Stream Processing Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Low-Latency-Event-Pipelines entwerfen, zustandsbehaftete Transformationen in Apache Flink oder Kafka Streams bauen und Streaming-Jobs mit Datenspeichern und Alerts verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Stream Processing eingesetzt haben
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Hardeep Bhutter
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.
Alexandru Gunescu
Letzte Position:
Leiter Cloud-Infrastruktur bei BP
- Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
- Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
- Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
- Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
- Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
- Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
- Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
- Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
- Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
- Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
- Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
- Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
- Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.
Volker Krause
Letzte Position:
Leiter Engineering bei Infoniqa
- Leitung der Engineering-Umsetzung: Roadmap-Planung, Kapazitätsabstimmung, Risikomanagement, Abhängigkeiten und Lieferverfolgung.
- Konsolidierung mehrerer Gehaltsabrechnungs-Produktlinien zu einer einheitlichen SaaS-Plattform auf Dynamics 365 Business Central, was skalierbare Post-Merger-Operationen ermöglichte und die betriebliche Komplexität im Portfolio verringerte.
- Umstrukturierung der Engineering- und Produktteams in einer Remote-First-Umgebung in Deutschland, Österreich und Polen, bestehend aus fünf funktionsübergreifenden Einheiten: Compliance/Enabling, Plattform, DevOps und zwei Stream-Aligned-Teams mit wechselnder Gesamt-FTE je nach Phase der Reorganisation.
- Wiederaufbau der mittleren Führungsebene und Mentoring von Engineering-Führenden, Aufbau einer Führungspipeline und Stärkung der architekturellen Entscheidungsfindung in den Teams für skalierbares Wachstum, Lieferverantwortung und Planbarkeit.
- Gestaltung der Plattformgrundlagen und Systemgrenzen mithilfe von Team-Topologies-gerechten Strukturen, wodurch skalierbare Verantwortungsbereiche, klare Schnittstellen und parallele Entwicklung in verteilten Teams ermöglicht wurden.
- Vorangetrieben der KI-Transformation durch Implementierung KI-unterstützter SDLC-Praktiken mit SpecKit und GitHub Actions für automatisierte, ausführbare Spezifikationen und Bereitstellung agentischer Produktfunktionen durch sichere Offenlegung von Plattformdaten und -diensten an KI-Agenten und Copilots über RAG-basierte Retrieval-Pipelines und MCP-ähnliche Erweiterungen.
- Förderung der Modularisierung stark gekoppelter Legacy-Logik in unabhängig bereitstellbare Services, Verbesserung der Wartbarkeit, Testbarkeit und architektonischen Klarheit bei gleichzeitiger Erhaltung der Kontinuität durch gezielte, risikoarme Extraktion anstelle kompletter Neuentwicklungen.
- Etablierung von Observability, CI/CD und DevOps-Governance als Plattformfunktionen, Erhöhung automatisierter Compliance-Gates von 25 % auf 75 % und Verbesserung der Deployment-Cadence um 40 % über mehr als 15 Produktversionen.
- Verbesserung der operativen Resilienz durch DORA-konforme Praktiken (Lead Time ↓50 %, SaaS MTTR ↓85 %), Stärkung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des Support-Aufwands.
- Koordination der technischen Wiederherstellung der deutschen Gehaltsabrechnungsplattform während eines unternehmensweiten P0-Ransomware-Vorfalls; Wiederherstellung der Plattform-Kontinuität innerhalb von 72 Stunden, Validierung der Datenintegrität und Einführung gehärteter Runbooks und automatisierter Recovery-Playbooks.
- Verantwortlich für Budgeteinhaltung und Kostenkontrolle im Engineering, mit begrenzter P&L-Verantwortung und Beteiligung am jährlichen COGS/OPEX/CAPEX-Planungszyklus.
Andreas Cho
Letzte Position:
Agiler Tester bei EWE AG
- Test-Management/Koordination und Defect Management zum Prozess des dezentralen Einspeiseprozess (Meter2Cash-Prozesses)
- Testkonzeption und Erstellung von Testfällen, Test Execution und Testplänen
- Defect-Voranalyse und Dispachen
Ahsan Javed
Letzte Position:
Data-Analytics-Entwickler bei Level Next Productions
- Power BI-Dashboards erstellt und datengetriebene Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
Timo Külbel
Letzte Position:
Senior Fullstack Entwickler
- Lead Developer / Tech Lead in einem großen Bankenverbund zur kompletten Neuentwicklung der Zahlungsverkehrssysteme
- Umbau des Zahlungsverkehrs im Streamprocessing
- Entwicklung und Konzeption des Streamprocessings des Auslandszahlungsverkehrs auf Basis von Kafka und Kafka Streams
- Entwicklung unterschiedlicher Inputformate für den Fachbereich mittels Drools-Regeln zur dynamischen Anpassung von Validierungsregeln
- Bewertung und Vergleich verschiedener Public-Cloud-Anbieter hinsichtlich der angebotenen Datenbanken
- Technologien & Tools: Java 21, Kotlin, Spring Boot, Kafka, Kubernetes, Azure, TDD, JEE, REST, Angular, Spark, Google Cloud, SCDF, PostgreSQL, Drools, Git, S3, MongoDB
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Stream Processing einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bosnisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Stream Processing 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
Echtzeit-Datenfluss
Stream Processing verwandelt kontinuierliche Ereignisdaten in unmittelbare Aktionen. Es wird für Betrugsprüfungen, Live-Monitoring, Personalisierung und operative Alerts genutzt, wenn Warten auf Batch-Jobs zu langsam ist.
