Spring Data Experten in München
mit geprüften, verfügbaren Fachkräften und der Unterstützung von KIBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Datenzugriffsschichten entwickeln, Spring Data JPA-Repositories optimieren und Spring-Anwendungen mit SQL- oder NoSQL-Systemen verbinden. Erhalten Sie präzise Treffer mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die remote oder gemeinsam mit Ihrem Münchner Team arbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Spring Data eingesetzt haben
Fred H.
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management
Markus B.
Letzte Position:
Entwickler / DevOps, Beratung bei Eine Landesbehörde in Baden-Württemberg / FSAS Technologies GmbH
Oracle-Projektmanagement und Automatisierung
Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.
Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.
- Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
- Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
- Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
- Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
- Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
- Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
- Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
- Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen
Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass
Christian T.
Letzte Position:
HDI DevOps & Fullstack Engineer bei HDI
- Spring Boot Software Engineer
- DevOps Engineer (Kubernetes, Azure DevOps)
Toolstack: Java, Spring Boot, Kubernetes, Helm, GitOps, ArgoCD, Docker, Azure DevOps, CI/CD Pipelines, Git, Postgres
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.
Maryam N.
Letzte Position:
Senior FullStack-Entwickler bei Camunda
- Rolle: Senior FullStack-Entwickler
- Technologien: Google Cloud, Azure, Microsoft Entra, Keycloak, Spring Boot, Java
- In Produktion aktiv
Dmitry V.
Letzte Position:
Fullstack-Softwareentwickler bei Mercedes-Benz Tech Innovation
- Backend-Entwicklung des cloudbasierten Microservice
- Frontend-Entwicklung des Micro-Frontends
- Migration der Cloud-Backend-Umgebung
- Rollout des verteilten hochverfügbaren Privacy Data Service
- Technologien: Java, Kotlin, Spring Boot, REST-Services, Kubernetes, Microsoft Azure, Cloud-Sicherheit, OpenAPI, Postman, JavaScript, Vue.js, AngularJS, TypeScript, Micro-Frontend, Redis, Kibana, Grafana, CI/CD, GitHub Actions, Jenkins, Helm Charts, Sec-Hub, Black Duck, Docker, Maven, Git, Scrum
Benedikt B.
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler bei Nimevio
- Anforderungsanalyse und Planung der Software-Architektur
- Analyse und Design von REST-APIs
- Backend-Entwicklung mit Java 17, Spring Boot, Spring MVC und Spring Data
- Frontend-Entwicklung mit Angular und TypeScript
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines
- Code Review, QA und Testing
- Nutzung von MySQL, Docker, ELK-Stack und RabbitMQ
Bela B.
Letzte Position:
Full-Stack Lead-Entwickler, Backend-Architekt bei Telefonica (O2)
Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.
Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Rangel S.
Letzte Position:
Senior Software Berater bei Freiberufler
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Spring Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Bulgarisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Spring Data 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Spring Data Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (90%)
- Automotive (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Fertigung (40%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (40%)
- Einzelhandel (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Datenzugriff mit Spring
Spring Data ist eine Familie von Spring-Projekten, die den Zugriff auf Persistenztechnologien vereinfacht. Es bietet einheitliche Repository-Muster, Abfragemethoden und Mapping-Unterstützung und überlässt datenbankspezifisches Verhalten dem passenden Modul. Unternehmen nutzen es, um die Geschäftslogik fokussiert und den Datenzugriff leichter testbar und wartbar zu halten.
Module und Datenbanken
Spring Data JPA ist in Unternehmensanwendungen üblich, die relationale Datenbanken über Jakarta Persistence nutzen. Andere Module unterstützen MongoDB, Redis, Elasticsearch, Neo4j und weitere Datenspeicher. Gute Spezialisten wissen, wo die gemeinsame Repository-Abstraktion hilft und wo eine datenbankspezifische Abfrage oder API die bessere Wahl ist.
Leistungen von Spezialisten
- Repository-Schnittstellen mit abgeleiteten Abfragen, Projektionen und benutzerdefinierten Implementierungen
- Entity-Mappings, Beziehungen, Transaktionen und Auditing für Spring Data JPA
- MongoDB-Dokumente, Aggregationspipelines und Strategien für die Indexierung
- Paginierung, Sortierung, Caching und zuverlässige Datenzugriffs-APIs
- Tests für Repositories, Persistenzverhalten und Datenbankintegrationen
Fähigkeiten rund um den Stack
Effektive Spring Data-Arbeit umfasst in der Regel Spring Boot, Spring Framework, Java, Kotlin und Jakarta Persistence. Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, Schema-Design, Migrationen, Docker, Messaging- und Observability-Tools. Sie verstehen Transaktionsgrenzen, Verbindungspools, Lazy Loading, Abfragepläne und das Betriebsverhalten der gewählten Datenbank.
