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Java Experten in Berlin

entwickeln, in wenigen Minuten von KI vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die Spring Boot Services, Unternehmensanwendungen und skalierbare APIs mit Java liefern, unterstützt durch fundierte Kenntnisse in Testing, Cloud und Datenbanken. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Java eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Hubertus S.

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Senior Technical Product Manager / Chief Product Officer

Berlin
Hubertus S.

Letzte Position:

Senior Product Manager AI

SaaS für Workflow-Automatisierung für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freiberufler auf Vertrag mit Berichtslinie an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interimsmandat, zweimal verlängert während des KI-Aufbaus; verantwortlich für das Produkt eines Squads und Coaching der anderen Product Manager bei Prozessen.

  • Leitete die Integration generativer KI (LLM) in das Kernprodukt: von LLM-gestützten Schritten über die Erstellung von Workflows in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu KI-gesteuerten dynamischen Workflows, ausgeliefert mit Eval-Gates und Human-in-the-loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31% aller neuen Workflows, und die mediane Zeit bis zum ersten Workflow sank von 3 Tagen auf 4 Stunden.
  • Bündelte die KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on, dessen Preis sich an ausgeführten Automatisierungsschritten orientiert, und arbeitete mit Vertrieb und Marketing an der Positionierung: ~€800K zusätzlicher ARR im ersten Jahr, außerdem churnten Kunden mit dem Add-on 1.8 pp weniger.
  • Verantwortete die Roadmap von Anfang bis Ende: Ersetzte die von Feature-Anfragen getriebene Quartalsplanung durch eine ergebnisorientierte, rollierende Roadmap auf Basis von Quartalswetten und klaren Abbruchkriterien, die monatlich dem Führungsteam und quartalsweise dem Vorstand präsentiert wurde.
  • Baute das Product-Management-Betriebsmodell neu auf: wöchentlicher Customer-Discovery-Rhythmus inklusive Workshop-Moderation, Reviews von RFCs und Entscheidungsdokumenten sowie eine einheitliche quartalsweise Metrik-Erzählung; coachte vier Product Manager, von denen einer während des Engagements zum Senior befördert wurde.
  • Beendete das Engagement wie vereinbart: stellte den permanenten VP Product ein und arbeitete ihn ein, übergab das Prozess-Playbook und die Roadmap und schied im Juni 2026 planmäßig aus.
Verifizierter Experte

Alexandr K.

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Principal Engineering Consultant

Berlin
Alexandr K.

Letzte Position:

Technical Co-Founder bei Dealyv

  • Bin dem ersten Entwicklungsteam beigetreten und habe geholfen, einen n8n-Prototypen in einem schnelllebigen Umfeld in ein produktionsreifes 0-to-1-Produkt zu verwandeln.
  • Verantwortung für die Umsetzung von CRM- und Twilio-Integrationen, Kommunikationsabläufen mit Kunden und administrativen Oberflächen übernommen.
  • An der KI-Bewertung, der Microservice-Architektur und weiteren produkt- und engineeringübergreifenden Themen mitgearbeitet.
  • Den CEO bei der Kommunikation mit VC-Investoren, der Kundengewinnung, der Produktpositionierung, dem Onboarding, der Dokumentation, der Preisgestaltung und dem Vertrieb unterstützt.
Verifizierter Experte

Alexander Z.

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Senior Data Architekt & Data Engineer

Berlin
Alexander Z.

Letzte Position:

Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.

  • Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
  • Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
  • PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
  • Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Verifizierter Experte

Rüdiger S.

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Full-Stack-Softwareingenieur / Berater für Digitalisierung

Berlin
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.

Verifizierter Experte

Jorge P.

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Software Engineer – AWS- und Kubernetes-Spezialist

Berlin
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
Verifizierter Experte

Syed A.

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Senior Software Engineer

Berlin
Syed A.

Letzte Position:

Senior Software Engineer bei Giant Eagle

  • Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
  • Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
  • Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
  • Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
  • Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
  • Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
  • Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
  • Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
  • Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
  • Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
  • Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
  • Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
  • Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.
Verifizierter Experte

Benjamin F.

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Freiberuflicher Product Manager, Product Owner, Scrum Master & Agile Coach

Berlin
Benjamin F.

