
MQTT Experten in Berlin
, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die MQTT-Nachrichtenübertragung entwerfen, IoT-Geräte verbinden und Broker wie Eclipse Mosquitto oder EMQX integrieren. FRATCH nutzt KI, um Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Projekt zusammenzubringen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich MQTT eingesetzt haben
Abhishek N.
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler bei DAMALO GmbH
- Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
- Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
- Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
- Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
- Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
- Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
- Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.
Mohsin H.
Letzte Position:
BBM GenAI MiDAS Programmkoordinator für Bosch eBike bei Robert Bosch GmbH
Das MiDAS-Programm hat das Ziel, Generative KI in der gesamten BBM-Organisation zu integrieren. Meine Aufgabe ist es, die eBike-Sparte dabei zu unterstützen, Generative KI einzuführen und zu nutzen, indem ich eng mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeite.
Management:
- Die eBike-Sparte dabei unterstützen, GenAI mit passenden Lösungen einzuführen.
- Mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeiten, um Lösungen für Generative-KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die speziell für die eBike-Sparte relevant sind.
- Mit den eBike-Teams koordinieren, um GenAI-Systeme, Tools, Plugins und Services zu integrieren, die vom MiDAS-Team bereitgestellt werden.
- Roadmaps mit den Product Managern der eBike- und MiDAS-India-Teams planen, um Generative-KI-Lösungen bereitzustellen und zu integrieren.
Mathias W.
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Qaiser A.
Letzte Position:
Freiberuflicher Lead DevOps Engineer bei Schwarz Gruppe Produktion
Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero
Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management
Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte
Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)
(Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden
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
Anuja C.
Letzte Position:
Embedded-Software-Ingenieur bei Digital Core Technology
- Entworfen und implementiert Embedded-Firmware in C/C++ für ARM-basierte Mikrocontroller und SoCs (STM32, NXP, Infineon)
- Arbeitete in Bare-Metal-, FreeRTOS- und Embedded-Linux-Umgebungen, trug zur BSP-Funktionalität, Treiber-Bring-up und Systemintegration bei
- Eingesetzt, konfiguriert und validiert Embedded-Linux-Systeme mit Yocto, einschließlich Image-Erstellung, Boot-Validierung und Laufzeit-Debugging
- Entwickelte und führte Unit-, Integrations- und Systemtests durch, einschließlich HIL- und SIL-Test-Szenarien auf realer Hardware und in simulierten Umgebungen
- Erstellte Python- und Bash-Skripte zur Automatisierung von Build, Testausführung, Simulationen und Reporting in CI/CD-Pipelines (Jenkins, GitLab CI)
- Entwarf Testfälle basierend auf Software- und Systemanforderungen und deckte Normalbetrieb, Grenzfälle und Fehlerszenarien ab
- Führte Low-Level-Debugging mit JTAG/GDB durch, analysierte Boot-Probleme, Timing-Probleme, Interrupts und Peripherieverhalten
- Entwickelte und validierte Kommunikationsschnittstellen wie UART, SPI, I2C, CAN mit Logs und externen Messwerkzeugen
- Nutze Simulationen und virtuelle Testumgebungen zur Validierung des Softwareverhaltens vor Hardwareverfügbarkeit
- Las und interpretierte Hardware-Schemata, um Signalpfade, Pin-Multiplexing und Peripherie-Verbindungen zu verstehen
- Unterstützte PCB-Design und Review-Aktivitäten mit dem Altium-Tool, half bei Bauteilauswahl, Pin-Mapping und Bring-up-Bereitschaft
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Hardware-, Firmware- und Systemteams zur Klärung von Anforderungen, Dokumentation von Annahmen und Verbesserung der Testabdeckung
- Entwickelte Weboberflächen mit HTML, CSS und JavaScript (ES6) sowie grundlegende REST-API-Entwicklung mit Node.js
- Erfahrung im Testen von Webanwendungen und Aufbau von UI-Automatisierungs-Frameworks mit Selenium WebDriver
Kashaf K.
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Mostafa S.
