Serverless Experten in Hamburg
in Minuten aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI einStellen Sie Experten ein, die ereignisgesteuerte APIs, AWS Lambda- und Azure Functions-Workloads sowie Cloud-Automatisierung ohne Serververwaltung entwickeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Serverless eingesetzt haben
Thorsten Boock
Letzte Position:
Senior Backend Engineer bei VTG Rail Europe
traigo ist die digitale Bahnlogistik- und Flottenmanagement-Plattform von VTG. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Ereignissen nahezu in Echtzeit und bietet operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa.
Als Teil des Teams Customer Selfcare habe ich an der Konzeption, Implementierung, Optimierung und dem Betrieb von Backend-Services im großen Maßstab und eventgetriebenen Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl bei der Feature-Entwicklung als auch mit operativer Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.
- Konzeption und Implementierung eventgetriebener Backend-Services.
- Migration und Ersatz von Legacy-Verarbeitungspipelines.
- Entwicklung von Replay- / Rebuild-Mechanismen für große Event-Datensätze.
- Asynchrone Eventverarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
- Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
- Konzeption skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
- Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
- Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
- Konzeption und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
- Technische Konzepte, Architekturdokumentation und Zusammenarbeit über Teams hinweg.
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines
Geofence- & Wagon-Stay-Verarbeitung
- Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
- Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
- Überarbeitete Geofence-Event- und Wagon-Stay-Verarbeitungslogik für bessere Performance.
- Behebung von Race Conditions und Event-Reihenfolgeproblemen in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
- Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.
Flotten-Metadaten & Kilometerleistung
- Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB zu PostgreSQL, um die Nachvollziehbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
- Skalierbare Aggregations- und Replay-Mechanismen für Kilometerdaten.
- Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohem Datenvolumen.
Sensor- & Telematik-Integration
- Integration von Telemetrie- und Sensorverarbeitungspipelines.
- Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
- APIs und Persistenzmodelle für Wagonsensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
- Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.
Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing
- Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
- Entwicklung von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
- Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit für Eventverarbeitung mit hohem Volumen.
Zustandsüberwachung & Wagon-Analysen
- APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
- Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagon-Analysen.
- PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.
Operative Zuverlässigkeit - First Responder
- Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
- Tuning der Datenbankleistung und AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
- Verbesserte Observability, Monitoring und operative Tools.
- Unterstützung von Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach Deployments.
Marc Matt
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
Bogdan Melnychuk
Letzte Position:
Tech Lead bei cirplus
- Alleiniger technischer Verantwortlicher, zuständig für Architektur, Entwicklung, Betrieb und Infrastruktur. Nutzt KI, um die Arbeit in Bereichen wie Frontend und Design zu beschleunigen.
- Full-Stack-Lösungen gebaut (Backend, React-Frontend) mit CI/CD-Pipelines und Observability-Standards und damit die Grundlage für eine Engineering-Organisation geschaffen.
- KI-gestützte Features mit LLMs umgesetzt, darunter automatisches Supplier-Buyer-Matching, Lead-Generierung, E-Mail-Kampagnen und die Reduzierung manueller Arbeit.
