Java Message Service Experten in München
, die zuverlässige Systeme mit präzisem KI-Matching verbindenBeauftragen Sie Experten, die JMS-Nachrichtenflüsse entwickeln, ActiveMQ oder IBM MQ integrieren und asynchrone Java-Dienste absichern. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Erfahrung zu Ihrer Architektur und Ihren Anforderungen an die Umsetzung passt.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Java Message Service eingesetzt haben
Fred H.
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management
Marcus B.
Letzte Position:
Java- und Quarkus-Experte bei Großer deutscher Energiedienstleister
- Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*
Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.
Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.
Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence
Stefanie D.
Letzte Position:
Selbständige Immobilienberaterin bei Garant Immobilien
Beratung und Verkauf von Wohn- und Gewerbeimmobilien.
Erstellung fundierter Markt- und Standortanalysen sowie Bewertung und Pricing-Strategien.
Entwicklung digitaler Marketingmaßnahmen zur Objektvermarktung (virtuelle Rundgänge, Social Media Ads, E-Mail-Kampagnen).
Kundenbetreuung und -bindung durch personalisierte Kommunikation und automatisierte Follow-up-Workflows.
Srinivasu K.
Letzte Position:
Atruvia
Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung
Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.
- Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
- Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
- Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
- Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
- Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.
Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB
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
Cristian S.
Letzte Position:
Teamleiter Mobile Native Apps bei Check24 GmbH
- Baute ein leistungsstarkes Native-App-Team (Android & iOS) von Grund auf und leitete es
- Modernisierte die Finanzanwendung mit neuen Funktionen unter Einsatz von Kotlin, Java und Spring Boot Microservices
- Führte Backend-Services ein und skalierte diese, um sichere, stark frequentierte Finanztransaktionen für Millionen von Nutzern zu ermöglichen
- Verbesserte die Entwicklungseffizienz mit maßgeschneiderten Tools für Crash-Reporting, CI/CD-Pipelines und Release-Management
- Leitete Recruiting, Coaching und Mentoring von Entwicklern und förderte deren berufliches Wachstum sowie abteilungsübergreifende Zusammenarbeit
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 Java Message Service einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
75%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, die Java Message Service 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 Java Message Service 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 (88%)
- Automotive (75%)
- Telekommunikation (63%)
- Einzelhandel (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Tourismus und Gastgewerbe (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Messaging-Grundlage
Java Message Service, allgemein als JMS bezeichnet, ist die Java-API zum Senden und Empfangen von Nachrichten zwischen verteilten Anwendungen. Sie unterstützt asynchrone Kommunikation, Arbeitswarteschlangen, Ereignisbenachrichtigungen und zuverlässige Übergaben zwischen Diensten. Unternehmen nutzen sie, um direkte Abhängigkeiten zu verringern und die Verarbeitung auch bei ausgelasteten oder vorübergehend nicht verfügbaren Systemen resilient zu halten.
Zentrale Zustellmodelle
JMS unterstützt Punkt-zu-Punkt-Warteschlangen und Publish-Subscribe-Themen. Gute Implementierungen definieren Nachrichtenformate, Bestätigungsverhalten, Zustellmodi, Transaktionsgrenzen und die Verarbeitung von Wiederholungen. Außerdem berücksichtigen sie doppelte Zustellungen, nicht verarbeitbare Nachrichten, Anforderungen an die Reihenfolge und Dead-Letter-Ziele, statt Messaging als einfache Transportschicht zu behandeln.
Ökosystem und Tools
JMS-Spezialisten arbeiten mit Anwendungsservern, Java-Frameworks und Message Brokern. Zu den gängigen Umgebungen gehören Jakarta Messaging, Spring JMS, ActiveMQ Artemis, IBM MQ, TIBCO EMS und Oracle AQ. Sie verbinden Broker mit Spring Boot-Diensten, Jakarta EE-Anwendungen, Überwachungssystemen und Sicherheitskontrollen und kümmern sich dabei um Connection Factories, Listener, Selektoren und Connection Pooling.
Wo Unternehmen es einsetzen
- Bestellungen, Zahlungen und Bestandsaktualisierungen über Unternehmenssysteme hinweg koordinieren
- Integrationsnachrichten zwischen Java-Diensten und Legacy-Anwendungen übertragen
- Hintergrundaufgaben verarbeiten, ohne kundenorientierte Anfragen zu blockieren
- Geschäftliche Ereignisse an mehrere unabhängige Konsumenten verteilen
- Fehler in Logistik-, Fertigungs-, Finanz- und Verwaltungsprozessen isolieren
In München kann JMS-Expertise lokale Teams aus Fertigung, Versicherungswesen, Mobilität und Unternehmenssoftware unterstützen. Die Arbeit kann eine enge Zusammenarbeit vor Ort, eine remote erbrachte Umsetzung oder ein hybrides Modell mit klarer Kommunikation auf Englisch und, falls erforderlich, auf Deutsch erfordern.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen beauftragen freiberufliche JMS-Experten bei Broker-Migrationen, Integrations-Releases, Produktionsvorfällen und Modernisierungsprogrammen. Sie können eine bestehende Messaging-Topologie prüfen, fragile synchrone Aufrufe ersetzen, Konsumenten optimieren, Überwachung einrichten oder Java-Workloads mit Legacy-Warteschlangen verbinden. Ein Spezialist ist auch hilfreich, wenn interne Teams einen sicheren Umsetzungsplan benötigen, ohne den täglichen Betrieb zu verlangsamen.
