Serverless Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die ereignisgesteuerte Services, AWS Lambda- und Azure Functions-Workloads, API-Backends und Cloud-Automatisierung mit Serverless entwickeln. Erhalten Sie schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Serverless eingesetzt haben
Khalid El Mansouri
Letzte Position:
Lead Architect & Developer bei kem-consulting
Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.
Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.
Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.
Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.
Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.
Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.
Ornel Franck Wora Yeno
Letzte Position:
Einkaufsleiter, Logistik & IT Manager bei Onlinehandler
Proaktive Unterstützung der Geschäftsführung bei der Geschäftsfeldentwicklung & im Innovationsmanagement
Neuentwicklung einer Suite von Business-Anwendungen zur Analyse von Bewertungs-, P&L- und Marktpreisrisikodaten
Automatisierung aller internen und externen Geschäfts- und Arbeitsprozesse
Entwicklung von KI-basierten und KI-gestützten ETL-Prozessen sowie Datenauswertung
Entwicklung von Business-Use-Cases
Geschäfts- und Arbeitsprozessoptimierung
Enterprise-Architektur-Management
Verkaufsdatenanalyse, Prognoseerstellung sowie Erfassung
Bestandsmanagement & Nachbestellungen
Lieferantenmanagement sowie Kommunikation
Zollabwicklung & Verzollung
Versandabwicklung & Lagerkoordination
Schnittstellenverwaltung
Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, JTL-Wawi, JTL-WMS, OTTO Partner Connect (OPC), Amazon Seller Central, DHL Global Forwarding, Jira, Draw.IO, Java (8,17,21,25), Jenkins, SonarQube, Git, Gitea, Spring Boot, Spring Batch, Vaadin, H2, PostgreSQL, Docker, Local LLMs, Postman, JasperSoft Studio, JasperReports
Collin Kempkes
Letzte Position:
Lead Fullstack Developer bei Freiberuflich
- Entwicklung von Cloud-Native-Anwendungen, um einen Multi-Vendor-Marktplatz für verschiedene digitale Assets (bspw. NFTs) bereitzustellen
- Konzeption und Betrieb einer Microservicearchitektur mithilfe von Nest.js, MySQL, Redis, Hasura, Algolia, Docker und Serverless
- Konzeption und Betrieb einer Streaming-Data-Architektur mithilfe von Kafka (mit JSON Schemas)
- Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für das automatisierte Deployment von Anwendungen
- Verprobung und Bewertung neuer Techniken für eine stabilere, schnellere, sicherere und nachhaltigere Entwicklung von Anwendungen
- Aufbau der gesamten Infrastruktur mithilfe von Terraform in AWS
- Integration von Stripe, um den internationalen Zahlungsverkehr zu regeln
- Verwendung von Algolia für die Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
- Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern und Halten von internen Meetups
- Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
- Diskussion von Architekturentscheidungen der IT-Landschaft und deren Auswirkungen
- Verwendung von Message Queues für die app-interne Kommunikation und Kapselung von Komponenten
- Beratung von internem Personal zur Umsetzung von fachlichen und technischen Anforderungen
- Test Driven Development: Unit-, Integrations- und E2E-Testing mittels JUnit
- Verwendung von Next.js/React mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
- Verwendung von Vue.js mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
- Integration sicherheitsrelevanter Mechanismen (JWT Tokens mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA, Secret Vaults)
- Erstellung von Microfrontends mithilfe von Retool für schnelles Prototyping und Testing von Funktionalität
- Verwendung von nx Monorepo mit nrwl
Philipp Steidler
Letzte Position:
Solution Architekt, Software-Engineer, UX/UI Designer, Full-Stack-Entwickler, Data Engineer, IT-Berater bei Geigenbau-Meisterwerkstatt
- Digitales System, bestehend aus speziellen Software- und Hardware-Komponenten. Das Gesamtsystem ersetzt die klassische Vorgehensweise mit Laufzetteln und handschriftlichen Notizen und ermöglicht eine effektivere Vertragsaufnahme. Aufträge und Arbeitsschritte zu den Projekten der Geigenbaufirma können jetzt in Echtzeit direkt am Touchscreen-PC der Werkbank, per Handy oder am Desktop erfasst, bearbeitet und protokolliert werden. Kunden werden so transparenter mit in die Arbeit an ihren Instrumenten genommen und können über ihren Kunden-Account den Status und die Fortschritte an ihrem Instrument verfolgen.
