Jakarta Faces (JSF) Experten in München
für robuste Java-Webanwendungen, in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die komponentenbasierte Java-Weboberflächen mit Jakarta Faces (JSF), Facelets, CDI und PrimeFaces entwickeln und warten. FRATCH findet schnell eine präzise Übereinstimmung unter geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Jakarta Faces (JSF) eingesetzt haben
Vitaliy R.
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Christian T.
Letzte Position:
HDI DevOps & Fullstack Engineer bei HDI
- Spring Boot Software Engineer
- DevOps Engineer (Kubernetes, Azure DevOps)
Toolstack: Java, Spring Boot, Kubernetes, Helm, GitOps, ArgoCD, Docker, Azure DevOps, CI/CD Pipelines, Git, Postgres
Celso K.
Letzte Position:
SAP Commerce Cloud FullStack-Entwickler bei Spar
- Implementierung einer GitLab CI/CD-Pipeline auf Basis der SAP Commerce Cloud 2211
- Entwicklung eines neuen B2C-Shops mit Vue, Node und TypeScript, um Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Leistungsoptimierung zu gewährleisten
- Integration von Microsoft Azure Event-Grid mit SAP Hybris
- Implementierung von BDD mit Cucumber unter Verwendung der Gherkin-Syntax, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Business-Teams zu fördern
- Betreuung und Anpassung eines Spartacus-Shops
- Technologien/Sprachen: Java, REST, OData, Behavior Driven Development (BDD), Cucumber, Node, Vue, TypeScript, Spartacus, GitLab CI/CD, Gradle, Maven, Ant, SonarQube
Syamala H.
Letzte Position:
Fullstack Entwickler bei BLG Logistics Group
Im Rahmen der Entwicklung dieses Projekts wurden verschiedene Apps für die IBM-Portal-Umgebung auf Basis von Portlets und SpringBoot-Services sowie der Aufbau einer BI-Plattform auf Basis von QlikView entwickelt
Full-Stack-Entwicklung von Applikationen, technische Analyse, Refinement von Anforderungen mit dem Fachbereich, Koordination mit dem Kunden, DevOPS
Teamgröße: 8 Leute
Technologie: Java 11.0, Maven, Git, Spring, Hibernate, JUNIT, Mockito, React, Jira, SQL, Spring Boot, CD/CI Jenkins, Kanban, Rest API, Oracle
Umgebung: Eclipse, IBM Rational Application Developer
Sascha J.
Letzte Position:
Agile Coach & Partner bei Agisolve GmbH – Pragmatic Agility® | Edler & Stiegler GmbH | CTN Consulting
- Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
- Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
- Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
- Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
- Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
- Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap
Alexander N.
Letzte Position:
Sicherheitsexperte bei DAK-Gesundheit
- Pentest von Mobile Anwendungen
- Code Review
- Gematik Audit
- Entwicklung von Secure Software Development Methoden
- Erstellung von Sicherheits- und Testkonzept
- Penetration Testing von Software und Architektur
- Analyse der Schwachstellen
- Automatisierung und Informationssicherheit
- Einsatz von Confluence und Jira
- Arbeit mit Datenbanken, J2EE, JavaServer Faces, Liquibase, Apache, Maven, Mercurial, Oracle Financials
- Dokumentation und Erstellung von Sicherheitsrichtlinien
- Verwaltung von Software Systemen, SharePoint, PrimeFaces, Git
- Einhaltung von Sicherheitsbestimmungen und .NET, AWS, API
- Tools: MobSF, Frida, Android Studio, Drozer, Objection, Azure
Mohamed A.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Pass Consulting Group
- Beteiligung an der Entwicklung von Backend-(Quarkus)- und Frontend-(Angular)-Modulen für die Lufthansa-Reise-Website und das „Bahn-Projekt“.
- Bereitstellung technischer Architekturen und Lösungen für die vorgefertigten Module.
- Dokumentation des gesamten Reservierungs- und Zahlungsprozesses für das „Bahn-Projekt“.
