
Jakarta Persistence (JPA) Experten in Berlin
, die in wenigen Minuten von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Domänenentitäten modellieren, Hibernate-Mappings optimieren und transaktionale Persistenz für Spring Boot- und Jakarta EE-Anwendungen liefern. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten genau zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Jakarta Persistence (JPA) eingesetzt haben
Toralf C.
Letzte Position:
IT Berater in der PKI Softwareentwicklung bei BWI
- Implementierung einer Full-Stack Anwendung mit Angular als Frontend-Framework und Java als Backend-Sprache
- Einsatz der Swagger OpenAPI Spezifikation für die REST-Kommunikation zwischen Frontend- und Backend-Anwendung
- Ansteuerung eines Kartendruckers über das Nexus Card SDK Framework
- Design und Implementierung einer Kartenverwaltungssoftware mit Weboberfläche und JavaFX-Modul für das Druckermonitoring
- Einsatz von Cucumber-Tests für die Testautomatisierung und Erstellung von Test-Artefakten zum Testen außerhalb der Entwicklungsumgebung
- Einsatz von Wireshark für Netzwerkuntersuchungen zur Analyse der API eines Drittproduktes und zur Kontrolle der REST-API der selbst entwickelten Software
Rüdiger S.
Letzte Position:
Full-Stack-Softwareingenieur / Berater für Digitalisierung bei ARTEVENT
Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.
Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.
Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.
Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.
Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.
Jorge P.
Letzte Position:
Software Engineer – AWS and Kubernetes Specialist bei Citti
- Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
- Schlagwörter: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator
Abhiroop B.
Letzte Position:
Software Engineer III bei Foundry Digital
- Entwicklung und Bereitstellung von Microservices in Kotlin und Spring Boot, Integration von AWS Secrets Manager zur Absicherung von Zugangsdaten und Reduzierung von Netzwerkaufrufen durch den Spring-Cache.
- Überarbeitung eines Kafka-Consumers mit Spring Kafka und semaphorbasiertem Backpressure, um die Anzahl der Datensätze zu begrenzen und den Heap-Speicher bei Lastspitzen stabil zu halten; Umstellung auf Batch-Upserts zur Reduzierung von Datenbankaufrufen; Ergänzung von Testcontainers-Integrationstests für Kafka und die Datenbank als Grundlage für künftige Änderungen.
- Automatisierung des Finanzabstimmungsprozesses in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen, wodurch das Buchhaltungsteam 16+ Stunden pro Woche einspart.
- Entwicklung und Dockerisierung eines End-to-End-Test-Frameworks für Zahlungen in Robot (Python) mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; Integration in GitLab CI (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80% zu erhöhen.
- Umsetzung durchgängiger Observability mit Datadog durch Instrumentierung der Services mit Datadog APM, Verknüpfung von Metriken und Logs, Bereitstellung von Dashboards sowie Erstellung von Monitoren mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalieerkennung, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.
Murad H.
Letzte Position:
Gründer & Technischer Leiter bei Hubpoint.Ai
- Gründete ein KI-gestütztes SaaS für Terminplanung und Geschäftsverwaltung für kleine und mittlere Unternehmen und verantwortete Technologiestrategie, Architektur, Produktentwicklung, UX, Abrechnung und Go-to-Market.
- Entwickelte und realisierte eine mandantenfähige Plattform mit REST-APIs, RBAC, CRM, Abrechnung und Benachrichtigungen für das Manager-Dashboard, die Admin-Konsole, das Buchungserlebnis und iOS-/Android-Anwendungen.
- Führte und betreute 7 Softwareentwickler, 1 DevOps-Ingenieur, 1 QA-Ingenieur und 1 UX/UI-Designer und arbeitete gleichzeitig praktisch in den Bereichen Backend, Frontend und Produktentwicklung.
- Entwickelte KI-Sprach- und Chat-Agenten mit Python/FastAPI, OpenAI- und Anthropic-APIs, RAG, pgvector und Tool-Calling; integrierte Twilio, Google Calendar/Meet, Stripe und Firebase.
- Verantwortete die Produktiv-Infrastruktur und automatisierte die Auslieferung in getrennten Umgebungen mit Docker, Nginx, GitHub Actions und Grafana; vertrat das Unternehmen bei Acceleratoren und internationalen Startup-Veranstaltungen.
Ausgewählter Tech-Stack: Python, FastAPI, Node.js, Vue 3, React/Next.js, React Native, PostgreSQL, Redis, Docker
Maciej R.
