Amazon EMR Experten in Berlin
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die umfangreiche Spark- und Hadoop-Workloads betreiben, EMR auf EC2- oder EMR-Serverless-Umgebungen konzipieren und Data Lakes mit Amazon S3, Glue und Athena verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell passende, geprüfte und verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Amazon EMR eingesetzt haben
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.
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Louis G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
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
Joseph Chris Adrian R.
Letzte Position:
Data Scientist II bei Amazon
- Mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um Anforderungen zu verstehen und den Projektumfang sowie Erfolgskriterien festzulegen
- Anpassungsfähigkeit bewiesen, indem ich mich schnell in einem komplexen, unklaren regulatorischen Umfeld eingearbeitet habe
- Umfassende wissenschaftliche Entwurfs-, Architektur-Review- und abschließende Methodendokumentation verfasst, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten
- Daten, die in Amazon Redshift und Amazon S3 gespeichert waren, mit SQL gesammelt
- Explorative Datenanalyse und Feature-Engineering mit Python (matplotlib und seaborn), PySpark und Amazon EMR durchgeführt
- Maschinelle Lernmodelle entwickelt und validiert, um Optimierung, Zeitreihenprognosen, Anomalieerkennung und Klassifikation zu ermöglichen
- Maschinelle Lernmodelle mit Python-Bibliotheken wie scikit-learn, numpy und pandas entwickelt
- Das Machine-Learning-Modell mit der AWS-Cloud-Plattform (MLOps), insbesondere AWS SageMaker, bereitgestellt
David H.
Letzte Position:
Cloud- und Data Engineer bei zeb.information.technology GmbH & Co. KG
- Deutsche Landesbank im Bereich Kreditrisiko:
- Konzeption und Implementierung einer skalierbaren, cloud-nativen ETL-Strecke mit Apache Airflow, PySpark und AWS EMR on EKS inklusive Datenintegration, Transformation und produktivem Betrieb
- Mitarbeit beim Aufbau und Betrieb einer cloudbasierten SaaS-Infrastruktur auf AWS mit Helm, Kubernetes, ArgoCD, Grafana sowie Terraform/Terragrunt
- Einsatz moderner Data-Engineering-Technologien zur Entwicklung effizienter Datenpipelines mit Git, CI/CD und DevOps-Praktiken
- Abstimmung technischer Anforderungen mit Fach- und IT-Stakeholdern im Bankenumfeld
- Spezialdienstleister für Bankenregulierung & Ratingverfahren im Bereich Marktpreisrisiko:
- Aufbau einer Analyse- und Validierungsplattform in Kubernetes (On-Premise) zur Automatisierung von Berechnungen mit Apache Airflow
- Entwicklung von Analyse-Dashboards und Auswertungen mit Python, R und SQL
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon EMR einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
3,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Tschechisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 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 EMR 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 26 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Amazon EMR Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Automotive (29%)
- Energie (29%)
- Fertigung (29%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (29%)
- Sport und Freizeit (29%)
- Werbung (14%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Amazon EMR leistet
Amazon EMR, auch bekannt als Amazon Elastic MapReduce, ist ein AWS-Service zur Verarbeitung großer Datenmengen mit verteilten Frameworks. Der Service führt Apache Spark, Hadoop, Hive, Trino und andere Open-Source-Tools aus und übernimmt dabei einen großen Teil der Cluster-Einrichtung. Unternehmen nutzen ihn für Data Lakes, Batch-Verarbeitung, Analysen und die Vorbereitung von Machine-Learning-Modellen.
Kernarchitekturen
EMR kann auf EC2-Clustern, auf EKS oder in einem Serverless-Modell ausgeführt werden. Gute Designs trennen Rechenleistung und Speicher mit Amazon S3, nutzen Managed Scaling, wo es sinnvoll ist, und definieren wiederholbare Umgebungen mithilfe von Infrastructure as Code. Die richtige Wahl hängt von Workload-Dauer, Isolation, Betriebskontrolle und Integrationsanforderungen ab.