- Cloud-Kosten um 90 % gesenkt, indem das System auf eine AWS-Serverless-Architektur migriert wurde
Andreas Schmückert
Letzte Position:
Lösungsarchitekt, Business-Analyst, Berater, Full-Stack-Lead-Entwickler bei 50Hertz Transmission GmbH
- Lösung für Microservices und Frontend-Lösung für das Stromnetz
- Leitung von Entwicklungsteams
- Technologien: React-Native, TypeScript, Kotlin, AWS, Infrastruktur als Code, Serverlose Architektur, React, NoSQL, GraphQL, Angular, Playwright, Python, ML(Ops), Kubernetes, Docker
Andreas Steffan
Letzte Position:
Leitender Entwickler bei Software
- Erweiterung des Dokumenten-Management-Systems um eine standardisierte CMIS-Schnittstelle (Content Management Interoperability Services)
- Implementierung von CMIS-Basisdiensten wie Navigation, Zugriffsrechten, Suche, CRUD-Operationen und Versionierung in Java
- Umsetzung basierend auf RESTful/OpenAPI-Services
- Bereitstellung als Fat-JAR und natives Container-Image
- Deployment On-Premises und serverlos als Azure Container Application mit Terraform
- Steigerung der Team-Autonomie durch Infrastruktur-Engineering und kurze Feedback-Schleifen
- Observability mit OpenTelemetry, Azure Monitor und Azure Logic Apps
- Einführung von Terraform- und Trunk-Based-Development-Prozessen
- Qualitätssicherung mit BDD-Tests in C# mit SpecFlow und Testcontainers
- Azure DevOps Pipeline Integrationstests
- Etablierung von Cloud-Deployment-Prozessen
- Schulung der Mitarbeiter in Cloud und Terraform
Mark Plaatsman
Letzte Position:
Full-Stack Software Entwickler, Produktdatenimport bei Otto (GmbH & Co KG)
- Verwalten und Betreiben der Produktdatenimport Services für den Händler Otto
- Weiterentwicklung und Wartung der Backendsysteme
- Optimierung und Wartung der AWS-Infrastruktur
- Aufbau einer neuen Produktdatenimport-API
- Konzeption und Planung von Stories und Features
- Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Best Practices
- Analyse und Behebung von Bugs
- Technologien: Java, Spring Boot, Kafka, AWS, Fargate, Terraform, MongoDB, Mongo Atlas, OpenAPI, GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Akhq, Debezium, JUnit, Test Containers, Hexagonale Architektur
Christian Hartmann
Letzte Position:
Softwareentwickler / Leitender Entwickler bei dpa (Deutsche Presse Agentur GmbH)
- Mitarbeit bei der Realisierung des Redaktionssystems Rubix
- Implementierung diverser Microservices auf Basis von Java, AWS S3, AWS SQS, AWS SNS und Spring Boot mit Deployment auf AWS ECS und AWS Fargate
- Konzeption und Entwicklung von AWS Lambdas auf Basis von Typescript
- Verwendung der Datenbanksysteme PostgreSQL in einem AWS RDS Aurora Cluster sowie AWS DynamoDB
- Continuous Deployment mit GitLab Pipelines
- Aufbau einer Infrastructure-as-Code-Umgebung mit AWS CDK
- Aufbau und Betrieb einer Monitoring-Plattform auf Basis von AWS CloudWatch
- Entwicklung diverser Frontend-Komponenten auf Basis von Vue.js
- Konzeption der Microservice-Architektur unter Anwendung von Domain Driven Design und GraphQL-Schnittstellen
Sebastian Wetzel
Letzte Position:
Softwareentwickler & Berater bei Freelancer
Spezialisiert auf ereignisgesteuerte Microservice-Architekturen in AWS mit NodeJS, TypeScript und Vue/React/Next im Frontend
Ein SaaS-Produkt im B2B-Bereich entwickelt
AWS-Services genutzt: DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito; Serverless Framework; REST-API
Unit-Tests mit Jest und Mocha implementiert
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions eingerichtet
Ein SaaS-Produkt für die Organisationsverwaltung entwickelt
An AWS-Microservice-Architektur und ereignisgesteuertem Design gearbeitet
CDK, NodeJS-OpenAI-API, React, Vue eingesetzt
Weiterhin DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito, TypeScript verwendet
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions gepflegt
Daniel Pape
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Marvin Stürcke
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Porsche Digital
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Serverless einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Marketing
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 58%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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
Was Serverless bedeutet
Serverless ist ein Cloud-Weg, Code zu betreiben, ohne Server zu verwalten. Teams nutzen es für APIs, Hintergrundjobs, Event-Handler und Datenpipelines, die bei Bedarf skalieren. Es wird oft mit AWS Lambda, Azure Functions oder Google Cloud Functions aufgebaut.
Wo es passt
- Ereignisgesteuerte Backends
- Geplante Automatisierung und Batch-Aufgaben
- Datei-, Queue- und Stream-Verarbeitung
- Leichte APIs und Webhooks
- Interne Tools und Workflow-Services
Es passt zu Produkten, die schnelle Lieferung, variable Last und kleine deploybare Einheiten brauchen. In Hamburg taucht es oft in Logistik, Medien, Handel und vernetzten Services auf.
Tooling und Ökosystem
Ein starkes Serverless-Setup umfasst meist Infrastructure as Code, Observability und klare Deployment-Pipelines. Häufige Bausteine sind AWS SAM, das Serverless Framework, Terraform, API Gateway, Event-Busse, Queues sowie Cloud-Logs und Traces.
