Data Engineer
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIDu bekommst Unterstützung für ETL- und ELT-Pipelines, Data Warehousing, Streaming-Daten und Cloud-Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Databricks und Azure Data Factory. FRATCH hilft dir, schnell und präzise passende, geprüfte Freelancer zu finden.
Lerne FRATCH Data Engineer kennen
Fadi Shoaa
Letzte Position:
Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer
- Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
- Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
- Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
- Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
- Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse
Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung
Marco Skulschus
Letzte Position:
Business Analyst, Data Warehouse Developer bei NRW.Bank
Business-Analyse für das Risikocontrolling.
Entwicklung eines Data Warehouses auf Basis von MS SQL Server mit Daten aus der FIS Cross-Asset Trading and Risk Platform (ehemals Front Arena).
Implementierung von ETL- und Transformationslogik mit T-SQL und Python (Template Engine Jinja2).
Modellierung und Automatisierung der Datenstrukturen mit Data Vault.
Aufbau von Reporting- und Analyseberichten mit Microsoft Power BI inkl. Schulung und Einführung der Anwender.
Karl Forstner
Letzte Position:
ONECEPT Website bei ONECEPT GmbH
Entwicklung und Umsetzung der Website onecept.at mit React/Next.js. Fokus auf responsives Webdesign, performante Komponentenstruktur, SEO-Grundoptimierung und technisches Deployment.
Technologien: React, Next.js, TypeScript / JavaScript
Henning Uiterwyk
Letzte Position:
Senior Expert Data Governance, Master Data Quality und Data Migration bei E.ON
- Planung und Umsetzung einer Migrationsstrategie von Stamm- und Bewegungsdaten zur kontinuierlichen Befüllung einer cloudunabhängigen Datenbank
- Erstellung und pilothafte Implementierung eines unternehmensweiten Business Data Models für Kunde, Lieferant, Verträge, Produkte, Preise, Verbräuche, Rechnungen und Mahnwesen
- Konzeption und Beratung zu einem Data Governance Framework inkl. Definition von Gremien, Rollen, Prozessen und Metadaten-Modell
- Operationalisierung des Data Governance Frameworks mit Definition von Datenstandards
- Teilprojektleitung bei zwei Pilotprojekten (PoCs) für Data Governance Systeme (ErwinDIS und Atlan)
- Schulung und Coaching des Data Teams in Migration, Data Quality und Datenmodellierung
Philipp Steidler
Letzte Position:
Solution Architekt, Software-Engineer, UX/UI Designer, Full-Stack-Entwickler, Data Engineer, IT-Berater bei Geigenbau-Meisterwerkstatt
- Digitales System, bestehend aus speziellen Software- und Hardware-Komponenten. Das Gesamtsystem ersetzt die klassische Vorgehensweise mit Laufzetteln und handschriftlichen Notizen und ermöglicht eine effektivere Vertragsaufnahme. Aufträge und Arbeitsschritte zu den Projekten der Geigenbaufirma können jetzt in Echtzeit direkt am Touchscreen-PC der Werkbank, per Handy oder am Desktop erfasst, bearbeitet und protokolliert werden. Kunden werden so transparenter mit in die Arbeit an ihren Instrumenten genommen und können über ihren Kunden-Account den Status und die Fortschritte an ihrem Instrument verfolgen.
