
Amazon Athena Experten in Berlin
für schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Daten direkt in Amazon S3 abfragen, serverlose Analysen mit AWS Glue gestalten und Ergebnisse über BI-Tools wie Amazon QuickSight veröffentlichen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell präzise, geprüfte und verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon Athena eingesetzt haben
Vili D.
Letzte Position:
Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere 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
Mansharan K.
Letzte Position:
MS Fabric | Power BI Consultant bei Gropyus Technologies GmbH
- Entwicklung eines unternehmensweiten, auf Fabric basierenden Governance-Frameworks für Datenprodukte, Erstellung von Datenverträgen und KPIs zur Schemavalidierung, um Vollständigkeit, Aktualität und SLA-Standards für Reporting-Datenprodukte sicherzustellen.
- Einführung von Pipeline-Observability durch die Integration von Daten aus der Dagster-Orchestrierung in automatisierte Data-Health-Reports sowie proaktive Validierung von Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit, bevor sich die Reporting-Schichten in der Produktion aktualisieren.
- Etablierung von BI-as-Code und einer durchgängigen Governance mit Git-basierter Versionskontrolle, CI/CD und Alpha→GA-Release-Management, wodurch Lineage, die Erkennung von Schemaänderungen und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen in der Produktion verbessert wurden.
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Bidya B.
Letzte Position:
Product Manager – Payments & Platform bei Pipedrive
CRM- und Umsatzplattform zur Verwaltung von Abrechnungs- und Abonnement-Workflows.
- Skalierte die Zahlungsinfrastruktur über Datenprodukte, den Ausbau von Lastschriftzahlungen und die automatisierte Missbrauchsprävention. Dadurch wurden $416K jährliche operative Einsparungen ($8K/Woche) erzielt, indem redundante Gateway-Aufrufe eliminiert wurden.
- Verantwortete Backlog und Sprint-Umsetzung für autonome Pipelines zur Erkennung von Checkout-Missbrauch und entwickelte Echtzeit-Risikoleitplanken sowie Geschwindigkeitsheuristiken, die Card-Testing-Angriffe blockierten.
- Entwickelte User Stories und Datenabgleichsmechanismen für einen Enterprise-Abrechnungsmigrator. Dadurch wurden unterbrechungsfreie Übergänge von Abonnementstatus erreicht und $60K Infrastrukturkosten eingespart.
- Erweiterte die europäischen Lastschriftfunktionen (SEPA), steuerte squadübergreifende API-Abhängigkeiten und automatisierte die Fehlerbehandlung von Webhooks, um Reibungsverluste im Checkout zu vermeiden.
Gyan P.
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt, Leiter Infrastruktur bei Bosch
- Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
- Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
- Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
- Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
- Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
- Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
- Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
- FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
- Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.
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.
Recep C.
Letzte Position:
Sr. Software Engineer bei Endava
- Skalierbare REST-APIs für Unternehmenskunden entworfen und bereitgestellt
- Migration von Altsystemen auf moderne, wartbare Systeme geleitet, wodurch sich die Bereitstellungszeit verkürzte und tägliche Deployments möglich wurden
- Junior-Entwickler betreut und bereichsübergreifend zusammengearbeitet, um technische Roadmaps an den Geschäftszielen auszurichten und die Teamgeschwindigkeit um 50% zu steigern.
- 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
16 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)

Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)

Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
33% (Deutschland: 53%)
Doktortitel
11%

Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 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 29 Okt 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) (80%)
- Automotive (40%)
- Bank- und Finanzwesen (40%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Einzelhandel (30%)
- Fertigung (20%)
- Tourismus und Gastgewerbe (20%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Serverlose Abfragen
Amazon Athena ist ein serverloser, interaktiver Abfragedienst zur Analyse von Daten, die in Amazon S3 gespeichert sind. Er verwendet Standard-SQL und macht das Bereitstellen oder Warten von Datenbankservern überflüssig. Unternehmen nutzen ihn für Data Lakes, Ad-hoc-Analysen, operative Berichte und die Untersuchung großer strukturierter oder halbstrukturierter Datensätze.
Grundlagen für Data Lakes
Athena funktioniert mit Formaten wie Parquet, ORC, JSON und CSV, während der AWS Glue Data Catalog Tabellendefinitionen und Metadaten bereitstellt. Gute Implementierungen organisieren S3-Präfixe, Partitionen und Schemata so, dass Abfragen verständlich und effizient bleiben. Kenntnisse in IAM, Verschlüsselung, Workgroups und AWS-Kostenkontrolle gehören ebenfalls zum umfassenderen Kompetenzprofil.
Analytics-Ökosystem
Amazon Athena lässt sich mit Services und Tools aus dem gesamten AWS-Analytics-Stack verbinden:
- AWS Glue Crawler, Data Catalog und ETL-Workflows
- Amazon S3 Data Lakes und Berechtigungen in Lake Formation
- Amazon QuickSight Dashboards und BI-Berichte
- JDBC- oder ODBC-Integrationen für Anwendungen und Notebooks
- Apache Spark, Apache Iceberg und andere Tabellentechnologien
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn ein S3 Data Lake eine nutzbare Abfrageschicht benötigt, langsame Scans die Kosten erhöhen oder Fachbereiche verlässliche Berichte brauchen. Sie benötigen möglicherweise auch Unterstützung bei der Migration aus einem Data Warehouse, beim Entwurf föderierter Abfragen oder bei der Verbindung von Athena mit bestehenden Pipelines. In Berlin funktioniert die Umsetzung aus der Ferne oft gut, während Workshops vor Ort Data Governance und die Abstimmung mit Stakeholdern unterstützen können.
Qualitätsmerkmale
Ein guter Amazon Athena-Experte entwickelt Schemata auf Grundlage realer Abfragemuster, statt S3 wie einen unstrukturierten Dateispeicher zu behandeln. Er versteht Partition Projection, spaltenbasierte Formate, Komprimierung, Workgroup-Steuerungen und Abfrageausführungspläne. Außerdem dokumentiert er Verantwortlichkeiten, Prüfungen der Datenqualität und Zugriffsregeln, damit die Lösung auch nach der Übergabe betrieben werden kann.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Erfahrung mit dem vollständigen Weg von Quellsystemen bis zu Dashboards, nicht nur mit einzelnen SQL-Abfragen. Bitten Sie um Beispiele mit Glue Catalog, Lake Formation, Iceberg oder QuickSight, wenn diese Komponenten zu Ihrer Umgebung passen. Eine klare Kommunikation auf Englisch und, wenn für lokale Teams erforderlich, auf Deutsch hilft dabei, die Zusammenarbeit aus der Ferne und vor Ort in Berlin produktiv zu halten.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Amazon Athena, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Amazon Athena wird verwendet, um SQL-Abfragen direkt auf Daten in Amazon S3 auszuführen, ohne Datenbankserver verwalten zu müssen. Unternehmen nutzen es zur Untersuchung von Data Lakes, für Berichte, Log-Analysen, föderierte Abfragen und geplante Analysen.
Amazon Athena fragt Daten direkt am Speicherort ab, wodurch sich der Infrastrukturaufwand reduzieren lässt und es sich für unregelmäßige analytische Workloads eignet. Ein verwaltetes Data Warehouse kann bei häufigen, stark parallel ausgeführten Abfragen und komplexen Transformations-Workflows eine planbarere Leistung bieten.
Ein guter Amazon Athena-Spezialist kennt sich normalerweise mit Amazon S3, AWS Glue Data Catalog, IAM und Lake Formation aus. Erfahrung mit QuickSight, Datenpipelines, Apache Iceberg und Infrastrukturautomatisierung ist wertvoll, wenn die Arbeit über das Abfragedesign hinausgeht.
Arbeiten mit Amazon Athena können bei einer kleinen Reporting-Aufgabe unkompliziert sein, aber produktive Data Lakes erfordern umfassendere Expertise. Der Spezialist sollte Schemata, Partitionen, Dateiformate, Berechtigungen, Abfragekosten und betriebliche Verantwortlichkeiten bewerten können, bevor er einen Ansatz empfiehlt.
Ja. Amazon Athena-Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da die Arbeit über AWS-Konten, Repositories und gemeinsame Dokumentation verwaltet wird. Berliner Teams bevorzugen möglicherweise dennoch Workshops vor Ort für Datenverantwortlichkeiten, Sicherheitsprüfungen oder Anforderungen mit deutschsprachigen Stakeholdern.
Amazon Athena kann ungeeignet sein, wenn eine Anwendung konstant latenzarme Transaktionen oder intensive parallele Abfragen mit strengen Leistungszielen benötigt. Ein Spezialist sollte es anhand von Workload, Governance und betrieblichen Anforderungen mit einem Data Warehouse, einer relationalen Datenbank oder einer anderen Abfrage-Engine vergleichen.
Fragen Sie, wie der Spezialist Dateiformate, Partitionen, Tabellenstrukturen und Zugriffskontrollen für Ihre Daten auswählen würde. Ein kompetenter Amazon Athena-Experte erklärt Abwägungen klar, überprüft Abfragepläne, kontrolliert das Scan-Volumen und hinterlässt reproduzierbare Dokumentation, statt sich auf Versuch und Irrtum zu verlassen.
Fachleute, die mit Amazon Athena arbeiten, stimmen sich häufig mit Teams aus den Bereichen Data Engineering, Sicherheit und Analytics ab. Die praktische Arbeit kann SQL, Glue-Metadaten, S3-Strukturen, Lake-Formation-Berechtigungen, CI/CD und BI-Integration umfassen. Daher kann angrenzendes AWS-Wissen ebenso wichtig sein wie die Syntax von Abfragen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 754 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 33% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Hindi (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Automotive (40%) und Bank- und Finanzwesen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon Athena in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (90%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon Athena eingesetzt haben
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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