- Erstellung mehrerer Unit-Tests und Unterstützung beim CI/CD-Prozess.
Michael P.
Letzte Position:
Einrichtung der Azure-Cloud, Java-Entwicklung, CI/CD-Pipelines bei Sulzer GmbH
- Migration einer Mainframe-Anwendung (PL/1, zOS) in die Cloud (Azure)
- Datentransfer z/OS (USS) in Azure-Storage (Blob Container, File Shares)
- Implementierung der Mainframe-Jobsteuerung in Java
- Abbildung der Jobnetz-Abhängigkeiten in Control-M
- Performance-Analyse und Optimierungsmaßnahmen
- Migration von DB2 (z/OS) nach PostgreSQL (Azure)
- Technologien: Azure (Storage, VM, VMSS, PostgreSQL), z/OS (USS), DB2, PostgreSQL, Packer, Terraform, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Control-M
- Tools: Eclipse, Visual Studio Code, IntelliJ
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jakarta Faces (JSF) einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 15)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 85%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 49%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 5%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Jakarta Faces (JSF) 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Jakarta Faces (JSF) 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 (67%)
- Automotive (44%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (44%)
- Einzelhandel (44%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Versicherung (33%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Jakarta Faces leistet
Jakarta Faces, früher bekannt als JavaServer Faces oder JSF, ist eine Jakarta-EE-Spezifikation zum Aufbau serverseitiger, komponentenbasierter Weboberflächen in Java. Sie verwaltet den Ansichtsstatus, die Anfrageverarbeitung, Validierung, Konvertierung und Ereignisverarbeitung über einen strukturierten Lebenszyklus. Teams nutzen es für Geschäftsanwendungen, bei denen einheitliche Formulare, Berechtigungen und Workflow-Oberflächen wichtig sind.
Zentrale Anwendungsbereiche
Jakarta Faces wird häufig in internen und kundenorientierten Systemen mit datenintensiven Oberflächen und etablierten Java-Backends eingesetzt.
- Geschäftsportale mit komplexen Formularen und Genehmigungsworkflows
- Administrationskonsolen für Unternehmenssysteme
- Self-Service-Oberflächen für Kunden mit Validierung und sicheren Sitzungen
- Berichtsanzeigen mit Anbindung an Transaktionsdatenbanken
- Langfristig eingesetzte Jakarta-EE-Anwendungen, die eine kontrollierte Wartung erfordern
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit Facelets-Ansichten, Managed Beans oder CDI Beans, Konvertern, Validatoren und wiederverwendbaren Composite Components. Sie nutzen möglicherweise auch PrimeFaces, OmniFaces, BootsFaces oder andere Komponentenbibliotheken sowie Maven, Jakarta-EE-Laufzeiten und Anwendungsserver wie Payara, Open Liberty oder WildFly. Kenntnisse in JPA, REST-Services, Sicherheit und relationalen Datenbanken sind oft unerlässlich.
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen typischerweise freiberufliche Unterstützung bei einer Migration von JavaServer Faces zu Jakarta Faces, bei der Modernisierung älterer Oberflächen oder bei einem Release mit anspruchsvollen Workflow-Änderungen. Münchner Teams können Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort kombinieren, insbesondere wenn Spezialisten die Geschäftsregeln, bestehende Bereitstellungsprozesse und Anforderungen der Beteiligten verstehen müssen. Klare Dokumentation und zuverlässige Kommunikation auf Deutsch oder Englisch helfen, die Zusammenarbeit effizient zu halten.
Anzeichen für starke Spezialisten
Die besten Fachleute verstehen den gesamten Faces-Lebenszyklus, statt Seiten als isolierte Vorlagen zu behandeln. Sie können Probleme bei Validierung und Konvertierung nachvollziehen, den View Scope sicher verwalten, unnötige Serveranfragen reduzieren und wiederverwendbare Komponenten strukturieren. Achten Sie auf Belege für diszipliniertes Testen, barrierefreies Markup, sichere Autorisierung und einen sorgfältigen Umgang mit Zuständen über Cluster-Bereitstellungen hinweg.
