Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203)
-Experten in Germany aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Suche nach Freelancern, die Azure-Datenpipelines entwerfen, sichere Speicher- und Transformationsschichten aufbauen und analytikfähige Plattformen unterstützen können. Erhalte schnelle, präzise Matches mit geprüften Profis mit der Azure Data Engineer Associate-Zertifizierung.
Lerne FRATCH Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany kennen
Ajay Kumar D.
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
- Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
- Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
- Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
- Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
- Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
- Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
- Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
- Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Alexander B.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Anjaneya M.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer Intern bei Slash Mark
- CNN- und RNN-Architekturen mit Transfer Learning für reale Klassifikationsaufgaben entwickelt und feinabgestimmt — zentrale Deep-Learning-Fähigkeiten, die auf die multimodale LLM- und GenAI-Fahrzeugfunktionsentwicklung bei BMW übertragbar sind.
- Dropout, Batch Normalization und Early Stopping in verschiedenen Deep-Learning-Experimenten implementiert; streng mit Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrices bewertet für Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.
- Ein KI-gestütztes Anwesenheitsverwaltungssystem mit LBPH-Gesichtserkennung entwickelt, über eine Flask-Weboberfläche bereitgestellt und mit SMS-Benachrichtigungen in Echtzeit ergänzt — ein Beispiel für eine vollständige AI-Produktlieferung für echte Nutzer.
- In funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um skalierbare, dokumentierte ML-Pipelines für Reproduzierbarkeit zu liefern — passend zu BMWs interdisziplinärem Team- und Forschungsumfeld.
- AI-Tools direkt in den Entwicklungsworkflow integriert, vom Design bis zum Testen, und dabei eine hohe Geschwindigkeit ohne Abstriche bei der Korrektheit gehalten.
Tobias L.
Letzte Position:
Data Engineer bei unitb consulting GmbH
Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.
Tätigkeiten:
- Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
- Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
- Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
- Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
- Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
- Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket
Erfolge:
- 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
- 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
- Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
- 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
- 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
- Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert
Thore F.
Letzte Position:
Data- & KI-Berater bei ContiTech GmbH
- Beratung zur Architektur der Databricks Lakehouse Platform
- Migration bestehender Datenservices für die Fertigung auf Databricks. Bestehende Services laufen auf verschiedenen Plattformen und Tools und werden auf der Zielplattform zusammengeführt
- Umsetzung neuer Data- & KI-Use-Cases auf der Databricks-Plattform (z. B. Anbindung neuer Systeme, Entwicklung von Prototypen für KI-Agents, …)
Tech Stack: Databricks, Azure, PySpark, Python
Dany-Armand D.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei ibg NDT GmbH
- Untersuchung der Beziehung zwischen Wirbelstromprüfungs-(ECT)-Signalen und mikrostrukturellen Eigenschaften
- Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die intrinsische Materialeigenschaften widerspiegeln
- Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichttiefe als Referenz
- Anwendung bayesscher Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Oliver K.
Letzte Position:
Berater für datengetriebene KI-Lösungen bei Oliver Köhn - IT-Freelancer
- KI-gestützte Automatisierung mit Fokus auf Effizienz, Informationsverarbeitung und Assistenzsysteme
- Automatisierte E-Mail-Klassifizierung (OpenAI, FastAPI)
- Vertragsanalyse für LegalTech (Llama 3, LangGraph)
- Interne Wissenssuche mit RAG (VLLM, Hugging Face)
- Anomalieerkennung auf Edge-Geräten (LLAVA, TensorRT)
- Agentensystem für Management-Reports (LangGraph, Zapier)
Maziyar K.
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Mohamed G.