Letzte Position:
Full-Stack-Entwickler (Freiberufler) bei Runbuggy
- Entwicklung des RunBot-KI-Assistenten geleitet und dabei LLM-basierte Workflow-Automatisierung eingesetzt (React, TypeScript, Java, MongoDB, NATS)
- Architektur der TMS-Plattform entworfen, die ein einheitliches Transportmanagement und Echtzeit-Logistikübersicht mit KI-gestützten Verarbeitungspipelines bietet
- Ereignisgesteuerte Microservices-Architektur für den Marktplatz entwickelt
- Technische Entscheidungen getroffen und technische Führung bei der Full-Stack-Plattformentwicklung übernommen
Ola V.
Letzte Position:
IT-Dozent
- IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration
Nikunjkumar P.
Letzte Position:
Senior Java Backend Entwickler bei Questax Professionals GmbH
- Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
- Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
- Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
- Support für unser Produkt und On-Call-Duty
- Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
- Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
- POC für neue Ideen entwickeln
- Wartung und Erweiterung des Backends
- DevOps-Aufgaben
- Kubernetes-Update ausführen
- Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
- Helm Charts entwickeln und anpassen
- ArgoCD anpassen und updaten
- CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln
Ursula R.
Letzte Position:
Sabbatical mit Fortbildung bei Eigenes Sabbatical
Neil P.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei AKDB
- Pflege, Weiterentwicklung, Modernisierung und Test des Fachverfahrens OK.VERKEHR, einer monolithischen Enterprise-Java-Lösung (mit ca. 3,5 Mio LOC) für die Zulassungs- und Fahrerlaubnisbehörden
- Design, Entwicklung, Test und Pflege von End-to-End-Workflows (Dialoge, Backend-Dienste und Persistenzschicht, Testsuite) für Führerschein-Neuanträge, Änderungen/Erweiterungen von Fahrerlaubnissen, die Verwaltung von Parkausweisen und LKW-Fahrerkarten
- Entwicklung und Pflege von Webservices für die Kommunikation zwischen lokalen Straßenverkehrsbehörden und dem Kraftfahrt-Bundesamt, dem FAER-Register, TÜV-Prüfstellen und Fahrschulen
- Performanceoptimierung und gezieltes Refactoring für die zukünftige Umstellung auf eine Cloud-Architektur sowie die Ergänzung eines neuen Web-Clients (Vaadin)
- 3rd-Level-Support für Kunden im laufenden Betrieb
Olaf N.
Letzte Position:
Frontend-Entwickler bei Danaher/Hach Lange GmbH
- Entwickelte eine SolidJS-Frontend-Oberfläche für ein spektrometrisches Wasseranalysesystem auf einer ARM-basierten Embedded-Linux-Plattform
- Prototypisierte die Benutzeroberfläche in TypeScript React/Nx mit LitElements und MQTT-Integration
- Erstellte die Produktions-UI mit SolidJS, SUID, i18next, Ajv, MQTT.js und C3.js
- Verfeinerte Anforderungen gemeinsam mit dem UX-Team und den Ingenieuren des Wasseranalysesystems
- Definierte und dokumentierte Systemarchitektur, MQTT-Nachrichtenformate, Frontend-Architektur und Entwicklungs-Setup
- Setzte das Frontend-System von Grund auf auf, implementierte ein domänenorientiertes Typsystem, UI-Komponenten und den Anwendungszustand
- Verwaltete MQTT-Pub/Sub-Dienste und schema-basierte Nachrichtenvalidierung im Frontend
- Betreute zwei Junior-Frontend-Entwickler
- Arbeitete in einem agilen Remote-Team mit JIRA, Git und Bitbucket
Botirjon R.
Letzte Position:
Spezialist für Sicherheitsoperationen bei Expert Systems AG
- Programmierung mit TypeScript, JavaScript, PHP und anderen Technologien
- Überwachung, Programmierung und Korrektur der Crawler für die Websites von ProvenExpert und ProvenEmployer, um alle Bewertungen und Werte für die Kunden zu sammeln
- Testen aller Programme, die für das korrekte Funktionieren der ProvenExpert- und ProvenEmployer-Websites erforderlich sind
- Entwerfen und Implementieren der Datenspeicherung in Datenbanken unter Verwendung von MongoDB und Erstellen von Backups, falls erforderlich
- Wartung aller Computer (Installation der erforderlichen Programme, Verbindung zu allen Datenbanken, Registrierung und Reparatur) und anderer Geräte
Kalyani K.
