Mockito-Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die saubere Mockito-Test-Suites schreiben, Spring- und Java-Abhängigkeiten mocken und Unit- sowie Integrationstests für komplexe Services stabilisieren. In München unterstützen sie außerdem Teams, die klares Testdesign, schnelles Onboarding und eine reibungslose Zusammenarbeit mit internen Spezialisten brauchen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Mockito-Experten eingesetzt haben
Fred Hauschel
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ
Marcus Biel
Letzte Position:
Java Cloud Expert bei Unknown
- Eine gewachsene Monolithen-Architektur modernisiert und modularisiert, um unabhängige Team-Workflows zu ermöglichen
- Migration von Java 8 auf Java 21 und von Spring Boot 2 auf Spring Boot 3.3
- Die Maven-Projektstruktur vereinfacht und die Build-Zeit von 15 Minuten auf 50 Sekunden reduziert
- Die Architektur in eine hexagonale DDD-Architektur umgewandelt, mit End-to-End-Integrationstests mit RestAssured und JUnit 5
- Tools und Technologien: Java 8-22, Spring Boot, Mockito, AssertJ, RestAssured, Hibernate, OracleDB, Flyway, REST, JSON, Docker, Kubernetes, AWS, Bitbucket, GitHub, SonarQube, IntelliJ IDEA Ultimate
Alexander Schwartz
Letzte Position:
Gründer und Full-Stack-Entwickler bei TrumpPostAlert.com
- Machbarkeitsstudie zur schnellen Umsetzung von Anforderungen mit KI-basierter Entwicklung (Vibe-Coding)
- Entwicklung einer Single-Page-Webanwendung in Angular 20
- Entwicklung einer Backend-Server-Anwendung in Kotlin
- Anbindung der Google Cloud Platform (Firebase): Authentifizierung, Firestore NoSQL-Datenbank, Storage, Cloud Functions, Hosting und Cloud Run
- Anbindung einer NEON PostgreSQL-Datenbank
- Automatisierte, KI-basierte Auswertung von Donald Trumps Posts auf Truth Social und Analyse ihrer Relevanz für Aktienmärkte und geopolitische Themen
- CI/CD über GitHub Actions unter Verwendung von Docker und Google Cloud Run
- Technisches Umfeld: Angular 20 (Angular Material, RxJS), Kotlin 2.2.20, TypeScript 5.9.3, Spring Boot 3.5.6, Google Cloud Platform (Firebase, Cloud Run, Gemini, Vertex AI), ChatGPT Codex, Git, GitHub, SourceTree, IntelliJ WebStorm, IntelliJ IDEA
Celso Kurrle
Letzte Position:
SAP Commerce Cloud FullStack-Entwickler bei Spar
- Implementierung einer GitLab CI/CD-Pipeline auf Basis der SAP Commerce Cloud 2211
- Entwicklung eines neuen B2C-Shops mit Vue, Node und TypeScript, um Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Leistungsoptimierung zu gewährleisten
- Integration von Microsoft Azure Event-Grid mit SAP Hybris
- Implementierung von BDD mit Cucumber unter Verwendung der Gherkin-Syntax, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Business-Teams zu fördern
- Betreuung und Anpassung eines Spartacus-Shops
- Technologien/Sprachen: Java, REST, OData, Behavior Driven Development (BDD), Cucumber, Node, Vue, TypeScript, Spartacus, GitLab CI/CD, Gradle, Maven, Ant, SonarQube
Vitor Rodrigues
Letzte Position:
Testkoordinator Automatisierung bei Pro4all
- Entwarf und erstellte von Grund auf das Automatisierungsframework mit Playwright, TypeScript, JavaScript, Gherkin, Cucumber, BDD, Maven, IntelliJ IDEA
- Definierte, entwickelte und pflegte Testpläne, Testskripte, Berichte und andere QA-Dokumentationen in Confluence
- Erstellte und pflegte Testdaten mit SQL Server Management Studio, Toad und Faker.js
- Führte Webservice- und API-Tests mit Swagger Open API, SoapUI, JSON, HTML und XML durch
- Führte funktionale, Smoke-, Regression-, Black-Box-, GUI-, Cross-Browser-, UAT- und E2E-Tests mit CrossBrowserTesting und Safari Web Inspector durch
- Integrierte und pflegte automatisierte Skripte in Sprints nach Kanban, CI/CD, GitHub, Docker, Azure Pipelines, Agile, Scrum, Kafka und Kibana
- Meldete und verwaltete Fehler in Azure DevOps
- Führte Mobile-Tests mit Robot Framework und Appium durch
Abhijit Ingle
Letzte Position:
Lead Backend-Entwickler und Architekt bei Gloresoft GmbH
Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.
Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.
Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.
Syamala Himabindu
Letzte Position:
Fullstack Entwickler bei BLG Logistics Group
Im Rahmen der Entwicklung dieses Projekts wurden verschiedene Apps für die IBM-Portal-Umgebung auf Basis von Portlets und SpringBoot-Services sowie der Aufbau einer BI-Plattform auf Basis von QlikView entwickelt
Full-Stack-Entwicklung von Applikationen, technische Analyse, Refinement von Anforderungen mit dem Fachbereich, Koordination mit dem Kunden, DevOPS
Teamgröße: 8 Leute
Technologie: Java 11.0, Maven, Git, Spring, Hibernate, JUNIT, Mockito, React, Jira, SQL, Spring Boot, CD/CI Jenkins, Kanban, Rest API, Oracle
Umgebung: Eclipse, IBM Rational Application Developer
Christian Stellwag
Letzte Position:
Senior Java-Entwickler bei Freiberuflich
- Zahlreiche Projekte als Senior Java-Entwickler oder Teamleiter im technischen Bereich, Bankensektor, öffentlichen Sektor etc. Lassen Sie sich eine detaillierte Projektliste zuschicken. Mein Kontakt: office(at)stellwag.it
Bela Bocsak
Letzte Position:
Full-Stack Lead-Entwickler, Backend-Architekt bei Telefonica (O2)
Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.
Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.
Jamal Baydoun
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwarearchitekt & Entwickler bei IBM Deutschland GmbH / BWI GmbH
- Architektur, Design und Weiterentwicklung einer hybriden Lösung bestehend aus Java-Backend mit REST-API und C# / WPF-Frontend
- Entwicklung sicherer, verteilter Funktionen zur klassifizierten Nachrichten-Verarbeitung, -Kategorisierung und -Verschlüsselung
- Integration von Backend-Services mit Dokumentenmanagementsystemen (DMS) zur strukturierten Ablage von Dateien
- Planung, Aufbau und kontinuierliche Optimierung von Azure DevOps Pipelines zur automatisierten Bereitstellung und Qualitätssicherung verteilter Anwendungen im sicherheitskritischen Umfeld
- Technische Abstimmung mit Projektverantwortlichen der Bundeswehr und Drittanbieter relevanter Softwares und Schnittstellen und Dokumentation der entwickelten Lösungen
Janusz Mazurek
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Mockito-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Regierung und öffentliche Verwaltung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 60%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Mockito-Experten 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Mockito macht
Mockito ist eine Java-Testbibliothek zum Erstellen von Mocks, Stubs und Spies in Unit-Tests. Sie hilft Spezialisten dabei, Code zu isolieren, Interaktionen zu prüfen und Tests auf das Verhalten statt auf unnötigen Setup-Aufwand zu fokussieren. Teams nutzen sie, um Service-Layer, API-Clients und Business-Logik mit klaren Erwartungen zu testen.
Wo es passt
- Unit-Tests für Java- und Kotlin-Code
- Repositories, Services und externe APIs mocken
- Aufrufe, Argumente und Edge Cases prüfen
- Spring-basierte Anwendungen ohne echte Abhängigkeiten testen
Es wird oft für Projekte mit JUnit und Spring Boot gewählt, bei denen schnelles Feedback wichtiger ist als eine vollständige End-to-End-Abdeckung.
Fähigkeiten rundherum
Starke Mockito-Profis verstehen Teststruktur, Dependency Injection und den Unterschied zwischen Mocks, Spies und echten Objekten. Sie wissen, wann Argument Matcher, Captors und striktes Stubbing sinnvoll sind und wann ein einfacherer Test besser ist. In München arbeiten sie oft mit Teams zusammen, die lesbaren Testcode und Builds mit wenig Flakiness wollen.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Unternehmen holen freiberufliche Expertise dazu, wenn Tests schwer zu pflegen sind, wenn Legacy-Code eine schlechte Abdeckung hat oder wenn neue Services von Anfang an eine solide Teststrategie brauchen. Sie suchen auch Unterstützung bei Framework-Updates, Refactoring-Arbeiten oder wenn ein Build langsam und fragil geworden ist. Ein guter Spezialist kann unklare Tests in eine stabile Suite verwandeln.
