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Google-Cloud-Entwickler, bereit, wenn Sie es sind.
Senior Google Cloud Entwicklung ohne den sechsmonatigen Einstellungszyklus. Unsere GCP-Spezialisten bauen und betreiben GKE-Cluster, BigQuery-Datenplattformen, Cloud-Run-Services und Vertex-AI-Pipelines — von Anfang an in Ihr Team integriert. Wir arbeiten mit Engineering-Organisationen in den USA, Deutschland, den Niederlanden und Skandinavien, mit 4–6 Stunden täglicher Zeitzonenüberschneidung und Workloads in europe-west3 (Frankfurt) und europe-west1 (Belgien) für DSGVO-Datenresidenz deployed.
Use Cases
What we build with Google Cloud.
GKE & Microservices Platforms
Produktions-Kubernetes auf GKE Autopilot mit Workload Identity, Config Connector für GCP-native Resource-Verwaltung und Anthos Service Mesh für Traffic Control. Wir übernehmen Cluster-Fleet-Management, Binary Authorization für Supply-Chain-Security und Multi-Cluster Ingress. GKE-Plattformen für Mobility-Startups in München und Marketplace-Unternehmen in Stockholm mit 50+ Microservices betrieben.
BigQuery Data Warehousing
Petabyte-Scale-Analytics auf BigQuery mit partitionierten und geclusterten Tabellen, Materialized Views für Dashboards und BI Engine für Sub-Sekunden-Looker-Queries. Wir implementieren Slot Reservations für Kosten-Vorhersagbarkeit und Row-Level Security für Multi-Tenant-Datasets. Data Warehouses für Medienunternehmen in Amsterdam gebaut, die Milliarden Content-Interaktionen mit europe-west3-Datenresidenz analysieren.
Cloud Run & Serverless Applications
Containerisierte Anwendungen auf Cloud Run mit Min-Instance-Konfiguration zur Cold-Start-Eliminierung, VPC Connectors für privaten Datenbankzugriff und Cloud CDN für Edge-Caching. Wir bauen Auto-Scaling-APIs, die Traffic-Spikes ohne Infrastruktur-Babysitting handhaben. Cloud-Run-Services für Edtech-Plattformen in Boston und Healthtech-Startups in Kopenhagen deployed, die 100K+ gleichzeitige Nutzer bedienen.
Machine Learning & Vertex AI
End-to-End-ML-Pipelines auf Vertex AI mit Custom Training Jobs, Model Registry und Managed Prediction Endpoints. Wir implementieren Feature Stores für Echtzeit-Serving, ML Metadata Tracking und A/B-Model-Deployments. Empfehlungs-Engines für E-Commerce-Unternehmen in Paris und Betrugserkennungs-Modelle für Payment-Processor in Dublin mit GCPs TPU-Infrastruktur gebaut.
Data Engineering with Dataflow & Pub/Sub
Echtzeit- und Batch-Daten-Pipelines mit Apache Beam auf Dataflow, Pub/Sub für Event-Ingestion und Cloud Composer (Airflow) für Orchestrierung. Wir designen Exactly-Once-Processing-Semantik, Windowing-Strategien und Dead-Letter-Handling. Millionen IoT-Sensor-Events täglich für Smart-Building-Unternehmen in Rotterdam und Logistik-Telemetrie für Flottenbetreiber in Texas verarbeitet.
Hybrid & Multi-Cloud with Anthos
Anthos-Deployments, die On-Premises-VMware-Cluster und GCP für Organisationen verbinden, die noch nicht bereit für vollständige Cloud-Migration sind. Wir konfigurieren Anthos-Cluster auf Bare Metal, richten Config Management für Policy-as-Code ein und implementieren Migrate for Anthos zur Containerisierung von Legacy-VMs. Hybrid-Architekturen für Automotive-Zulieferer in Stuttgart und Government-Contractors in Virginia mit strikten Data-Locality-Regeln geliefert.
Expertise
How we work with Google Cloud.
GCP Networking & Connectivity
Shared VPC Architekturen, Private Service Connect, Cloud Interconnect und Cloud NAT Konfiguration. Wir designen Hub-and-Spoke-Topologien mit VPC Network Peering und globalem Routing sowie Firewall-Policies mit hierarchischen Rules auf Organization-Level. Tiefe Expertise in GCPs Premium-Tier-Netzwerk für Low-Latency-Cross-Region-Traffic zwischen europe-west3 und us-central1.
Identity & Security on GCP
Organization-Level-IAM-Policies, Workload Identity Federation für keyless Authentication aus CI/CD, VPC Service Controls für Data-Exfiltration-Prevention und Security Command Center für Vulnerability-Management. Wir implementieren BeyondCorp-Style Zero-Trust-Access für interne Anwendungen und verwalten KMS-Keys in europe-west3 für EU-Datensouveränitäts-Anforderungen.
Infrastructure as Code for GCP
Terraform mit dem Google Provider, organisiert in wiederverwendbare Module für GKE, Cloud SQL, Cloud Run und Networking. Wir arbeiten auch mit Pulumi für Teams, die imperative IaC bevorzugen, und Config Connector für Kubernetes-native GCP-Resource-Verwaltung. State in GCS mit Remote-Locking verwaltet, integriert in GitHub Actions oder Cloud Build Pipelines.
Cost Management & Committed Use
GCP-Billing-Analyse mit BigQuery Billing Exports, Custom Looker Studio Dashboards und Budgets mit programmatischen Alerts. Wir right-size Compute Engine Instances mit der Recommender API, implementieren Committed Use Discounts für Steady-State-Workloads und designen Preemptible-/Spot-VM-Strategien für Batch-Processing. Typischerweise 30–40 % Kostenreduktion im ersten Quartal.
