Finden Sie die perfekten Analytics Engineers in Deutschland in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.
Bringen Sie Spezialist:innen für dbt-Modelle, Data-Warehouse-Design, semantische Schichten und zuverlässige BI-Übergaben an Bord. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancer:innen.
Über die Rolle
Was sie liefern
Ein Analytics Engineer verwandelt Rohdaten in vertrauenswürdige Tabellen, die Analysten und Business-Teams ohne Nacharbeit nutzen können. Der Fokus liegt auf sauberem Modellieren, klarer Business-Logik und Daten, die stabil bleiben, wenn sich Quellen ändern.
- dbt-Modelle und mehrschichtige Warehouse-Strukturen aufbauen
- Kennzahlen, Dimensionen und wiederverwendbare Business-Logik definieren
- Tests, Dokumentation und Lineage für vertrauenswürdige Daten einrichten
- Die Performance im Warehouse verbessern und doppeltes SQL reduzieren
- Die Übergabe von Data Engineering an BI- und Reporting-Teams unterstützen
Kernkompetenzen
Starke Analytics Engineers kennen SQL in der Tiefe und verstehen, wie moderne Warehouses funktionieren. Sie können Quellsysteme lesen, Geschäftsregeln in Modelle übersetzen und Pipelines wartbar halten, wenn der Data Stack wächst.
- SQL und Datenmodellierung
- dbt und Transformations-Workflows
- Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks
- BI-Tools wie Looker, Power BI oder Tableau
- Tests, Dokumentation und Versionskontrolle
Wann man eine Person dazuholt
Unternehmen beauftragen meist einen freiberuflichen Analytics Engineer, wenn Reporting langsam, unübersichtlich oder auf zu vielen Einzelabfragen aufgebaut ist. Es passt auch gut, wenn ein Data-Team Hilfe braucht, um Definitionen zu standardisieren oder sich auf ein neues Warehouse- oder BI-Rollout vorzubereiten.
In Deutschland ist das besonders üblich bei Softwarefirmen, Industriegruppen, E-Commerce-Teams und Scale-ups, die eine enge Zusammenarbeit mit Produkt, Finance oder Operations brauchen. Remote-Arbeit reicht oft aus, aber Workshops vor Ort können helfen, Business-Logik und Verantwortlichkeiten abzustimmen.
Typische Projekte
Ein Analytics Engineer kann gebeten werden, eine kaputte Metrik-Schicht aufzuräumen, ein neues dbt-Projekt aufzubauen oder dafür zu sorgen, dass Finance- und Product-Dashboards dieselben Definitionen verwenden. Oft arbeitet er oder sie eng mit Data Engineers, BI-Entwickler:innen und Data Analysts zusammen.
- SQL-Logik in wiederverwendbare dbt-Modelle migrieren
- KPI-Definitionen teamübergreifend standardisieren
- Eine semantische Schicht für Self-Service-Reporting erstellen
- Den Datenfluss von der Quelle bis zum Dashboard dokumentieren
- Abfragegeschwindigkeit und Modellqualität verbessern
Was starke Freelancer gut machen
Gute Analytics Engineers schreiben nicht nur SQL. Sie fragen, woher eine Zahl kommt, wie sie verwendet wird und wer davon abhängt. Sie halten Modelle einfach, erklären Abwägungen und hinterlassen Code, den eine andere Person gut warten kann.
Ein starker Analytics Engineer weiß auch, wann Arbeit zurück ins Quellsystem gehört, wann im Warehouse modelliert werden sollte und wann eine Kennzahl eine formale Definition braucht, bevor überhaupt ein Dashboard gebaut wird.
Hinweise für die Einstellung
Sie brauchen wahrscheinlich einen Analytics Engineer, wenn Teams sich ständig über dieselbe KPI streiten, Dashboards nicht zusammenpassen oder Analysten zu viel Zeit mit Datenfehlern statt mit der Nutzung verbringen. Sie brauchen auch einen, wenn Ihr Data Stack schneller wächst als Ihre Model-Schicht.
