Jakarta EE Experten in Frankfurt
mit geprüften Spezialisten und schnellem KI-Matching.Beauftrage Experten, die Unternehmens-APIs, Application-Server-Setups und sichere Business-Services mit Jakarta EE, Java EE-Migrationspfaden und modernen Tomcat- oder WildFly-Umgebungen aufbauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Jakarta EE eingesetzt haben
Ornel Franck Wora Yeno
Letzte Position:
Einkaufsleiter, Logistik & IT Manager bei Onlinehandler
Proaktive Unterstützung der Geschäftsführung bei der Geschäftsfeldentwicklung & im Innovationsmanagement
Neuentwicklung einer Suite von Business-Anwendungen zur Analyse von Bewertungs-, P&L- und Marktpreisrisikodaten
Automatisierung aller internen und externen Geschäfts- und Arbeitsprozesse
Entwicklung von KI-basierten und KI-gestützten ETL-Prozessen sowie Datenauswertung
Entwicklung von Business-Use-Cases
Geschäfts- und Arbeitsprozessoptimierung
Enterprise-Architektur-Management
Verkaufsdatenanalyse, Prognoseerstellung sowie Erfassung
Bestandsmanagement & Nachbestellungen
Lieferantenmanagement sowie Kommunikation
Zollabwicklung & Verzollung
Versandabwicklung & Lagerkoordination
Schnittstellenverwaltung
Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, JTL-Wawi, JTL-WMS, OTTO Partner Connect (OPC), Amazon Seller Central, DHL Global Forwarding, Jira, Draw.IO, Java (8,17,21,25), Jenkins, SonarQube, Git, Gitea, Spring Boot, Spring Batch, Vaadin, H2, PostgreSQL, Docker, Local LLMs, Postman, JasperSoft Studio, JasperReports
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Uday Vanaparthy
Letzte Position:
Full Stack JAVA Developer & DevOps Engineer bei Deutsche Börse (DBAG)
Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)
Settlement-Plattform für mehrere Handels- und Clearing-Plattformen — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Settlement-Volumens, zentrales Risikomanagement und Post-Trade-Anonymität.
Technologien: Java 17, Spring Boot 3, Microservices, Spring Data JPA, SonarQube, Fortify (SCST), Mockito, Jenkins, OpenShift, Maven, Podman, GitHub, JIRA, Liquibase, Swagger, AMQP, Apache Camel, Terraform, PostgreSQL, Instana, Graylog.
- CVEs in Drittanbieter-Bibliotheken mit SCA-Tools identifiziert und behoben, um die Sicherheit der Produktionskomponenten zu stärken.
- 90 % Codeabdeckung mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
- Helm-Charts und values.yaml-Konfigurationen für 3 Umgebungen (ACT, SIMU, PROD) erstellt und angepasst, um die Deployment-Flexibilität und -Konsistenz zu erhöhen.
- mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert, um verschlüsselte und zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchzusetzen.
- Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
- Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
- Podman und OpenShift für die Container-Orchestrierung sowie Liquibase für die Datenbankversionierung genutzt.
- Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Performance der Anwendung zu verbessern.
- Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über den DBAG Artifactory Repository Manager verwaltet.