Tech-Stack: next.js, React, Flutter, Dart, Raspberry, Linux, Directus
Hervé Teguim
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Schweizerische Post AG
Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python
- Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
- Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
- Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform
Farid Alam
Letzte Position:
SAP Data Migration & Data Management Consultant für SAP GEMINI bei Montblanc
Die Verantwortlichkeiten/Aufgaben des Beraters waren:
- Beratung bei der Migration von Materialstamm- und PP-Stammdaten
- Vorbereitung der Article-List-Vorlage für die Cutover-Phase
- Umsetzung von Maßnahmen zur Datenbereinigung mit Einzel- und Massenänderungen
- Extraktion aller obligatorischen SAP-Felder gemäß den fachlichen Anforderungen
- SAP-Migration, Cutover, Testing, BAT, UAT
- Abstimmung mit mehreren Stakeholdern bezüglich der Daten aus dem Altsystem und dem SAP-System
- Einführung von SAP MM Best Practices (guided configurations, aktive Methoden und Roadmap für den Projektstart)
SAP ERP | SAP GEMINI | SAP Fields Coordination | Dokumentation | SAP IDoc | SAP Integration | SAP End-to-End Process | SAP MM (Material Management) | SAP Functional Consultant | SAP Gap analysis | SAP MDM (Master Data Management) | Data Migration & Management
Alexander Zhirov
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
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
Julian Hillebrand
Letzte Position:
IT-Projektleiter KI-Produkt zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse bei Führender Anbieter für Großverpflegung & Catering
Projekt: Konzeption und Umsetzung eines KI-Produkts für vier fachliche Anwendungsfälle
Projektleitung eines KI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes KI-Produkt für vier Anwendungsfälle umgesetzt wurde: automatisierte Briefings aus CRM- und Dokumentendaten, sprachbasierte Erfassung und Strukturierung von Berichten, Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Stammdaten sowie datenbasierte Marktanalysen. Zentraler Schwerpunkt war eine datenschutzkonforme Architektur, die die interne IT-Sicherheitsprüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare KI-Anwendungsfälle mit klar abgegrenztem Produktscope und klarem Nutzenversprechen
- Auswahl und Bewertung von Modellen und Architekturvarianten für Textextraktion, Sprache-zu-Text und Kontextanreicherung aus Fachsystemen, inklusive LLM-Anbindung, Function Calling und Retrieval
- Erarbeitung und Durchsetzung einer Architektur mit europäischem Hosting, Datenminimierung und Maskierung personenbezogener Daten als Voraussetzung für die Freigabe
- Steuerung der Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT, IT-Sicherheit und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
- Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
- Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz
Muhammad Babur
Letzte Position:
Data Engineer | Strategy Consultant bei IBM
Aufgaben
- Unterstützte Finanzinstitute beim Upgrade von Oracle FCUBS und bei der Datenmigration.
- Entwickelte Core-Banking-ETL-Pipelines mit Python, SQL, PL/SQL, PySpark und Databricks, um Transaktionsdaten zu laden, zu transformieren und zu validieren, mit MLflow für Experiment-Tracking und Modell-Lebenszyklusmanagement.
- Aufbau skalierbarer Datenlösungen mit Snowflake, Delta Lake, AWS (Glue, S3, Redshift) und Azure MS Fabric für sichere Analytics mit hoher Performance.
- Orchestrierte Workflows mit Airflow und CI/CD mit GitLab für automatisierte Deployments und Monitoring im Betrieb.
- Ermöglichte Reporting und Analysen über Data-Warehousing- und BI-Tools (Power BI, Power Query, OBIEE, SSRS) zur Unterstützung von Compliance und Geschäftsentscheidungen.
Jorge Machado
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
Alexander Bromberg
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
Moez Seyedan
Letzte Position:
Dateningenieur bei Loschelder Rechtsanwälte Partnerschaftsgesellschaft mbB
- Konzeption einer zukunftsfähigen Mandantendatenbank für Marketingzwecke
- Analyse der Anforderungen, Konzeption und Modellierung eines Entitäts-Beziehungs-Modells
- Konsolidierung und Optimierung einer Mandantendatei aus verschiedenen Datenquellen zur gezielten Durchführung von Marketingkampagnen
- Enge Zusammenarbeit mit Marketing und IT in einem agilen Umfeld zur iterativen Entwicklung der Lösung
- Technologien und Methoden: MS Office (insb. Excel), MS Dynamics CRM, MS SharePoint
Anshita Srivastava
Letzte Position:
Business Intelligence Developer and Data Analyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
- Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
- Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
- BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Data Engineer – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
60%
Doktortitel
9%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 21 Aug 2026.