Letzte Position:
Lead / Principal Cloud-, KI- & Sicherheitsarchitekt bei Freiberufler / CC Conceptualise GmbH
Durchgeführte Projekte:
Projekt: RWE – Aufbau einer konzernweiten Zero-Trust-Cybersecurity-Architektur (CITADEL) Rolle: Senior Enterprise Cybersecurity-Architekt / Zero-Trust-Architekt Unternehmen: RWE AG Beschreibung: Konzeption und Umsetzung der strategischen Cybersecurity-Zielarchitektur CITADEL bei RWE, basierend auf dem Zero-Trust-Architekturprinzip und ausgerichtet an regulatorischen Anforderungen wie NIS2, ISO 27001 und konzernweiten Security-Governance-Vorgaben. Ziel war der Aufbau einer messbaren, auditierbaren und skalierbaren Sicherheitsarchitektur mit starkem Fokus auf Identity Governance, Compliance-Transparenz und operative Steuerbarkeit. Aufgaben & Erfolge:
- Zero-Trust-Architekturdesign: Entwicklung einer unternehmensweiten Zero-Trust-Referenzarchitektur (Identity, Device, Network, Application, Data) inkl. Trust-Zonen, Kontrollpunkten und Durchsetzungsmechanismen gemäß NIS2.
- Identity & Access Governance (IGA): Design und Einführung von IGA-Governance-Strukturen inkl. Rollenmodellen, Rezertifizierungsprozessen, Segregation of Duties (SoD) und Lifecycle-Management für Identitäten und Zugriffe.
- Security Governance & KPIs: Definition und Implementierung von Security-KPIs und Metriken zur Steuerung von Zero-Trust-Reifegrad, Identitätsrisiken und Compliance-Erfüllung auf Management-Ebene.
- Compliance & Reporting: Aufbau standardisierter Compliance-Reports und Dashboards zur Unterstützung interner Audits, externer Prüfungen und regulatorischer Nachweispflichten (u. a. NIS2).
- Architektur- & Stakeholder-Alignment: Enge Abstimmung mit Enterprise Architecture, IT-Betrieb und Fachbereichen zur Integration der CITADEL-Architektur in bestehende IT- und Security-Landschaften.
- Strategische Sicherheitsberatung: Beratung von Programmen und Projekten hinsichtlich Zero-Trust-Konformität, Identity-Zentrierung und regulatorischer Anforderungen im Energie- und KRITIS-Umfeld. Technologien & Methoden: Zero Trust Architecture, NIS2, Identity Governance & Administration (IGA), IAM, RBAC, SoD, Entra ID, Sailpoint, Zscaler, Terraform / IaC, Policy as Code, Security KPIs, Compliance Reporting, NIS2, NIST 2.0, ISO 27001, Enterprise Security Architecture, Governance Frameworks, Risk & Control Management
Projekt: Aufbau einer skalierbaren AI Workbench Plattform auf Microsoft Azure Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Siemens Energy Beschreibung: Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer sicheren, modularen Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung von Data Science, Machine Learning und KI-Anwendungen für verschiedene Engineering-Teams bei Siemens Energy. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud-Architektur: Entwurf und Implementierung einer Infrastructure-as-Code-Lösung (Terraform) zur automatisierten Bereitstellung von Azure-Ressourcen (Resource Groups, Storage Accounts, Cosmos DB, Application Insights, Netzwerk, PostgreSQL Flexible Server, Azure Container Apps, Azure Container Registry).
- Developer Portal: Um Self-Service und die Befähigung von Entwicklern, Data Scientists und KI/ML-Ingenieuren zu ermöglichen, wurde Backstage mit benutzerdefinierten Frontend- und Backend-Plugins (Node.js, TypeScript, React.js, PostgreSQL, Container-Apps) verwendet.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Umsetzung von Azure RBAC, um Engineering-Gruppen (z. B. AI Engineers) gezielten Zugriff (z. B. Storage Blob Data Contributor, Reader) auf relevante Ressourcen zu ermöglichen.
- Datenplattform-Engineering: Aufbau und Konfiguration einer mehrstufigen Storage-Landschaft (Raw, Curated, Vektordaten) inkl. automatisierter Container-Erstellung und Zugriffssteuerung für fortgeschrittene Analyse- und KI-Workloads.
