Jakarta Persistence (JPA) Experten in Frankfurt
, schnell vermittelt mit geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Entitätsmodelle entwerfen, die Hibernate-basierte Persistenz optimieren und JPA in Spring-Anwendungen, REST-Dienste und transaktionale Datenbanken integrieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Jakarta Persistence (JPA) eingesetzt haben
Uday V.
Letzte Position:
Senior Full Stack Java Developer & DevOps Engineer bei Deutsche Börse (DBAG)
Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)
Abwicklungsplattform für mehrere Handels- und Clearingplätze — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Abwicklungsvolumens, zentrales Risikomanagement und Anonymität nach dem Handel.
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 mithilfe von SCA-Tools identifiziert und behoben und damit die Sicherheitslage der Produktivkomponenten verbessert.
- 90 % Code Coverage mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
- mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert und damit verschlüsselte, zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchgesetzt.
- Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
- Eine REST-API mit hohem Volumen (~200K Requests) optimiert, indem die Antwortzeit von 3s auf 2s reduziert wurde (33 % Verbesserung), was Durchsatz und Zuverlässigkeit unter Produktionslast erhöht hat.
- Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
- Containerisierte Workloads auf Podman/OpenShift orchestriert und die Schema-Weiterentwicklung mit Liquibase gesteuert, um zuverlässige und wiederholbare Deployments in allen Umgebungen sicherzustellen.
- Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Anwendungsleistung zu verbessern.
- Das Release-Management vereinfacht, indem Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über DBAG Artifactory gesteuert wurden, um Versionskonsistenz und Audit-Nachvollziehbarkeit über alle Umgebungen hinweg sicherzustellen
David R.
Letzte Position:
Leitender Entwickler/Technischer Architekt
- Konzeption, Erweiterung und Umsetzung der Schnittstellen (REST, GraphQL, Kafka)
- Architektur und Umsetzung Cloud-nativer Microservices auf Azure Kubernetes Service
- Domain-Driven Design, Event-Driven Architecture mit Kafka
- Entwicklung einer umfangreichen Query-Engine für REST-Endpunkte basierend auf fachlichen Objekten
- Konzeption und Realisierung der Klassifikation von Stammdaten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen (Library Weka, Spotify Voyager)
- Analyse und Auswertung komplexer Lasttestszenarien und Ableitung von Optimierungen
- Steigerung der Systemresilienz (Kafka Error Handling, Circuit Breaker, Sidecar Service Mesh in Go)
- Integration mit CIAM-Systemen (asynchrone Echtzeit-Synchronisierung und Definition der Datenhoheit, Autorisierung, Authentisierung)
- Anbindung Azure Service Bus (AMQP-Protokoll)
- Konzeption und Umsetzung von komplexen Berechtigungskonzepten (u. a. Delegated Administration)
- Dokumentation der Ergebnisse (Confluence, Architekturbeschreibungen, Architekturentscheidungen)
Ralf K.
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
Florian F.
Letzte Position:
Senior Backend Developer bei ING Deutschland AG
- Datenbank-Design mit Oracle DB, JPA und Flyway unter Berücksichtigung hoher Performance-Anforderungen
- Analyse mehrerer Architekturentwürfe und Identifikation technischer Risiken
- Design und Implementierung mehrerer Schnittstellen und Integrationen, insbesondere REST-APIs und Kafka Topics
- Setup von Elasticsearch zur Überwachung und Analyse von Log-Daten
- Etablierung einer iterativen Arbeitsweise im Projektteam angesichts komplexer Business-Anforderungen
Adil S.
Letzte Position:
Mobile-/Backend-Entwickler bei Freelancer
- Erstellte eine plattformübergreifende Mobile-App mit React Native, die über RESTful APIs mit IoT-Geräten kommuniziert
- Implementierte State-Management mit Redux und integrierte IoT-spezifische Komponenten für eine reibungslose Datenvisualisierung und Gerätesteuerung
- Entwickelte RESTful APIs mit Node.js und Express und nutzte MongoDB für skalierbare Datenspeicherung
- Ermöglichte sichere Kommunikation zwischen der App und den IoT-Geräten, inklusive Geräte-Onboarding, Statusüberwachung und Steuerbefehlen
- Implementierte Echtzeit-Datensynchronisation und optimierte den Datenfluss zur Minimierung von Latenz
Rashid I.
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Jörg-Ulrich H.