Ökosystem und Tools
Experten, die mit EMR arbeiten, verbinden es üblicherweise mit einem umfassenderen AWS-Daten-Stack:
- Amazon S3 für dauerhaften Data-Lake-Speicher und partitionierte Datensätze
- AWS Glue Data Catalog für Schemata, Auffindbarkeit und Governance
- Amazon Athena, Redshift oder OpenSearch für nachgelagerte Analysen
- Apache Spark, Hive, Trino und Hadoop für verteilte Verarbeitung
- CloudWatch, IAM und Lake Formation für Betrieb und Zugriffskontrolle
Typische Aufgaben in der Umsetzung
Freiberufliche Spezialisten helfen beim Erstellen von Ingestion-Pipelines, bei der Optimierung von Spark-Jobs und bei der Migration älterer Hadoop-Workloads zu AWS. Außerdem konfigurieren sie Bootstrap-Aktionen, Netzwerke, Sicherheitsrichtlinien, Protokollierung und automatisierte Deployments. In Berlin unterstützen sie möglicherweise lokale Teams aus den Bereichen Daten, Finanzen, Mobilität oder Forschung durch Remote-Zusammenarbeit oder Workshops vor Ort.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Externes Fachwissen ist hilfreich, wenn eine EMR-Umgebung teuer, unzuverlässig oder schwer zu verwalten ist. Häufige Anzeichen sind langsame Spark-Phasen, überdimensionierte Cluster, wiederholte manuelle Releases oder unklare S3- und IAM-Berechtigungen. Spezialisten können die Plattform bewerten, einen Migrationspfad definieren und Runbooks hinterlassen, die interne Teams verwenden können.
Was gute Experten mitbringen
Qualität zeigt sich nicht nur in einem erfolgreichen Cluster-Start. Gute Fachkräfte erklären Partitionierung, Shuffle-Verhalten, Dateiformate und die Dimensionierung von Workloads auf praktische Weise und überprüfen Entscheidungen anschließend anhand von Logs und Workload-Daten. Sie verstehen AWS-Netzwerke und -Sicherheit ebenso wie Spark-Code und dokumentieren die Wiederherstellung nach Fehlern, Monitoring und Kostenkontrollen klar.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Amazon EMR am häufigsten gestellt werden.
Amazon EMR wird zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen mit verteilten Tools wie Apache Spark, Hadoop, Hive und Trino verwendet. Unternehmen nutzen es für Batch-Pipelines, die Vorbereitung von Data Lakes, Log-Analysen, die Generierung von Features und andere Workloads, die skalierbare Rechenleistung benötigen.
Amazon EMR bietet eine enge Kontrolle über die AWS-Infrastruktur, Open-Source-Komponenten und die Integration mit Services wie S3, Glue und IAM. Databricks stellt eine einheitlichere Analytics-Erfahrung mit einem eigenen Workspace und verwalteten Funktionen bereit. Welche Lösung besser passt, hängt daher von Governance, Portierbarkeit, den Präferenzen des Teams und dem benötigten Betriebsmodell ab.
Für die Arbeit mit Amazon EMR sind häufig Apache Spark, SQL, Python oder Scala sowie praktische AWS-Kenntnisse erforderlich. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen S3-Data-Lake-Design, Glue, IAM, VPC-Netzwerke, CloudFormation oder Terraform, CloudWatch und Datenformate wie Parquet.
Ein guter EMR-Spezialist sollte Workloads betreut haben, die mit Ihren vergleichbar sind, und nicht nur einen Beispiel-Cluster gestartet haben. Fragen Sie nach Erfahrungen mit der Spark-Performance in der Produktion, fehlgeschlagenen Jobs, Sicherheitsgrenzen, Deployment-Automatisierung und der Messung von Zuverlässigkeit und Ressourcennutzung.
Amazon Elastic MapReduce wird über AWS-Konsolen, APIs und Deployment-Tools verwaltet, daher kann ein großer Teil der Arbeit remote von Berlin aus erledigt werden. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Architektur-Workshops, der Abstimmung mit Stakeholdern und Zugriffsprüfungen hilfreich sein, während eine klare Dokumentation verteilte Teams unterstützt.
EMR Serverless eignet sich für wechselnde Workloads, bei denen das Team weniger Cluster-Administration und eine automatische Ressourcenverwaltung wünscht. EMR auf EC2 bietet mehr Kontrolle über Instance-Typen, Netzwerke, dauerhafte Konfigurationen und spezialisierte Optimierungen, was bei konstanten oder streng kontrollierten Workloads wichtig sein kann.
Ein kompetenter Amazon EMR-Experte kann Partitionierung, Shuffles, Dateigrößen, Skalierungsentscheidungen und die Wiederherstellung nach Fehlern so erklären, dass Ihr Team sie überprüfen kann. Fordern Sie vor Beginn der Arbeit einen klaren Bewertungsplan, relevante Beispiele aus der Umsetzung, Empfehlungen zum Monitoring und Standards für die Dokumentation an.
AWS EMR-Projekte unterscheiden sich stark zwischen explorativen Analysen, geplanten Pipelines und kontinuierlich betriebenen Datenplattformen. Spezialisten sollten vor der Aufwandsschätzung die Spark- oder Hadoop-Distribution, das Bereitstellungsmodell, die Sensibilität der Daten, den Zugriffsprozess, die Erwartungen an den Bereitschaftsdienst und die bevorzugten Tools des Teams klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EMR in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 855 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EMR in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Amazon EMR in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EMR in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Tschechisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EMR in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (57%) und Automotive (29%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Amazon EMR in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (43%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon EMR 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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
