Big-Data-Entwickler in Deutschland
Skalieren Sie verteilte Pipelines mit Spark, Kafka und modernen Cloud-Lakehouses. Finden Sie sorgfältig geprüfte, verfügbare Big-Data-Engineers, die Ihre Datenprojekte schnell voranbringen.
Lerne FRATCH Big-Data-Entwickler in Deutschland kennen
Ravindra K.
Letzte Position:
Data Engineer (Team Lead) bei OPTUM – UnitedHealth Group
- Aufbau des Lakehouse: Entwurf und Aufbau der Mitglieder- und Anspruchsberechtigungsdomäne eines Azure-Databricks-Healthcare-Lakehouses. Erfassung von Daten aus SQL Server sowie Datei- und REST/SFTP-Quellen (JSON, CSV, XML, Parquet) über Azure Data Factory in ADLS Gen2.
- Medallion-Pipelines: Transformation von Daten durch die Bronze-, Silber- und Gold-Schichten von Delta Lake mit PySpark und Spark SQL; Einsatz von Delta Live Tables / Lakeflow mit integrierten Erwartungen für deklarative Pipelines mit Qualitätsprüfungen.
- Modernisierung der Plattform: Bereitstellung einer Plattform für den Wechsel von SQL Server in die Cloud: ADF → ADLS Gen2 → Databricks → dbt Core-Modelle → Snowflake → Power BI. Ablösung älterer Berichte durch kontrollierte Analysen.
- Robustes ETL: Aufbau metadatengesteuerter, idempotenter vollständiger und inkrementeller Ladevorgänge sowie Watermark-gesteuerter Ladevorgänge mit Schema-Evolution und Fehlerstatusbehandlung. Verbesserung der Zuverlässigkeit und erneuten Ausführbarkeit.
- Datenmodellierung: Entwurf von Kimball-Sternschemata mit SCD Type 1 & 2-Dimensionen; Optimierung langsamer Abfragen und Pipelines mithilfe von Ausführungsplänen.
- Governance & Sicherheit: Einsatz von Unity Catalog RBAC, Lineage und Audit-Logging sowie Azure Key Vault-Secrets und verwalteten Identitäten zur Erfüllung der HIPAA- und GDPR-Anforderungen.
- Führung & Mentoring: Leitung eines 6-köpfigen Teams (2 Data Engineers, 2 Analysts, BI-Entwickler, QA); Mentoring von Engineers, Festlegung von Lieferstandards und Abstimmung mit internationalen Stakeholdern.
- Bereitstellung & KI-gestützte Arbeit: Durchführung von CI/CD und Aufgabenverfolgung in Azure DevOps; Aufbau von Power-BI-Semantikmodellen mit DAX und RLS; Einsatz von Genie Code, Claude und Copilot zur schnelleren Entwicklung von PySpark/SQL, DAX und Dokumentation.
Jorge M.
Letzte Position:
Technical Lead / Fractional CTO bei Würth GmbH
Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.
Hauptaufgaben:
- Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
- Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
- Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
- Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
- Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
- Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
- Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
- Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team
Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL
Serhat K.
Letzte Position:
Kafka-Störungen im Produktivbetrieb bei Fiverr Kunde
Fiverr Kunde
- Behebung von Consumer-Problemen in einer produktiven Kafka-Umgebung.
- Analyse von Consumer Lag mit Datadog.
- Synthetische Tests, um Störungen früh zu erkennen.
Stack: Kafka, Datadog, Consumer Groups
Karthikeyan R.
Letzte Position:
Full-Stack Developer — Eigenes Produkt bei Self-employed
Java 21 · Spring Boot 3 · Keycloak · PostgreSQL · Docker · Nginx · GitHub Actions · DigitalOcean · React 18 · TypeScript · Plasmo
- Eine produktionsreife Job-Application-Tracker-Lösung von Grund auf konzipiert und live gestellt: REST-API mit 5-stufigem Workflow, Pagination, Sortierung und dynamischem Filtern — komplette Verantwortung von Design bis zum Live-Deployment in der Cloud auf DigitalOcean.
- Produktives Identity Management umgesetzt: OAuth 2.0 / OpenID Connect / JWT / RBAC über Keycloak, unter Anwendung von Hexagonaler Architektur und DDD-Prinzipien.
