Amazon Athena Experten in Berlin
für eine schnelle Bereitstellung von Analysen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Daten in Amazon S3 abfragen, Athena-Arbeitsgruppen entwerfen und serverlose Analysen mit AWS Glue und Lake Formation optimieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon Athena eingesetzt haben
Alexander Z.
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.
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Salvation O.
Letzte Position:
Produktmanagement-Berater bei Selbstständig (Freiberufler)
- Führte End-to-End-Produktentdeckungs- und Strategieprojekte für Gründer in der Frühphase (Pre-Seed) durch und definierte Produktvision, OKRs sowie Go-to-Market-Strategien und Roadmaps für ihre Cloud-basierten und KI-gestützten Lösungen.
- Entwickelte skalierbare Produkt-Betriebsmodelle (Agile/Scrum, Backlog-Governance, KPI-Frameworks) im Rahmen der Partnerschaft, um die Vorhersagbarkeit der Lieferung zu verbessern und die Entwicklungszyklen für Features um bis zu 30 % zu verkürzen.
- Erstellte skalierbare Produkt-Roadmaps, die an Finanzierungsmeilensteine angepasst waren, und half Gründern, Produktvision, Produkt<>Markt-Fit und Traktion gegenüber Investoren klar zu kommunizieren.
Vili D.
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Gyan P.
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Recep C.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Endava
- Konzipierte und implementierte skalierbare REST-APIs für Unternehmenskunden
- Führte die Migration von Altsystemen zu einem modernen, wartbaren System, wodurch sich die Deployment-Zeit verkürzte und tägliche Deployments möglich wurden
- Betreute Junior-Entwickler und arbeitete bereichsübergreifend zusammen, um technische Roadmaps an Unternehmensziele anzupassen, wodurch die Teamgeschwindigkeit um 50% gesteigert wurde
- Tech-Stack: PHP (Symfony), Golang, PostgreSQL, MySQL, GCP, Terraform, Kubernetes
Christian R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Ilya I.
Letzte Position:
Daten/Plattform/Software-Ingenieur/SRE bei IT Consulting
- Entwickelte eine Plattform basierend auf IoT, Azure, Kubernetes und Postgres für eine bestehende Anwendung
- Migrierte von "Click-Ops" und UI-definierten CI/CD-Pipelines zu Infrastruktur als Code mit Terraform, wodurch eine vollständige Neubereitstellung mehrerer Umgebungen möglich wurde
- Technologien: Terraform, OpenTofu, Azure, Azure DevOps, Kafka, IoT, Kubernetes, Grafana, Prometheus, GitOps, relationale Datenbanken
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon Athena einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,8 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 90%)
Master-Abschluss oder höher
33% (Deutschland: 52%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Tschechisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 von Experten in Berlin, die Amazon Athena einsetzen
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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Amazon Athena Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Automotive (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Bank- und Finanzwesen (25%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (25%)
- Werbung (13%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (13%)
- Bildung (13%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Serverlose Analysen
Amazon Athena ist ein serverloser interaktiver Abfragedienst von AWS. Er führt SQL direkt auf Daten aus, die in Amazon S3 gespeichert sind, ohne dass ein zu verwaltender Datenbankserver oder Cluster erforderlich ist. Unternehmen nutzen ihn für Ad-hoc-Analysen, Berichte, Datenexploration und Analyse-Workloads auf Basis eines Data Lakes.
Grundlagen des Data Lakes
Athena arbeitet mit strukturierten und halbstrukturierten Daten wie Parquet, ORC, JSON und CSV. Gute Spezialisten definieren Tabellen im AWS Glue Data Catalog, organisieren Partitionen und wählen Formate, die zuverlässige und effiziente Abfragen ermöglichen. Sie verbinden Athena außerdem mit Lake Formation, wenn der Zugriff teamübergreifend gesteuert werden muss.
Bereitstellung und Tools
Das umgebende Ökosystem ist genauso wichtig wie SQL-Kenntnisse. Fachkräfte arbeiten häufig mit:
- AWS Glue Crawlern, Katalogen und ETL-Workflows
- Amazon S3-Layouts, Lebenszyklusregeln und Partitionsschemata
- Lake Formation-Berechtigungen und Data Governance
- Amazon QuickSight-Dashboards und geplanten Berichten
- CloudTrail, Arbeitsgruppen und Steuerung von Abfrageergebnissen
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn S3-Daten schwer abzufragen sind, Dashboards uneinheitliche Ergebnisse liefern oder Cloud-Kosten genauer kontrolliert werden müssen. In Berlin können Spezialisten lokale Teams vor Ort, remote oder hybrid unterstützen, mit klarer Kommunikation auf Englisch und hilfreichen Deutschkenntnissen, wenn Stakeholder diese benötigen.
