Amazon Athena Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie Experten an Bord, die Athena-Queries entwerfen, Datenformate und Partitionen optimieren und S3-basierte Analysen mit Glue und Lake Formation verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon Athena eingesetzt haben
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.
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Salvation Omorodion
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 Dhamo
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 Prakash
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 Can
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 Richter
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Ilya Isakov
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
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
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%
Master-Abschluss oder höher
33%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Tschechisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Athena-Grundlagen
Amazon Athena ist ein serverloser Query-Service, mit dem Sie SQL direkt auf Daten in Amazon S3 ausführen können. Unternehmen nutzen ihn, um Logs, Dateien und aufbereitete Datensätze zu untersuchen, ohne Query-Server verwalten zu müssen. Er wird oft gewählt, wenn Teams schnelle Ad-hoc-Analysen auf gespeicherten Daten brauchen.
Häufige Anwendungsfälle
- Event-Logs und Anwendungsdaten in S3 abfragen
- Leichte Analysen für Berichte aufbauen
- Daten prüfen, bevor sie in ein Data Warehouse geladen werden
- Compliance-, Audit- und Ermittlungsabläufe unterstützen
Athena passt gut für Teams, die schnelle Antworten aus vorhandenen Dateien wollen und die Daten am Ort belassen möchten.
Einordnung ins Ökosystem
Starke Profis, die mit Athena arbeiten, kennen meist AWS Glue, IAM, S3, Lake Formation und Parquet- oder JSON-Datenlayouts. Sie verstehen auch, wie sich Schema-Design, Partitionen und Dateigrößen auf Query-Kosten und Performance auswirken. In Berlin ist dieses Skillset in datenstarken Produktteams und Analytics-Gruppen, die über Cloud-Umgebungen hinweg arbeiten, weit verbreitet.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Experten, wenn Queries langsam sind, Daten unübersichtlich sind oder Teams ein zuverlässiges Setup für gemeinsame Analysen brauchen. Hilfe ist auch nützlich bei Migrationen von manuellen Reports, beim Auslagern aus Redshift oder wenn Zugriffsregeln bereinigt werden müssen. Remote-Arbeit reicht oft aus, aber Termine vor Ort in Berlin können helfen, Sicherheit und Datenverantwortliche besser abzustimmen.
Was starke Experten tun
- Klare SQL für wiederverwendbare Analysen schreiben
- Partitionierung und Dateiformate verbessern
- Berechtigungen und kontoübergreifenden Zugriff einrichten
- Kosten-, Latenz- und Datenqualitätsprobleme diagnostizieren
Ein starker Athena-Spezialist weiß, wie man Query-Geschwindigkeit, Governance und einfache Abläufe in Balance hält. Er hinterlässt gut lesbare Queries, dokumentierte Tabellen und ein Setup, das Ihr Team selbst weiterführen kann.
Ergebnisse
Typische Ergebnisse sind Query-Bibliotheken, das Einrichten des Data Catalog, Zugriffsrichtlinien und Dokumentation für Analysten oder Produktteams. Manche Spezialisten helfen auch dabei, Namensregeln, Ordnerstrukturen und Aktualisierungsroutinen festzulegen, damit Athena nutzbar bleibt, während die Daten wachsen. Das Ziel ist ein Setup, das sowohl für einzelne Fragen als auch für wiederholbare Berichte funktioniert.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Amazon Athena, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Amazon Athena wird genutzt, um SQL-Queries auf Dateien auszuführen, die in Amazon S3 gespeichert sind. Teams verwenden es für Log-Analysen, Berichte, Audits und die schnelle Untersuchung von Daten, ohne einen separaten Query-Cluster zu betreiben. Es passt gut, wenn die Quelldaten bereits in S3 liegen und das Team direkten Zugriff möchte.
Athena ist leichter und einfacher, wenn Sie SQL direkt auf Daten in S3 ausführen möchten. Redshift ist meist besser für schwerere Warehouse-Modelle und verwaltetes Performance-Tuning, während Spark für größere Transformations-Workflows und eigene Verarbeitung geeignet ist. Ein guter Experte hilft dabei, das richtige Tool für die Aufgabe zu wählen, statt jeden Anwendungsfall in ein System zu pressen.
Ein starker Amazon Athena-Spezialist kennt in der Regel S3, AWS Glue, IAM und Lake Formation. Wissen über Parquet, Partitionierung und Katalog-Design ist ebenfalls wichtig, weil diese Dinge sowohl die Performance als auch die Zugriffskontrolle beeinflussen. SQL-Qualität ist wichtig, aber das umliegende AWS-Setup ist oft das, was ein Projekt erfolgreich macht.
Amazon Athena-Projekte können von einfacher Query-Unterstützung bis zu komplexer Governance- und Performance-Arbeit reichen. Für eine kleinere Aufgabe reicht vielleicht jemand, der SQL und Tabellendefinitionen bereinigen kann, während ein größeres Setup tieferes AWS- und Datenmodellierungswissen braucht. Je mehr Nutzer, Datenquellen und Zugriffsregeln beteiligt sind, desto wichtiger wird die Erfahrung eines Spezialisten.
Athena-Arbeit lässt sich oft gut remote erledigen, weil die meisten Aufgaben in SQL, AWS-Konfiguration und Datenprüfung liegen. Zeit vor Ort in Berlin kann hilfreich sein, wenn es um sensible Daten, Workshops mit Stakeholdern oder Zugriffsfreigaben geht. Viele Teams nutzen eine Mischung: Remote-Umsetzung mit ein oder zwei gezielten Terminen vor Ort.
Fragen Sie, welche Datenformate er bevorzugt, wie er Partitionen handhabt und wie er Berechtigungen einrichtet. Bei Amazon Athena sollten Sie auch wissen, wie er langsame Queries debuggt und ob er die Arbeit für Analysten oder andere Spezialisten dokumentiert. Gute Antworten sollten die konkreten Tabellen, Datenpfade und das Zugriffsmodell nennen, nicht nur allgemeines AWS-Gerede.
Gute Athena-Arbeit ist leicht zu warten und leicht zu erklären. Achten Sie auf sauberes SQL, sinnvolle Tabellennamen, dokumentierte Katalogeinträge und einen klaren Umgang mit Dateiformaten und Partitionierung. Wenn der Spezialist zeigen kann, wie das Setup sowohl Geschwindigkeit als auch Governance unterstützt, ist das ein starkes Zeichen.
Ja, Amazon Athena ist der offizielle Produktname, und viele sagen auch AWS Athena oder einfach Athena. In der Praxis meinen sie denselben serverlosen Query-Service, mit dem Daten in S3 per SQL abgefragt werden. Ein guter Freelancer sollte den Service unter all diesen Namen verstehen.
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
