Java Message Service Experten in München
für zuverlässige ereignisgesteuerte Systeme, vermittelt in wenigen Minuten mit geprüften FreelancernBeauftragen Sie Experten, die JMS-Nachrichtenflüsse entwerfen, Broker wie ActiveMQ und IBM MQ konfigurieren und Java-Dienste über zuverlässige asynchrone Kommunikation verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
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
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
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.
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
25 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 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 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 19 Sep 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, kurz JMS genannt, ist die standardisierte Java-API zum Senden und Empfangen von Nachrichten zwischen Anwendungen. Sie unterstützt asynchrone Kommunikation, Point-to-Point-Warteschlangen und Publish-Subscribe-Themen, ohne dass Dienste gleichzeitig ausgeführt werden müssen. JMS hilft dabei, Produzenten und Konsumenten voneinander zu entkoppeln und Geschäftsabläufe am Laufen zu halten, wenn Systeme stark ausgelastet oder vorübergehend nicht verfügbar sind.
Warteschlangen und Zustellung
JMS-Spezialisten arbeiten mit Nachrichtenproduzenten, Konsumenten, Sitzungen, Zielen und Connection Factories. Sie konfigurieren Bestätigungen, Transaktionen, Zustellmodi, Nachrichtenfilter und die Behandlung erneuter Zustellungen, damit sich Systeme vorhersehbar verhalten. Gute Designs berücksichtigen außerdem die Reihenfolge, doppelte Nachrichten, unzustellbare Nachrichten und Dead-Letter-Warteschlangen, statt die Nachrichtenübermittlung als einfache Übergabe zu behandeln.
Broker und Tools
JMS ist eine API, daher stellt der Broker die Laufzeitumgebung bereit, die Nachrichten speichert, weiterleitet und zustellt. Zu den gängigen Ökosystemen gehören Apache ActiveMQ Artemis, IBM MQ, Solace und Herstellerprodukte, die in Jakarta EE oder Spring integriert sind. Fachleute nutzen möglicherweise auch Spring JMS, JNDI, JTA, Docker, Kubernetes, Observability-Tools und Konsolen zur Broker-Verwaltung.
Typische Aufgaben bei der Umsetzung
- Eng gekoppelte Dienstaufrufe durch warteschlangenbasierte Abläufe ersetzen
- Java-Anwendungen mit ActiveMQ, IBM MQ oder anderen JMS-Anbietern verbinden
- Strategien für Wiederholungen, Bestätigungen und Dead Letters entwerfen
- Von älteren javax.jms-Implementierungen zu jakarta.jms migrieren
- Durchsatz, Reihenfolge, Failover und Wiederherstellungsverhalten testen
Diese Ergebnisse finden sich in der Zahlungsabwicklung, Logistik, Fertigung, im Einzelhandel und in der Unternehmensintegration. In München benötigen Teams häufig JMS-Know-how für Java-Systeme, die interne Anwendungen mit lang laufenden operativen Prozessen verbinden.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche JMS-Fachleute hinzu, wenn eine Broker-Migration, ein Integrationsprogramm oder ein Produktionsvorfall Schwachstellen im Messaging-Design aufdeckt. Spezialistenhilfe ist wertvoll, wenn Warteschlangen unerwartet wachsen, Konsumenten Nachrichten verlieren, Wiederholungen Duplikate erzeugen oder eine synchrone Architektur ungleichmäßige Auslastungen nicht bewältigen kann. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Teams die Broker-Topologie, Nachrichtenverträge und Runbooks dokumentieren; Vor-Ort-Arbeit kann bei Umstellungen mit lokalen Betriebsteams hilfreich sein.
Aussagekräftige Signale für gute Fachleute
Gute Fachleute erklären Zustellgarantien praxisnah und unterscheiden zwischen höchstens einmaliger, mindestens einmaliger und effektiv einmaliger Verarbeitung. Sie verfolgen eine Nachricht über Produzenten, Broker und Konsumenten hinweg, sichern Verbindungen ab und machen Fehler durch Logs, Metriken und Warnmeldungen sichtbar. Außerdem verstehen sie Java-Concurrency, SQL-Transaktionen, REST-Integration und Deployment-Automatisierung und dokumentieren Annahmen, damit ein anderes Team das System sicher betreiben kann.
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 über Warteschlangen oder Themen auszutauschen. Unternehmen nutzen JMS für asynchrone Abläufe wie Auftragsverarbeitung, Zahlungsabwicklung, Bestandsaktualisierungen und die Integration von Unternehmenssystemen.
JMS stellt eine Java-API für Messaging bereit, während REST meist synchrone Anfrage-und-Antwort-Kommunikation unterstützt. Kafka ist auf verteiltes Event-Streaming und dauerhafte Logs ausgerichtet; JMS-Broker konzentrieren sich typischerweise auf Unternehmenswarteschlangen, Themen, Transaktionen und verwaltete Zustellung. Die richtige Wahl hängt von den Anforderungen an Reihenfolge, Wiederholung, Transaktionen und Integration ab.
Ein guter Java Message Service-Spezialist arbeitet normalerweise mit einem Broker wie ActiveMQ Artemis, IBM MQ oder Solace. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Spring JMS, Jakarta EE, JTA-Transaktionen, JNDI, Docker, Kubernetes, Java-Concurrency und Observability.
JMS-Arbeiten, die das Zustellverhalten in der Produktion ändern, erfordern Erfahrung mit Broker-Konfiguration, Wiederholungen, Bestätigungen und Fehlerbehebung. Eine kleinere Integration benötigt möglicherweise fokussierte API-Kenntnisse, während eine Migration oder ein volumenstarker Ablauf jemanden erfordert, der bereits Nachrichtenverluste, Duplikate und blockierte Konsumenten in vergleichbaren Systemen diagnostiziert hat.
Java Message Service-Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfiguration, Code-Reviews, Tests und Monitoring über gemeinsame Tools durchgeführt werden können. Die Anwesenheit vor Ort in München kann bei Broker-Umstellungen, eingeschränkten Netzwerken oder Workshops mit Betriebs- und Integrationsteams dennoch hilfreich sein. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch sollte vor Beginn der Arbeit vereinbart werden.
Dokumentieren Sie vor der Beauftragung eines JMS-Fachmanns den Broker, die Java- und Jakarta-EE- oder Spring-Versionen, die Nachrichtentypen, die Zustellungserwartungen und die aktuellen Fehlersymptome. Anforderungen an den Zugriff, Bereitstellungsumgebungen, Transaktionsgrenzen und Lücken beim Monitoring helfen dem Spezialisten ebenfalls, den Aufwand genau einzuschätzen.
Fragen Sie, wie der Kandidat doppelte Zustellungen, den Ausfall eines Konsumenten, unzustellbare Nachrichten und einen Broker-Ausfall in Ihrem konkreten Ablauf behandeln würde. Ein kompetenter Java Message Service-Fachmann kann Abwägungen erklären, überprüfbare Tests vorschlagen und zeigen, wie Nachrichtenverträge, Wiederholungen und die Behandlung von Dead Letters dokumentiert werden.
Eine JMS-Migration kann Änderungen von javax.jms zu jakarta.jms, brokerspezifisches Verhalten, Verbindungseinstellungen und die Transaktionskonfiguration umfassen. Teams sollten Filter, Bestätigungsmodi, erneute Zustellungen, Reihenfolge und Failover testen, statt davon auszugehen, dass sich eine Anwendung mit einem neuen Anbieter identisch verhält.
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 738 € 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 25 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