- Migration von Warehouse-Abfragen in einen serverlosen Data Lake
- Aufbau zuverlässiger Berichtsdaten
- Verbesserung langsamer oder teurer Abfragen
- Einrichtung von Berechtigungen und Richtlinien für Arbeitsgruppen
Qualitätsmerkmale
Eine gute Fachkraft kann erklären, wie Partition Pruning, spaltenbasierte Formate und Komprimierung die Leistung von Athena beeinflussen. Sie validiert Schemata, berücksichtigt sich verändernde Daten und trennt Entwicklungs- vom Produktionszugriff. Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Abfragedesign, Data Governance, Automatisierung und der Fähigkeit, Ergebnisse für Analysten und Geschäftsteams verständlich aufzubereiten.
Verwandte Expertise
Athena-Projekte umfassen häufig Python, Spark, AWS Lambda oder Orchestrierungstools wie Step Functions und Airflow. Erfahrung mit Redshift, Snowflake oder BigQuery ist hilfreich, wenn Teams Architekturen vergleichen. Der Spezialist sollte jedoch weiterhin das Pay-per-Query-Modell von Athena und dessen Abhängigkeit von gut strukturierten S3-Daten verstehen. Zu einer guten Umsetzung gehören Dokumentation, wiederholbare Bereitstellungen und Monitoring.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Amazon Athena, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Amazon Athena wird verwendet, um Daten in Amazon S3 mit Standard-SQL abzufragen. Unternehmen nutzen es für Data-Lake-Analysen, operative Berichte, die Untersuchung von Protokollen, Datenvalidierung und Dashboards, die über Dienste wie Amazon QuickSight angebunden sind.
Amazon Athena fragt Dateien in S3 ohne Warehouse-Cluster ab und eignet sich daher für Ad-hoc-Analysen und flexible Data-Lake-Workloads. Redshift ist ein dediziertes analytisches Warehouse, das bei häufig wiederholten, strukturierten Workloads eine besser vorhersehbare Leistung bieten kann. Die richtige Wahl hängt daher von den Abfragemustern und der Datenarchitektur ab.
Ein kompetenter AWS Athena-Spezialist sollte das Datenlayout in S3, Parquet oder ORC, den AWS Glue Data Catalog und Lake Formation-Berechtigungen verstehen. Python, ETL-Design, Amazon QuickSight und Infrastrukturautomatisierung sind ebenfalls wertvoll, wenn die Arbeit über das Schreiben von Abfragen hinausgeht.
Der Umfang ist wichtiger als eine festgelegte Berufsdauer. Für eine einfache Berichtslösung wird möglicherweise ein Spezialist benötigt, der S3-Daten modellieren und zuverlässige Abfragen schreiben kann. Ein Data Lake mit Governance erfordert dagegen tiefere Erfahrung mit Glue, Lake Formation, Sicherheit, Automatisierung und kostenbewusstem Performance-Tuning.
Ja. Die Arbeit mit Amazon Web Services Athena eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Abfragen, Berechtigungen und Infrastruktur in gemeinsam genutzten Cloud-Umgebungen überprüft werden können. Ein Berliner Team sollte Arbeitszeiten, Dokumentationsstandards und die Frage vereinbaren, ob Deutsch für die Kommunikation mit Stakeholdern erforderlich ist.
Bitten Sie die Fachkraft, Partitionierung, spaltenbasierte Speicherung, Schemaentwicklung und die Verwaltung von Abfrageergebnissen im Kontext Ihrer Daten zu erklären. Prüfen Sie, ob der Ansatz reproduzierbare Tabellendefinitionen, kontrollierte Berechtigungen, klare Dokumentation und Tests zur Datengenauigkeit umfasst, statt sich nur auf eine funktionierende Abfrage zu konzentrieren.
Athena eignet sich oft besonders gut, wenn die Quelldaten bereits in Amazon S3 liegen und das Team serverloses SQL nutzen möchte, ohne die Daten in ein separates Warehouse zu verschieben. BigQuery und Snowflake können bei anderen Anforderungen an Governance, Workloads, Leistung oder Multi-Cloud die bessere Wahl sein. Die Entscheidung sollte daher dem Datenfluss und dem Betriebsmodell folgen.
Ein Athena-Projekt kann die Untersuchung eines S3-Lakes, die Korrektur von Glue-Schemata, die Verbesserung von Partitionen, die Absicherung von Arbeitsgruppen oder die Anbindung von Ergebnissen an Reporting-Tools umfassen. Spezialisten sollten damit rechnen, mit Datenformaten, AWS-Berechtigungen und Anforderungen von Stakeholdern zu arbeiten und nicht nur SQL zu schreiben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 732 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 33% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Tschechisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Automotive (50%) und Professionelle Dienstleistungen (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon Athena eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