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.
Durchschnittssätze für Data Engineer
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 21 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Rolle
Was sie bauen
Ein Data Engineer macht aus Rohdaten verlässliche Abläufe, die Teams nutzen können. Er plant Pipelines, verbindet Quellsysteme, bereinigt und formt Daten und liefert stabile Datensätze für Analysen, Reporting und Machine Learning.
- ETL- und ELT-Pipelines
- Data Warehouses und Lakehouses
- Streaming- und Batch-Datenjobs
- Datenmodelle, Schemas und Orchestrierung
- Monitoring, Logging und Fehlerbehandlung
Zentrale Fähigkeiten
Gute Data Engineers verstehen SQL, Python, Datenmodellierung und Cloud-Infrastruktur. Sie wissen, wie man Daten sicher zwischen Geschäftssystemen, APIs, Dateien und Plattformen bewegt, ohne Qualität oder Herkunft zu zerstören.
Zu den gängigen Tools gehören Airflow, dbt, Spark, Kafka, Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift und Azure Data Factory. Gute Freelancer wissen außerdem, wie man wartbaren Code schreibt, die eigene Arbeit dokumentiert und saubere Setups an interne Teams übergibt.
Wann man jemanden dazuholt
Unternehmen beauftragen einen freiberuflichen Data Engineer, wenn Datenarbeit dringend, spezialisiert oder an ein kurzes Projekt gebunden ist. Das umfasst oft Plattform-Migrationen, den Neuaufbau von Pipelines, Reporting-Fixes, GDPR-sensible Datenflüsse oder die Vorbereitung eines Stacks für Analytics- und KI-Anwendungen.
Diese Rolle passt auch gut, wenn dem Team tiefes Plattformwissen fehlt oder zusätzliche Kapazität gebraucht wird, ohne eine feste Stelle zu schaffen. Freelancer eignen sich gut für neue Builds, das Bereinigen alter Systeme und temporäre Unterstützung bei Produkteinführungen oder Datenvorfällen.
Was gute Leute tun
Die besten Data Engineers verschieben nicht nur Datensätze von A nach B. Sie denken von Anfang an an Datenqualität, Kosten, Zugriffskontrolle und spätere Wartung.
- Pipelines bauen, die zuverlässig und leicht erweiterbar sind
- Schlechte Quelldaten abfangen, bevor sie die Reporting-Ebene erreichen
- Zuständigkeiten zwischen Engineering- und Analytics-Teams klar halten
- Logik, Abhängigkeiten und Deployment-Schritte dokumentieren
- Engpässe in langsamen oder fehleranfälligen Datenflüssen beheben
Verwandte Rollen
Jobtitel können unterschiedlich sein. Unternehmen suchen möglicherweise nach einem Data Engineer, Analytics Engineer, ETL Developer, Data Platform Engineer oder Cloud Data Engineer, wenn sie diese Art von Arbeit brauchen. Der genaue Titel ist weniger wichtig als der Umfang der Lieferung.
Ein Analytics Engineer arbeitet meist näher an der Transformations- und Semantik-Ebene fürs Reporting. Ein Data Engineer sitzt tiefer im Stack, näher an Quellen, Pipelines, Speicherung, Orchestrierung und Systemzuverlässigkeit.
So briefst du die Arbeit
Ein klarer Brief hilft dem Freelancer, schnell loszulegen. Teile deine Quellsysteme, Ziel-Tools, Datenmengen, Aktualisierungsanforderungen, Qualitätsregeln und was für das Business als „fertig“ gilt.
Erwähne, ob es sich um einen Greenfield-Ansatz oder die Wiederherstellung eines bestehenden Stacks handelt, wer das Cloud-Konto verwaltet und welche Teams das Ergebnis prüfen müssen. Je besser die Übergabe, desto schneller die Umsetzung.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Data Engineer.
