Spring Data Experten in München
für zuverlässigen Datenzugriff finden, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Repository-Schichten entwerfen, Spring-Anwendungen mit relationalen und NoSQL-Datenbanken verbinden und die Persistenz mit JPA, MongoDB oder JDBC optimieren. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
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
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
24 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
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
100%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Bulgarisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 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 19 Sep 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 (89%)
- Automotive (44%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (44%)
- Telekommunikation (44%)
- Versicherung (33%)
- Fertigung (33%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Spring Data leistet
Spring Data ist eine Familie von Spring-Projekten, die den Zugriff auf Datenspeicher durch einheitliche Repository-Muster und vertraute Abstraktionen vereinfacht. Es reduziert wiederkehrenden Persistenzcode und lässt gleichzeitig Raum für speicherspezifische Abfragen, Transaktionen und Leistungskontrollen. Teams nutzen es in Services, APIs und Unternehmensanwendungen, die auf dem Spring-Ökosystem basieren.
Unterstützte Datenspeicher
Das Ökosystem deckt relationale und nicht relationale Technologien ab, jeweils mit eigenem Modul und eigenen Funktionen. Häufige Projektarbeiten umfassen:
- Spring Data JPA mit Hibernate für relationale Persistenz
- Spring Data JDBC für direkten, einfacheren Datenbankzugriff
- Spring Data MongoDB für dokumentenorientierte Anwendungen
- Spring Data Redis für Caching, Sitzungen und schnellen Schlüssel-Wert-Zugriff
- Spring Data Elasticsearch für Such- und Indizierungsprozesse
Kenntnisse rund um das Framework
Starke Fachleute verstehen mehr als Repository-Schnittstellen. Sie arbeiten mit Domänenmodellierung, Entitätsbeziehungen, Seitennummerierung, Projektionen, Abfrageableitung, benutzerdefinierten Abfragen und Transaktionsgrenzen. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen Spring Boot, SQL, Hibernate, Datenbankmigrationstools, Testing, Observability und API-Design.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen beauftragen oft freiberufliche Spezialisten, wenn ein neuer Spring-Service eine solide Persistenzschicht benötigt oder eine bestehende Anwendung unter langsamen Abfragen, unübersichtlichen Repositories oder unzuverlässigen Transaktionen leidet. Sie können außerdem Datenbankmigrationen, Modularisierung und den Wechsel zwischen relationaler und dokumentenbasierter Speicherung unterstützen.
- Persistenzdesign und Grenzen des Datenzugriffs prüfen
- Abfrageverhalten und Ladestrategien verbessern
- Tests für Repositories und Datenbankintegrationen etablieren
Was Fachleute liefern
Typische Ergebnisse umfassen eine Repository-Architektur, Zuordnungen von Entitäten und Aggregaten, Migrationsskripte, Integrationstests und dokumentierte Konventionen für Abfragen. Je nach Datenspeicher kann die Arbeit auch Indizierung, Verbindungspools, Caching, Auditing und Resilienz abdecken. Das Ergebnis sollte leicht zu warten sein und den Anforderungen der Anwendung an Konsistenz und Leistung entsprechen.
Qualität beurteilen
Achten Sie auf Fachleute, die erklären können, warum eine Repository-Abstraktion zum Anwendungsfall passt und wo sie nicht eingesetzt werden sollte. Prüfen Sie Beispiele zu Transaktionsverarbeitung, Abfrageplänen, Schemaentwicklung und Fehleranalyse in der Produktion statt nur Schnittstellen. Für Teams in München kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Dokumentation, Entscheidungsprotokolle und die Kommunikation in der erforderlichen Teamsprache frühzeitig vereinbart werden.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Spring Data wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Spring Data wird verwendet, um Spring-Anwendungen über einheitliche Repository- und Abfragemuster mit Datenbanken und anderen Datenspeichern zu verbinden. Es unterstützt relationale Systeme, Dokumentdatenbanken, Suchmaschinen, Schlüssel-Wert-Speicher und mehr und ermöglicht gleichzeitig den Zugriff auf speicherspezifische Funktionen.
Spring Data JPA baut auf dem JPA-Standard auf und verwendet darunter häufig Hibernate. Es ergänzt Repository-Schnittstellen, Abfrageableitung und die Integration mit Spring-Transaktionen. Die direkte Verwendung von Hibernate bietet eine Kontrolle auf niedrigerer Ebene, während Spring Data JPA wiederkehrenden Persistenzcode reduzieren und einheitliche Konventionen schaffen kann.
Ein guter Spring Data-Spezialist sollte Spring Boot, Java, SQL, JPA, Hibernate und Verfahren für Datenbankmigrationen verstehen. Erfahrungen mit Testing, API-Design, Transaktionsgrenzen, Indizierung und Observability sind für den Betrieb ebenfalls wertvoll.
Der passende Spring Data-Fachmann hängt vom Datenmodell, Risiko und der betrieblichen Komplexität des Projekts ab, nicht von einer festen Erfahrungsbezeichnung. Einfache Repository-Arbeiten können fokussierte Framework-Kenntnisse erfordern, während Migrationen, Leistungsprobleme und verteilte Transaktionen fundierte Kenntnisse in Datenbanken und Systemdesign voraussetzen.
Spring Data unterstützt SQL und NoSQL über separate Module wie Spring Data JPA, Spring Data JDBC, Spring Data MongoDB und Spring Data Redis. Die Abstraktionen sind über die Module hinweg vertraut, aber Modellierung, Konsistenz, Abfragen und Indizierung müssen weiterhin das Verhalten des jeweiligen Datenspeichers berücksichtigen.
Ja, Spring Data-Arbeiten eignen sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Repository-Design, Code-Reviews, Testing und Dokumentation online erledigt werden können. Münchner Teams sollten Arbeitszeiten, den Zugriff auf Entwicklungsdatenbanken sowie Kommunikations- oder Spracherwartungen vor Beginn der Zusammenarbeit festlegen.
Bitten Sie einen Spring Data-Fachmann, die Abwägungen bei Entitätszuordnungen, verzögertem Laden, Transaktionen, Abfrageleistung und Schemaänderungen zu erklären. Eine Qualitätsprüfung sollte Tests, Migrationssicherheit, Datenbankverhalten und Wartbarkeit umfassen, statt sich nur auf die Syntax von Repository-Schnittstellen zu konzentrieren.
Spring Data kann ungeeignet sein, wenn eine Anwendung hochspezialisierte Datenbankoperationen, eine feingranulare Kontrolle über generiertes SQL oder ein Datenmodell benötigt, das sich nicht gut auf die Repository-Abstraktionen abbilden lässt. In diesen Fällen bieten direktes JDBC, jOOQ, native Datenbank-Clients oder speicherspezifische APIs möglicherweise mehr Kontrolle.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 772 € 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, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (89%) und Bulgarisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (89%) und Automotive (44%).
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 (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Spring Data eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