Letzte Position:
Embedded Firmware Entwickler bei Esko-Graphics Imaging GmbH
- FPGA-Code-Umsetzung von AHDL zu Verilog und SystemVerilog (Altera Cyclone)
- IDE: Intel Quartus Prime (Altera)
- Code-Simulation: QuestaSim
- Timing-Analyse
Mario E.
Letzte Position:
Entwickler und Berater bei Freelancer
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die MQTT einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 20 Jahre)

Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 3,2 Jahre)

Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 13)

Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Fertigung

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 62%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 6%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
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.
Durchschnittssätze von Experten in Berlin, die MQTT 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der MQTT 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%)
- Gesundheitswesen (56%)
- Fertigung (56%)
- Automotive (44%)
- Bildung (44%)
- Energie (44%)
- Versorgungsdienstleistungen (44%)
- Einzelhandel (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was MQTT leistet
MQTT, kurz für Message Queuing Telemetry Transport, ist ein leichtgewichtiges Publish-Subscribe-Protokoll für vernetzte Geräte. Es sendet Nachrichten über einen Broker, anstatt zu verlangen, dass sich jedes Gerät direkt mit jedem anderen System verbindet. Das hält die Kommunikation effizient, wenn Bandbreite, Energie oder Netzwerkstabilität begrenzt sind.
Wo es eingesetzt wird
MQTT verbindet Sensoren, Maschinen, Fahrzeuge und Anwendungen über Edge-, Cloud- und Unternehmensebenen hinweg. Unternehmen nutzen es für industrielle Überwachung, Gebäudeautomation, Energiesysteme, Logistik-Tracking und vernetzte Produkte. In Berlin ist es für Teams relevant, die physische Abläufe mit digitalen Diensten und Echtzeit-Datenströmen verbinden.
- Telemetriedaten von Sensoren und Maschinen übertragen
- Aktionen durch Geräteereignisse auslösen
- Betriebsdaten in Cloud-Dienste einspeisen
- Mobile und zeitweise verbundene Geräte unterstützen
Ökosystem und Tools
Starke MQTT-Spezialisten arbeiten mit Brokern wie Eclipse Mosquitto, EMQX und HiveMQ sowie mit MQTT-Clients für gängige Programmiersprachen und eingebettete Umgebungen. Sie verstehen Topic-Hierarchien, gespeicherte Nachrichten, Quality-of-Service-Stufen, Sitzungsverwaltung und Last-Will-Nachrichten. Integrationen umfassen häufig Node-RED, Kubernetes, AWS IoT Core, Azure IoT und Zeitreihendatenbanken.
Wann Expertise wichtig ist
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn aus einem Proof of Concept ein sicherer Produktionsdienst werden muss oder wenn unzuverlässige Gerätekommunikation den Betrieb beeinträchtigt. Spezialisten können die Broker-Architektur prüfen, Topic-Konventionen definieren, die Nachrichtenübermittlung optimieren und MQTT mit bestehenden APIs und Ereignissystemen verbinden. Sie unterstützen Teams außerdem bei der Planung von Migrationen weg von proprietären Protokollen oder ungeeigneten Polling-Designs.
- Auswahl und Bereitstellung von Brokern
- Geräte-Onboarding und Zertifikatsverwaltung
- MQTT-zu-HTTP- oder MQTT-zu-Kafka-Integration
- Monitoring, Alarmierung und Kapazitätsplanung
Was starke Fachkräfte wissen
Zuverlässige MQTT-Arbeit geht über das Veröffentlichen und Abonnieren von Nachrichten hinaus. Erfahrene Fachkräfte entwickeln Lösungen für doppelte Zustellung, Einschränkungen bei der Reihenfolge, Offline-Geräte, Zugriffskontrolle und Schemaänderungen. Sie testen die Wiederherstellung nach Ausfällen und beobachten Nachrichtenflüsse über Geräte, Broker und nachgelagerte Dienste hinweg. Kenntnisse in TLS, Linux, Netzwerken und Cloud-Betrieb bieten zusätzlichen praktischen Nutzen.