- Automatisierte CI/CD-Pipeline gebaut (GitHub Actions); mit Docker containerisiert; Nginx Reverse Proxy mit pathbasiertem Routing und SSL-Terminierung.
- Eine Chrome-Erweiterung entwickelt (Plasmo-Framework, Manifest V3), die Job-Bewerbungen direkt von LinkedIn in den Tracker übernimmt — zeigt ein komplettes Produktverständnis über Backend-API und Browser-Client hinweg.
Anton K.
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Jörg-Ulrich H.
Letzte Position:
Datenflüsse der Krankenkassen
- Weiterentwicklung und Erstellung von Datenflüssen der Krankenkassen
- Datenverwaltung unterschiedlicher Persistenzen (DB2, MSSQL, PostgreSQL, S3, eigene APIs, …)
- Dokumentationen und Schulungen
- Planung und Einführung von NiFi 2.X (Major-Upgrade)
- Grafana-Anbindungen zur Visualisierung, Überwachung und Alarmierung
- Umfangreiche NiFi-API-Nutzung, um den Zustand des Systems und seiner Teile permanent zu überwachen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Big-Data-Entwickler – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 2 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Rolle in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze für Big-Data-Entwickler in Deutschland
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 2 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Big-Data-Entwickler Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Automotive (67%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Versicherung (67%)
- Energie (50%)
- Fertigung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Tourismus und Gastgewerbe (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Entwicklung von Datenplattformen für große Datenmengen
Ein Big-Data-Entwickler entwirft, erstellt und wartet Systeme, die riesige Datenmengen aufnehmen, verarbeiten und speichern. Diese Spezialisten wandeln rohe, unstrukturierte Telemetriedaten, Transaktionsprotokolle und Ereignisströme in strukturierte Daten um, die Analyse- und Machine-Learning-Anwendungen zuverlässig abfragen können.
Zentrale technische Leistungen
Freiberufliche Datenplattform-Engineers lösen komplexe Herausforderungen in Bezug auf Durchsatz und Latenz über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg:
- Ausfallsichere Batch- und Echtzeit-Datenpipelines mit Apache Spark, Flink und Kafka
- Skalierbare Data-Lakehouse-Architekturen auf Basis von Delta Lake, Apache Iceberg oder Snowflake
- Skripte zur Workflow-Orchestrierung mit Apache Airflow, Prefect oder Dagster
- Optimierte Speicherpartitionen und Verwaltung von Rechenressourcen in AWS, GCP oder Azure
Wichtige Tools und technisches Know-how
Gute Entwickler verfügen über fundierte Kenntnisse in Scala, Python und Java sowie fortgeschrittene Kenntnisse in verteiltem SQL. Sie beherrschen die Containerisierung mit Docker und Kubernetes für die Bereitstellung von Pipelines. Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken wie Cassandra oder MongoDB stellt sicher, dass Daten für latenzarme Anwendungsfälle im operativen Betrieb schnell verfügbar sind.
Datenprojekte in deutschen Branchen voranbringen
Unternehmen in ganz Deutschland setzen bei großen Umstellungen auf freiberufliche Big-Data-Programmierer, etwa beim Wechsel von alten lokalen Clustern zu modernen Cloud-Umgebungen. Automobil-, Industrie- und Fintech-Unternehmen engagieren regelmäßig externe Spezialisten, um Telemetriedaten vernetzter Fahrzeuge, IoT-Daten aus Fabriken und Betrugserkennungsdatenströme unter strengen internen Richtlinien zu verarbeiten.
Wann Sie einen externen Spezialisten hinzuziehen sollten
Unternehmen engagieren freiberufliche Data Engineers, wenn ihren internen Teams fundierte Erfahrung mit verteilten Systemen fehlt oder enge Fristen für Datenmigrationen eingehalten werden müssen. Ein externer Experte schafft schneller die Grundlage für zuverlässige Datenpipelines, ohne lange Einstellungsprozesse. So können sich interne Entwicklungsteams auf zentrale Produktfunktionen konzentrieren.