Projektergebnisse
Ein gut geplantes Jakarta-Faces-Projekt sollte wartbare Ansichten, eine vorhersehbare Navigation und eine klare Trennung zwischen Präsentationslogik und Geschäftsdiensten hinterlassen. Spezialisten können eng gekoppelte Managed Beans refaktorisieren, die Komponentenleistung verbessern und Integrationspunkte dokumentieren. Sie helfen Teams außerdem bei der Entscheidung, wann das Framework beibehalten werden sollte und wann ein REST-basiertes Frontend oder ein anderer serverseitiger Ansatz besser geeignet ist.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Jakarta Faces (JSF)? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Jakarta Faces wird verwendet, um serverseitige, komponentenbasierte Weboberflächen für Java- und Jakarta-EE-Anwendungen zu erstellen. Es eignet sich besonders für Formulare, Validierung, Navigation, rollenbasierte Oberflächen und datenintensive Geschäftsworkflows.
JSF zentralisiert UI-Zustand, Validierung und Ereignisverarbeitung über wiederverwendbare Komponenten auf dem Server. Spring MVC bietet ein direkteres Anfrage-und-Ansicht-Modell, während ein JavaScript-Frontend meist eine umfangreichere Interaktion auf der Client-Seite ermöglicht, aber eine separate Frontend-Architektur und API-Konzeption erfordert.
Jakarta Faces ist häufig mit CDI, JPA, Bean Validation, Jakarta Security, REST-Services und relationalen Datenbanken verbunden. Erfahrung mit Facelets, PrimeFaces, Maven und Anwendungsservern ist ebenfalls wertvoll, um eine vollständige Unternehmensanwendung zu warten.
Eine kleine Änderung kann zu einem Spezialisten passen, der die bestehende Ansichtsstruktur und den Testprozess versteht. Größere Migrationen oder Performance-Probleme erfordern jemanden, der den Faces-Lebenszyklus, Scopes, Komponentenbibliotheken, Sicherheitsgrenzen und die relevante Jakarta-EE-Laufzeit in der Produktion beherrscht.
Jakarta Faces-Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn auf Codebasis, Umgebungen und Abnahmekriterien zugegriffen werden kann. Vor-Ort-Termine können dennoch bei der Erfassung der Fachdomäne, dem Zugriff auf Altsysteme und Workshops helfen. Teams sollten Remote-Tools sowie den Bedarf an Deutsch, Englisch oder beidem vereinbaren.
Bitten Sie den Spezialisten, ein reales Problem im Ansichtslebenszyklus zu erklären, darzulegen, wie Scopes den Zustand beeinflussen, und zu beschreiben, wie er Konverter und Validatoren testen würde. Starke Antworten verbinden Komponentendesign mit Barrierefreiheit, Sicherheit, Performance und Wartbarkeit, statt sich nur auf das visuelle Ergebnis zu konzentrieren.
Jakarta Faces ist häufig ein praktischer Weg für eine bestehende JavaServer-Faces-Anwendung, wenn das Team serverseitige Komponenten und Geschäftslogik beibehalten möchte. Ein Spezialist sollte zunächst Namespace-Änderungen, Bibliothekskompatibilität, Bereitstellungseinstellungen, Testabdeckung und den Migrationsweg für benutzerdefinierte Komponenten prüfen.
JSF-Projekte hängen stark von den Komponentenbibliotheken, Scopes, Navigationsregeln und der Bereitstellungsumgebung der Anwendung ab. Klären Sie vor dem Start die Jakarta-EE-Version, Laufzeit, den Build-Prozess, das Authentifizierungsmodell, die Browserunterstützung, den Release-Workflow und die Zuständigkeit für Entscheidungen zur umfassenderen Frontend-Modernisierung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 765 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Automotive (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Jakarta Faces (JSF) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (89%) und Qualitätssicherung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jakarta Faces (JSF) 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 
Köln Länder:
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