Minh Doan
Letzte Position:
Projektmanager / Business Analyst / Application Manager bei Finanzen und Versicherung
Einführung von 5 verschiedenen Prozessanwendungen für unterschiedliche Teams
Planung von Releases: Scope- und Zeitmanagement
Ressourcen-/Kapazitätsplanung
Durchführung von Sprint-Planung / Retrospektiven
Inkrementplanung (mehrere Sprints)
Vorbereitung von Lenkungskreis-Meetings / Reporting an den Vorstand
Koordination und Abstimmung mit externen Lieferanten / Lieferungen
Ressourcenplanung für mehrere Projekte
Abstimmung mit dem Fachbereich und dem Entwicklungsteam
Ermittlung der Best Practices mit IBM BAW
Kostenkontrolle und Planung des Projektteams sowie externer Dienstleister
Erhebung von KPIs mithilfe von LogScale
Analyse von Anwendungsfehlern mit LogScale / Queries
Definition von User Stories / Abstimmung der Anforderungen mit Fachbereich und Entwicklungsteam
Tests und Fehler-Tracking
UI/UX-Entwurf der Anwendung
Vorbereitung und Moderation von Brown-Paper-Workshops
Testkonzept, Testdaten, Testorganisation, Testdurchführung
Erfassung der Team-Velocity / Metriken
Testdurchführung
Erstellung von Skripten für automatisiertes Testen
Testorganisation mit Fachbereich und IT
Erfassung und Priorisierung der Fehler
Aufbau und Betrieb der Anwendung
Aufbau von Monitoring der Anwendung mit LogScale-Dashboards
Überprüfung der Health-Endpoints mit PowerShell
Post-Mortem-Analyse
Aufbau von Incident Management
Aufbau von Problem Management
Analyse von Fehlern mithilfe von LogScale-Queries und Dashboards
Datenvorverarbeitung für die KI
Durchführung der Evaluation mit KI-Sprachmodellen (Meta Llama 3.3 LLM und deepset Haystack) und RAG
Installation der Laufzeitumgebung für LLMs (Large Language Models)
Evaluierung verschiedener LLMs
Installation von RAG (Retrieval Augmented Generation) und Integration mit LLMs
Extraktion unstrukturierter Daten mit LLMs und RAG
Projekt basiert auf IBM BAW (Business Automation Workflow), Websphere Liberty, Domea, d.3, REST, LogScale (ehemals Humio), Swagger, PowerShell, Jira, Confluence, Lucom Interaction Platform (LIP), Mattermost, Jabber
Ingo Dettling
Letzte Position:
Analytik bei BaFin - Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Frankfurt
- Einführung von Vorgehensweisen zur Entwicklung und automatisiertem Deployment von cloud-nativer Software und Machine-Learning-Programmen in OpenShift-Clustern
- Entwicklung diverser Programme in Python
- Technologien: Kubernetes, OpenShift, Kustomize, ArgoCD, Tekton, Docker, PodMan, Airflow, IntelliJ, PyCharm, Git, Bitbucket, Jira, Confluence, Python
Ulm Paunel
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Anand Rahul
Letzte Position:
Freiberuflicher Scrum Master, Mentor und Strateg bei Confidential Fintec Startup
- Coaching und Support für Scrum-Teams, um agile Praktiken effektiv zu übernehmen und umzusetzen
- Analyse von Geschäftsanforderungen und Identifikation von IT-Lösungen zur Unterstützung der Unternehmensziele
- Bewertung bestehender IT-Systeme und -Prozesse zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen
- Pflege von Stakeholderbeziehungen und Coaching
- Moderation von Scrum-Zeremonien und Sicherstellung der Einhaltung von Scrum-Prinzipien und -Praktiken
- Identifikation und Umsetzung von Lean-Startup-Prozessoptimierungen zur Steigerung der Effizienz und Effektivität von Entwicklungs- und Geschäftsprozessen
- Entwicklung und Überwachung täglicher Geschäftsstrategien, um Entwicklungsziele zu erreichen
- Entwicklung und Implementierung von OKR-Strategien zur Ausrichtung der Teamziele auf die Unternehmensziele
- Tools/Methodik: Jira, Confluence, Miro, PowerBI, Teambuilding & Mentoring, Konfliktlösung, Beseitigung von Hindernissen
Werner Keil
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
Shreya Bhattacharya
Letzte Position:
Technischer Leiter bei SLK Software
- Teilnahme an Quality-Workshops zur Anforderungserfassung und Fit/Gap-Analyse
- Demonstration verschiedener QMS-Module/-Prozesse mit Fokus auf Kundenanforderungen
- Entwurf und Implementierung eines cloudbasierten Qualitätssystems zur Reduzierung manueller Aufwände beim Kunden
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Definition und Dokumentation der Systemanforderungen
- Analyse der bestehenden Geschäftsprozesse und Vorschläge für Verbesserungen beim Umstieg auf neue Qualitätssysteme
- Steuerung der Implementierung einer Datenmigrationsstrategie vom Altsystem in die Cloud
- Durchführung von Lösungsvorführungen für die Business-Anwender
- Mitwirkung bei der Integration des Qualitätssystems mit verschiedenen Drittanbietersystemen
- Erstellung wöchentlicher Statusberichte und Präsentation dieser an Business-Anwender und Projekt-Stakeholder
Kabir Khaleque
Letzte Position:
KI-Ingenieur / Spezialist für Bank-IT bei Hamburg Commercial Bank (HCOB) & Immobilienunternehmen
- Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
- Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
- Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.