- DevOps-Integration: Anbindung von Azure DevOps für CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Einhaltung von Sicherheitsstandards.
- Sicherheit & Compliance: Implementierung von Private Endpoints, Netzwerkrichtlinien und Managed Identities zur Sicherstellung von Datenschutz und regulatorischer Konformität.
- Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit interdisziplinären Teams zur Ausrichtung der Cloud-Infrastruktur an geschäftlichen und technischen Anforderungen und zur Förderung der digitalen Transformation bei Siemens Energy. Technologien: Azure, Terraform, Azure DevOps, Cosmos DB, Application Insights, Azure Storage, Private Endpoints, Azure Synapse, Azure Machine Learning, Azure Entra ID, RBAC, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL, Python (Automatisierung), Git
Projekt: Aufbau einer skalierbaren Data Plattform POC auf Azure Kubernetes Service (AKS) Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Hannover Rück SE Beschreibung: Entwicklung und Bereitstellung einer modularen, containerisierten KI-Plattform auf Microsoft Azure zur Unterstützung von Data Engineering und Data Science Teams bei der Hannover Rück SE. Die Plattform basiert auf AKS und integriert JupyterHub, Spark, Kafka, Airflow sowie eine zentrale Benutzeroberfläche zur Verwaltung. Ziel war es, eine wiederverwendbare, sichere Umgebung für datengetriebene Anwendungen und Experimente bereitzustellen. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud- und Plattformarchitektur: Aufbau einer Kubernetes-basierten Infrastruktur mittels Terraform und Helm, unterstützt durch Azure Container Registry (ACR) für die Bereitstellung containerisierter Komponenten.
- Workbench-Design: Integration von JupyterHub (Bitnami Helm Chart), Spark-Cluster, Kafka-Streaming, Apache Airflow und Redpanda in ein konsistentes System mit rollenbasierter Steuerung.
- DevOps-Automatisierung: Entwicklung von PowerShell-Skripten und CI/CD-Prozessen für Image-Vorbereitung, Chart-Deployment und Secrets-Management mit Helm.
- Self-Service & Skalierbarkeit: Ermöglichung einer standardisierten, reproduzierbaren Bereitstellung für Data Science Umgebungen auf Mandantenbasis. Katalog und Entwicklerportal wurden über Backstage mit einer benutzerdefinierten Integration mit Azure DevOps bereitgestellt, um Pipelines auszulösen und zu überwachen (Node.js, TypeScript, React.js, Spotify Backstage mit Custom Plugins, gehostet auf AKS).
- Netzwerk & Sicherheit: Einsatz privater Endpunkte, Netzwerkrichtlinien, Key Vault und RBAC zur Sicherstellung von Sicherheit und Governance-Vorgaben im Versicherungskontext.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit Data Scientists, DevOps-Teams und Security Offices zur Integration von Anforderungen in Design und Betrieb. Technologien: Azure, AKS, Helm, Terraform, Azure Container Registry, PowerShell, Apache Spark, JupyterHub, Airflow, Kafka, Redpanda, Azure Key Vault, Azure Monitor, RBAC, Kubernetes Secrets, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL
Projekt: Data & AI Plattform Engineer Unternehmen: Allianz Technology Beschreibung:
- Befähigung und Unterstützung der Nutzer der Allianz Data Platform (ADP) – insbesondere Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning Engineers – zur optimalen Nutzung der Plattform auf Basis von Azure Synapse und Azure Machine Learning, um ihre geschäftlichen Ziele effizient zu erreichen.
- Beratung zu Architektur, Best Practices und effizientem Einsatz der ADP für End-to-End-Anwendungsfall-Pipelines – von der Datenaufnahme über Datenverarbeitung bis hin zu Softwarebereitstellung und Feedbackschleifen.
- Erklärung von Vor- und Nachteilen vorgeschlagener Plattformlösungen gegenüber internen und externen Stakeholdern, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
- Definition und Implementierung von Best Practices (insbesondere in PySpark) sowie kontinuierliche Verbesserung des ADP-Stacks und der finalen Produktionsumgebung.
