JUnit Experten in Stuttgart
aus über 15.000 LebensläufenBeauftragen Sie Experten, die wartbare Unit- und Integrationstests erstellen, mit JUnit 5 und Mockito arbeiten und Testsuiten mit Maven, Gradle und CI-Pipelines verbinden. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich JUnit eingesetzt haben
Sercan T.
Letzte Position:
Mitgründer & Lead Software Architect bei Pflege-Pfad
- Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
- Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
- Business-Analyse & Prozessdesign:
- Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
- Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
- Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
- Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
- Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
- Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
- Technische Umsetzung:
- Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
- Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
- Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
- Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
- Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
- E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
- KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
- Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
- Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
- CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
- End-to-End-Tests mit Playwright.
Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.
Will O.
Letzte Position:
Solution Architekt bei Polizei Behörde Stuttgart
Entwicklung einer Strategie für die Migration von WLS-Anwendungen in die BKA Cloud und zu Stack IT
Aufbau einer hybriden Cloud für interne Tests und Entwicklung mit Kubernetes
Umwandlung der IT-Landschaft von einer veralteten monolithischen Architektur in eine cloudbasierte Architektur
Einführung neuer CI/CO-Prozesse durch Azure Pipelines
Vervierfachung des Durchsatzes bei der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen
Migration von Anwendungen für Personen-Sicherheitsüberprüfungen zu Docker-basierten Anwendungen
Einrichtung von CI-/Deploy-Pipelines durch Azure DevOps
Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF
Artyom N.
Letzte Position:
KI-Automatisierungsingenieur & Solution Architect bei Technology Research Project
Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.
- Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
- KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
- Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
- Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
- Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
- Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt
Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks
Emmanuel L.
Letzte Position:
Founder und alleiniger Entwickler
- Entwicklung einer SaaS-Plattform für Esports-Teams mit Rollen, Planung, Statistiken und Billing
- Konzeption und Umsetzung der Architektur, externer API-Anbindungen und des Betriebs
- Stack: Laravel 13, React 19, TypeScript, PostgreSQL, Redis und Stripe
Wael M.
Letzte Position:
Testmanager bei Schwarz IT
- Konzeption, Planung und Testfallanalyse
- Integrationstest
- Koordination von UAT im Labor und vor Ort
- Erstellung von HW- und SW-Testkatalogen
- Kommunikation der Testergebnisse aus REST-Services mit dem SAP-Team
- Support der Filialen in der EU bis zum Rollout
- Koordination von Defect Management und SW-Updates mit den beteiligten Herstellern
- Prüfung der Konfiguration der Säulen in der Backend-Software für die verschiedenen Länder
- Ständiges Reporting des Qualitätsstands an das Projektmanagement
- Dokumentation des User Manuals in Englisch und Deutsch
- Tools: Confluence, be.Energised, OCPP Postman, OPI, CCV (payone.elavon), Excel, it4you
Robin S.
Letzte Position:
Senior Cloud- und Backend-Engineer bei Media-Saturn-Holding GmbH
- Implementierung der Anwendungen mit Kotlin und Ktor als Microservices
- Verwendung von MongoDB in der MongoDB Atlas Cloud
- Asynchrone Kommunikation der Services mit Google Pubsub
- Einsatz von Kotest und Mockk für Unit Tests
- Entwicklung eines Frontends zur Administration mit TypeScript, React und Express.js
- Provisionierung von Umgebungen in GCP mittels Terraform
- Implementierung von CI/CD-Prozessen mit GitHub Actions
- Betrieb skalierbarer Produktions- und Testumgebungen in GCP mit Kubernetes, Helm und Flux CD
- Überwachung der Umgebungen mit Prometheus und Grafana
- Bereitstellung von BI-Daten im Google BigQuery Datawarehouse
Benjamin S.
