
Serverless Experten in München
entwickeln, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die ereignisgesteuerte Backends, API-Services und skalierbare Daten-Workflows mit AWS Lambda, Azure Functions oder Google Cloud Functions entwickeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer für Serverless-Projekte.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Serverless eingesetzt haben
Alexandru G.
Letzte Position:
Principal Cloud DevOps Architect bei BP
In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.
Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.
Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.
Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.
Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.
Erfolge:
- Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
- Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
- Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
- Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
- Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
- Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
- Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
- On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
- CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
- Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
- Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
- Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
- Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
- Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.
Tech-Stack:
- Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
- Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
- Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
- Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
- Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
- Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
- CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
- Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
- Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
- ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
- Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
- Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.
Thomas H.
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 A.
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.
Serge K.
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Umsetzung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Vitaliy R.
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Hardeep B.
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.
Piotr K.
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei On
- Entwickelte einen Middleware-Service, der EDI-Anbieter und Marketplace-Partner mit Microsoft Dynamics 365 integriert, um Verkaufsaufträge zu empfangen und Sendungen, Rechnungen, Lagerbestände und Preiskataloge zu übermitteln
- Nutze eine Mischung aus REST-APIs und ereignisgesteuerten Datenverarbeitungs-Pipelines
Alexandre S.
Letzte Position:
Cloud-Ingenieur bei Dectris AG
- Aufbau eines skalierbaren Multi-Region-Backend-Services in AWS, um Remote-Desktop-VMs für wissenschaftliche Analysen bereitzustellen
- Technologie-Stack: AWS, GitHub, Terraform, Python, Rust
- Aufbau und Definition der Kerninfrastruktur des Backend-Systems
- Definition und Implementierung der VM-Provisionierung für Ubuntu- und Rocky-Linux-Desktop-Umgebungen
- Programmierung des API-Services in ECS zur Verwaltung von virtuellen Maschinen und zum Erstellen maßgeschneiderter Docker-Images für Benutzer
Sara Z.
Letzte Position:
Datenanalyst / Analytics-Ingenieur bei IDG Tech Media GmbH
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
- Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
- Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
- Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
- Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.
Christian S.
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Roxana G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Frontend-Entwickler bei RHI Magnesita
- Konzipierte und entwickelte eine leistungsstarke interne Plattform für Ressourcenmanagement mit React und TypeScript und optimierte dabei das dynamische Rendern von Daten und das State Management.
- Entwickelte eine React-Native-Anwendung für den mobilen Zugriff auf interne Tools und ermöglichte so Teams im Außendienst das Tracking von Projekten unterwegs.
- Entwickelte eigene 2D-Visualisierungen auf Canvas-Basis mit Pixi.js, um Materialflüsse und das Verhalten von feuerfesten Schichten zu simulieren.
- Integrierte Pixi.js mit React-Komponenten für interaktive Diagramme und UI-Aktualisierungen in Echtzeit.
- Entwickelte interaktive 3D-Visualisierungen mit React.js zur Darstellung von Produktlayouts und Simulationen für feuerfeste Produkte und unterstützte damit Engineering- und Vertriebsteams mit dynamischen Produktvorschauen.
- Integrierte Three.js in das React-Ökosystem, um die Bearbeitung von 3D-Modellen in Echtzeit direkt im Browser zu ermöglichen und so die Nutzerbindung und die Konfigurierbarkeit vor Ort zu verbessern.
- Integrierte ein Headless CMS, damit nicht-technische Nutzer Inhalte dynamisch aktualisieren können, wodurch sich die Zeit für Content-Deployments um 40 % verkürzte.
- Leitete AWS-CloudFront-Optimierungsinitiativen und verbesserte dadurch die Ladegeschwindigkeit des Portals weltweit um 30 %.
- Arbeitete aktiv mit funktionsübergreifenden agilen Teams und Product Ownern zusammen, um priorisierte Features mit kurzen Feedbackschleifen zu liefern.