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
Gulam N.
Letzte Position:
Full-Stack-Entwickler bei .Attendo
Entwickelte die Web-App "Skalman’s Food & Sleep Clock" mit einem digitalen Assistenten, der Nutzer an Medikamenteneinnahme, Mahlzeiten, Bewegungspausen und andere tägliche Abläufe erinnert.
Implementierte personalisierte Essensvorschläge und einfache Rezepte mit Unterstützung für Allergien und spezielle Diäten und integrierte KI, um maßgeschneiderte Rezeptideen zu erstellen.
Entwickelte eine Flugbuchungs-App mit React und Axios im Frontend, Spring Boot mit JPA und MySQL im Backend und implementierte Benutzer-Authentifizierung, Formularvalidierung und Buchungslogik.
Entwarf und entwickelte einen Chatbot, der Anfragen in natürlicher Sprache annimmt und mithilfe des Sprachmodells von OpenAI intelligente Antworten erzeugt.
Entwickelte MarketPlace_AP mit React und Axios im Frontend, Spring Boot mit JPA und MySQL im Backend, wodurch Nutzer Dienstleistungen oder Produkte entdecken können, mit Authentifizierung und Formularvalidierung.
Erstellte eine Meeting-Kalender-Seite, die es Nutzern ermöglicht, Meetings zu planen, anzusehen und zu verwalten, unter Verwendung von React, Axios, Spring Boot, JPA, MySQL sowie Authentifizierung und Validierung.
Erstellte einen Todo-Listen-Manager: baute eine REST-API mit Node.js, Express und MongoDB; entwickelte ein React-Frontend mit Statusumschaltung und Filterfunktionen; setzte es auf Heroku ein und integrierte es mit GitHub für CI/CD.
Ingo D.
Letzte Position:
Analytik bei BaFin - Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Frankfurt
- Einführung von Vorgehensweisen zur Entwicklung und zum automatisierten 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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jakarta Persistence (JPA) einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 55%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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%)
- Bank- und Finanzwesen (78%)
- Automotive (56%)
- Telekommunikation (56%)
- Transport und Logistik (44%)
- Tourismus und Gastgewerbe (44%)
- Energie (33%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
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-Spezifikation für die Zuordnung von Anwendungsobjekten zu relationalen Datenbanktabellen. Sie definiert Entitäten, Beziehungen, Persistenzkontexte, Abfragen und Transaktionsverhalten, während Implementierungen wie Hibernate die Laufzeit-Engine bereitstellen. Teams nutzen sie, um den Datenbankzugriff in Geschäftsanwendungen konsistent zu halten.
Wo JPA zum Einsatz kommt
JPA wird in Unternehmensdiensten, Kundenportalen, Zahlungssystemen, Bestandsverwaltungstools und internen Anwendungen eingesetzt, die auf strukturierte relationale Daten angewiesen sind. Sie läuft häufig mit Jakarta EE, Spring, Spring Data JPA, REST-APIs und Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL oder Oracle.
- Entitäten und Vererbungsstrukturen abbilden
- Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Beziehungen modellieren
- JPQL-, Criteria-API- und native Abfragen implementieren
- Transaktionen, Sperren und Caching verwalten
Kenntnisse im Ökosystem
Gute JPA-Arbeit umfasst mehr als Annotationen. Spezialisten verstehen das Verhalten von Hibernate, Schemadesign, JDBC, Verbindungspools, Transaktionsgrenzen und Migrationstools wie Flyway oder Liquibase. Sie verbinden Persistenzentscheidungen außerdem mit der Architektur von Java-Anwendungen, Tests, Sicherheit und Observability.
Wann Spezialisten unterstützen
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn ein neuer Dienst ein langlebiges Datenmodell benötigt, eine ältere Persistenzschicht schwer zu warten ist oder Produktionsabfragen langsamer werden. Unterstützung ist auch bei Migrationen von älteren Java-EE-Paketen zu Jakarta-Namespaces, Datenbankänderungen, Performance-Analysen und Integrationsarbeiten über verteilte Dienste hinweg sinnvoll.
