Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices
Jorge Nuricumbo
Letzte Position:
Senior Developer bei SafeXSmart KI Solutions UG
KI-Plattform-Backend – Senior Developer
Engagiert, um ein Backend für eine KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen, inklusive Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten
- Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die Kernplattformlogik und KI-Influencer-Personas, Reduzierung des Modellwechsel-Overheads durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
- Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf in C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Cloud-Infrastrukturaufbau auf Azure.
- Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenpersistenz und Zustellungsgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
- Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Integration von Cloud-Objektspeicher für Upload und Abruf influencer-generierter Inhalte.
- Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests über alle Kernplattform-Flows, deutliche Reduzierung der Produktionsfehlerrate.
Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum
Julius Herrera Glomm
Letzte Position:
Freiberufler bei Freiberufler — Pharmaindustrie
- Leitung der Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps, was die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbesserte
- Implementierung des Datadog-Observability-Stacks mit Terraform und dem datadog-operator
- Einrichtung automatisierter End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse zur Verbesserung der Incident-Response und Service-Zuverlässigkeit
- Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
- Migration zustandsbehafteter Dienste (PostgreSQL und Redis) zu GCP, was Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit steigerte
Santhosh Kannan
Letzte Position:
Freelance Software Engineer bei Zalando SE
- Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
- Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
- AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
- Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
- Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana
Sejal Vaidya
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Marina Kornilova
Letzte Position:
Unabhängiger Softwareentwickler bei LILARAUM
- Mobile Spiele für iOS und Android eigenständig entworfen, entwickelt, veröffentlicht und gewartet.
- Anwendungsarchitektur, Gameplay-Systeme, UI, Monetarisierung, Analytics und Plattform-Integrationen umgesetzt.
- Den kompletten Release-Lifecycle betreut, einschließlich Tests, Store-Veröffentlichung, Produktions-Monitoring und iterativer Verbesserungen auf Basis von Analytics.
Victor Omojoye
Letzte Position:
AI Training Engineer bei Confidential AI Research Client
- Codebase-Bewertung & Problemdesign: Komplexe Software-Engineering-Probleme gegen große Open-Source-Python-Codebasen (einschließlich pandas) entworfen und unter Last getestet, was tiefes Kontextverständnis und architektonisches Wissen erforderte, um sauber abgegrenzte, realistische Problemstellungen zu erstellen, die strengen Korrektheitsvorgaben entsprechen.
- Analyse von Agentenfehlern: Lösungen von LLM-Coding-Agenten auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft und dabei aussagekräftige Fehler in der Behandlung von Edge Cases, im dtype-Verhalten und in der Logik zur NaN-Weitergabe über mehrere Spalten hinweg identifiziert; Ergebnisse präzise für die weitere Auswertung dokumentiert.
- Programmgesteuerte Test-Suite-Entwicklung: Umfassende pytest-Suites erstellt, um Agenten-generierte Lösungen programmgesteuert gegen definierte Anforderungen zu prüfen, mit gezielter Abdeckung von Randbedingungen und Fehlermodi, die naive Implementierungen nicht erfassen.
- Containerisierte Umgebungs-Entwicklung: Docker-Umgebungen für reproduzierbare Agentenausführung gebaut und debuggt, einschließlich git-basierter Repository-Bereitstellung, Dependency-Pinning mit npm ci und Erstellung von Multi-Stage-Dockerfiles für Linux-basierte Container.
Nune Isabekyan
Letzte Position:
Fractional CTO bei OpsWorker
OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Enrico Goerlitz
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Mathias Wilhelm
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
André Beran
Letzte Position:
Externe Angriffsflächenbewertung & Cybersecurity-Bereitschaftsprüfungen bei Graydaxe Cybersecurity GmbH
- Durchführung von Cybersecurity-Bereitschaftsprüfungen auf Basis einer eigenen Prüfungsmethodik
- Analyse der externen Angriffsfläche mittels Graydaxe EASM-Plattform
- Reifegradbewertung und Ableitung priorisierter Handlungsempfehlungen
Sebastian Striebig
Letzte Position:
Group Product Manager – Digitale Plattform-Discovery bei SPREAD.AI
- Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
- Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
- Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
- Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
- Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
- Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden
Qaiser Abbasi
Letzte Position:
Freiberuflicher Lead DevOps Engineer bei Schwarz Gruppe Produktion
Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero
Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management
Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte
Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)
(Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden
Ottavio Braun
Letzte Position:
Semantisches Testframework für LLMs
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Infrastructure as Code einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
93% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
45% (Deutschland: 55%)
Doktortitel
3% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Infrastructure as Code 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 macht
Infrastructure as Code macht Server, Netzwerke, Berechtigungen und Cloud-Services zu versionierter Konfiguration. Statt manueller Einrichtung definieren Teams die Infrastruktur in Dateien und wenden dasselbe Muster immer wieder an. Es wird für konsistente Umgebungen, sicherere Änderungen und schnellere Wiederherstellung genutzt.
Häufige Tools
- Terraform für Cloud- und Multi-Cloud-Bereitstellung
- AWS CloudFormation für AWS-native Stacks
- Ansible für Konfiguration und Orchestrierung
- Pulumi für codebasierte Infrastruktur
- Git-basierte Workflows für Review und Freigabe
Wo es passt
IaC kommt in Platform Engineering, DevOps-Arbeiten und Cloud-Migrationsprojekten zum Einsatz. Es ist üblich, wenn Teams sicherstellen müssen, dass Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen synchron bleiben. In Berlin unterstützen Spezialisten oft Produktunternehmen, Agenturen und SaaS-Teams, die eine planbare Umsetzung in hybriden oder Cloud-first-Setups wollen.