Merkmale von Spitzenkräften
Hervorragende Big-Data-Spezialisten legen mehr Wert auf kosteneffiziente Cluster, Datenqualitätstests und Idempotenz als auf das bloße Ausführen von Skripten. Sie schreiben sauberen, automatisierten Code mit integrierten CI/CD-Pipelines, dokumentieren ihre Datenmodelle verständlich und wissen, wie sich strenge Unternehmensstandards zum Datenschutz einhalten lassen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Big-Data-Entwickler.
Ein Big-Data-Entwickler konzentriert sich auf den Aufbau, die Wartung und die Skalierung von Datenverarbeitungspipelines, die Terabytes bis Petabytes an Informationen verarbeiten können. Er implementiert Batch- und Streaming-Architekturen mit Tools wie Apache Spark und Kafka. Das Ergebnis ist eine stabile, saubere Datenversorgung für nachgelagerte Machine-Learning- und Analyseprozesse.
Diese Rolle wird oft synonym mit einem Big-Data-Engineer verwendet, legt aber einen stärkeren Schwerpunkt auf verteilte Rechenmaschinen, Speicherleistung und Pipelines mit hohem Durchsatz. Ein Data Engineer kann sich mit breiter gefassten relationalen ETL-Aufgaben befassen, während ein Data Scientist statistische Modelle auf den vorbereiteten Datensätzen erstellt. Der Entwickler stellt die skalierbare Infrastruktur und den Pipeline-Code bereit.
Ein erfahrener freiberuflicher Big-Data-Engineer arbeitet in der Regel mit Python, Scala oder Java sowie fortgeschrittenem SQL. Bei den Frameworks ist Praxiserfahrung mit verteilten Verarbeitungssystemen wie Spark oder Flink und Streaming-Plattformen wie Kafka oder Pulsar entscheidend. Kenntnisse in Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform sind ebenfalls erforderlich.
Unternehmen engagieren einen freiberuflichen Big-Data-Entwickler, um bei komplexen Migrationen, der Überarbeitung von Plattformen oder dem Aufbau einer ersten Architektur kurzfristig fehlendes technisches Wissen einzubringen. Freelancer bringen sofort Praxiserfahrung ein, ohne lange Einstellungsprozesse. Sobald die zentralen Datenpipelines eingerichtet und dokumentiert sind, können interne Teams sie warten.
In den meisten technischen Umgebungen in Deutschland ist Englisch die Hauptsprache für externe Big-Data-Programmierer, besonders in internationalen Entwicklungsteams. Deutschkenntnisse sind jedoch oft ein großer Vorteil, wenn es um die Zusammenarbeit mit traditionellen IT-Umgebungen in Unternehmen oder bereichsübergreifenden Teams geht.
Ja, ein Big-Data-Berater kann fast alle Aufgaben rund um Pipeline-Design, Cluster-Optimierung und Codeentwicklung mit sicherem Cloud-Zugriff aus der Ferne erledigen. Viele Unternehmen in Deutschland bevorzugen ein hybrides Arbeitsmodell und verlangen eine Anwesenheit vor Ort vor allem bei Projektstarts, Architekturabstimmungen oder wichtigen Bereitstellungen.
Bewerten Sie einen Big-Data-Spezialisten anhand seiner Erfahrung mit Produktionsausfällen bei großen Datenmengen, der Optimierung von Partitionen und der Senkung von Rechenkosten. Spitzenkräfte erläutern nicht nur, wie sie Pipelines ausführen, sondern auch, wie sie über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg Idempotenz, Datenherkunft, automatisierte Tests und umfassendes Monitoring sicherstellen.
Ein professioneller Big-Data-Engineer in Deutschland muss sich mit Vorschriften zur Datenhoheit und Datenschutzpraktiken in Unternehmen gut auskennen, insbesondere mit der DSGVO. Er sorgt dafür, dass Pipelines sensible Felder anonymisieren, Daten bei der Übertragung und Speicherung angemessen verschlüsseln und strenge Zugriffskontrollen in souveränen Cloud-Regionen einhalten.
Der durchschnittliche Stundensatz für Big-Data-Entwickler in Deutschland liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 813 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Big-Data-Entwickler in Deutschland arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 40% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als Big-Data-Entwickler in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Big-Data-Entwickler in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (83%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Big-Data-Entwickler in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (67%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Big-Data-Entwickler in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (83%).
FRATCH Big-Data-Entwickler 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