Tech-Stack: next.js, React, Flutter, Dart, Raspberry, Linux, Directus
Boris Solos
Letzte Position:
Generalist expert für Softwareentwicklung bei Mercor
- Anlernen der AI-Modelle, Bilder und Texte bewerten, UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten als Insights mittels OpenAI Feather im Machine-Learning-Ablauf verwandeln
Technologien: OpenAI Feather
Halil Oeztoprak
Letzte Position:
Senior Cloud Operations- und DevSecOps-Ingenieur (Azure / Terraform / CI-CD) bei KfW Bankengruppe
Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).
Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.
Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.
Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.
Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.
Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.
Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.
CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.
Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.
Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.
Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).
Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.
Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.
Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.
SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).
Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.
Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.
CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.
Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.
Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.
Kiriakos Krastillis
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
- Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, react, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.
Salim Chehab
Letzte Position:
Cloud / Systems Architekt
- Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
- Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
- Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
- Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
- Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
- Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
- Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
- Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
- Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
- Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
- Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
- Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi
Rüdiger Schulz
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.
Daniel Arnan
Letzte Position:
Sales Development Representative (SDR) bei TenderFlow GmbH
- Akquiriert Neukunden im B2B-Outbound für ein KI-SaaS-Startup im Bereich öffentliche Ausschreibungen und terminiert Produktdemos mit IT-Entscheidern.
- Qualifiziert Zielkunden entlang eines definierten Ideal-Customer-Profils inklusive Discovery, Bedarfsanalyse und Einwandbehandlung.
- Eignet sich Domänenwissen im öffentlichen Vergabewesen an (EVB-IT, deutsche und EU-Vergabeportale) für Fachgespräche auf Augenhöhe.
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
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).
Omar Ashour
Letzte Position:
Senior Fullstack AI Engineer (Team Lead – B2C Platform) bei mama health
- Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
- Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
- Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
- Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
- Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
- Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.
Viktor Shcherban
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberuflich) bei Empion
Enterprise-KI-Inhaltskategorisierung und KI-gestützte Web-Recherche.
- Multi-LLM-Evaluierungs-Framework mit annotierten Daten aufgebaut
- LLM-Fehlerraten anhand annotierter Datensätze iteriert
- KI-gestützte Web-Recherche-Pipeline implementiert Technologie-Stack: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React
Marina Kornilova
Letzte Position:
Unabhängiger Softwareentwickler bei LILARAUM
- Mobile Spiele für iOS und Android eigenständig entworfen, entwickelt, veröffentlicht und gewartet.
- Anwendungsarchitektur, Gameplay-Systeme, UI, Monetarisierung, Analytics und Plattform-Integrationen umgesetzt.
- Den kompletten Release-Lifecycle betreut, einschließlich Tests, Store-Veröffentlichung, Produktions-Monitoring und iterativer Verbesserungen auf Basis von Analytics.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Serverless einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
94%
Master-Abschluss oder höher
58%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, die Serverless 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
Serverless Grundlagen
Serverless ist eine Möglichkeit, Software zu bauen und zu betreiben, ohne Server direkt zu verwalten. Teams nutzen es für APIs, Event-Verarbeitung, Automatisierung, geplante Jobs und leichte Services, die mit der Nachfrage mitwachsen müssen. Es passt gut, wenn schnelle Lieferung, elastische Laufzeit und wenig Betriebsaufwand wichtig sind.
Häufige Stacks
- AWS Lambda mit API Gateway, SQS, EventBridge und DynamoDB
- Azure Functions für Umgebungen mit starkem Microsoft-Bezug
- Google Cloud Functions für ereignisgesteuerte Workloads
- Serverless Framework, SAM und Terraform für Deployment und Infrastruktur
Starke Spezialisten wissen, wie diese Bausteine zusammenpassen und wo jeder Dienst Grenzen oder Kompromisse mitbringt.
Was Experten liefern
Ein starker Serverless-Profi übersetzt Geschäftsregeln in zuverlässige Cloud Functions, Event-Flows und saubere Deployment-Pipelines. Er oder sie entwirft auch Retries, Dead-Letter-Verarbeitung, Beobachtbarkeit und Sicherheitskontrollen, damit das System in Produktion stabil bleibt.
Typische Aufgaben sind:
- API-Backends und Integrationen
- Asynchrone Verarbeitung und Event-Choreografie
- Batch-Aufgaben und Datei-Verarbeitung
- Automatisierung für Cloud-Betrieb und interne Tools
Wann man jemanden dazuholt
Unternehmen brauchen oft externe Hilfe, wenn ein Serverless-Setup neu, instabil oder zu schwer zu erweitern ist. Das ist häufig bei Produktteams, SaaS-Unternehmen, E-Commerce und datenintensiven Umgebungen in Germany der Fall, in denen schnelle Releases und Kontrolle der Cloud-Kosten beide wichtig sind.
Freelance-Experten sind nützlich für Architektur-Reviews, Migration von Monolithen, das Beheben von Cold-Start- oder Timeout-Problemen und das Verbessern der Deploy-Zuverlässigkeit.