Wann Experten helfen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Monolith in Funktionen aufgeteilt werden muss, wenn Kosten oder Cold Starts Aufmerksamkeit brauchen oder wenn die Lieferung ins Stocken geraten ist. Sie helfen auch bei Migrationsplänen, Sicherheitsprüfungen und der Produktionsreife.
Wie gute Arbeit aussieht
Gute Fachleute halten Funktionen klein, vorhersehbar und testbar. Sie entwickeln für Retries, Idempotenz, Monitoring und Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip. Sie wissen auch, wann Serverless die richtige Wahl ist und wann ein Container oder ein Service einfacher sein kann.
Hiring in Hamburg
Für Hamburger Teams braucht Serverless-Arbeit oft klare Kommunikation mit Produkt-, Cloud- und Operations-Spezialisten. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut für Architektur, Umsetzung und Review, während Vor-Ort-Sessions bei Planung, Abstimmung mit Stakeholdern und der Nachbereitung von Incidents helfen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Serverless? Hier findest du die passenden Antworten.
Serverless wird für ereignisgesteuerte APIs, Hintergrundverarbeitung, geplante Aufgaben und Integrationen genutzt, die auf Cloud-Ereignisse reagieren. Es passt gut, wenn Teams kleine Services schnell ausliefern wollen, ohne Server zu verwalten. Viele Projekte nutzen es für Workflows auf Basis von AWS Lambda, aber Azure Functions und Google Cloud Functions sind ebenfalls verbreitet.
Serverless nimmt Ihnen den Großteil der Server- und Laufzeitverwaltung ab und ist daher meist einfacher für spitzenlastige, ereignisbasierte Arbeit. Container und Kubernetes geben mehr Kontrolle und sind oft besser für lang laufende Services, individuelles Networking oder streng verwaltete Laufzeiten. Die richtige Wahl hängt von der Workload ab, nicht vom Trend.
Ein starker Serverless-Spezialist kennt meist Cloud IAM, APIs, Event-Queues, Logging, Tracing und Infrastructure as Code. Erfahrung mit Terraform, AWS SAM, dem Serverless Framework oder CDK ist ein Plus. Sicherheit und kostensensibles Design sind genauso wichtig wie Code.
Serverless-Arbeit profitiert von Expertenhilfe, sobald das Design in der Produktion tragen muss. Wenn Sie mehrstufige Workflows, geteilte Libraries, Observability oder eine Migration von einem Monolithen brauchen, kann ein Spezialist Zeit sparen und Nacharbeit vermeiden. Einfache Prototypen brauchen vielleicht keine tiefe Unterstützung, aber Live-Systeme meist schon.
Serverless-Projekte drehen sich oft um AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, API Gateway, Queues, Objektspeicher und Event-Busse. Viele Teams nutzen außerdem Step Functions oder ähnliche Orchestrierungstools für längere Workflows. Der genaue Stack hängt vom Cloud-Anbieter und vom Geschäftsfall ab.
Ja. Serverless-Zusammenarbeit ist oft sehr remote-freundlich, weil Architektur-Reviews, Code-Änderungen und Deployments in gemeinsamen Cloud-Tools stattfinden. Für Hamburger Teams können Vor-Ort-Workshops trotzdem am Anfang einer Migration oder bei der Analyse von Incidents helfen.
Achten Sie auf klare Entscheidungen zu Retries, Idempotenz, Berechtigungen, Monitoring und Deployment-Struktur. Ein starker Serverless-Profi kann erklären, warum eine Funktion existiert, wie sie ausfällt und wie sie in der Produktion beobachtet wird. Fragen Sie nach Beispielen für Migrationen, Produktionsfixes oder Verbesserungen bei Kosten und Zuverlässigkeit.
Serverless ist der umfassendere Cloud-Ansatz; FaaS, also Function as a Service, ist ein Teil davon. FaaS-Plattformen wie AWS Lambda und Azure Functions führen kleine Code-Einheiten auf Abruf aus, aber Serverless umfasst auch verwaltete Services wie Queues, Storage und Orchestrierung. In der Praxis werden die Begriffe oft zusammen verwendet, aber sie sind nicht identisch.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 754 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (50%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (90%) und Marketing (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Serverless eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