Letzte Position:
Konzeption und Implementierung eines neuen Cloud Services bei Porsche AG
- Konzeption eines neuen Cloud Services
- Anforderungsanalyse
- API-Design (REST-API, Kafka)
- Beratung zu Architektur, Machbarkeits- und Aufwandsschätzung
- Umsetzung einer Microservice-Architektur
- Implementierung eines Spring-Boot-Webservices
- Entwicklung von REST-APIs inkl. Business- und Persistenzlogik
- Kafka-Consumer und -Producer
- Verschiedene Excel-Upload/Download-Szenarien
- Change Data Capture
- Cloud Provisioning mit IaC/Terraform
- Go-Live mit 30.000 Nutzern
- Betrieb, Support und Fehlerbehebung bei weiteren Services
Umgebung/Werkzeuge: Gitlab, JIRA, Confluence, IntelliJ, Spring Boot, Java, Docker, Terraform, AWS ECS, Postgres, Apache Kafka, SAP Datasphere, JUnit, Debezium, Apache POI, Hibernate, JPA, Testcontainer
Marcel S.
Letzte Position:
Technische Leitung / Lead-Entwickler bei REWE digital
- Bedingt durch eine organisatorische Neustrukturierung hin zu Produkt basierten Teams wurde die Realisierung eines Data Mesh im Bereich Digital Supplier Management (DSM) beschlossen.
- Hochverfügbares Data Mesh in Echtzeit zur Bereitstellung großer Datenmengen via Kafka und REST an andere Produkte.
- Neuentwicklung einer Kernsoftware für das Lieferantenmanagement in einer (Micro-)Service basierten Architektur mit aktuellem Technologiestack.
- Technologien/Werkzeuge:
- Java 21
- Spring Boot
- Angular
- TypeScript
- Golang
- MapR
- Kafka
- Docker
- Google Cloud Platform (GCP)
- Kubernetes
- Helm
- GitLab CI
- Maven
- JUnit
- Mockito
- WireMock
- Cypress
- Keycloak
- OAuth 2.0 & OpenID Connect
- Humio
- Nexus
- Artifactory
- SonarQube
- Renovate
- Git
- Postman
- IntelliJ
Ahmed F.
Letzte Position:
Senior Lead Engineer (Freiberuflich) bei Atruvia AG
- Entwicklung einer Vermögensverwaltungsanwendung zur Anlage in Fremdwährungen
- Full-Stack-Entwicklung mit Angular, Spring Boot, OpenShift, Oracle DB, Kafka
- Konzeption und Implementierung einer Microservice-Architektur
- Integration in das BWS-System von Atruvia und Anbindung mehrerer Schnittstellen zwischen Atruvia und DZ Privatbank
- Greenfield-Entwicklung der Anwendung von Grund auf
- Technische Verantwortung für Architektur und Schnittstellendesign
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen und externen Stakeholdern
Achille C.
Letzte Position:
Backend/Frontend Entwickler bei ITZ-Bund
- Entwicklung einer Microservice-Anwendung zur Berechnung von Buchungen auf Konten
- Entwicklung von Backend Komponenten mit Java- bzw. JEE, Quarkus, Kafka, Rest-Api
- Entwicklung der Test Komponente mit Mocking-Frameworks( Mockito )
- Entwicklung von Unit-Tests mit Junit/ArchUnit ,Integrationtest-Komponenten
- Erstellung von OpenApi Spezifikationsformat
- Konfiguration von CI/CD Pipeline
- Entwicklung von Frontend-Komponent mit React
- Konzeption, Weiterentwicklung und Optimierung von Systemstrukturen
- Mitgration von MySQL nach PostgreSQL
- Durchführung von Codereview
- Java Corretto 21, JEE, Quarkus, Golang
- Reaktive Programmierung mit Spring WebFlux, Project Reactor, Liquibas, /Elasticsearch, , Hibernate,HQL,JPA, SQL
- Git, Azure DevOps für CI/CD Pipeline , YAML, Json Swagger UI, Postman, Rest OpenAPI, Kafka Streams, Kafka Connect , Log4J, Junit/ArchUnit
- Microservices, Jira, Confluence, MySQL,PostgreSQL Docker, Kubernetes( Deployment über Helm Charts),
- Spring security, Aouth 2, JWT, Sonarqube
- IntelliJ, , Maven, logging framework Splunk, Agile Methode Scrum, Nexus, Vaadin V24, Build Tool Vite
- React, React.JS, Node.js, Jess/JavaScript, Tailwind CSS, Agile Methode Scrum, Barrierefreiheit BITV, Playwrigt
Okan A.