Letzte Position:

Freiberuflicher Product Manager, Product Owner, Scrum Master & Agile Coach bei Freiberuflich

  • Freiberuflicher Product Owner, Scrum Master und Agile Coach in verschiedenen Projekten von lokalen Agenturen bis hin zu multinationalen Konzernen in diversen Branchen.

  • Letzte Projekte:

  • Adevinta: Technischer Projektmanager, verantwortlich für die Koordination mehrerer Teilprojekte zur Erstellung der weltweit größten Multi-Tenant-Plattform für Kleinanzeigen.

  • Aroundhome (ein Unternehmen der ProSiebenSat.1): Product Manager, der auf Unternehmensseite ein Konzept zur digitalen Qualifizierung von Nutzeranfragen für passende Dienstleister umsetzt und überprüft.

  • Peek & Cloppenburg Düsseldorf: Product Manager Mobile, Beratung und Begleitung beim Neuaufbau der Android- und iOS-Apps.

  • Visual Meta GmbH (ein Unternehmen der Axel Springer SE), Berlin: Director Product, gemeinsame Leitung der Abteilung Produkt & Engineering zusammen mit dem Director Engineering.

  • Verantwortlichkeiten bei Visual Meta GmbH:

  • Definition und Umsetzung einer Produktstrategie mit 3–5-Jahres-Horizont inklusive Produktvision und Mission im Einklang mit der Unternehmensstrategie und Strategien angrenzender Abteilungen.

  • Weiterentwicklung eines bestehenden OKR-Prozesses zusammen mit dem OKR-Master und Abteilungsleitern, um Fokus und Ergebnisse zu steigern.

  • Unterstützung des Director Engineering bei der Erstellung einer Plattform-Transformationsstrategie, um einen monolithischen On-Premise-Tech-Stack in eine serviceorientierte, cloudbasierte Architektur zu überführen und eine domainbasierte Organisationsstruktur aufzubauen.

  • Verantwortung für ein motiviertes und talentiertes Team von 5 Führungskräften auf Head-Level und 17 operativen Teammitgliedern aus Produktmanagement, Daten und UX/UI-Design.

  • Wichtige Erfolge bei Visual Meta GmbH:

  • Definition und Umsetzung einer Produktstrategie mit 3–5-Jahres-Horizont inklusive Produktvision und Mission.

  • Erhöhter Fokus im OKR-Prozess durch Reduzierung von 10 unternehmensweiten Zielen auf 2 und von mehreren hundert teambezogenen Key Results auf einige Dutzend.

  • Erstellung eines Karrierepfad-Frameworks für das Produktteam mit Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten von Junior- bis Head-Level.

Verifizierter Experte

Murad H.

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Senior Softwareentwickler · Tech Lead · KI-Ingenieur

Berlin
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

Verifizierter Experte

Santhosh K.

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Freiberuflicher Software Engineer

Berlin
Santhosh K.

Letzte Position:

Freelance Software Engineer bei Zalando SE

  • Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
  • k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
  • Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

Verifizierter Experte

Maciej R.

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Full-Stack-Entwickler

Berlin
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
Verifizierter Experte

Imran A.

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Softwareingenieur II

Berlin
Imran A.

Letzte Position:

Software Engineer II bei LivePerson Germany GmbH

  • Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
  • Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
  • Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
  • Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
  • Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
  • Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.
Verifizierter Experte

Giovanni L.

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Daten- und Lösungsarchitekt

Berlin
Giovanni L.

Letzte Position:

Solution Architect bei Nordea Bank

Solution Architect für Consumer Cards

  • Übernahm die Architekturverantwortung im Bereich Consumer Cards, führte Best Practices ein und verbesserte die architektonische Transparenz und Wartbarkeit durch die Entwicklung eines strukturierten Dokumentationsrahmens für das Reverse Engineering von Legacy-Kartensystemen.
  • Standardisierte Architektur-Artefakte wie BIAN Business Capabilities, UML-Diagramme im draw.io-Format (Use Case, Component, Sequence), Namenskonventionen, Dokumentenablage, Designvorlagen und Blueprints, Microservices.
  • Erstellte High-Level- und Low-Level-Designs, abgestimmt auf Enterprise-Architecture-Governance-Prozesse und Artefaktstandards.
  • Unterstützte architektonisch das Strategic Card Simplification Programme mit Fokus auf Kartenprodukt-Migrationen und die Außerbetriebnahme von Anwendungen in allen Ländern. Agile Umgebungen (Scrum/SAFe).
  • Analysierte und entwarf KI-Use-Cases im Architekturumfeld.