Zusammenarbeit mit einem Spezialisten
MQTT-Projekte können in der Regel remote bearbeitet werden, wenn Zugriff auf Geräte, Logs und Testumgebungen vorhanden ist. Eine Zusammenarbeit vor Ort in Berlin kann bei Fabrikausrüstung, Gateways oder Gebäudesystemen hilfreich sein, die sich nicht an anderer Stelle nachbilden lassen. Legen Sie vor Beginn der Arbeit den Broker, die Gerätetypen, das erwartete Nachrichtenverhalten, das Sicherheitsmodell und die Zuständigkeit für betriebliche Runbooks fest.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf MQTT? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
MQTT wird verwendet, um kleine Nachrichten zwischen Geräten, Gateways, Brokern und Anwendungen auszutauschen. Es eignet sich für Telemetrie, Warnungen, Fernbefehle und Statusaktualisierungen, wenn Geräte möglicherweise nur begrenzte Energie oder unzuverlässige Verbindungen haben.
MQTT verwendet einen Broker und ein Publish-Subscribe-Modell, während HTTP normalerweise einer direkten Request-Response-Kommunikation folgt. MQTT kann den Verbindungsaufwand reduzieren und die Viele-zu-viele-Kommunikation zwischen Geräten vereinfachen; HTTP ist möglicherweise natürlicher für ressourcenbasierte APIs und browserbasierte Dienste.
Ein guter MQTT-Spezialist versteht häufig eingebettete Systeme, Netzwerke, TLS, Linux und Cloud-IoT-Dienste. Erfahrung mit Eclipse Mosquitto, EMQX, Node-RED, Kafka oder Zeitreihenspeicherung kann ebenfalls hilfreich sein, wenn Nachrichten größere Daten- und Betriebssysteme erreichen müssen.
Das passende Niveau hängt eher von Risiko und Umfang als vom Protokoll allein ab. Eine einfache Sensorintegration benötigt möglicherweise gezielte Implementierungskenntnisse, während eine Produktionsflotte nachweisbare Kenntnisse in Broker-Betrieb, Sicherheit, Fehlerbehandlung, Beobachtbarkeit und Gerätelebenszyklusmanagement erfordert.
MQTT-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn der Spezialist auf Geräte-Logs, Broker-Umgebungen und Testhardware zugreifen kann. Zeit vor Ort in Berlin kann für Fabriken, Gebäude oder Gateways dennoch wertvoll sein, wenn eine physische Prüfung und die Abstimmung mit lokalen Teams erforderlich sind.
Bitten Sie um ein klares Topic-Design, dokumentierte Entscheidungen zur Quality of Service und ein Sicherheitsmodell, das Authentifizierung und Autorisierung abdeckt. Gute MQTT-Arbeit umfasst außerdem Tests für Wiederverbindungen, doppelte Nachrichten, Offline-Geräte, gespeicherte Daten und Broker-Ausfälle.
MQTT wurde für leichtgewichtige Gerätenachrichten und eingeschränkte Netzwerke entwickelt und verwendet ein einfaches Topic-basiertes Modell. AMQP bietet im Allgemeinen umfangreichere Funktionen für Enterprise-Messaging, Routing und Zustellkontrolle. Die Wahl hängt daher von Gerätebeschränkungen, Integrationsanforderungen und der betrieblichen Komplexität ab.
Nicht immer, aber Kenntnisse im Embedded-Bereich sind wertvoll, wenn das Nachrichtenverhalten von Speicher, Akkulaufzeit, Firmware-Grenzen oder instabiler Konnektivität abhängt. Ein fähiger MQTT-Experte sollte zumindest verstehen, wie Gerätebeschränkungen Payloads, Wiederverbindungslogik, Zertifikate und Remote-Updates beeinflussen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die MQTT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 731 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die MQTT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die MQTT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die MQTT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die MQTT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (56%) und Fertigung (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die MQTT in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (100%), Informationstechnologie (IT) (89%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (89%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich MQTT eingesetzt haben
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