Was gute Spezialisten auszeichnet
Gute Fachleute erklären Abwägungen, statt JMS wie eine gewöhnliche Warteschlange zu behandeln. Sie können eine Nachricht vom Produzenten bis zum Konsumenten verfolgen, Rollback- und erneutes Zustellverhalten testen, Broker-Verbindungen absichern und Latenzen anhand von Logs und Metriken diagnostizieren. Achten Sie auf praktische Kenntnisse in Transaktionsmanagement, Schema-Evolution, Deployment-Automatisierung und Incident Response sowie auf eine klare Dokumentation, die dem Team hilft, das System nach der Übergabe zu betreiben.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Java Message Service am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Java Message Service wird verwendet, um Nachrichten zwischen Java-Anwendungen und anderen Unternehmenssystemen auszutauschen, ohne dass beide Seiten gleichzeitig verfügbar sein müssen. Es unterstützt Warteschlangen für einen Konsumenten und Themen für mehrere Abonnenten und eignet sich dadurch für Integrationen, Hintergrundverarbeitung und Geschäftsevents.
JMS ist eine Java-Messaging-API, die die Interaktion mit Brokern wie ActiveMQ Artemis oder IBM MQ standardisiert. REST ist in der Regel anfragegesteuert, während JMS eine vom Broker verwaltete Zustellung und asynchrone Abläufe unterstützt. Kafka ist eine Event-Streaming-Plattform mit einem anderen Modell für Speicherung, Skalierung und Wiedergabe. Die richtige Wahl hängt von Zustellgarantien, Interoperabilität, Reihenfolge und betrieblichen Anforderungen ab.
Ein guter Java Message Service-Spezialist sollte Java, Spring oder Jakarta EE, Broker-Administration, SQL-gestützte Transaktionen und Enterprise-Integrationsmuster verstehen. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Docker, Kubernetes, automatisierte Tests, Überwachung, TLS, Authentifizierung und CI/CD-Deployment.
Die Antwort hängt vom Risiko und Umfang der Messaging-Landschaft ab, nicht einfach von der API. Eine kleine Integration benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung bei der Umsetzung, während ein reguliertes oder stark verteiltes System einen Fachmann erfordert, der Erfahrung mit Transaktionen, Failover, erneuter Zustellung, Überwachung und Produktionsvorfällen hat.
JMS-Arbeit eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da Konfiguration, Code-Reviews, Tests und Broker-Diagnose sicher online durchgeführt werden können. Termine vor Ort in München können dennoch bei Workshops, dem Zugriff auf Legacy-Systeme oder der Planung von Störungsfällen hilfreich sein, besonders wenn sich mehrere interne Teams auf die Zuständigkeit für Nachrichten einigen müssen.
Fragen Sie, mit welchem Broker, welcher Java-Laufzeitumgebung, welchem Framework und welchem Deployment-Modell der Fachmann gearbeitet hat. Münchner Teams sollten außerdem Erwartungen an die Arbeit vor Ort, Regeln für den Remote-Zugriff und die erforderliche Projektsprache klären: Englisch, Deutsch oder beides. Ein klares Systemdiagramm und Beispiele für Fehlerfälle machen die technische Bewertung aussagekräftiger.
Achten Sie auf eine klare Erklärung von Entscheidungen zu Bestätigungen, Transaktionen, Wiederholungen, Reihenfolge und Dead-Letter-Nachrichten. Hochwertige Java Message Service-Arbeit umfasst reproduzierbare Tests, aussagekräftige Metriken, sichere Verbindungen, Verfahren zur Fehlerbehebung und eine Dokumentation, mit der ein anderes Team das System ohne den ursprünglichen Spezialisten betreiben kann.
Ein JMS-Fachmann kann Broker-Konfigurationen, Produzenten- und Konsumentenkomponenten, Nachrichtenschemata, Integrationstests und Deployment-Manifeste liefern. Die Übergabe sollte außerdem Topologie-Diagramme, Betriebsanleitungen, Alarmdefinitionen, Sicherheitseinstellungen und dokumentierte Entscheidungen zu Wiederholungen, Duplikaten und nicht verarbeitbaren Nachrichten umfassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Java Message Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 739 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Java Message Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 75% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die Java Message Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Java Message Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Java Message Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (88%) und Automotive (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Java Message Service in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Java Message Service eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