Ein Data Engineer baut und pflegt die Datenflüsse, die Informationen von Quellsystemen in nutzbare Speicher- und Reporting-Ebenen bringen. Dazu gehören Ingestion, Transformationen, Orchestrierung, Tests, Monitoring und das Beheben defekter Pipelines. Das Ziel sind saubere, verlässliche Daten, denen Teams vertrauen können.
Ein starker Data Engineer sollte SQL, Python und Datenmodellierung sicher beherrschen und sich mit Cloud-Datenplattformen wohlfühlen. Außerdem sollte er Pipeline-Design, Datenqualitätsprüfungen und grundlegende DevOps-Gewohnheiten wie Versionskontrolle und saubere Deployments verstehen. Für komplexere Aufgaben sind Kenntnisse in Spark, Kafka, Airflow oder dbt oft wichtig.
Ein Data Engineer arbeitet meist näher an Quellsystemen, Ingestion, Orchestrierung und der Zuverlässigkeit des gesamten Data Stacks. Ein Analytics Engineer verbringt mehr Zeit damit, Daten für Reporting und die von Analysten genutzte Semantik-Ebene aufzubereiten. In kleineren Teams kann ein Freelancer beides abdecken, aber die Arbeitstiefe ist unterschiedlich.
Ein Freelancer lohnt sich, wenn die Arbeit projektbasiert, dringend oder an eine bestimmte Plattformänderung gebunden ist. Das ist typisch bei Migrationen, neuen Datenprodukten, dem Bereinigen alter Systeme oder beim kurzfristigen Ausgleich einer Lücke nach einem Weggang. Ein freiberuflicher Data Engineer kann schneller starten und sich ohne lange Einarbeitung auf die Umsetzung konzentrieren.
Typische Deliverables sind Pipeline-Code, Transformationslogik, Datenmodelle, Dokumentation und ein Monitoring-Setup. Je nach Projekt liefert der Data Engineer auch Migrationspläne, Testfälle, Zugriffsmuster oder Übergabenotizen für interne Teams. Je genauer der Scope, desto leichter lässt sich der Erfolg bewerten.
Ja, viele Data Engineers arbeiten sehr gut remote, weil die meisten Aufgaben in Code, Cloud-Tools und gemeinsamer Dokumentation erledigt werden. Zeit vor Ort kann helfen, wenn die Arbeit von sensiblen Systemen, Stakeholdern mit unklaren Anforderungen oder einem Team abhängt, das zu Beginn eng zusammenarbeiten muss. Das beste Setup hängt davon ab, wie deine Datenumgebung organisiert ist.
Bitte um Beispiele für Pipelines, Plattformen und Produktionsprobleme, die sie بالفعل bearbeitet haben, nicht nur um Toolnamen. Ein guter data engineer kann Kompromisse erklären, zeigen, wie er mit Fehlern umgeht, und beschreiben, wie er Datenqualität und Wartbarkeit schützt. Klare Kommunikation ist genauso wichtig wie technisches Know-how.
Freelancer sollten nach Quellsystemen, Zielarchitektur, Geschäftszielen und der Zuständigkeit für Zugriff und Deployments fragen. Sie müssen auch wissen, wer Änderungen freigibt, wie Datenqualität geprüft wird und ob der Stack neu oder bereits anfällig ist. Dieser Kontext hilft ihnen, die Arbeit zu planen und Überraschungen zu vermeiden.
Der durchschnittliche Stundensatz für Data Engineer liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 780 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Data Engineer arbeiten, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Data Engineer arbeiten, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Data Engineer arbeiten, sind Englisch (96%), Deutsch (85%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Data Engineer arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bank- und Finanzwesen (55%) und Professionelle Dienstleistungen (39%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Data Engineer arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (93%) und Produktentwicklung (54%).
FRATCH Data Engineer Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