Projekt: Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS) Strategic Programme

  • Analysierte und dokumentierte bestehende Datenflüsse über Kartenprodukte und geografische Regionen hinweg, um die PCI-DSS-Compliance zu prüfen.
  • Identifizierte Bereiche mit sensiblen Daten im Ruhezustand und Daten in Bewegung, die Verschlüsselung oder Maskierung erfordern, und stellte die Einhaltung der PCI-DSS-Anforderungen sicher.
  • Arbeitete mit Security-, Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Verschlüsselungsstrategien mit regulatorischen und organisatorischen Vorgaben abzustimmen.
  • Gab strategische Beratung zu Datenstrategie, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenarchitektur, Data Mesh, MEGA HOPEX, DAMA-DMBOK, ereignisgetriebener Architektur, End-to-End-Datenflüssen und Harmonisierung von Kartenproduktmodellen.
  • Stellte sicher, dass das Lösungsdesign mit regulatorischen Anforderungen (BCBS 239, DORA, GDPR) und internen Richtlinien übereinstimmt.

Projekt: Denmark ATM Outsourcing Project

Ziel: Auslagerung von Betrieb und Wartung der Geldautomaten an einen Drittanbieter bei gleichzeitiger Erweiterung des ATM-Bestands in Dänemark, wobei Nordea Eigentümer der Geldautomaten und des Bargelds für die bestehende und erweiterte Infrastruktur bleibt.

  • Leitete ein cross-funktionales Delivery-Team (Projektmanagement, Business Analysis und Architektur) und dokumentierte die aktuelle ATM-Systemlandschaft, einschließlich End-to-End-Datenflüssen, Integrationen und internen/externen Anwendungsschnittstellen.
  • Entwarf End-to-End-Prozesse für Autorisierung, Abstimmung und Settlement und stimmte Betriebsmodell, Kontrollen und Compliance-Anforderungen zwischen Nordea und dem ausgelagerten Dienstleister ab.
  • Erstellte High-Level- und Low-Level-Lösungsdesigns mit standardisierten UML-Artefakten (Use-Case-, Component- und Sequence-Diagramme) zur Unterstützung von Vendor-Onboarding, Integrationsplanung und Umsetzung.
  • Stellte die architektonische Abstimmung und Entscheidungsfindung zwischen Enterprise-Stakeholdern und Drittanbietern sicher und managte Abhängigkeiten und Schnittstellen im Rahmen der Auslagerungsinitiative.
Verifizierter Experte

Wolfram K.

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Zertifizierter AI- & Machine-Learning-Engineer · Senior Consultant

Berlin
Wolfram K.

Letzte Position:

AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA

  • Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
  • Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
  • Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
  • Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
  • Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Verifizierter Experte

Abhiroop B.

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Softwareentwickler III

Berlin
Abhiroop B.

Letzte Position:

Softwareentwickler III bei Foundry Digital

  • Microservices in Kotlin und Spring Boot entwickelt und ausgeliefert, AWS Secrets Manager integriert, um Zugangsdaten zu sichern, und Netzwerkaufrufe dank Spring Cache verringert.
  • Kafka-Consumer mit Spring Kafka überarbeitet und mittels semaphore-basierter Rückdrucksteuerung begrenzt, um Datensätze zu kappen und Heap-Speicher auch bei Lastspitzen stabil zu halten; auf Batch-Upserts umgestellt, um Datenbankzugriffe zu reduzieren; Testcontainers-Integrationstests für Kafka und Datenbank hinzugefügt, um künftige Änderungen zu erleichtern.
  • Finanzabstimmungs-Workflow in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen automatisiert, wodurch das Buchhaltungsteam wöchentlich mehr als 16 Stunden spart.
  • End-to-End-Testframework für Zahlungsprozesse in Robot (Python) entworfen und dockerisiert, mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; in GitLab CI integriert (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80 % zu erhöhen.
  • End-to-End-Beobachtbarkeit mit Datadog umgesetzt, indem Services mit Datadog APM instrumentiert, Metriken und Logs korreliert, Dashboards bereitgestellt und Monitore mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalie-Erkennung erstellt wurden, um die Zuverlässigkeit zu stärken und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Java einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

17 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Java Experten in Berlin verfügen im Durchschnitt über 17 Jahre Berufserfahrung. Das sind 2 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 19 Jahre beträgt.