Letzte Position:
Assistenz-Vizepräsident bei Deutsche Bank
- Technologien: Java, React, Python, Scala, Spring Boot, JPA, Microservices, Kubernetes, Docker, OpenShift, Eureka, Prometheus, Grafana, Zookeeper
- Führte das Design und die Entwicklung einer unternehmensweiten Data-Warehouse-Plattform für effizienten und sicheren Datenaustausch mit zustandslosen, ereignisgesteuerten Microservices-Architekturen
- Diente als Komponentenverantwortlicher und Scrum Master für drei Microservices, stellte nahtlose Integration sicher und bewahrte hohe Datenintegrität
- Optimierte die Performance mithilfe von Prometheus und Grafana und erreichte messbare Systemresilienz
Dirk U.
Letzte Position:
Entwickler bei Future Training & Consulting GmbH
Lehrgang mit Prüfung zum Spring Certified Professional.
- Umgebung: Spring Boot 3, Spring Framework 6, IntelliJ
Fares M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei DXC Technology
- Entwickelte und wartete Backend-Services für die Digital Cards und Mobility Platform von Q8 in Java und Spring Boot.
- Entwarf skalierbare, mandantenfähige Microservices nach API-first-Prinzipien mit Swagger.
- Implementierte asynchrones Messaging mit Apache ActiveMQ, um Services zu entkoppeln und die Resilienz zu erhöhen.
- Verwaltete eine mandantenfähige Architektur mit Datenisolation und konfigurierbarer Mandantenlogik.
- Sorgte mit Spring Security und PostgreSQL für eine sichere Datenverarbeitung, unterstützt durch Liquibase zur Versionskontrolle.
- Integrierte JasperReports zur Erzeugung von PDF-Berichten basierend auf Nutzer- und Geschäftsanforderungen.
- Arbeitete nach agilen Methoden und implementierte umfassende Unit- und Integrationstests.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jakarta Persistence (JPA) einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 20 Jahre)

Positionsdauer
3 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)

Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 14)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
58% (Deutschland: 55%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 11%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
85% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Jakarta Persistence (JPA) 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 Jakarta Persistence (JPA) 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%)
- Einzelhandel (40%)
- Automotive (35%)
- Bank- und Finanzwesen (35%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (35%)
- Bildung (30%)
- Gesundheitswesen (30%)
- Fertigung (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was JPA leistet
Jakarta Persistence (JPA) ist die standardisierte Java-API für die Abbildung objektorientierter Domänenmodelle auf relationale Datenbanken. Sie definiert Entitäten, Beziehungen, Persistenzkontexte, Transaktionen und Abfrageschnittstellen, sodass Anwendungscode mit Geschäftsobjekten statt für jeden Vorgang mit selbst geschriebenem SQL arbeiten kann. JPA ist heute Teil von Jakarta EE; ältere Projekte bezeichnen es häufig als Java Persistence API.
Zentrale Leistungen
Experten nutzen JPA, um zuverlässige Persistenzschichten für Geschäftsanwendungen zu erstellen:
- Entitäten, eingebettete Werte und Vererbungshierarchien abbilden
- Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Beziehungen modellieren
- Repositories sowie JPQL- oder Criteria-Abfragen implementieren
- Transaktionen, Sperren und Ereignisse im Lebenszyklus von Entitäten verwalten
- Probleme mit Lazy Loading, Kaskadierung und N+1-Abfragen diagnostizieren
Ökosystem und Werkzeuge
Hibernate ORM ist der am häufigsten verwendete JPA-Provider, während EclipseLink eine weitere etablierte Option ist. Projekte kombinieren JPA häufig mit Spring Data JPA, Spring Boot, Jakarta EE, Bean Validation und relationalen Datenbanken wie PostgreSQL, Oracle oder MariaDB. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit Flyway oder Liquibase, JDBC, Connection Pools und SQL-Profiling-Tools.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche JPA-Spezialisten hinzu, wenn ein System langsame Abfragen, inkonsistente Transaktionsgrenzen oder ein schwieriges Legacy-Modell aufweist. Sie unterstützen auch bei Migrationen von javax.persistence zu jakarta.persistence, bei Datenbankneuentwürfen, der Modernisierung von Anwendungen und der Trennung von Persistenzcode und Domänenlogik. In Berlin ist die Arbeit aus der Ferne üblich, während regulierte oder kollaborative Projekte weiterhin Workshops vor Ort sowie eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch erfordern können.