- Identifikation und Umsetzung von Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung von Leistung, Zuverlässigkeit und Automatisierung der Plattform.
- Erstellung technischer Dokumentation sowie interner Ankündigungen und Blogbeiträge, um Neuerungen, Funktionen und Best Practices der ADP zu kommunizieren.
Projekt: OneTenant – Post-Merger Azure & M365 Consolidation Rolle: Projektleiter / Azure Workstream Lead Unternehmen: Alliance Healthcare Deutschland / GEHE
- Post-Merger Tenant-Konsolidierung: Migration und Zusammenführung von zwei bestehenden Microsoft-Tenants in einen neuen Ziel-Tenant im Rahmen eines M&A-Projekts, inkl. Azure, Entra ID (Azure AD) und Microsoft 365.
- End-to-End-Migrationssteuerung: Planung, Koordination und Durchführung von Cloud-to-Cloud- und On-Prem-to-Cloud-Migrationen unter Berücksichtigung von Business Continuity, regulatorischen Anforderungen (u. a. Datenschutz, IT-Compliance) und Cutover-Strategien.
- Azure Plattform-Setup: Design, Aufbau und Härtung der neuen Azure-Landing-Zone inkl. Subscription-Struktur, Netzwerk-Topologie, Identity-Architektur, Security-Baseline und Governance-Framework (RBAC, Policies, Blueprints).
- IAM & Security-Integration: Konsolidierung und Neustrukturierung von Entra ID (Azure AD), Rollenmodellen, Conditional Access, Privileged Identity Management (PIM) und Identity-Governance für eine sichere Post-Merger-Zielarchitektur.
- Microsoft 365 Migration: Durchführung der mandantenübergreifenden M365-Migration (Exchange Online, OneDrive, SharePoint, Teams) mit AvePoint Fly, inkl. Benutzer-, Daten- und Berechtigungsübernahme.
- Problem- & Cutover-Management: Identifikation, Priorisierung und Lösung technischer und organisatorischer Risiken während der Migrationswellen, inkl. Go-Live-Vorbereitung und Hypercare-Phase.
- Stakeholder- & Programmsteuerung: Enge Abstimmung mit IT, Security, Compliance, Business Units und externen Migrationspartnern zur Sicherstellung einer stabilen und revisionssicheren Post-Merger-IT-Plattform.
- Service Transition: Überführung von Applikationen, Plattformen und Betriebsmodellen in eine konsolidierte Zielorganisation.
- Kommunikation: Steuerung internationaler Projektteams in Deutsch und Englisch in einem unternehmenskritischen Post-Merger-Transformationsprogramm.
- Technologien: Azure Cloud: Aufbau und Betrieb einer M&A-fähigen Cloud-Plattform mit Azure Networking, Compute, Storage, Entra ID, Security Center und Governance-Services; Microsoft 365 & AvePoint Fly: Tenant-to-Tenant Migration von Collaboration-, Mail- und Identitätsdaten.
Projekt: Aufbau einer Azure KI & Analytics Plattform für Single Risk Reporting Unternehmen: Hannover Rück SE
- Entwickelte eine skalierbare und leistungsstarke Azure Data & AI Analytics Plattform für das Single Risk Reporting.
- Implementierte die Infrastruktur automatisiert mit Infrastructure as Code (IaC) mittels Tools wie PowerShell/Bicep.
- Entwickelte und optimierte Datenpipelines für die Verarbeitung und Validierung großer Datenmengen.
- Setzte eine Self-Hosted Integration Runtime auf, um eine sichere Verbindung zu SAP-Systemen zu gewährleisten.
- Integrierte die aufbereiteten Daten in MicroStrategy und erstellte interaktive Dashboards und Berichte für datenbasierte Entscheidungen.