Puya Dogouri
Letzte Position:
Berater für Qualitätssicherung bei Bundesagentur für Arbeit
- Beratung und Umsetzung von fachseitlichen Testanforderungen
- Verantwortung sowie Validierung von Testautomatisierungslösungen im agilen Team
- Unterstützung bei QA Themen für wöchentliche Releasetests
- Erstellung von Testfällen mit Gherkin
- Entwicklung von automatisierten Tests mit Cucumber und Playwright
- Spezifizierung und Pflege automatisierter und manueller Tests
Verwendete Technologien:
- Confluence
- Jira
- Cucumber
- Playwright
- Typescript
- Java
- Git
Anusha Labhi Shetti
Letzte Position:
Testautomatisierungsberater bei EON Energy
- Automatisierte Tests mit Playwright, Python-Skripten, TypeScript und Spring Boot entwerfen, entwickeln und warten
- Testklassen erstellen, die mit @SpringBootTest annotiert sind
- Testskripte für Funktions-, Regression- und Integrationstests erstellen
- Testautomatisierung für Webanwendungen sicherstellen
- Mit Entwicklern zusammenarbeiten, um testbare Anforderungen zu identifizieren
- Fehler bei automatisierten Tests analysieren und beheben
- Automatisierte Tests in CI/CD-Pipelines (z.B. Jenkins, GitLab CI/CD) integrieren
- Testautomatisierungskennzahlen überwachen und berichten
- Strategien für Testdatenverwaltung und Mocking implementieren
- Zuverlässigkeit, Stabilität und Wartbarkeit der Tests sicherstellen
- Erfahrung mit Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes)
Ralf Köster
Letzte Position:
Senior Java Entwickler, Berater bei Dataport AÖR
- Wartung und Weiterentwicklung des Java/Swing-basierten @rtus FormsEditor
- Konzeption und Entwicklung eines grafischen Formeleditors auf Basis von Google Blockly zur Abbildung einer projekteigenen DSL, inkl. Parsing und Code-Generierung
- Implementierung einer zeichengenauen Synchronisation zwischen Editor- und Druckvorschau zur Verbesserung der User Experience
- Technologien: Java 17/21, Swing, JavaFX, JBoss/Wildfly, JUnit, Mockito, Blockly, JPedal, ICEPDF, Eclipse
Delly Fofie
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Jörg-Ulrich Hammerbacher
Letzte Position:
Datenflüsse der Krankenkassen
- Weiterentwicklung und Erstellung von Datenflüssen der Krankenkassen
- Datenverwaltung unterschiedlicher Persistenzen (DB2, MSSQL, PostgreSQL, S3, eigene APIs, …)
- Dokumentationen und Schulungen
- Planung und Einführung von NiFi 2.X (Major-Upgrade)
- Grafana-Anbindungen zur Visualisierung, Überwachung und Alarmierung
- Umfangreiche NiFi-API-Nutzung, um den Zustand des Systems und seiner Teile permanent zu überwachen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jakarta EE einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
93% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
29% (Deutschland: 51%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Jakarta EE 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
Enterprise-Java-Kern
Jakarta EE ist der Enterprise-Java-Stack für serverseitige Business-Systeme. Er wird für transaktionale Services, sichere APIs und langlebige Backends genutzt, die eine klare Struktur und ein stabiles Laufzeitverhalten brauchen. Unternehmen wählen ihn, wenn sie vorhersehbare Service-Schichten und eine starke Integration mit bestehenden Java-Systemen benötigen.
Typische Aufgaben
- REST-Endpunkte und Service-Schichten
- Transaktionshandling und Persistenz
- Messaging, Batch-Jobs und Hintergrundverarbeitung
- Migration von Java EE zu Jakarta EE
- Deployment auf Application Servern
Ökosystem
Der Stack basiert auf Spezifikationen wie CDI, JPA, JAX-RS, JMS und Jakarta Security. Fachleute, die damit arbeiten, kennen auch WildFly, Payara, Open Liberty, Tomcat in gemischten Setups, Maven, Gradle sowie den Build- und Test-Ablauf rund um Enterprise-Java-Projekte. Gute Arbeit hängt davon ab, wie diese Teile zusammenspielen, nicht von nur einem Framework allein.
Wann Unterstützung Sinn macht
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung meist bei Migrationen, instabilen Legacy-Services oder Projekten, die weiterlaufen müssen, während neue Module ergänzt werden. In Frankfurt passt das oft zu Banking, Versicherungen, Logistik und anderen Enterprise-Umgebungen, in denen Java-Backends zentral bleiben und Teams Hilfe ohne lange Einstellungszyklen brauchen.