Ökosystem und Tools
Mockito wird meist mit JUnit 5, AssertJ, Hamcrest, Spring Boot und Build-Tools wie Maven oder Gradle verwendet. Es taucht auch in Projekten auf, die Test Doubles für REST-Clients, Messaging-Komponenten und Persistenzschichten einsetzen. Gute Profis verstehen, wie diese Tools in einem Java-Test-Stack zusammenpassen.
Was starke Spezialisten liefern
Starke Mockito-Experten schreiben Tests, die leicht zu lesen, leicht zu debuggen und schwer zu brechen sind. Sie setzen Mocking gezielt ein, vermeiden Übergebrauch und entwerfen Tests, die Verhalten schützen, ohne Code in Implementierungsdetails zu sperren. Das Ergebnis ist eine Test-Suite, die Teams hilft, mit Vertrauen schneller voranzukommen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Mockito-Experten anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Mockito wird verwendet, um in Java-Unit-Tests Test Doubles zu erstellen, damit Code geprüft werden kann, ohne echte Services, Datenbanken oder APIs aufzurufen. Teams nutzen es, um Verhalten zu verifizieren, Fehlerquellen zu isolieren und Tests jeweils auf eine Einheit zu fokussieren. Es ist eine gängige Wahl für Service-Klassen, Client-Wrapper und Spring-basierte Codebasen.
Mockito ist kein Ersatz für JUnit; es arbeitet mit JUnit zusammen, um Assertions und die Testausführung zu unterstützen. Im Vergleich zu EasyMock wird es von vielen Java-Teams oft als flexibler und leichter lesbar empfunden. Unternehmen wählen es häufig, wenn sie sauberes Interaktionstesting ohne viel Setup wollen.
Ein starker Mockito-Spezialist sollte auch JUnit 5, Java und grundlegendes Testdesign kennen. In vielen Projekten gehören Spring Boot, AssertJ sowie Gradle oder Maven zum gleichen Stack. Kenntnisse in Dependency Injection und Clean-Code-Mustern sind ebenfalls wichtig.
Ein Mockito-Projekt braucht meist externe Hilfe, wenn Tests schwer zu vertrauen sind, Legacy-Code stark gekoppelt ist oder Refactoring die Suite unübersichtlich gemacht hat. Es hilft auch, wenn ein Team auf einen neuen Teststil umsteigt und klarere Muster braucht. Ein Experte kann die Struktur verbessern, ohne jeden Test in ein mock-lastiges Skript zu verwandeln.
Ja. Mockito-Arbeit lässt sich meist gut remote erledigen, weil sie sich auf Code-Review, Testdesign und Pair-Sessions konzentriert und nicht auf Hardware oder Laborzugang. In München nehmen Freelancer oft an Onsite-Workshops für Legacy-Systeme teil und arbeiten danach remote mit demselben Team weiter.
Achten Sie auf Tests, die sich wie Verhalten lesen und nicht wie Implementierungsschritte. Ein starker Mockito-Profi vermeidet zu viel Mocking, nutzt klare Namen und weiß, wann ein echtes Objekt besser ist als ein Mock. Gute Anzeichen sind stabile Tests, ein einfacher Aufbau und eine Suite, die auch Monate später noch Sinn ergibt.
Mockito ist vor allem für Unit-Tests gedacht, kann aber auch in Integrationstests helfen, wenn ein Projekt externe Abhängigkeiten an den Rändern ersetzen muss. Es geht weniger darum, das ganze System zu beweisen, sondern eher darum, bestimmte Collaborators zu kontrollieren. Für breite End-to-End-Abdeckung kombinieren Teams es meist mit anderen Test-Tools.
Fragen Sie, wie er zwischen einem Mock, einem Spy und einem echten Objekt entscheidet und wie er Tests wartbar hält. Bei Mockito ist die beste Antwort meist etwas über Testklarheit und nicht nur über Syntax. Hilfreich ist auch die Frage, wie er mit Legacy-Code, Argument-Matching und fragilen Tests in Ihrer aktuellen Codebasis umgeht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Mockito in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 703 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Mockito in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Mockito in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Mockito in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (91%), Englisch (91%) und Spanisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Mockito in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (82%) und Regierung und öffentliche Verwaltung (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Mockito in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (91%) und Projektmanagement (55%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Mockito-Experten 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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
