ETL-Entwickler in Deutschland
, die Sie in Minuten aus über 15.000 CVs mit KI-Unterstützung passend gematcht bekommenUnterstützung für Data-Warehouse-Aufbauten, SQL- und Python-Pipelines sowie komplexe Source-to-Target-Mappings über Cloud- und On-Prem-Systeme hinweg. Finden Sie geprüfte ETL-Entwickler, die Ihre Daten schnell bereinigen, laden und aufbereiten können – mit präzisem Matching und Freelancern, die sofort verfügbar sind.
Lerne FRATCH ETL-Entwickler in Deutschland kennen
Ludo P.
Letzte Position:
Senior Consultant bei Versicherung
- DWH-Modernisierung
- Migration von Informatica PowerCenter auf IDMC/CDI
- Migration von IBM DB2 auf Databricks
Technologien: Informatica IDMC, Databricks
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Michael T.
Letzte Position:
ETL-Entwickler bei Versicherungsdienstleister
DWH für Kunden- und Finanzdaten
- Erweiterung des DWH um neue Datenquellen
- Berichtsentwicklung
- Datenqualitätsmanagement
Vorgehensmodell: Scrum
Werkzeuge: Atlassian Confluence & Jira
Datenbanken: Microsoft SQL Server
Programmiersprachen: SQL, T-SQL
ETL: Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
Frontend-Plattform: PowerBI, Microsoft Reporting Services
Asım Y.
Letzte Position:
Freiberuflicher BI/DWH/ETL-Spezialist bei Akbank
- Festlegung von Architekturstandards für Informatica PowerCenter-Entwicklungsteams
- Wartung, Performance und Health-Checks von DWH-Umgebungen (Exadata)
- Architekturstandards für Qlik Sense/BO-Berichte
- Einführung von Best Practices bei ETL-Aufgaben
- Dokumentation der ETL-Standards in Confluence
- Regeln für Dynamic Data Masking gemäß DSGVO/KVKK mit dem Informatica DDM-Tool
- DWH-Datenmodell im PowerDesigner
- Upgrade von Qlik Sense-Versionen
- Zusammenführung aller Repository-Datenbanken der Informatica-Server in einer Oracle-DB
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Stefan C.
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Ralf P.
Letzte Position:
Datenintegrationsberater bei AzyX Deutschland
- Leitung eines dreimonatigen Daten/Cognos/IBM-Server-Integrationsprojekts im IBM-Entwicklungszentrum in Amsterdam, Niederlande
- Durchführung von Analysen und Reportings für regionale und nationale Auswertungen auf Basis automatisierter Cognos-Datenwürfel, hauptsächlich RPM-Daten (Großhandel/KPI-Entwicklung)
Matthias S.
Letzte Position:
Senior-Berater IBM InfoSphere DataStage bei KKH (Kaufmännische Krankenkasse Hannover)
- Datenmigration von BVS zu BITMARCK 21c|ng
- Testfallerstellung; Testdurchführung und Testergebnisanalyse der ETL-Strecken
- Beratung bei Detailplanung und Durchführung von Tests
- Job-Review
- Entwicklung
- Dokumentation
- Fehleranalyse & -behebung / Neuentwicklung
- Systemumgebung: Windows 10; IBM InfoSphere DataStage 11.7.x; IBM DB2 z/OS; IBM DB2 LUW; PL/SQL; SQL; DBeaver 25.x; MS Office 365; Atlassian JIRA
Evrim I.
Letzte Position:
T-SQL Datenbank-Experte bei TST Logistics IT
- Einführung einer Quellcodeverwaltung für bestehende Datenbanken mit SSDT und Bitbucket
- Einführung von Continuous-Integration-Pipelines mit Azure DevOps
- Unterstützung bei der Umsetzung von User Stories (T-SQL und VBA) für bestehende Datenbanksysteme
Ben S.