Positionsdauer

2,2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Java Experten in Berlin bleiben im Durchschnitt 2,2 Jahre in einer Position. Das sind 0,8 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 3 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

10 (Deutschland: 12)

Java Experten in Berlin haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen. Das sind 2 weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 12 beträgt.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Java Experten in Berlin haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

Java Experten in Berlin sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Automotive am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Java Experten in Berlin erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

92% (Deutschland: 91%)

92% der Java Experten in Berlin haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 91% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

55%

55% der Java Experten in Berlin haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

7%

7% der Java Experten in Berlin haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

1 (Deutschland: 3)

Java Experten in Berlin besitzen im Durchschnitt 1 berufliche Zertifizierung. Das sind 2 weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 3 beträgt.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Java Experten in Berlin sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95% (Deutschland: 97%)

95% der Java Experten in Berlin sprechen zwei oder mehr Sprachen. Das sind 2% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 97% beträgt.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 20 40 60 80
10 der Java Experten in Berlin verlangen weniger als 400 € pro Tag.
49 der Java Experten in Berlin verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
61 der Java Experten in Berlin verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
11 der Java Experten in Berlin verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
7 der Java Experten in Berlin verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.

Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Java:

Tagessatz-Einblicke entdecken

Durchschnittssätze von Experten in Berlin, die Java einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 786 €
Ø Deutschland 769 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €
Median Deutschland 800 €

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 Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (94%)
  • Bank- und Finanzwesen (37%)
  • Automotive (36%)
  • Bildung (32%)
  • Professionelle Dienstleistungen (32%)
  • Fertigung (31%)
  • Einzelhandel (30%)
  • Gesundheitswesen (29%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was Java leistet

Java ist eine vielseitige Programmiersprache, die für die Entwicklung zuverlässiger Software verwendet wird, die auf verschiedenen Betriebssystemen und in Cloud-Umgebungen läuft. Unternehmen nutzen sie für Unternehmensanwendungen, Backend-Services, APIs, Zahlungssysteme, Datenplattformen und Android-Produkte. Die ausgereifte Laufzeitumgebung und das breite Ökosystem unterstützen eine langfristige Entwicklung.

Zentrales Ökosystem

Das Java-Ökosystem umfasst das Java Development Kit, die Java Virtual Machine und weit verbreitete Frameworks wie Spring Boot, Jakarta EE und Hibernate. Fachleute arbeiten außerdem mit Maven oder Gradle, JUnit, REST, Nachrichtensystemen und relationalen Datenbanken. Moderne Projekte verbinden Java-Services häufig mit Containern, Kubernetes und Cloud-Infrastruktur.

Typische Projektarbeit

Java Spezialisten arbeiten über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg, vom Servicedesign bis zum Support im Produktivbetrieb.

  • Spring Boot Microservices und REST APIs entwickeln
  • Legacy-Java- und Jakarta-EE-Anwendungen modernisieren
  • Datenbanken, Warteschlangen und externe Services verbinden
  • Automatisierte Tests und Deployment-Pipelines erstellen
  • Performance, Beobachtbarkeit und Sicherheit verbessern

Wann Unternehmen Spezialisten beauftragen

Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Team einen Java-Service schnell liefern, eine schwer wartbare Codebasis ersetzen oder ein bestehendes Produkt erweitern muss, ohne die interne Arbeit zu verlangsamen. Sie ist auch bei Cloud-Migrationen, Plattformschnittstellen und Modernisierungsprogrammen wertvoll. Berliner Unternehmen können Remote-Zusammenarbeit mit Workshops vor Ort verbinden, wenn Domänenwissen und eine enge Teamkoordination wichtig sind.