- Sicherstellte Datenschutzkonformität und Sicherheitsanforderungen durch rollenbasierte Zugriffskontrolle und Compliance-Maßnahmen. Technologien: Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning, RAG, LLMs, Infrastructure as Code (IaC), Azure Data Pipelines, Self-Hosted Integration Runtime, SAP, MicroStrategy
Integrations-Engineering Azure / CI/CD Unternehmen: Mercedes-Benz Tech Innovation Tätigkeiten & Verantwortlichkeiten:
- Systemanalyse & Anforderungsdefinition: Bewertung geplanter Systemlandschaften zur Identifikation von Integrations- und Sicherheitsanforderungen.
- Integrationsarchitektur & Design: Definition und Umsetzung von Anforderungen zur Integration von Microsoft Dynamics 365 in bestehende Azure-basierte Infrastrukturen.
- Architektur & Infrastruktur: Aufbau sicherer, skalierbarer Azure Landing Zones, Design von Cloud-Architekturen und Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mittels Bicep, YAML und PowerShell.
- Entwicklung von KI-Lösungen: Design & Implementierung einer RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation) auf Basis von Azure OpenAI, Azure AI Search, Cosmos DB, Data Lake und Azure Machine Learning Workspace.
- Programmierung & Services: Entwicklung und Integration von Lösungen mit C#, TypeScript, PowerShell und X++ sowie Einsatz von Azure Functions, Azure Logic Apps, Power Platform und weiteren Services.
- API-Management: Verwaltung und Sicherstellung des sicheren Datenflusses durch Azure API Management und Implementierung von RESTful APIs.
- DevSecOps: Aufbau und Betrieb sicherer DevSecOps-Pipelines in Azure DevOps und GitHub, inklusive automatisierter Security- und Compliance-Checks.
- Fehlerbehebung & Optimierung: Identifizierung, Analyse und Behebung von Integrationsproblemen in Echtzeit sowie kontinuierliche Optimierung von Prozessen für Performance und Effizienz.
- Dokumentation & Wissenstransfer: Erstellung umfassender technischer Dokumentation (inkl. IaC) sowie Schulung von Teammitgliedern und Endanwendern. Eingesetzte Technologien & Tools: Microsoft Azure (Landing Zones, Data Lake, API Management, Logic Apps, Functions, Cosmos DB, Machine Learning Workspace), Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations (ERP in der Public Cloud), C#, TypeScript, PowerShell, YAML, Bicep, Azure DevOps, GitHub Actions, Security- und Compliance-Tools.
Projekt: Sirius: Weiterentwicklung von Single Risk Solution Unternehmen: Hannover Rück SE
- Weiterentwicklung des Systems: Verbesserung der bestehenden Module für die Erfassung, Verarbeitung und Administration von Policydaten.
- Integration neuer Features: Einführung neuer Funktionen, die den aktuellen geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
- Optimierung der Benutzererfahrung: Verbesserung der Interaktion zwischen Benutzern und System, insbesondere durch Anpassungen in der UI/UX.
- Datenverwaltung: Entwicklung von Lösungen für die Verwaltung und Konsistenz von Single-Risk-Daten, inklusive automatisierter Validierung und Berichterstattung.
- Sicherstellung der Skalierbarkeit: Optimierung der Software-Architektur, um zukünftige Anforderungen und eine wachsende Datenmenge zu unterstützen.
- Technologien: Azure DevOps, C# und .NET Core, Angular, RabbitMQ
Projekt: Cloud Native Anwendung für Security und Compliance Management Unternehmen: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft AG
- Das Projekt entwickelt eine interne cloud-native Webanwendung für das Sicherheits- und Compliance-Management in der Azure Cloud.
- Architekturkonzeption, Prototyping, POC, MVP und vollständige Produktentwicklung. Bereitstellung der Azure-Infrastruktur.
- Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps. Azure Cloud Verwaltung.
- Azure DevOps, Azure AD, App-Registrierung und Sicherheit. Entwicklung von Diensten in .NET Core.