Warum Freelancer helfen
Unternehmen holen freiberufliche Experten dazu, wenn ein Setup unübersichtlich, fehleranfällig oder undokumentiert geworden ist. Ein guter Spezialist kann wiederverwendbare Module erstellen, alte Skripte umbauen und Leitplanken für Änderungen einführen. Sie helfen auch, wenn ein Team zusätzliche Kapazität für eine Migration, ein Audit oder eine Release-Frist braucht.
Starke Profile
Gute Profis verstehen den Cloud-Anbieter, denken aber auch in Systemen. Sie schreiben klare Module, gehen sorgfältig mit State um und wissen, wie man wiederverwendbare Teile von umgebungsspezifischen Werten trennt. Sie können mit Security, CI/CD, Secrets und Zugriffskontrolle arbeiten, ohne den Codebestand in ein Durcheinander zu verwandeln.
Was zu erwarten ist
Bei größeren Umgebungen besteht Infrastructure as Code selten nur aus dem Bearbeiten von Dateien. Oft gehört dazu, bestehende Ressourcen zu prüfen, zu erfassen, was verwaltet werden sollte, und zu entscheiden, was vorerst manuell bleiben muss. In Berlin ist die Zusammenarbeit remote oft üblich, aber Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Plattformstandards abstimmen oder ältere Infrastruktur entwirren.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Infrastructure as Code am häufigsten aufkommen.
Infrastructure as Code wird genutzt, um Cloud- und Server-Setups in Dateien zu definieren, statt sich durch Konsolen zu klicken. Dazu gehören Netzwerke, Instanzen, Load Balancer, Berechtigungen und verwandte Dienste. Das Hauptziel ist wiederholbare Infrastruktur, die geprüft, versioniert und neu aufgebaut werden kann.
Infrastructure as Code ist der übergeordnete Ansatz; Terraform, Ansible und AWS CloudFormation sind gängige Wege, ihn umzusetzen. Terraform wird oft für die Bereitstellung gewählt, Ansible für Konfiguration und Orchestrierung und CloudFormation für AWS-native Stacks. Viele Teams kombinieren sie, wenn ein Tool nicht ausreicht.
Ein starker Infrastructure as Code Profi versteht in der Regel Cloud-Plattformen, Netzwerke, IAM, CI/CD und den Umgang mit Secrets. Git-Workflows und Code-Review-Praktiken sind ebenfalls wichtig, weil Infrastrukturänderungen dieselbe Disziplin brauchen wie Anwendungscode. Sicherheitsbewusstsein ist unverzichtbar, wenn Module mit Zugriffen und Produktivressourcen arbeiten.
Für Infrastructure as Code reicht zu Beginn ein klarer Überblick darüber, was vorhanden ist und was geändert werden soll. Der Experte sollte den Cloud-Anbieter, den Deployment-Ablauf und eventuelle Vorgaben zu Sicherheit oder Compliance kennen. Wenn das aktuelle Setup undokumentiert ist, ist eine Discovery-Phase oft Teil der Arbeit.
Ja, Infrastructure as Code wird oft remote umgesetzt, weil die Kernaufgaben in Repositories, Cloud-Konsolen und Pipelines stattfinden. Berliner Teams arbeiten häufig mit Spezialisten zusammen, die an Planungsgesprächen teilnehmen, Pull Requests prüfen und in gemeinsamen Umgebungen arbeiten. Vor-Ort-Zeit wird meist nur dann sinnvoll, wenn das Team schnell auf Plattformstandards oder Legacy-Systeme ausrichten muss.
Gute Infrastructure as Code Ergebnisse sind lesbar, modular und sicher zu ändern. Achten Sie auf klare Benennung, kleine wiederverwendbare Module, kontrollierte State-Verwaltung und Pläne, die nur minimale unerwünschte Abweichungen zeigen. Qualität bedeutet auch, dass das Setup so gut dokumentiert ist, dass ein anderer Spezialist es weiterführen kann.
Bei Infrastructure as Code ist Bereinigen oft der bessere erste Schritt, weil viele Teams bereits teilweise Definitionen haben. Ein Spezialist sollte prüfen, was wiederverwendet werden kann, was in Module aufgeteilt werden sollte und wo noch manuelle Ressourcen existieren. Ein kompletter Neuaufbau ist nur sinnvoll, wenn die aktuelle Struktur zu riskant ist, um sie zu behalten.
Ein guter Infrastructure as Code Freelancer fragt, welche Cloud-Services im Umfang enthalten sind, wie Änderungen in die Produktion gelangen und wer sie freigibt. Er sollte auch nach State-Speicherung, Secret-Management und eventuellen Namens- oder Compliance-Regeln fragen. Diese Details prägen das Design stärker als die Tool-Wahl allein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Infrastructure as Code in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 833 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Infrastructure as Code in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 45% mindestens einen Master-Abschluss und 3% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Infrastructure as Code in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Infrastructure as Code in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (97%) und Russisch (16%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Infrastructure as Code in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Bank- und Finanzwesen (47%) und Einzelhandel (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Infrastructure as Code in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (81%) und Projektmanagement (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Infrastructure as Code eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
