Multi-Cloud-Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Workloads über AWS, Microsoft Azure und Google Cloud hinweg entwerfen, verbinden und betreiben. Erhalten Sie Unterstützung bei Plattform-Setup, Governance, Kostenkontrolle und resilientem Betrieb, schnell gematcht aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Multi-Cloud-Experten eingesetzt haben
Tezcan Dilshener
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Hardeep Bhutter
Letzte Position:
Sr. Data Engineer bei Charles Schwab Bank
- End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
- Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
- Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
- Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
- Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
- Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
- Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
- Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Tobias Nawa
Letzte Position:
Enterprise- und Solutions-Architekt
- Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
- Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
- Onboarding und Steuerung inte...
Marc Esser
Letzte Position:
Scrum Master für agile Transformation und Teamentwicklung - DevOps & Cloud-Adoption bei IT Business Unit of Leading European OEM
- Begleitete eine groß angelegte agile Transformation und verbesserte die Agilität der Teams, die DevOps-Einführung und die Cloud-Bereitschaft.
- Unterstützte DevOps- & CI/CD-Praktiken, um Cloud-Deployment-Strategien zu optimieren und die Time-to-Market zu verkürzen.
- Leitete agile Coaching-Initiativen, um die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen IT- und Business-Teams zu stärken.
- Entwickelte agile Governance-Strukturen, um die Führungsebene mit den Zielen der Cloud- und digitalen Transformation abzustimmen.
- Technologien & Frameworks: Agile (Scrum, SAFe), DevOps, Cloud-Adoption, IT-Governance, CI/CD, Change Management
Alexandru Gunescu
Letzte Position:
Leiter Cloud-Infrastruktur bei BP
- Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
- Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
- Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
- Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
- Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
- Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
- Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
- Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
- Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
- Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
- Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
- Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
- Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Multi-Cloud-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Personalwesen, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 87%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 48%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 4%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 7)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Rumänisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
83% (Deutschland: 98%)
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 Multi-Cloud-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
Multi-Cloud-Grundlagen
Multi-Cloud bedeutet, mehr als einen Cloud-Anbieter in derselben Landschaft zu nutzen. Unternehmen setzen das ein, um Workloads über AWS, Microsoft Azure, Google Cloud und andere Dienste zu verteilen, ohne jedes System an einen einzigen Anbieter zu binden.
Wo es passt
Es kommt bei Anwendungs-Hosting, Datenplattformen, Backup und Disaster Recovery, Analytics und regulierten Systemen zum Einsatz. Gute Multi-Cloud-Arbeit hält Identität, Netzwerk, Sicherheit und Bereitstellungsregeln über alle Anbieter hinweg klar und sauber.
Typische Ergebnisse
- Cloud-Landing-Zones und Kontostrukturen
- Anbindung zwischen Clouds und On-Prem-Systemen
- Deployment-Pipelines und Release-Standards
- Monitoring, Logging und Alerting über alle Anbieter hinweg
- Kosten- und Nutzungssteuerung
Wichtige Fähigkeiten
Ein guter Multi-Cloud-Spezialist versteht Architektur, Infrastructure as Code, Netzwerk, Sicherheit und Automatisierung. Er oder sie sollte wissen, wie sich Services zwischen Anbietern unterscheiden und wie man den Betrieb konsistent hält, wenn jede Cloud sich anders verhält.
Wann Unternehmen freiberufliche Hilfe holen
Teams brauchen meist zusätzliche Unterstützung, wenn sie eine zweite Cloud hinzufügen, Vendor Lock-in auflösen oder kritische Systeme zwischen Umgebungen verschieben. In München ist das oft bei Teams aus Produktion, Mobility, Finance und Enterprise IT der Fall, die eine klare Zusammenarbeit mit lokalen und remote arbeitenden Experten brauchen.
Was starke Experten tun
Sie dokumentieren Entscheidungen, definieren Leitplanken und halten das Setup wartbar. Außerdem testen sie Failover, prüfen Berechtigungen, standardisieren Bereitstellungs-Patterns und sorgen dafür, dass Teams die Landschaft ohne Rätselraten betreiben können.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Multi-Cloud-Experten wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Multi-Cloud wird genutzt, um Workloads über mehr als einen Cloud-Anbieter zu betreiben, oft um Resilienz, Flexibilität oder die Wahl des Anbieters zu verbessern. Unternehmen setzen es für Anwendungs-Hosting, Datendienste, Backup und Recovery sowie für regulierte Workloads ein, bei denen klar sein muss, wo Systeme laufen.
Multi-Cloud konzentriert sich darauf, mehrere Public-Cloud-Anbieter zusammen zu nutzen. Hybrid Cloud bedeutet meist, Public Cloud mit privater Infrastruktur oder On-Prem-Systemen zu kombinieren. Viele echte Setups nutzen beides, aber die Ziele und Betriebsmodelle sind nicht gleich.
Ein Multi-Cloud-Setup umfasst oft AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Manche Unternehmen ergänzen auch IBM Cloud, Oracle Cloud oder kleinere Spezialdienste, wenn ein bestimmter Workload dort besser passt. Die genaue Mischung hängt von Sicherheit, bestehenden Verträgen und technischer Eignung ab.
Ein starker Multi-Cloud-Spezialist bringt meist Infrastructure as Code, Netzwerk, Identitäts- und Zugriffskontrolle, Sicherheitsdesign und Automatisierung mit. Auch Erfahrung mit Kubernetes, CI/CD-Pipelines, Observability und Kostenmanagement ist wichtig, weil die Arbeit mehrere Anbieter umfasst.
Das richtige Multi-Cloud-Profil hängt vom Umfang ab. Eine kleine Migration oder ein Proof of Concept braucht vielleicht nur gezielte Unterstützung, während eine Produktionslandschaft mit gemeinsamer Identität, Netzwerk und Governance jemanden braucht, der ähnliche Probleme schon End-to-End gelöst hat.
Viele Multi-Cloud-Aufgaben können remote erledigt werden, besonders Architektur, Automatisierung und Dokumentation. Zeit vor Ort in München hilft, wenn Stakeholder Workshop-Sessions, Security-Reviews oder die Abstimmung mit lokalen IT-Teams brauchen. Ein hybrides Setup funktioniert oft am besten.
Achten Sie auf klare Designentscheidungen, nicht nur auf Cloud-Tool-Namen. Ein starker Multi-Cloud-Freelancer kann Abwägungen erklären, zeigen, wie er Identität, Netzwerk und Failover umgesetzt hat, und beschreiben, wie er das Setup nach der Übergabe für das Team gut beherrschbar gehalten hat.
Bringen Sie einen klaren Überblick über Ihre aktuelle Cloud-Landschaft, die Zielanbieter, Sicherheitsvorgaben und die Systeme mit, die verfügbar bleiben müssen. Für Multi-Cloud sind gute Unterlagen Netzwerkdiagramme, Zugriffsmodelle, Bereitstellungspfade und alle Schmerzpunkte rund um Kosten, Governance oder Portabilität.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Multi-Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 115 €, was einem Tagessatz von etwa 919 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Multi-Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Multi-Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Multi-Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Rumänisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Multi-Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (67%) und Transport und Logistik (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Multi-Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Multi-Cloud-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