Wichtige Fähigkeiten

Starke Java Fachleute verstehen mehr als nur Syntax. Sie wählen passende Anwendungsstrukturen aus, definieren klare Schnittstellen und verwalten Parallelität, Fehler und Ressourcennutzung. Nützliche ergänzende Fähigkeiten umfassen SQL, ereignisgesteuerte Architektur, Docker, Kubernetes, CI/CD, Cloud-Services und sichere Authentifizierung. Erfahrung in der Kommunikation auf Deutsch und Englisch kann gemischte lokale und internationale Teams in Berlin unterstützen.

Den richtigen Experten auswählen

Prüfen Sie, wie ein Spezialist Systeme ähnlich wie Ihres bearbeitet hat, und nicht nur, welche Frameworks in einem Profil auftauchen. Fragen Sie nach Teststrategie, Release-Prozessen, Monitoring, technischen Abwägungen und der Verantwortung für Probleme im Produktivbetrieb. Ein guter Fachmann erklärt komplexe Entscheidungen klar, verbessert bestehenden Code ohne unnötige Neuentwicklungen und hinterlässt wartbare Dokumentation sowie zuverlässige Automatisierung.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Java? Hier findest du die passenden Antworten.

Java wird häufig für Unternehmensanwendungen, Backend-Services, REST APIs, Zahlungssysteme, Datenplattformen und Android-Produkte eingesetzt. Die stabile Laufzeitumgebung und die umfangreichen Bibliotheken machen Java für Systeme geeignet, die einen zuverlässigen Betrieb und langfristige Wartung benötigen.

Java bietet ein breites Ökosystem für Unternehmen, leistungsfähige Werkzeuge und Portabilität durch die Java Virtual Machine. C# kann in Microsoft-zentrierten Umgebungen eine naheliegende Wahl sein, während Kotlin eine kompakte Syntax und enge Interoperabilität mit Java bietet. Die beste Option hängt von der bestehenden Plattform, den Fähigkeiten des Teams und den Entwicklungszielen ab.

Ein starker Java Spezialist arbeitet häufig mit Spring Boot, SQL, REST, Messaging, Docker, Kubernetes und CI/CD. Tests mit JUnit, Beobachtbarkeit, Cloud-Services und sichere Authentifizierung sind ebenfalls wertvoll, wenn die Arbeit den Produktivbetrieb erreicht.

Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Komplexität, dem Risiko und der Entwicklungsphase des Systems ab. Eine klar abgegrenzte API-Aufgabe kann für einen Spezialisten mit Erfahrung in Spring Boot geeignet sein, während ein verteiltes Unternehmenssystem nachweisliche Erfahrung mit Architektur, Betrieb, Tests und Migrationen erfordert.

Java-Projekte eignen sich häufig gut für Remote-Zusammenarbeit, weil Versionsverwaltung, automatisierte Tests, Dokumentation und kontinuierliche Bereitstellung einen klaren Arbeitsprozess schaffen. Vereinbaren Sie Kommunikationsroutinen, Überschneidungszeiten für wichtige Workshops und ob Deutsch, Englisch oder beides für die Arbeit mit Produkt- und Stakeholder-Teams erforderlich ist.

Achten Sie auf nachweislich wartbaren Code, aussagekräftige Tests, klare Schnittstellen und praxisnahes Monitoring. Fragen Sie, wie der Spezialist in realen Java-Systemen mit Ausfällen, Sicherheitsproblemen, Performance-Fragen und technischer Schuld umgegangen ist.

Spring Boot ist eine beliebte Wahl für Java-Services, weil es Konfiguration, Integrationen und die Einrichtung für den Produktivbetrieb vereinfacht. Es ist jedoch nicht zwingend erforderlich: Jakarta EE, ein schlankeres Framework oder ein bestehender interner Stack können passender sein, wenn Projektanforderungen oder Plattformstandards dafür sprechen.

Java Freelancer können neue Services, API-Integrationen, Anwendungsupgrades, Cloud-Migrationen, automatisierte Testsuiten oder Performance-Verbesserungen liefern. Das erwartete Ergebnis sollte im Voraus vereinbart werden und kann Quellcode, Deployment-Konfiguration, technische Dokumentation und Unterstützung bei der Übergabe umfassen.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Java in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 786 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Java in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.

Freelancer in Berlin, Deutschland, die Java in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Java in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (97%), Deutsch (91%) und Französisch (15%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Java in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Bank- und Finanzwesen (37%) und Automotive (36%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Java in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (84%) und Projektmanagement (52%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Java 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.

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