Letzte Position:
Teamleiter/Projektleiter bei OEM im Raum Stuttgart
- Entwicklung, Aufbau und Einsatz eines maßgeschneiderten HIL-Systems für Komponenten im Bereich Aerodynamik
- Anpassung der Systemspezifikation und Erstellung der Testspezifikation
- Abstimmung und Planung von Testfällen sowie Spezifikation der Komponenten- und K-HIL-Tests auf Systemebene und im Verbund
- Planung, Spezifikation und Durchführung von Schnittstellentests
- Teilnahme an Fahrzeugerprobungen
- Führung eines Teams von 10 Mitgliedern nach klassischen und agilen A-Spice Standards mit Entwicklung nach V-Modell
- Genutzte Tools: Jira, MS Project, GitTea, Gox, Confluence, KPM, MoveIT, DOORS, PTC Integrity, Intense, JFrog
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die JUnit einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
1,4 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
36% (Deutschland: 51%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Stuttgart 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 Stuttgart, die JUnit 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 JUnit Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Automotive (82%)
- Informationstechnologie (IT) (82%)
- Bank- und Finanzwesen (64%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (64%)
- Fertigung (55%)
- Gesundheitswesen (45%)
- Transport und Logistik (45%)
- Einzelhandel (45%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was JUnit leistet
JUnit ist das Standard-Testframework für Java-Anwendungen. Es hilft Teams, kleine Codeeinheiten zu überprüfen, Regressionen zu erkennen und erwartetes Verhalten durch wiederholbare automatisierte Tests zu dokumentieren. JUnit 5 unterstützt modernes Testdesign mit Jupiter, einem flexiblen Erweiterungsmodell und klareren Steuerungsmöglichkeiten für den Lebenszyklus.
Wo es eingesetzt wird
JUnit-Tests laufen in Backend-Services, Webanwendungen, Bibliotheken und Unternehmenssystemen. Unternehmen verwenden sie, um Geschäftsregeln, REST-Endpunkte, Persistenzlogik und Integrationen zu validieren, bevor Änderungen die Produktion erreichen.
- Unit-Tests für Services und Domänenlogik
- Parametrisierte Tests für unterschiedliche Eingaben
- Integrationstests für Datenbanken und APIs
- Regressions-Tests für bestehende Anwendungen
Ökosystem und Tools
Gute JUnit-Arbeit umfasst mehr als das Schreiben von Assertions. Spezialisten verwenden Mockito oder andere Mocking-Tools, Spring Test für Anwendungskontexte und AssertJ für gut lesbare Prüfungen. Maven und Gradle verwalten die Ausführung, während Jenkins, GitHub Actions oder GitLab CI Testsuiten während der Auslieferung ausführen.
Wann Spezialisten helfen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn eine Codebasis eine geringe Testabdeckung, langsames Test-Feedback oder unzuverlässige Builds aufweist. Ein Spezialist kann eine Teststrategie etablieren, schwer testbaren Code für bessere Testbarkeit refaktorieren und zuverlässige Prüfungen einführen, ohne die laufende Feature-Entwicklung zu blockieren. In Stuttgart unterstützt dies häufig verteilte Teams in Software-, Fertigungs- und Mobilitätsprojekten.
- Instabile Tests stabilisieren
- Ältere JUnit-4-Testsuiten auf JUnit 5 migrieren
- Die Testberichte in der CI verbessern
- Veraltete Java-Anwendungen sicher testen
Was gute Fachkräfte liefern
Erfahrene Fachkräfte trennen Unit-, Integrations- und End-to-End-Themen, damit jeder Test nützlich und schnell bleibt. Sie wählen Testdaten sorgfältig aus, isolieren externe Abhängigkeiten und erklären Fehler verständlich. Zu ihren Ergebnissen können Testarchitektur, wiederverwendbare Fixtures, Migrationspläne, CI-Konfiguration und praxisnahe Dokumentation gehören.