Was starke Spezialisten wissen
Ein guter Serverless-Experte versteht zustandsloses Design, IAM, API-Verträge und ereignisgesteuerte Muster. Er oder sie schreibt Code, der in kurzlebigen Laufzeiten gut funktioniert, und weiß, wie man Abhängigkeiten klein hält, Logs nützlich macht und Fehler sichtbar hält.
Außerdem bringen sie Erfahrung mit Testing, lokaler Emulation, CI/CD, Tracing und kostensensitivem Design mit. Diese Mischung ist wichtiger als nur einen Cloud-Anbieter zu kennen.
Die richtige Passung wählen
Achten Sie auf praktische Arbeit an echten Workloads, nicht nur auf Function-Beispiele. Fragen Sie, wie der Experte mit Retries, Beobachtbarkeit, Sicherheitsgrenzen und Deploy-Rollback umgegangen ist.
Für Teams in Germany funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne oft sehr gut für Architektur und Umsetzung. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn ein Projekt viele interne Systeme berührt oder eine enge Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern braucht.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Serverless.
Serverless wird für APIs, ereignisgesteuerte Verarbeitung, Hintergrundjobs, Datei-Verarbeitung und Cloud-Automatisierung genutzt. Es passt gut, wenn Teams kleine Logikeinheiten wollen, die skalieren können, ohne Hosts zu verwalten. Viele Projekte nutzen es auch für Integrationen zwischen Systemen und für interne Tools.
Serverless reduziert den Infrastrukturaufwand, während Container Ihnen mehr Kontrolle über Laufzeit und lang laufende Prozesse geben. Im Vergleich zu einem klassischen Backend-Service verbessert es oft die Liefergeschwindigkeit bei ereignisbasierten Aufgaben, kann aber Grenzen bei Ausführungszeit, Zustand und lokalem Debugging mitbringen. Die richtige Wahl hängt von der Form der Workloads ab, nicht von Trends.
Ein starker Serverless-Spezialist kennt meist eine große Cloud besonders gut, vor allem AWS, Azure oder Google Cloud. Häufige Zusatzkenntnisse sind IAM, Event-Queues, Objektspeicher, API-Management, Beobachtbarkeit und Infrastructure as Code mit Tools wie Terraform oder SAM. Gute Sicherheits- und Deployment-Gewohnheiten sind genauso wichtig wie Programmierung.
Serverless-Projekte brauchen oft früher einen Experten, als viele Teams erwarten, besonders wenn das System Retries, Berechtigungen oder mehrere Cloud-Services handhaben muss. Kleine Proof-of-Concepts können mit einem allgemeinen Cloud-Spezialisten starten, aber produktive Arbeit profitiert meist von jemandem, der schon echte Workloads ausgeliefert hat. Je früher Architekturentscheidungen wichtig werden, desto wertvoller wird der Spezialist.
Serverless-Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil es meist um Architektur, Code und Cloud-Konfiguration geht. Vor-Ort-Zeit in Germany kann helfen, wenn das Projekt von lokalen Teams, sensiblen internen Systemen oder schnellen Workshop-Entscheidungen abhängt. Viele Unternehmen nutzen ein gemischtes Setup und halten die Umsetzung remote.
Achten Sie auf klare Antworten zu Fehlerbehandlung, Beobachtbarkeit, Berechtigungen und Deploy-Sicherheit in Serverless-Systemen. Ein guter Spezialist kann Kompromisse einfach erklären und zeigen, wie er oder sie Functions klein, testbar und wartbar gehalten hat. Frühere Arbeit an produktiven Integrationen ist meist ein besseres Signal als eine Tool-Liste.
Serverless auf AWS Lambda wird oft mit Azure Functions, Google Cloud Functions und containerbasierten Diensten wie ECS oder Kubernetes verglichen. Die Hauptfrage ist, ob der Workload stärker von ereignisgesteuerter Skalierung oder von der Kontrolle über lang laufende Prozesse profitiert. Ein starker Experte kann helfen, das richtige Modell für Ihr System zu wählen.
Ein Serverless-Spezialist sollte nach Traffic-Mustern, der Wahl des Cloud-Anbieters, Sicherheitsregeln, bestehendem CI/CD und den Systemen fragen, die jede Function auslösen. Außerdem sollte er oder sie Logging, Rollback und die Zuständigkeit für verbundene Dienste wie Queues, Storage und API-Gateways klären. Eine klare Abgrenzung verhindert später Überraschungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 817 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (93%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Bank- und Finanzwesen (43%) und Einzelhandel (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (99%), Produktentwicklung (86%) und Projektmanagement (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Serverless 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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