Monitoring with Cloud Operations
Cloud Monitoring Dashboards mit SLO-basiertem Alerting, Cloud Logging mit Log-based Metrics und Cloud Trace für Distributed-Request-Analyse. Wir richten Uptime Checks ein, erstellen Alert Policies, die mit Error Budgets abgestimmt sind, und integrieren mit PagerDuty für On-Call-Workflows. Für Teams, die Open-Source bevorzugen, deployen wir einen Prometheus-/Grafana-Stack neben GCP-nativem Monitoring.
Why us
Why TBI for Google Cloud.
Schnelles, reibungsloses Onboarding
Unsere GCP-Entwickler halten Professional Cloud Architect und Professional Data Engineer Zertifizierungen und haben Produktions-Workloads auf GKE, BigQuery und Cloud Run betrieben. Sie prüfen Ihre GCP-Organization-Hierarchie und Terraform-Module vor dem Beitritt — produktiv ab dem ersten Standup, nicht dem ersten Monat.
KI-gestützter Engineering-Workflow
Jeder Entwickler nutzt KI-native Tools — Cursor, Copilot und Custom-LLM-Pipelines — für Terraform-Generierung, IAM-Policy-Analyse und BigQuery-SQL-Optimierung. Dies beschleunigt Infrastruktur-Buildouts und reduziert Configuration Drift durch frühzeitiges Erkennen von Problemen vor Produktion.
Zeitzonenüberschneidung mit US & EU
Mit Sitz in IST (UTC+5:30) überschneiden unsere Entwickler 4–6 Stunden mit MEZ und 3–4 Stunden mit US Eastern. Wir strukturieren Sprints so, dass kollaborative Arbeit — Architektur-Reviews, Pair Debugging, Incident Response — in gemeinsamen Stunden stattfindet, während Heads-Down-IaC-Arbeit und Pipeline-Builds asynchron erfolgen.
DSGVO-First Cloud Architecture
Wir behandeln EU-Datenresidenz als architektonische Constraint, nicht als Nachgedanken. Workloads deployen standardmäßig in europe-west3 (Frankfurt) oder europe-west1 (Belgien), Organization Policies beschränken Resource-Erstellung auf genehmigte Regionen, und VPC Service Controls verhindern, dass Daten EU-Grenzen verlassen. AVVs werden vor der ersten Code-Zeile unterzeichnet.
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FAQ
Common questions.
Was kostet es, einen dedizierten Google Cloud Entwickler offshore zu engagieren?
GCP-Entwickler starten ab 5.000 €/Monat für eine Vollzeit-dedizierte Rolle. Spezialisten für BigQuery, Vertex AI oder GKE liegen bei 6.500–9.500 €/Monat je nach erforderlicher Expertise-Tiefe. Inbegriffen sind vollständige Integration in Ihr Slack, GitHub, Jira und GCP-Projekt-Zugang. Verglichen mit GCP-Entwicklern in Deutschland bei 90.000–130.000 €/Jahr erzielen Sie 60–70 % Einsparung bei Entwicklern mit echter Produktions-GCP-Erfahrung.
Wie schnell kann ein GCP-Entwickler eingearbeitet werden?
Team-Augmentation-Onboarding dauert 2–3 Tage. Vor dem Start prüfen unsere Entwickler Ihre GCP-Organization-Struktur, IAM-Setup, Terraform-Repositories und CI/CD-Pipelines, sodass sie bereit zum Beitragen ankommen. Für projektbasierte Arbeit wie Landing-Zone-Buildouts oder Data-Platform-Migrationen dauert Scoping und Staffing typischerweise 1–2 Wochen je nach Anzahl der Workloads und Ziel-Regionen.
Haben Ihre Entwickler Erfahrung mit BigQuery und GCPs Data Stack?
Umfassend. Unsere Data Engineers bauen und betreiben BigQuery-zentrische Plattformen mit Dataflow für ETL, Pub/Sub für Echtzeit-Ingestion und Cloud Composer für Orchestrierung. Wir handhaben Partitionierungs-Strategien, Slot-Management für Kostenkontrolle, Row-Level Security für Multi-Tenant-Umgebungen und BI Engine Beschleunigung für Looker Dashboards. Mehrere unserer Entwickler halten die GCP Professional Data Engineer Zertifizierung.
Wie handhaben Sie DSGVO- und Datenresidenz-Anforderungen auf GCP?
Wir erzwingen Datenresidenz durch GCP Organization Policy Constraints, die Resource-Erstellung auf europe-west3 (Frankfurt) und europe-west1 (Belgien) beschränken. Terraform-Module nutzen standardmäßig EU-Regionen, Cloud KMS Keys werden an EU-Standorten erstellt, und VPC Service Controls schaffen Security Perimeters um sensible Daten. Wir unterzeichnen AVVs mit allen EU-Kunden und implementieren Privacy-by-Design-Patterns für personenbezogene Datenverarbeitung.
Welche Zeitzonenüberschneidung bieten Ihre GCP-Entwickler?
Unser Team arbeitet von IST (UTC+5:30) aus und bietet 4–6 Stunden Überschneidung mit mitteleuropäischer Zeit und 3–4 Stunden mit US Eastern. Für GCP-spezifische Arbeit richten wir Infrastruktur-Änderungen und Maintenance Windows auf Ihre Geschäftszeiten aus, sodass Rollbacks mit Ihrem Team online erfolgen können. Während Migrationen oder kritischen Deployments verlängern Entwickler ihre Verfügbarkeit für volle Abdeckung Ihres Arbeitstags.
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