- Selbstverwaltung und Onboarding von Anwendungen auf der Plattform über Spotify Backstage mit benutzerdefinierten Plugins zur Integration mit Azure DevOps und zur Automatisierung von Richtlinienbereitstellung und Überwachungstools.
- IaC mit YAML und Bicep / ARM-Vorlagen. SQL Server DB, App Services, Functions.
- Microsoft Graph API, Single Sign-On, Azure AD Services. Betrieb und Sicherheitsüberwachung der Dienste.
Projekt: Semis Rollout Unternehmen: GEA Gruppe
- OTSec - PSec Projektkombination aus Azure DevOps Pipeline, Terraform, Kubernetes, CAF.
Projekt: Entwicklung einer Cloud Native Data Platform Unternehmen: Carl Zeiss Digital Innovation GmbH Teil des Teams der Gesundheitsdatenplattform
- Konzeption, Prototyping, POC, MVP und Full-Product-Entwicklung. Bereitstellung von Azure-Infrastruktur, Sicherheit und Compliance, Serverless-Architektur, CI/CD und Qualitätssicherung.
- Terraform IaC und Bash-Scripting. TypeScript und Node.js für Azure Functions.
- Verwendung von Azure API Management, Azure Functions, Azure FHIR APIs, Azure Data Lake, DICOM, Azure Health Services, Azure Cosmos DB
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Finanzen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
90%
Doktortitel
30%
Zertifizierungen pro Freelancer
6
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer mit dieser Zertifizierung in Germany 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 für Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany
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 16 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Bildung (60%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Fertigung (50%)
- Pharmazeutika (50%)
- Automotive (40%)
- Energie (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Zertifizierung
Was sie belegt
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, auch bekannt als Azure Data Engineer Associate oder DP-203, zeigt, dass ein Freelancer mit Daten in Azure über Ingestion, Transformation, Speicherung und Serving-Schichten hinweg arbeiten kann. Sie ist ein starkes Signal für Menschen, die Rohdaten in zuverlässige Pipelines und analytikfähige Datensätze verwandeln.
Kernkompetenzen
- Datenaufnahmeprozesse in Azure entwerfen und aufbauen
- Daten für Berichte und Analysen transformieren und aufbereiten
- Mit Batch- und Streaming-Datenmustern arbeiten
- Datenlösungen absichern, überwachen und Fehler beheben
- Azure-Dienste für Daten in eine integrierte Architektur einbinden
Typisches Profil
Inhaber kommen oft aus dem Data Engineering, dem Analytics Engineering, der Arbeit an Cloud-Datenplattformen oder aus Backend-Rollen, die sich in Richtung Datenpipelines entwickelt haben. Sie fühlen sich meist sicher bei Lösungsdesign, betrieblicher Zuverlässigkeit und der Zusammenarbeit mit Analysten, Architekten und Anwendungsteams.
Wann man jemanden beauftragt
Beauftrage einen Azure Data Engineer Associate-Freelancer, wenn du eine Datenplattform brauchst, die auf Skalierbarkeit, wiederholbares Laden und saubere Weiterverarbeitung ausgelegt ist. In Germany ist das besonders relevant für Unternehmen, die mit Azure-basierten Reporting-Stacks, Migrationsprojekten und modernen Datenplattformen arbeiten und dafür Remote-Zusammenarbeit oder gelegentliche Abstimmung vor Ort brauchen.
Wissensbereiche
- Azure-Speicher- und Datenverarbeitungsdienste
- Datenorchestrierung und Pipeline-Design
- Datenmodellierung für Analyse-Use-Cases
- Grundlagen zu Sicherheit, Governance und Zugriffskontrolle
- Performance-Tuning und operatives Monitoring
Was das für dein Projekt bedeutet
Ein Freelancer mit dieser Zertifizierung ist eine praktische Wahl, wenn du eine Cloud-Datenbasis aufbauen oder verbessern willst. Der Nachweis spricht für praktische Azure-Datenarbeit, nicht nur für Theorie. Für Unternehmen in Germany kann er helfen, die Auswahl einzugrenzen, wenn sie einen Profi brauchen, der sowohl Daten als auch Cloud klar erklärt und strukturiert liefert.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) am häufigsten fragen.