- Wichtige Technologien: React.js, React Native, Three.js, TypeScript, Contentful CMS, AWS S3/Lambda/CloudFront, Cypress, Agile Scrum
Enis S.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei 50Hertz Transmission GmbH
- Beteiligte sich an der schrittweisen Modernisierung von Komponenten zu Cloud-nativen 12-Factor-Anwendungen.
- Arbeitete eng mit dem Business Operations Team zusammen, um manuelle Prozesse zu eliminieren und mehrere Performance-Engpässe zu beheben.
- Entwarf und implementierte eine CI/CD-Pipeline, um die Produktivität der Entwickler zu steigern, Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen durchzusetzen und die Produktbereitstellung zu automatisieren.
- Migrierte mehrere Komponenten in den OpenShift-Kubernetes-Cluster.
- Baute einen Monitoring-Stack von Grund auf mit Prometheus und Grafana auf, um die in OpenShift laufenden Services zu überwachen.
- Entwickelte Dashboards sowohl in Grafana als auch in Splunk für die operative Transparenz.
- Implementierte eine OIDC/OAuth2-basierte Single-Sign-On (SSO)-Lösung mit Keycloak, um mehrere Anwendungen zu sichern.
- Technologien: Java, Spring, Quarkus, Kafka, MySQL, Cassandra, Redis, Spring Data, Hibernate, Docker, Kubernetes, OpenShift, Keycloak, OIDC, OAuth2, Helm, Prometheus, Grafana, Splunk, Spark.
Pavlo V.
Letzte Position:
(Gruppen-)CTO bei Seven.One Entertainment Group
Erfolgreiche Umstrukturierung von ProSiebenSat.1 Digital und Fusion mit der Seven.One Entertainment Group, um eine Digital Consumer Products-Strategie für über 6.000 Mitarbeitende in der DACH-Region zu ermöglichen.
Übernahme der Streaming-Plattform JOYN (4 Mio. Unique Users) von Warner Bros. Discovery und erfolgreiche Integration von über 160 Mitarbeitenden bei gleichzeitiger Effizienzsteigerung.
Umstellung auf eine Plattform-Organisation mit einem gedeckelten Jahresbudget von -100 Mio. EUR, wodurch Time-to-Market verkürzt und Produkttests innerhalb von 3 Monaten ermöglicht wurden, ohne hohe Vorabinvestitionen.
Fokus auf Wiederverwendbarkeit und modulare Komponenten, die durch Live-Interactive-Shows (Projektbudget 2,5 Mio. EUR, 7 Monate Entwicklung) neue Erlöse im mittleren zweistelligen Millionenbereich generierten.
Aufbau eines neuen Publishing-Geschäfts für Digital News und Sport von Grund auf und Livegang innerhalb von 6 Monaten, wodurch über 250 Redakteur:innen mit Multi-Tenancy-Unterstützung versorgt wurden.
Das Produkt mit neuer Tech-Stack erzielte +66 % YoY bei den Unique Monthly Active Users und +60 % YoY bei der täglichen Nutzungsdauer (>2h).
Nikolay T.
Letzte Position:
Senior Cloud-Datenarchitekt bei Cloudreach/Eviden (ein ATOS-Unternehmen)
- Konzipierte eine Self-Service-Plattform mit Google Kubernetes Engine (GKE) für eine große Finanzinstitution (Commerzbank), die über 1000 Nutzer in Hunderten von Produktteams befähigte, Ressourcen eigenständig bereitzustellen und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.
- Entwarf eine datenproduktorientierte Plattformarchitektur für das britische Verkehrsministerium (Department for Transport, DfT), um mehr als 1500 direkte Endanwender und zahlreiche angebundene Drittsysteme zu bedienen, wodurch Datenzugänglichkeit und Governance verbessert wurden.
- Trieb das Geschäftswachstum voran, indem ich die strategische Roadmap für die Geschäftslinie 'One Cloud' entwickelte, mit dem Ziel einer Umsatzsteigerung von 10 %.
- Diente als Kernmitglied der CTO-Authority und gab strategische Empfehlungen zu internen Cloud-Initiativen und Best Practices.
Dhia L.
