Data Engineer in Köln
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KISkaliere zuverlässige ETL-Pipelines, migriere zu modernen Cloud-Warehouses und vereinheitliche Streaming-Architekturen – mit geprüften freiberuflichen Data Engineers, die genau zu deinem Stack passen.
Lerne FRATCH Data Engineers in Köln kennen
Henning U.
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
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.
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
Johannes W.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Soorce GmbH
- Analyse der geschäftlichen Anforderungen
- Integration verschiedener Datenquellen wie ERP-Systeme, Produktionssysteme und externe Datenquellen
- Implementierung der Beladungsstrecken und Verarbeitungslogik mit MSSQL
- Datenmodellierung und Optimierung von Datenmodellen
- Aufsetzen eines Data Quality Managements inkl. Data Profiling mit dynamischer Programmierung
- Unterstützung bei der Konzipierung und Etablierung der Data Governance, insb. im Bereich Data Quality Management und Datenschutz
- Mithilfe bei der Entwicklung von BI-Lösungen mit Tableau zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen
Rodion O.
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Peter B.
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Data Engineers – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
3 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 62%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 2 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Rolle in Köln 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.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Data Engineers:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze für Data Engineers in Köln
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 Data Engineers Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Versicherung (67%)
- Fertigung (67%)
- Automotive (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bildung (33%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Robuste Datenarchitekturen und produktive Pipelines
Ein freiberuflicher Data Engineer entwirft, entwickelt und wartet die technische Infrastruktur, die aus rohen Transaktions- und Telemetriedaten strukturierte, nutzbare Unternehmenswerte macht. Statt lediglich Abfragen auszuführen, entwickeln diese Spezialisten automatisierte Workflows zum Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten, richten ereignisgesteuertes Daten-Streaming ein und setzen strenge Schema-Kontrollen durch. Ihr wichtigstes Ergebnis sind zuverlässige, saubere und getestete Daten, die direkt in Analyse-Warehouses und Machine-Learning-Plattformen bereitgestellt werden.
Kerntechnologien und Kompetenz mit modernen Stacks
Die Bereitstellung produktionsreifer Daten erfordert eine Kombination aus Frameworks für verteiltes Rechnen, Orchestrierungstools und verwalteten Cloud-Warehouse-Plattformen. Spezialisten in diesem Bereich schreiben sauberen, modularen Code, um große Datenmengen mit hohem Durchsatz zu verarbeiten und Endpunkte in hybriden und öffentlichen Clouds abzusichern.
- Workflow-Orchestrierung mit Apache Airflow, Prefect oder Dagster
- Verteilte Verarbeitung mit Apache Spark, PySpark und Kafka
- Cloud-Data-Warehousing mit Snowflake, Google BigQuery oder AWS Redshift
- Datentransformation und -modellierung mit dbt, SQL und Python
- Infrastrukturverwaltung mit Terraform, Docker und Kubernetes
Wann Unternehmen in Köln freiberufliche Fachkräfte engagieren
Unternehmen in der Region Köln-Bonn – von traditionellen Versicherern und Chemiekonzernen bis hin zu Medienunternehmen und digitalen Handelsunternehmen – setzen häufig auf externe Entwickler von Datenpipelines, um technische Altlasten zu beseitigen oder gezielte Modernisierungsprojekte umzusetzen. Freelancer schließen wichtige Lücken bei der Migration lokaler relationaler Datenbanken zu skalierbaren Cloud Data Lakes. Sie bauen außerdem grundlegende Datenplattformen auf, bevor interne Teams dauerhaftes Personal einstellen, damit interne Analysten keine Zeit mit fehlerhaften Datenübertragungsjobs verschwenden.