Übliche Stacks
- Apache Flink für zustandsbehaftete Stream-Jobs und Window-Aggregationen
- Kafka Streams für Services nahe am Event-Bus
- Spark Structured Streaming für Teams, die bereits Spark nutzen
- Event-Time-Verarbeitung, Checkpoints und Fehlertoleranz
Wo es passt
Unternehmen holen sich Spezialisten für Stream Processing dazu, wenn Daten verarbeitet werden müssen, sobald sie eintreffen, und nicht erst, nachdem sie im Data Warehouse gelandet sind. Das ist typisch in Finance, Logistik, Medien, E-Commerce und Industriesystemen. In Deutschland laufen solche Projekte oft in gemischten Cloud- und On-Prem-Umgebungen.
Was starke Experten liefern
Starke Profis wissen, wie man Events modelliert, verspätete oder außerhalb der Reihenfolge eingehende Datensätze handhabt und zuverlässige Window-Logik entwirft. Sie verstehen auch Schema-Evolution, das Einrichten von Connectors, Backpressure und wie man Pipelines observierbar und leicht betreibbar hält.
Anzeichen, dass du Hilfe brauchst
- Streams wachsen und Batch-Jobs kommen nicht mehr hinterher
- Alerts kommen zu spät, um nützlich zu sein
- Kafka-Topics, Flink-Jobs oder Stream-Sinks sind schwer zu stabilisieren
- Du brauchst eine saubere Übergabe für ein bestehendes Echtzeitsystem
Den richtigen Spezialisten beauftragen
Freelance-Expertise im Stream Processing ist nützlich für Architektur-Reviews, Produktionsvorfälle, Proof-of-Concepts und Migrationen von Batch- zu Event-driven Processing. Die besten Spezialisten schreiben klare, testbare Logik und arbeiten gut mit Data-, Backend- und Operations-Teams zusammen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Stream Processing anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Stream Processing wird genutzt, um Daten zu verarbeiten, sobald Ereignisse eintreffen, statt in geplanten Batches. Teams verwenden es für Betrugserkennung, Live-Dashboards, Anomalie-Alerts, Event-Anreicherung und um Daten in Such-, Speicher- oder Messaging-Systeme zu leiten. Es passt immer dann, wenn schnelle Entscheidungen wichtig sind.
Stream Processing mit Apache Flink wird meist gewählt für umfangreichere zustandsbehaftete Jobs, komplexe Event-Verarbeitung und größere Pipelines mit hohen Anforderungen an Fehlertoleranz. Kafka Streams passt gut, wenn die Logik nah an Kafka bleiben soll und die Verarbeitung einfacher ist. Die richtige Wahl hängt von der Topologie, den Latenzzielen und der operativen Erfahrung ab.
Ein Stream Processing-Freelancer ist hilfreich, wenn ein Team eine Echtzeit-Pipeline starten, instabile Jobs beheben oder einen bestehenden Event-Flow verbessern muss. Das ist auch bei Migrationen von Batch zu Streaming oder wenn interne Teams Hilfe beim Production-Tuning brauchen üblich. Freelancer können für kurze Reviews oder längere Build-Phasen einspringen.
Ein starker Stream Processing-Spezialist bringt meist Kafka-, Event-Modeling-, Schema-Management- und Cloud-Infrastruktur-Skills mit. Je nach Stack hilft auch Wissen in SQL, Java, Scala oder Python. Observability und Testing sind genauso wichtig wie die Verarbeitungslogik selbst.
Nicht jedes Stream Processing-Projekt braucht einen tiefen Plattform-Experten, aber die Arbeit wird schnell sensibel, sobald State, Retries oder Reihenfolgeregeln eine Rolle spielen. Für einen einfachen Proof-of-Concept kann ein solider Spezialist ausreichen. Für Produktionssysteme ist Erfahrung mit Zuverlässigkeit und Betrieb wertvoll.
Ja, Stream Processing wird oft remote umgesetzt, weil die Kernaufgaben Design, Entwicklung und Review sind. Für Teams in Deutschland funktioniert die Zusammenarbeit remote gut, wenn der Zugriff auf Logs, Datenverträge und Infrastruktur früh organisiert wird. Vor-Ort-Termine können trotzdem bei Architektur-Workshops oder bei der Wiederherstellung nach Vorfällen helfen.
Achte auf klare Beispiele aus Produktionssystemen, nicht nur auf Prototypen. Ein guter Stream Processing-Profi kann State-Management, Windowing, Event Time, Fehlerbehandlung und erklären, wie er die Korrektheit unter Last geprüft hat. Außerdem sollte er nach Datenverträgen, Observability und der Wiederherstellung nach fehlerhaften Events fragen.
Stream Processing mit Spark Structured Streaming kann gut passen, wenn das Team bereits Spark-Jobs betreibt und einen vertrauten Weg in die Echtzeitverarbeitung sucht. Für sehr niedrige Latenzen oder stark zustandsbehaftete Event-Logik ist es oft weniger geeignet als Flink oder Kafka Streams. Die beste Wahl hängt von der Arbeitslast ab, nicht allein vom Namen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Stream Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 807 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Stream Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Stream Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Stream Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Bosnisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Stream Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (63%) und Bank- und Finanzwesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Stream Processing in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Stream Processing eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