Anzeichen für Unterstützungsbedarf
Eine gezielte Prüfung kann verhindern, dass sich Persistenzprobleme in der Anwendung ausbreiten:
- Der Datenbankzugriff wird langsamer, wenn Datenvolumen oder Datenverkehr wachsen
- Entitätsbeziehungen führen zu unerwarteten Inserts, Updates oder Deletes
- Transaktionen verhalten sich über Servicegrenzen hinweg unterschiedlich
- Tests hängen stark von einer bestimmten Datenbank oder einem bestimmten Provider ab
- Eine Migration von Java EE-APIs zu Jakarta EE läuft
Was gute Spezialisten mitbringen
Die besten Fachleute verstehen sowohl die Abstraktionen von JPA als auch das darunter erzeugte SQL. Sie wählen Fetching-Strategien bewusst, halten Aggregatgrenzen klar und prüfen die Leistung mit realistischen Abfragen und Ausführungsplänen. Außerdem entwerfen sie Migrationsskripte, Integrationstests und Observability für Persistenzfehler, statt das ORM als Blackbox zu behandeln.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Jakarta Persistence (JPA) wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Jakarta Persistence (JPA) wird verwendet, um Java-Objekte über standardisierte Mappings, Abfragen und Transaktionsverwaltung in relationalen Datenbanken zu speichern. Es unterstützt Domänenmodelle in Geschäftsanwendungen, REST-Services und Unternehmenssystemen, während ein Provider wie Hibernate ORM die eigentliche Datenbankarbeit übernimmt.
Jakarta Persistence (JPA) reduziert wiederholten Mapping- und Datenbankzugriffscode, indem es Entitäten mit Tabellen und Beziehungen verbindet. JDBC oder direktes SQL bietet eine feinere Kontrolle und kann für Reporting, Massenverarbeitungen oder stark optimierte Abfragen besser geeignet sein. Erfahrene Spezialisten kombinieren daher häufig beide Ansätze.
Jakarta Persistence (JPA) ist eine Spezifikation und keine vollständige Implementierung. Hibernate ORM und EclipseLink sind Provider, die die Spezifikation implementieren und providerspezifische Funktionen hinzufügen. Ein Spezialist sollte den Anwendungscode nach Möglichkeit portabel halten und jede bewusste Abhängigkeit von einem Provider dokumentieren.
Jakarta Persistence (JPA) profitiert von guten Kenntnissen in SQL, relationaler Datenmodellierung und Transaktionsdesign. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Spring Data JPA, Spring Boot oder Jakarta EE, Datenbankmigrationen, Tests mit Testcontainers, die Konfiguration von Connection Pools und Performance-Analysen.
Die Jakarta Persistence (JPA)-Expertise sollte sich nach dem Risiko der Persistenzschicht und nicht nach einem festen Zeitraum richten. Ein einfacher CRUD-Service benötigt möglicherweise gezielte Implementierungskenntnisse, während komplexe Vererbung, hohe Nebenläufigkeit, Legacy-Schemata oder Performanceprobleme einen Spezialisten erfordern, der SQL und Transaktionsverhalten unter produktionsnahen Bedingungen untersuchen kann.
Jakarta Persistence (JPA)-Projekte eignen sich meist gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Mappings, Abfrageprüfungen und automatisierte Tests über standardisierte Repositories und Umgebungen geteilt werden können. Berliner Teams sollten Arbeitszeiten, Dokumentation und die erwartete Sprache – Englisch oder Deutsch – abstimmen und Sitzungen vor Ort für Architektur- oder Domänenworkshops reservieren, wenn sie sinnvoll sind.
Die Qualität von Jakarta Persistence (JPA) zeigt sich in klaren Entitätsgrenzen, einem vorhersehbaren Transaktionsverhalten und SQL, das zum Anwendungsfall passt. Fragen Sie nach Nachweisen für Abfragetests, sichere Migrationen, den Umgang mit Lazy Loading und Performance-Diagnosen – nicht nur nach Screenshots von Annotationen oder einer Liste von Frameworks.
Unterstützung bei Jakarta Persistence (JPA) ist wertvoll, wenn langsame Abfragen, Kaskadenfehler, Detached Entities oder Schemaänderungen die Umsetzung verzögern. Ein freiberuflicher Spezialist kann das Mapping-Modell prüfen, einen gezielten Engpass beheben, eine Migration von javax.persistence zu jakarta.persistence begleiten oder Vorgehensweisen etablieren, die das interne Team dauerhaft pflegen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 733 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (90%), Englisch (90%) und Spanisch (10%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Einzelhandel (40%) und Automotive (35%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (95%) und Qualitätssicherung (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jakarta Persistence (JPA) eingesetzt haben
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