Freelance-Unterstützung ist besonders sinnvoll für eine Migration, eine Modellbereinigung oder einen dringenden Reporting-Backlog. Sie bekommen fokussierte Umsetzung, ohne einen langen internen Einstellungsprozess aufzubauen.
Lerne FRATCH Analytics Engineers kennen
Ajay Kumar Deekonda
Senior BI- und Analytics Engineer
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- Habe die Modernisierung des Enterprise Reportings geleitet, indem ich Legacy-SSRS-Reportinglösungen auf Power BI migriert habe und dabei über 500 Business-User unterstützt sowie die vollständige GDPR/DSGVO-Compliance sichergestellt habe.
- Habe Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken entworfen und verbessert, wodurch sich die Abfrage-Latenz um 25 % reduziert hat.
- Habe 20+ Executive- und Operational-Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security geliefert und damit die Reporting-Effizienz um 20 % verbessert.
- Habe Self-Service-Analytics durch verwaltete Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur ermöglicht und so die Nutzung von Business-geführtem Reporting um 35 % gesteigert.
- Habe eine Incremental-Refresh-Policy und Query Folding für einen Sales-Datensatz mit über 50 Millionen Zeilen konfiguriert und die täglichen Report-Refresh-Zeiten um 85 % reduziert.
- Habe automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake bereitgestellt und die Reporting-Durchlaufzeiten durch Workflow-Automatisierung um 40 % verkürzt.
- Habe Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric vorangetrieben, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduziert hat.
- Habe Geschäftsanforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards übersetzt, was die Reporting-Konsistenz verbessert und Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 % reduziert hat.
- Habe Microsoft Copilot und generative KI-Tools genutzt, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Tests zu beschleunigen und den Entwicklungsaufwand um rund 15 Stunden pro Woche zu senken.
Syed Muhammad Aun Raza Zaidi
Data-Analytics-Ingenieur
Letzte Position:
Masterarbeit – Semantische Schicht bei Linde GmbH, Linde Engineering – Kaufmännische Abteilung
- Titel der Arbeit: Entwurf einer semantischen Schicht für Enterprise Analytics und KI-Integration.
- Architektur für eine semantische Schicht im Enterprise-Analytics-Umfeld entworfen, die Datensatzsuche, Beziehungsabbildung und geregelten Zugriff auf Berichtsdaten verbessert hat.
- Workflows zur Schema-Erkennung und SQL-Generierung für über 400 Datenprodukte erstellt, um komplexe Datenstrukturen in nutzbare Analyseobjekte umzuwandeln.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Row-Level Security und Abfragevalidierung implementiert, um Datenqualität, geregelten Zugriff und verlässliche Nutzung von Enterprise-Reporting-Datensätzen sicherzustellen.
Mirza Avdibegovic
Business Intelligence- & Data-Analytics-Ingenieur
Letzte Position:
Berater Data Warehouse bei InfoFabrik GmbH
- Datenmanagement eines Oracle-basierten Data Warehouses
- Operatives Monitoring des DWH
- ETL-Prozesse in Oracle SQL
- Beratung bei Reporting und DWH-Entwicklung
- Entwicklung von Dynamic List-, Grid-, Jxls- und Pivot-Reports im Report Server
- Datenvisualisierung im Report Server
Sara Zarei
Datenanalyst / Analytics-Ingenieur
Letzte Position:
Datenanalyst / Analytics-Ingenieur bei IDG Tech Media GmbH
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
- Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
- Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
- Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
- Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.
Elnazossadat Hosseininia
Analytics Engineering | Data Engineering | Automation & skalierbare Datenpipelines
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Emmanouil Tzouridis
Senior Analytics Engineer
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Trade Republic Bank GmbH
- Implementierung von Analyse- und Automatisierungslösungen für die Geschäftseinheit Anti Financial Crime.
- Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für Produktions-ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over, Erkennung von Kreditkartenbetrug sowie Kundenrisikobewertung.
- Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow
Ahsan Javed
Data-Analytics-Entwickler
Letzte Position:
Data-Analytics-Entwickler bei Level Next Productions
- Power BI-Dashboards erstellt und datengetriebene Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
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Analytics Engineers – Statistiken
Typische Erfahrung
13 Jahre
Durchschnittliche Projektdauer
2,9 Jahre
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Urdu
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittssätze für Analytics Engineers & Seniority-Verteilung
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.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Häufig gestellte Fragen
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Ein Analytics Engineer baut die Transformationsschicht, die Rohdaten aus dem Warehouse in stabile, wiederverwendbare Modelle verwandelt. Die Arbeit umfasst meist SQL-Modellierung, dbt-Projekte, Metrikdefinitionen, Tests und Dokumentation. Das Ziel sind vertrauenswürdige Daten, die Analysten und Business-Teams ohne Nacharbeit nutzen können.
Achten Sie auf starkes SQL, Datenmodellierung und praktische Erfahrung mit dbt oder einem ähnlichen Transformations-Workflow. Gute Analytics Engineers kennen auch Warehouses wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks sowie grundlegende Versionskontrolle und Tests. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, Business-Regeln in klare Modelle zu übersetzen.
Ein Analytics Engineer sitzt zwischen Data Engineering und BI. Data Engineers konzentrieren sich stärker auf Ingestion, Pipelines und die Zuverlässigkeit der Plattform, während BI Developers stärker auf Dashboards und visuelle Berichte fokussieren. Analytics Engineering verantwortet die saubere, getestete Model-Schicht, die Reporting konsistent macht.
Ein Freelancer ist eine gute Wahl, wenn Sie für eine Modellbereinigung, eine Warehouse-Migration oder die Standardisierung von Reporting fokussierte Umsetzung brauchen. Es funktioniert auch gut, wenn es dringend ist oder der Umfang sich noch verändert. Ein freiberuflicher Analytics Engineer kann schnell starten und mit Ihrem bestehenden Data-Team zusammenarbeiten.
Ja. Der Großteil der Arbeit eines Analytics Engineer kann remote erledigt werden, wenn das Team klaren Zugang zu Quellsystemen, Warehouse-Tools und dem fachlichen Kontext hat. In Deutschland können kurze Workshops vor Ort trotzdem helfen, wenn Teams sich auf KPI-Definitionen oder bereichsübergreifende Verantwortlichkeiten einigen müssen.
Typische Ergebnisse sind dbt-Modelle, getestete Transformationsschichten, Metrikdefinitionen und Dokumentation der Datenlogik. Außerdem sollten Sie saubere Übergaben erwarten und, wenn nötig, Unterstützung für Analysten oder BI-Developer. Das beste Ergebnis ist nicht nur Code, sondern eine Model-Schicht, die Ihr Team warten kann.
Qualität zeigt sich in Konsistenz, Klarheit und Wartbarkeit. Ein starker Analytics Engineer schreibt Modelle, die leicht zu lesen, leicht zu testen und schwer zu zerstören sind, wenn sich Quelldaten ändern. Wenn Ihr Team eine KPI ohne Verwirrung von der Quelle bis zum Dashboard nachvollziehen kann, ist das ein gutes Zeichen.
Freelancer sollten engen Kontakt zu Produkt-, Finance- oder Operations-Teams erwarten, denn Definitionen von Kennzahlen sind genauso wichtig wie Code. Ein guter Analytics Engineer stellt früh präzise Fragen und dokumentiert Entscheidungen klar. Das vermeidet Nacharbeit später und hält die Model-Schicht an das Business angepasst.
Der durchschnittliche Stundensatz für Analytics Engineers in Deutschland liegt bei 77 €, was einem Tagessatz von etwa 613 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Analytics Engineers in Deutschland arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als Analytics Engineers in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Analytics Engineers in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Urdu (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Analytics Engineers in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (57%), Bildung (43%) und Gesundheitswesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Analytics Engineers in Deutschland arbeiten, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Betrieb (43%).
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
