Spring Data Experten in München
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBuche Experten, die Spring Data Repositories, Spring Data JPA und den Datenzugriff für MongoDB-, Redis- und SQL-basierte Services kennen. Erhalte Unterstützung für saubere Persistenzschichten, Query-Tuning und Spring Boot-Integration, schnell und präzise gematcht mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Spring Data eingesetzt haben
Fred Hauschel
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
Enis Spahi
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.
Dmitry Varlamov
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
Maryam Nemati
Letzte Position:
Senior FullStack-Entwickler bei Camunda
- Rolle: Senior FullStack-Entwickler
- Technologien: Google Cloud, Azure, Microsoft Entra, Keycloak, Spring Boot, Java
- In Produktion aktiv
Benedikt Buchner
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 Bocsak
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.
Christian Trutz
Letzte Position:
JEE Softwareentwickler, DevOps-Ingenieur bei AKDB
- JEE Softwareentwickler
- DevOps-Ingenieur
- Java, JEE, JBoss/WildFly, Vaadin, CI/CD Pipelines, Jenkins, Maven, Git, Oracle Datenbank, MSSQL Server Datenbank
Janusz Mazurek
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 Stefanov
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
2,7 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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenzugriff sauber gemacht Spring Data hilft Teams dabei, die Persistenzschicht aufzubauen, ohne ständig wiederholenden Boilerplate-Code zu schreiben. Es bietet ein gemeinsames Modell für Repositories, Queries, Paging und Auditing und bleibt dabei nah an Spring und Spring Boot. Teams nutzen es für Services, die zuverlässigen Zugriff auf relationale und NoSQL-Daten brauchen.
Häufige Spring Data Module
- Spring Data JPA für relationale Datenbanken und ORM-basierte Services
- Spring Data MongoDB für Dokumentenspeicher und flexible Schemata
- Spring Data Redis für Caching, Sessions und schnellen Key-Value-Zugriff
- Repository-Abstraktionen, Query-Methoden und eigener Datenzugriffscode
- Auditing, Projections, Paging und Sortierung
Wann Spezialisten helfen Unternehmen holen sich freiberufliche Spezialisten dazu, wenn eine Codebasis wächst, Queries schwer wartbar werden oder der Datenzugriff über zu viele Schichten verteilt ist. Das ist in Münchner Teams, die an Enterprise-Software, Mobility, Fintech, SaaS und internen Plattformen arbeiten, ganz normal. Starke Experten können alten Spring Data JPA-Code stabilisieren, bessere Repository-Patterns einführen und fragile Datenbanklogik reduzieren.
Was starke Experten liefern Ein guter Spring Data Profi versteht Entity-Mapping, Transaktionsgrenzen, Lazy Loading und wie Repositories in das Service-Design passen. Er oder sie kann mit JPA, Hibernate, MongoDB und anderen Spring Data Modulen arbeiten, ohne überall dasselbe Muster zu erzwingen. Außerdem achten sie auf Testbarkeit, Schema-Änderungen und Performance unter echter Last.
Fähigkeiten rundherum
- Java- und Spring Boot Service-Design
- JPA, Hibernate und Modellierung von SQL-Datenbanken
- MongoDB, Redis und andere Spring Data Stores
- Query-Optimierung und Transaktionshandling
- Tests mit Integrationstests und realistischen Fixtures
Wie Unternehmen es nutzen Spring Data taucht in REST APIs, ereignisgetriebenen Services, Admin-Backends und datenintensiven Geschäftsanwendungen auf. Es passt gut, wenn Teams konsistente Zugriffsmuster über mehrere Speichersysteme hinweg wollen. In München kommt es oft in Projekten vor, die eine sorgfältige Integration in bestehende Spring-Stacks und eine klare Zusammenarbeit auf Englisch oder Deutsch brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Spring Data wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Spring Data wird genutzt, um den Datenzugriff in Spring-basierten Anwendungen zu vereinfachen. Es ist üblich in REST APIs, Backoffice-Systemen und Services, die auf SQL- oder NoSQL-Speicher lesen und schreiben. Teams verwenden es, um Repository-Code kleiner und leichter wartbar zu halten.
Nein. Spring Data ist die größere Familie von Datenzugriffs-Modulen, während Spring Data JPA der Teil ist, der sich auf JPA und relationale Datenbanken konzentriert. Oft sagen Leute Spring Data, meinen aber eigentlich Spring Data JPA, deshalb sollte man prüfen, welchen Speicher und welche Abstraktion das Projekt braucht.
Spring Data ergänzt Repository-Abstraktionen, Query-Ableitung, Paging und einen einheitlicheren Stil über verschiedene Datenspeicher hinweg. Reines JPA oder JDBC kann besser sein, wenn ein Team volle Kontrolle über SQL oder das Persistenzverhalten haben will. Ein starker Spezialist weiß, wann die Abstraktion hilft und wann sie im Weg steht.
Ein guter Spring Data Spezialist kennt meist auch Spring Boot, JPA, Hibernate, SQL-Modellierung und Tests. Für nicht-relationale Arbeiten sind MongoDB- oder Redis-Erfahrung oft wichtig. Das Verständnis von Transaktionen und Performance-Tuning ist genauso wichtig wie die Syntax des Frameworks.
Spring Data-Hilfe ist sinnvoll, sobald Repository-Design, Transaktionen oder Query-Verhalten schwer sicher zu ändern sind. Man braucht keinen kompletten Rewrite, um davon zu profitieren. Viele Unternehmen holen sich einen Spezialisten, um einen einzelnen Service zu reparieren, Muster festzulegen oder eine riskante Migration zu prüfen.
Spring Data-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die Hauptaufgaben in Code, Tests und Designgesprächen liegen. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn das Team sich auf Domänenregeln, Schema-Änderungen oder eine gemeinsame Persistenzstrategie abstimmen muss. In München mischen viele Teams beides, je nach Projektphase.
Achte auf klare Entscheidungen bei Repository-Design, Transaktionshandling, Testabdeckung und Performance. Ein starker Spring Data Profi kann erklären, warum eine Query-Methode an einer Stelle reicht und warum an anderer Stelle eine eigene Implementierung besser ist. Gute Zeichen sind saubere Grenzen, stabile Tests und Code, der zum Datenmodell passt.
Spring Data wird oft eingesetzt, um umfangreichen DAO-Code zu reduzieren, eigene Query-Logik zu entwirren und alte Persistenzschichten leichter erweiterbar zu machen. Es kann auch helfen, wenn ein System JPA, MongoDB oder Redis mischt und einen klareren Ansatz braucht. Die besten Ergebnisse entstehen durch sorgfältiges Refactoring, nicht durch einen überstürzten Rewrite.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Spring Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 785 € 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 2,7 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