- Entitätszuordnungen und Fetch-Pläne prüfen
- Repositories und Persistenzgrenzen refaktorieren
- N+1-Abfragen, Deadlocks und unerwartete Aktualisierungen diagnostizieren
- Strategien für Migration und Rollback entwickeln
Woran sich gute Arbeit zeigt
Zuverlässige Fachleute machen das Verhalten der Persistenz nachvollziehbar. Sie wählen Beziehungen sorgfältig aus, vermeiden unbeabsichtigtes Eager Loading, halten Transaktionen an klaren Grenzen und testen Abfragen mit realistischen Daten. Sie können erklären, wann JPQL, natives SQL oder ein anderer Datenzugriffsansatz die sicherere Wahl ist.
Zusammenarbeit in Frankfurt
Ein Spezialist mit Sitz in Frankfurt kann je nach Sicherheitsanforderungen und Abläufen vor Ort, remote oder in einem hybriden Team arbeiten. Klare Kommunikation ist wichtig, wenn Änderungen an der Persistenz Anwendungs-, Datenbank- und Betriebsteams an verschiedenen Standorten betreffen. Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit wartbaren Entitätsmodellen, gemessener Abfrageleistung und disziplinierten Release-Prozessen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Jakarta Persistence (JPA) anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Jakarta Persistence (JPA) wird verwendet, um Java-Objekte relationalen Datenbankeinträgen zuzuordnen und ihren Lebenszyklus innerhalb von Anwendungstransaktionen zu verwalten. Sie stellt einheitliche Regeln für Entitäten, Beziehungen und Abfragen bereit, während eine Implementierung wie Hibernate die eigentliche Persistenzarbeit übernimmt.
JPA reduziert sich wiederholenden SQL- und Mapping-Code, indem Datenbankeinträge als Entitäten und Beziehungen dargestellt werden. JDBC bietet eine genauere Kontrolle und kann für hochspezialisierte Abfragen vorzuziehen sein, erfordert jedoch mehr manuelle Verarbeitung von Ergebnismengen, Transaktionen und Objektzuordnungen.
Jakarta Persistence (JPA) ist eine Spezifikation und kein vollständiges Laufzeitprodukt. Hibernate ist eine weit verbreitete Implementierung dieser Spezifikation. Daher kann ein Projekt JPA-Konzepte und -APIs nutzen und bei Bedarf auf Hibernate-spezifisches Verhalten zurückgreifen.
JPA-Arbeit profitiert von fundierten Kenntnissen in Java, SQL und relationalen Datenbanken. Ein kompetenter Spezialist sollte außerdem Spring oder Jakarta EE, Transaktionsverwaltung, Datenbankmigrationen, Tests, Abfrageprofiling und die Auswirkungen von Persistenzentscheidungen auf REST- oder Messaging-Dienste verstehen.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Jakarta Persistence (JPA)-Arbeit an einem neuen Dienst kann solide Kenntnisse in Entitäten und Transaktionen erfordern, während eine Legacy-Migration oder Performance-Untersuchung Erfahrung mit den Hibernate-Interna, Produktionsdiagnosen und Datenbankänderungen voraussetzt.
Jakarta Persistence (JPA)-Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, wenn der Spezialist auf sichere Entwicklungsumgebungen und Datenbankdokumentation zugreifen kann. Frankfurter Teams sollten Kommunikationsabläufe, Review-Prozesse und Sprachanforderungen vor Beginn der Arbeit abstimmen; Vor-Ort-Termine können bei komplexen Architektur- oder Compliance-Themen hilfreich sein.
Bitten Sie den Spezialisten, anhand eines passenden Beispiels den Besitz von Entitäten, Fetch-Strategien, Transaktionsgrenzen und das Abfrageverhalten zu erklären. Gute JPA-Arbeit umfasst gezielte Tests, nachvollziehbares SQL, kontrollierte Schemaänderungen und eine klare Begründung, wann natives SQL sicherer ist als eine Abstraktion.
Jakarta Persistence (JPA) kann für Workloads ungeeignet sein, die von komplexem Reporting-SQL, der Verarbeitung großer Datenmengen oder datenbankspezifischen Funktionen geprägt sind, die durch die Abstraktion verdeckt werden. Ein Spezialist sollte JPA mit JDBC, jOOQ oder direktem SQL vergleichen und den Ansatz empfehlen, der am besten zu den Anforderungen an Abfragekontrolle, Wartbarkeit und Performance passt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 724 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (78%) und Automotive (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jakarta Persistence (JPA) in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Qualitätssicherung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jakarta Persistence (JPA) 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 
Hamburg 
München 
Köln 
Stuttgart 
Düsseldorf 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