Letzte Position:
Dateningenieur/ETL-Entwickler bei Deutsche Bahn
- Datenextraktion aus PostgreSQL mit dem Talend ETL-Tool entwickelt
- SQL/PL-SQL-Skripte und -Views nach Bedarf für den ETL-Prozess entwickelt
- Das GIT-Repository zusammen mit dem bestehenden CI/CD-Prozess für Test- und Produktionsbereitstellungen verwendet
- Mehrere komplexe ETL-Jobs erstellt und aktualisiert, um Tarifdaten für den Input-Pool in SQLite-Dateien abzubilden
- Quelldaten über eine H2-Datenbank extrahiert und für MT- und Fahrkartenautomaten in SQLite transformiert
- Eng mit Anforderungsingenieuren und Datenmanagern in einem agilen Umfeld zusammengearbeitet
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
ETL-Entwickler – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Rechtswesen
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
75%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
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 in dieser Rolle in Deutschland 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 ETL-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 16 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der ETL-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) (90%)
- Bank- und Finanzwesen (60%)
- Versicherung (60%)
- Telekommunikation (60%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
Was sie bauen
ETL-Entwickler entwerfen und betreiben die Pipelines, die Daten von Quellsystemen in Analyse-, Reporting- und operative Plattformen übertragen. Sie kümmern sich um Extraktion, Transformation, Laden, Validierung und Fehlerbehandlung. Dabei geht es um einen zuverlässigen Datenfluss, klare Zuordnungsregeln und eine saubere Lieferung ins Zielsystem.
- Batch- oder Near-Real-Time-ETL-Pipelines bauen
- Quellfelder auf Warehouse- oder Lake-Strukturen abbilden
- Rohdaten bereinigen, standardisieren und anreichern
- Protokollierung, Monitoring und Wiederherstellungsschritte hinzufügen
- Tests, Abgleiche und Datenprüfungen unterstützen
Kernkompetenzen
Ein starker ETL-Entwickler verbindet SQL-Sicherheit mit einem soliden Verständnis von Datenmodellierung und Pipeline-Logik. Viele arbeiten außerdem mit Python, Skripting, Orchestrierungstools und Cloud-Datenservices. Sie wissen, wie man Transformationen lesbar, nachvollziehbar und gut wartbar hält.
- SQL für Joins, Transformationen und Performance-Tuning
- Python oder ähnliche Skriptsprachen für Automatisierung und individuelle Logik
- ETL- und ELT-Tools wie Informatica, Talend, SSIS, dbt oder Azure Data Factory
- Data-Warehouse-Konzepte, Staging-Layer und dimensionale Modelle
- Dateiformate, APIs, Datenbanken und Eigenheiten von Quellsystemen
Wann Unternehmen jemanden holen
Unternehmen beauftragen freiberufliche ETL-Spezialisten meist, wenn eine Migration dringend ist, eine Datenplattform hinter dem Zeitplan liegt oder interne Teams zusätzliche Unterstützung für einen bestimmten Aufbau brauchen. Sie sind hilfreich, wenn Quellsysteme unübersichtlich sind, sich Geschäftsregeln ändern oder Reporting von zuverlässigen Pipelines abhängt. In Deutschland werden sie oft in Fertigung, Finanzwesen, Logistik und Enterprise-IT-Teams eingesetzt, die mit gemischten Systemlandschaften arbeiten.
- Neue Data-Warehouse- oder Lakehouse-Implementierung
- Integration von SAP-, ERP-, CRM- oder Altsystemen
- Cloud-Migration von On-Prem-Datenflüssen
- Reparatur defekter Jobs oder uneinheitlicher Berichte
- Vorübergehende Unterstützung in starken Lieferphasen
Wie gute Arbeit aussieht
Starke ETL-Entwickler bewegen nicht nur Daten. Sie fragen nach, wo die Daten herkommen, wie sie genutzt werden und wie Fehler erkannt werden. Sie dokumentieren Mappings klar, schreiben wartbaren Code und achten genau auf Performance, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität.