Wann Unternehmen Experten beauftragen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Team handgeschriebenen Datenzugriff ersetzt, von einem Monolithen zu Services wechselt oder eine neue Persistenztechnologie einführt. Sie ist auch nützlich, wenn langsame Abfragen, uneinheitliche Transaktionen oder fragile Mappings die Produktion beeinträchtigen. Münchner Unternehmen können Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort verbinden, wenn Domänenwissen und enge Zusammenarbeit wichtig sind.
Merkmale starker Expertise
Ein kompetenter Profi beginnt mit Zugriffsmustern und Domänenregeln, statt überall Repositories hinzuzufügen. Er kann generierte Abfragen erklären, das erzeugte SQL oder die ausgeführten Datenbankoperationen untersuchen und zwischen Abstraktion und direkter Kontrolle wählen. Qualität zeigt sich in fokussierten Tests, klaren Migrationsplänen, messbaren Leistungsverbesserungen und einer Dokumentation, die dem Team hilft, das System nach der Übergabe zu betreiben.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Spring Data wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Spring Data wird verwendet, um eine einheitliche Datenzugriffsschicht für Spring-Anwendungen zu erstellen. Es unterstützt den Repository-basierten Zugriff auf relationale und NoSQL-Datenbanken, einschließlich Abfragemethoden, Paginierung, Sortierung, Auditing und datenbankspezifischer Operationen.
Spring Data JPA bietet Repository-Abstraktionen, Entity-Mapping und objektorientierte Abfrageoptionen, wodurch sich wiederholender Persistenzcode reduzieren lässt. Direkter JDBC-Zugriff bietet eine feinere Kontrolle über SQL und die Verarbeitung von Ergebnissen. Die richtige Wahl hängt daher von der Komplexität der Abfragen, den Leistungsanforderungen und der Erfahrung des Teams mit dem Persistenzverhalten ab.
Ein starker Spring Data Spezialist beherrscht normalerweise Java oder Kotlin, Spring Boot, Jakarta Persistence, SQL und Datenbankdesign. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Migrationen mit Flyway oder Liquibase, Docker, Tests mit Testcontainers, Transaktionsanalyse und Anwendungsmonitoring.
Ein Spring Data Profi sollte mit dem Persistenzmodell, der Datenbank und den Zugriffsmustern gearbeitet haben, die im Projekt verwendet werden. Fragen Sie nach Beispielen zu Transaktionsgrenzen, Migrationen, dem Abfrageverhalten in der Produktion und Tests, statt sich nur auf die Vertrautheit mit der Repository-Syntax zu verlassen.
Spring Data eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Datenbankschemata und Tests asynchron geprüft werden können. Sitzungen vor Ort in München können dennoch bei der Erfassung der Domäne, der Analyse älterer Datenbanken und Workshops mit mehreren Beteiligten helfen.
Spring Data umfasst Module für Systeme wie MongoDB, Redis, Elasticsearch und Neo4j. Jedes Modul behält vertraute Repository-Konzepte bei und stellt zugleich datenbankspezifische Funktionen bereit. Daher müssen Spezialisten Dokumentmodelle, Indexierung und Abfragesemantik verstehen, anstatt jeden Datenspeicher wie SQL zu behandeln.
Spring Data kann ungeeignet sein, wenn eine Anwendung hochspezialisiertes SQL, eine äußerst genaue Kontrolle über generierte Anweisungen oder Datenbankfunktionen benötigt, die durch die Abstraktion nicht gut abgebildet werden. Ein versierter Profi kann Spring Data mit benutzerdefinierten Abfragen oder einem niedrigeren Zugriffsniveau kombinieren, statt jede Operation durch ein Repository zu erzwingen.
Prüfen Sie, ob der Spring Data-Code Transaktionen klar macht, die Domäne sorgfältig abbildet und vorhersehbare Datenbankoperationen erzeugt. Achten Sie auf fokussierte Integrationstests, sinnvolle Indexierung, kontrolliertes Fetch-Verhalten, klare Migrationen und Belege dafür, dass die Leistung anhand realistischer Zugriffsmuster geprüft wurde.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 764 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (90%) und Bulgarisch (10%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (90%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (60%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Spring Data 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:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