Die passende Lösung auswählen
Achten Sie auf Erfahrungen mit Java-Systemen, die in produktionsnahen Umgebungen getestet wurden, nicht nur auf isolierte Beispiele. Besprechen Sie Testgrenzen, Entscheidungen beim Mocking, Build-Tools und die Toleranz des Projekts für langsamere Integrationstests. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Testfehler, Pull Requests und Berichte sichtbar sind; die Arbeit vor Ort in Stuttgart kann hilfreich sein, wenn Tests von Hardware, eingeschränkten Netzwerken oder enger Abstimmung mit dem Produktteam abhängen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu JUnit, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
JUnit wird verwendet, um Tests für Java-Code zu automatisieren, insbesondere Unit-Tests für Klassen, Methoden und Geschäftsregeln. Es kann in Kombination mit Anwendungsframeworks, Datenbanken, APIs und Build-Tools auch Integrationstests unterstützen.
JUnit 5 verfügt über eine modulare Architektur, ein modernes Jupiter-Programmiermodell und ein flexibles Erweiterungssystem. Es bietet außerdem verbesserte parametrisierte Tests und klarere Lebenszyklus-Annotationen, während JUnit 4 in älteren Java-Codebasen weiterhin verbreitet ist.
Ein guter JUnit-Spezialist beherrscht normalerweise Java, Maven oder Gradle, Versionskontrolle und kontinuierliche Integration. Mockito, AssertJ, Spring Test, REST-Tests und die Einrichtung von Datenbanktests sind ebenfalls wertvoll, wenn die Arbeit über isolierte Unit-Tests hinausgeht.
Das passende Niveau hängt von der Codebasis und dem erwarteten Ergebnis ab. Eine kleinere Testsuite benötigt möglicherweise gezielte Testerstellung, während eine Legacy-Migration oder ein Problem mit instabiler CI jemanden erfordert, der die Architektur bewerten, die Testbarkeit verbessern und das Team durch die Änderungen führen kann.
Ja, die meiste JUnit-Arbeit kann remote über Repositories, Pull Requests, CI-Logs und gemeinsam genutzte Testberichte erledigt werden. Die Zusammenarbeit vor Ort in Stuttgart kann nützlich sein, wenn die Tests von lokaler Hardware, privaten Umgebungen oder enger Abstimmung mit einem Team für ein physisches Produkt abhängen.
Prüfen Sie, ob die Tests sinnvolles Verhalten statt ausschließlich Implementierungsdetails überprüfen. Fragen Sie, wie der Spezialist mit instabilen Tests, Testdaten, Mocks, Integrationsgrenzen und Fehlern in der CI umgeht. Gute Arbeit erzeugt lesbare Tests, die auch bei Änderungen an der Java-Anwendung nützlich bleiben.
JUnit stellt die Teststruktur und das Ausführungsmodell bereit, für eine umfassendere Abdeckung werden jedoch häufig zusätzliche Tools benötigt. Je nach zu testendem System können Teams es mit Spring Test, Testcontainers, REST Assured, Browser-Tools oder Datenbank-Fixtures kombinieren.
Eine JUnit 4-Migration erfordert mehr als das Ändern von Annotationen. Der Spezialist sollte Runner, Rules, Lebenszyklusverhalten, parametrisierte Tests und die Build-Konfiguration prüfen, bevor er die Testsuiten auf JUnit 5 umstellt. Kompatibilitätsunterstützung kann Teams bei einer schrittweisen Migration helfen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die JUnit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 827 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die JUnit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 36% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die JUnit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die JUnit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die JUnit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (82%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Bank- und Finanzwesen (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die JUnit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (91%) und Qualitätssicherung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich JUnit eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