Für Unternehmen ist das beste Zeichen einfach: weniger manuelle Korrekturen und weniger Überraschungen in nachgelagerten Berichten. Für Freelancer entsteht Glaubwürdigkeit durch saubere Übergaben, strukturierte Kommunikation und die Fähigkeit, mit Data Engineers, Analysten und Fachverantwortlichen zusammenzuarbeiten, ohne das Projekt auszubremsen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei ETL-Entwickler anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein ETL-Entwickler baut die Datenflüsse, die Informationen aus Quellsystemen extrahieren, in die benötigte Struktur transformieren und in ein Warehouse, einen Lake oder eine Reporting-Schicht laden. Dazu gehören oft Source-to-Target-Mappings, Validierungsregeln, Fehlerbehandlung und Jobplanung. In der Praxis geht es um stabile Daten, denen nachgelagerte Teams vertrauen können.
Achten Sie auf starkes SQL, saubere Datenmodellierung und praktische Erfahrung mit Pipeline-Tools und Skripting. Ein guter ETL-Entwickler versteht auch Data-Quality-Prüfungen, Logging und Performance-Tuning. Wenn Ihr Stack cloudbasiert ist oder SAP, ERP oder Altsysteme umfasst, ist diese Erfahrung ebenfalls wichtig.
Ein Data Engineer verantwortet oft eine breitere Plattform, einschließlich Streaming, Infrastruktur und gemeinsam genutzter Datendienste. Ein ETL-Entwickler konzentriert sich meist auf die eigentliche Pipeline-Logik: Daten zwischen Systemen bewegen, bereinigen und aufbereiten. In kleineren Projekten überschneiden sich die Rollen, und eine Person deckt möglicherweise beide Bereiche ab.
Freelance-Unterstützung passt gut, wenn die Arbeit projektbasiert, zeitkritisch oder an eine Migration oder einen System-Rollout gebunden ist. Es ist auch sinnvoll, wenn Ihr Team zusätzliche Kapazität für ein bestimmtes Tool oder Quellsystem braucht. Ein Freelancer kann schnell starten, die Pipeline liefern und sauber übergeben.
Die meiste Arbeit eines ETL-Entwicklers kann remote erledigt werden, weil es vor allem um Konzeption, Programmierung, Testen und Dokumentation geht. On-Site-Zeit kann bei Discovery-Workshops, bei der Prüfung von Quellsystemen oder wenn das Team eng mit Fachanwendern zusammenarbeiten muss, hilfreich sein. In Deutschland nutzen viele Kunden deshalb ein hybrides Modell.
Zu den gängigen Tools gehören SQL-basierte ETL-Lösungen, Python, Informatica, Talend, SSIS, dbt, Azure Data Factory und ähnliche Orchestrierungs- oder Integrationswerkzeuge. Der genaue Stack hängt von Ihrer Umgebung ab, also davon, ob Sie in einem Cloud-Warehouse, einem Data Lake oder einem klassischen BI-Setup arbeiten. Ein guter Kandidat kann sich anpassen, ohne jedes Projekt in ein einziges Muster zu pressen.
Ein starker ETL-Entwickler hinterlässt Pipelines, die verständlich, testbar und leicht zu betreiben sind. Achten Sie auf klare Mappings, sinnvolle Fehlerbehandlung, gute Benennung und Dokumentation, die Geschäftsregeln erklärt. Qualität zeigt sich daran, dass die Daten korrekt sind und das Team nicht ständig manuell eingreifen muss.
Ein sorgfältiger ETL-Entwickler sollte nach Quellsystemen, Zielmodellen, Datenmengen, Aktualisierungszeiten und den Verantwortlichen für Geschäftsregeln fragen. Er sollte außerdem Testdaten, Zugriffsrechte, Bereitstellungsschritte und den Umgang mit Fehlern klären. Das verhindert Verzögerungen und sorgt dafür, dass die Umsetzung zum echten Ablauf des Kunden passt.
Der durchschnittliche Stundensatz für ETL-Entwickler in Deutschland liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 808 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als ETL-Entwickler in Deutschland arbeiten, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 75% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer, die als ETL-Entwickler in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als ETL-Entwickler in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (90%) und Französisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als ETL-Entwickler in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (60%) und Versicherung (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als ETL-Entwickler in Deutschland arbeiten, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (60%).
FRATCH ETL-Entwickler Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