Letzte Position:
Praktikum als Softwareentwickler bei Passau University
- Entwickelte eine C++-Bibliothek mit IDL für sichere DDS-Systemkommunikation, mit Fokus auf Protokollserialisierung und Schnittstellendefinition.
- Führte umfangreiche Validitätstests durch und erstellte ein CLI-Fenster, um die Integration der Bibliothek zu vereinfachen und optimale Leistung sowie Sicherheit zu gewährleisten.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Serverless einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)

Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)

Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 11)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 57%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 10%)

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Serverless Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (89%)
- Einzelhandel (58%)
- Automotive (47%)
- Bank- und Finanzwesen (47%)
- Energie (42%)
- Fertigung (42%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (32%)
- Professionelle Dienstleistungen (26%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Serverless bedeutet
Serverless Computing ermöglicht es Teams, Anwendungslogik auszuführen, ohne die zugrunde liegenden Server zu verwalten. Cloud-Anbieter stellen Ressourcen nach Bedarf bereit und rechnen entsprechend der Nutzung ab, während der Anbieter einen großen Teil der Arbeit an Betriebssystem und Infrastruktur übernimmt. Das Modell umfasst Function as a Service, kurz FaaS, sowie verwaltete Datenbanken, Warteschlangen und Speicher.
Was damit entwickelt wird
Serverless eignet sich für Systeme, die auf Ereignisse, Anfragen oder geplante Aufgaben reagieren. Unternehmen nutzen es für APIs, Web-Backends, Dateiverarbeitung, Integrationsservices, Chat-Funktionen und Automatisierung. Gute Architekturen halten Services fokussiert und machen Skalierung, Wiederholungsversuche und Fehlerbehandlung ausdrücklich.
- HTTP-APIs und Backend-Services
- Ereignisgesteuerte Workflows und asynchrone Verarbeitung
- Bild-, Dokument- und Datentransformation
- Geplante Aufgaben und Geschäftsautomatisierung
Ökosystem und Werkzeuge
Das Ökosystem umfasst AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions sowie Services wie API Gateway, EventBridge, SQS, Pub/Sub, Cosmos DB, DynamoDB und verwalteten Objektspeicher. Spezialisten arbeiten außerdem mit Infrastructure as Code, CI/CD-Pipelines, Observability-Tools, IAM-Richtlinien, Containern und lokaler Emulation. Frameworks wie AWS SAM, Serverless Framework und Terraform helfen dabei, Deployments zu strukturieren.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team von einer traditionellen Anwendung zu ereignisgesteuerten Services wechselt oder wenn Cloud-Kosten und die operative Verantwortung genauer überprüft werden müssen. Fachkräfte können Deployment-Muster etablieren, Berechtigungen absichern, das Verhalten bei Kaltstarts verbessern und Funktionen mit bestehenden Systemen verbinden. In München funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne oft gut, während Workshops vor Ort Architekturentscheidungen und die Übergabe an das Team unterstützen können.
- Das bestehende Backend lässt sich nur schwer unabhängig skalieren
- Ereignisse, Warteschlangen oder Wiederholungsversuche verursachen Zuverlässigkeitsprobleme
- Cloud-Berechtigungen und Umgebungen sind nicht klar strukturiert
- Releases hängen von manueller Infrastrukturarbeit ab
Was gute Spezialisten mitbringen
Gute Serverless-Fachkräfte denken über einzelne Funktionen hinaus. Sie definieren Service-Grenzen, idempotente Handler, Timeout-Richtlinien, Dead-Letter-Pfade und aussagekräftige Traces. Sie verstehen anbieterspezifische Einschränkungen und machen gleichzeitig die Abwägungen bei der Portabilität sichtbar. Außerdem verbinden sie technische Entscheidungen mit Sicherheit, Bereitstellungsgeschwindigkeit, operativer Verantwortung und langfristiger Wartung.