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate validiert praktische Azure-Data-Engineering-Fähigkeiten. Sie zeigt, dass der Profi Pipelines entwerfen und aufbauen, Daten zwischen Systemen verschieben, sie für Analysen transformieren und die Lösung sicher und zuverlässig halten kann. Für Unternehmen bedeutet das meist, dass der Freelancer auf echte Umsetzungsarbeit vorbereitet ist und nicht nur auf Diskussionen über Datenarchitektur.
Ja. DP-203 ist der Prüfungsname, der häufig mit der Azure Data Engineer Associate-Zertifizierung verbunden wird. Suchende verwenden oft einen der beiden Begriffe, und in der Praxis verweisen beide auf dasselbe Azure-Data-Engineering-Fähigkeitsprofil rund um das Erstellen und Betreiben von Datenlösungen auf Microsoft Azure.
Azure Data Engineer Associate geht tiefer ins Erstellen und Betreiben von Datenpipelines als Azure Data Fundamentals, das breiter und eher einführend ist. Sie ist auch spezialisierter als Azure Solutions Architect, der die gesamte Cloud-Architektur über viele Bereiche hinweg abdeckt. Diese Zertifizierung dreht sich um praktische Data-Engineering-Arbeit in Azure.
Ein Freelancer mit Azure Data Engineer Associate ist eine gute Wahl, wenn das Projekt Azure-basierte Ingestion, Transformation, Speicherung oder die Vorbereitung von Analysen umfasst. Sie ist besonders relevant für Profis, die bereits mit Datenplattformen, SQL-basierten Workflows oder Cloud-Diensten arbeiten und gezielt Azure-Data-Engineering-Können nachweisen wollen.
Die Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) wird meist von Menschen angestrebt, die bereits praktische Erfahrung mit Datenpipelines und Azure-Diensten haben. Die Vorbereitung umfasst typischerweise die Arbeit mit Azure-Datenkonzepten, das Erstellen und Testen von Pipeline-Abläufen sowie den sicheren Umgang mit Sicherheit, Monitoring und Fehlerbehebung. Praxis ist wichtiger als das Auswendiglernen von Theorie.
Ja. Azure Data Engineer Associate-Zertifizierungen von Microsoft werden durch regelmäßige Erneuerung aktuell gehalten. Der Erneuerungsprozess basiert normalerweise darauf, mit dem Dienstbereich auf dem Laufenden zu bleiben und weiterhin aktuelles Wissen zu Azure-Data-Engineering-Praktiken nachzuweisen.
DP-203 ist besonders wichtig in Projekten, die auf Azure laufen und auf zuverlässigen Datenfluss und Transformation angewiesen sind. In Germany betrifft das oft Cloud-Migrationsarbeiten, Enterprise-Reporting-Plattformen und Teams, die eine sichere Zusammenarbeit zwischen fachlichen und technischen Beteiligten brauchen. Sie ist auch nützlich, wenn der Freelancer auf Englisch mit internationalen Teams arbeiten und klare Dokumentation liefern muss.
Frage, ob die Erfahrung mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate die genauen Azure-Dienste, Pipeline-Muster und das Betriebsmodell umfasst, die dein Projekt braucht. Du solltest auch prüfen, ob die Person an Produktivsystemen gearbeitet hat und nicht nur an Proofs of Concept. So kannst du allgemeine Azure-Kenntnisse von echter Data-Engineering-Umsetzung unterscheiden.
Der durchschnittliche Stundensatz für Freelancer mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 741 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 30% einen Doktortitel.
Freelancer mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bildung (60%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern mit Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) in Germany sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (90%) und Produktentwicklung (60%).
FRATCH Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) Hauptstandorte
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.
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