Was erfahrene Fachkräfte auszeichnet
Die besten Datenspezialisten zeichnen sich dadurch aus, dass sie bei der Datenverwaltung konsequent auf Methoden der Softwareentwicklung setzen. Statt sich auf anfällige manuelle Skripte zu verlassen, implementieren sie automatisierte Tests, kontinuierliche Integration, Datenverträge und Monitoring zur Beobachtbarkeit. Gute Fachkräfte achten auf kosteneffiziente Rechenmuster, verwalten die Partitionsfilterung und pflegen umfassende Metadatenkataloge, damit die weitere Datennutzung sauber bleibt und den europäischen Datenschutzstandards entspricht.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Engineers? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein externer Data Engineer erstellt automatisierte Datenübertragungs-Workflows, optimiert analytische Datenbanken und entwickelt Transformationslogik für nachgelagerte Reporting-Tools. Er richtet Data Observability ein, behebt Schema-Abweichungen und optimiert die Abfragelatenz, damit Rohdaten kontinuierlich in zugängliche Warehouses fließen.
Ein Data Scientist entwickelt statistische Modelle und Machine-Learning-Algorithmen, um Vorhersagemuster zu erkennen. Ein Big-Data-Engineer kümmert sich dagegen um die grundlegende Infrastruktur. Er schreibt Software, um die großen Datensätze zu bereinigen, zu vereinheitlichen und zu übertragen, auf die Data Scientists und Analytics Engineers für ihre Modelle angewiesen sind.
Mit einem freiberuflichen Data Platform Engineer können Unternehmen umfangreiche, komplexe Infrastrukturmigrationen umsetzen, ohne dauerhaft zusätzliche Personalkosten zu tragen. So erhalten sie sofort Zugang zu Spezialwissen über moderne Tools wie dbt oder Apache Kafka, deren Beherrschung ein internes Team Monate kosten kann.
Prüfe die praktische Erfahrung mit Python, fortgeschrittenem SQL und bestimmten Orchestrierungstools sowie mit Cloud-nativen Warehouse-Umgebungen. Ein guter Data-Pipeline-Entwickler sollte über Methoden zur Datenmodellierung, Teststrategien und konkrete Abwägungen zwischen Batch-Verarbeitung und Echtzeit-Streaming-Architekturen sprechen können.
Die meisten Unternehmen in der Region Köln ermöglichen einem freiberuflichen Data Architect hybride oder vollständig remote Arbeitsmodelle. Vor-Ort-Termine beschränken sich in der Regel auf erste Kick-off-Workshops, Architekturprüfungen und Abstimmungen mit lokalen Entwicklungsteams. Die Entwicklung der Pipelines findet meist remote statt.
Technische Teams und moderne Start-ups in Köln arbeiten häufig vollständig auf Englisch. Daher eignet sich ein internationaler Data-Warehouse-Engineer gut für zentrale Entwicklungsaufgaben. In regulierten Branchen wie dem lokalen Banken- und Versicherungswesen können für Integrationsprojekte mit internen Governance-Prüfungen jedoch Deutschkenntnisse erforderlich sein.
Ein erfahrener Cloud Data Engineer integriert strenge Vorgaben zur Pseudonymisierung, Datenmaskierung und rollenbasierten Zugriffskontrolle direkt in produktive Transformationsskripte. Er stellt sicher, dass Pipeline-Designs den europäischen DSGVO-Vorgaben entsprechen, indem er Regeln zur Datenaufbewahrung automatisiert und sensible Kundendaten isoliert.
Ein kompetenter Data Infrastructure Engineer hinterlässt selbstdokumentierende Transformationsmodelle, versionierte Datenübertragungs-Pipelines, automatisierte Testsuiten und Monitoring-Dashboards. Er stellt sicher, dass interne Analyseteams die Architektur ohne laufende externe Unterstützung betreiben, Fehler beheben und erweitern können.
Der durchschnittliche Stundensatz für Data Engineers in Köln liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 790 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Data Engineers in Köln arbeiten, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als Data Engineers in Köln arbeiten, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Data Engineers in Köln arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Data Engineers in Köln arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Versicherung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Data Engineers in Köln arbeiten, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (83%).
FRATCH Data Engineers 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.
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Frankfurt Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