Die passende Expertise auswählen
Bewerten Sie eine Fachkraft anhand konkreter Architekturbeispiele, Deployment-Praktiken und Reaktionen auf Vorfälle statt nur anhand der Funktionssyntax. Fragen Sie, wie sie asynchrone Abläufe testen, Geheimnisse schützen, Berechtigungen kontrollieren und ein verteiltes System überwachen würde. Relevante Erfahrung mit Ihrem Cloud-Anbieter, Ihrer Programmiersprache, Ihren Datenspeichern und Ihren Compliance-Anforderungen ist wichtig. Eine klare Dokumentation und eine praktische Übergabe sind wesentliche Ergebnisse.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Serverless anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Serverless wird genutzt, um Anwendungslogik, APIs, Ereignishandler und geplante Aufgaben auszuführen, ohne Server direkt zu verwalten. Es eignet sich gut für variable Workloads, Integrationen, Dateiverarbeitung und Systeme, die auf Warteschlangen oder Cloud-Ereignissen basieren.
Serverless nimmt mehr Infrastrukturverwaltung ab und kann einzelne Funktionen oder Services nach Bedarf skalieren. Container und traditionelles Hosting bieten in der Regel mehr Kontrolle über das Laufzeitverhalten und lang laufende Prozesse. Die richtige Wahl hängt daher von der Form der Workload, den Latenzanforderungen, der Portabilität und den betrieblichen Präferenzen ab.
Ein guter Serverless-Spezialist sollte Cloud-Netzwerke, IAM, Ereignisdesign, API-Sicherheit, Infrastructure as Code und CI/CD verstehen. Erfahrung mit Observability, Datenbanken, Warteschlangen und automatisierten Tests ist ebenfalls wichtig, da Fehler in verteilten Systemen schwer zu diagnostizieren sein können.
Der erforderliche Erfahrungsumfang hängt vom Risiko und der Integrationstiefe des Systems ab, nicht einfach von der Anzahl der Funktionen. Eine kleine API benötigt möglicherweise fokussierte Umsetzungsfähigkeiten, während eine regulierte oder geschäftskritische Plattform nachweisbare Kenntnisse in Architektur, Sicherheit, Ausfallsicherheit, Kostenkontrolle und operativer Übergabe erfordert.
Serverless-Projekte eignen sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Infrastruktur, Code und Deployments über gemeinsame Repositories und Cloud-Umgebungen verwaltet werden. Teams in München sollten dennoch Dokumentation, Überschneidungen der Arbeitszeiten, Review-Abläufe und den Bedarf an deutschsprachigen Workshops oder Terminen vor Ort vereinbaren.
Serverless kann für Workloads ungeeignet sein, die eine kontinuierliche Verarbeitung, eine sehr vorhersehbare niedrige Latenz, speziellen Zugriff auf das Betriebssystem oder umfassende Kontrolle über Laufzeitressourcen erfordern. Es kann außerdem unnötige Komplexität schaffen, wenn eine einfache verwaltete Anwendung oder ein Container-Service die Anforderungen bereits erfüllt.
Bitten Sie eine Serverless-Fachkraft, Grenzen, Wiederholungsversuche, Idempotenz, Berechtigungen, Fehlerpfade und Monitoring anhand eines relevanten Beispiels zu erklären. Qualität zeigt sich in klaren Abwägungen, automatisierten Tests, reproduzierbaren Deployments, nützlicher Dokumentation und einem Ansatz, der neben der Umsetzung auch Sicherheit und Wartung berücksichtigt.
Ein Serverless-Freelancer sollte den Cloud-Anbieter, die Laufzeit, Ereignisquellen, Datenempfindlichkeit, Deployment-Verantwortung und den erwarteten operativen Support klären. Außerdem sollte er die bestehende Architektur, Bereitstellungspraktiken, Sprachanforderungen und den Umfang des Einsatzes verstehen – ob dieser Design, Umsetzung, Unterstützung bei Vorfällen oder Wissenstransfer umfasst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 823 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Spanisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Einzelhandel (58%) und Automotive (47%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Serverless in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (79%) und Projektmanagement (58%).
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.
Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!

Berlin
Hamburg
Frankfurt