Wie gute Arbeit aussieht
Ein starker Spezialist schreibt klare Service-Grenzen, hält Persistenz- und Transaktionsregeln sauber und vermeidet versteckte Abhängigkeiten zwischen den Schichten. Er weiß, wie man Serverprobleme analysiert, Start- und Deployment-Verhalten optimiert und Entscheidungen dokumentiert, damit interne Teams nach der Übergabe weitermachen können. Außerdem arbeitet er gut mit Sicherheits- und Betriebsanforderungen.
Zusammenarbeit
Freiberufliche Jakarta EE Spezialisten können remote für Analyse, Refactoring, Tests und Migrationsplanung dazukommen oder vor Ort in Frankfurt arbeiten, wenn der Zugriff auf Systeme, Ansprechpartner oder Release-Fenster wichtig ist. Gute Zusammenarbeit ist meist auf Englisch am einfachsten, aber deutsche Kommunikation kann in regulierten Enterprise-Umgebungen helfen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Jakarta EE anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Jakarta EE wird verwendet, um Enterprise-Backends zu bauen: APIs, transaktionale Services, Integrationsschichten, Batch-Verarbeitung und Systeme, die über lange Zeit wartbar bleiben müssen. Es passt zu Business-Software, bei der Struktur, Sicherheit und ein vorhersehbares Laufzeitverhalten wichtiger sind als schnelle UI-Auslieferung.
Jakarta EE ist der moderne Name für die Plattform, die früher Java EE hieß. Die API und der Package-Namespace haben sich geändert, daher gehört zur Migration oft das Aktualisieren von Imports, Application-Server-Einstellungen und der Kompatibilität von Bibliotheken. Viele Teams sagen im Gespräch trotzdem noch Java EE, vor allem wenn sie ältere Systeme meinen.
Jakarta EE ist eine spezifikationsbasierte Plattform mit Standard-APIs, die auf unterstützten Application Servern funktionieren. Spring ist ein Framework mit eigenem Programmiermodell und Ökosystem. Unternehmen bevorzugen Jakarta EE oft, wenn sie standardgetriebenes Enterprise-Java wollen, während Spring häufig gewählt wird, wenn Teams einen anderen Framework-Stil und viele Starter-Tools möchten.
Ein starker Jakarta EE Spezialist kennt meist auch SQL, JPA, REST-Design, Tests, Sicherheit und einen oder mehrere Application Server wie WildFly oder Payara. Erfahrung mit Maven, Gradle, CI-Pipelines und Container-Deployment ist ebenfalls nützlich, weil Enterprise-Java-Arbeit selten nur auf Code-Ebene endet.
Ein Jakarta EE-Projekt profitiert am meisten von jemandem, der schon produktive Systeme betreut hat und nicht nur Tutorials kennt. Wenn es um Migration, Server-Fehleranalyse oder geschäftskritische Integrationen geht, braucht man am besten einen Profi, der ältere Java-Stacks, Persistenzprobleme und Deployment-Einschränkungen bereits erlebt hat.
Die meiste Jakarta EE-Arbeit kann remote erledigt werden, vor allem Analyse, Umsetzung, Reviews und Testunterstützung. Vor-Ort-Zeit in Frankfurt kann helfen, wenn das Projekt von sensiblen Systemen, workshoplastiger Planung oder engem Kontakt mit internen Stakeholdern und Release-Teams abhängt.
Achte auf klare Erklärungen zu Architekturentscheidungen, saubere Testgewohnheiten und praktische Erfahrung mit Servern, Transaktionen und Migrationen in Jakarta EE-Umgebungen. Gute Spezialisten benennen Kompromisse verständlich, erkennen Risiken früh und können zeigen, wie sie Legacy-Code stabilisiert oder die Deployment-Zuverlässigkeit verbessert haben.
Ein Jakarta EE Profi fragt meist nach dem Application Server, der aktuellen Java-Version, dem Deployment-Ablauf, dem Sicherheitsmodell und ob es sich um ein Greenfield-Projekt oder eine Migration handelt. Außerdem möchte er wissen, wer die fachlichen Anforderungen verantwortet, wie Releases gesteuert werden und ob remote oder mit Frankfurter Teams vor Ort gearbeitet wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta EE in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 720 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta EE in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 29% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta EE in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta EE in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta EE in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bank- und Finanzwesen (72%) und Transport und Logistik (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta EE in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (89%) und Qualitätssicherung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jakarta EE 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.
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