Apache Airflow Experten in Österreich
, die innerhalb von Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern und der Unterstützung von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Daten-Workflows orchestrieren, Cloud-Services verbinden und produktionsreife DAGs mit Apache Airflow betreiben. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Kevin L.
Letzte Position:
Datenberater bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Bernhard K.
Letzte Position:
KI-Berater bei Bitpanda
- Beratung zur KI-Strategie und -Implementierung für eine der führenden digitalen Asset-Plattformen Europas
- Unterstützung von Teams bei der Integration agentischer KI-Workflows, Optimierung der Entwicklerproduktivität durch KI-gestützte Tools und Bewertung neuer KI-Technologien für Fintech-Anwendungen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Airflow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die Apache Airflow 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Apache Airflow Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Informationstechnologie (IT) (71%)
- Bildung (57%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (57%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Fertigung (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Energie (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Workflow-Orchestrierung
Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Daten-Workflows. Teams definieren Pipelines als Python-basierte gerichtete azyklische Graphen oder DAGs und nutzen Abhängigkeiten, um die Ausführung von Aufgaben zu steuern. Die Plattform ist für Workflows ausgelegt, die Transparenz, Wiederholungen, Warnmeldungen und eine klare operative Verantwortung benötigen.
Arbeit an Daten-Pipelines
Airflow-Spezialisten nutzen die Plattform, um Batch-Verarbeitung, die Vorbereitung von Analysen, Machine-Learning-Workflows und wiederkehrende Geschäftsprozesse zu koordinieren. Eine Pipeline kann Daten aus operativen Systemen extrahieren, mit SQL oder Spark transformieren, in ein Data Warehouse laden und nachgelagerte Berichte auslösen. Airflow verwaltet die Reihenfolge, während die Verarbeitungssysteme die eigentliche Rechenarbeit übernehmen.
- DAGs für Aufnahme, Transformation und Datenqualitätsprüfungen erstellen
- Ladevorgänge in Data Warehouses und Modellaktualisierungen planen
- Schritte für das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen koordinieren
- Wiederholungen, Warnmeldungen, Backfills und operative Kontrollen hinzufügen
Ökosystem und Tools
Fundierte Apache Airflow-Arbeit umfasst Python, SQL, Cloud-Speicher, Data Warehouses und Container-Plattformen. Häufige Integrationen umfassen Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, Kubernetes, Apache Spark, dbt und Provider-Pakete. Fachkräfte arbeiten außerdem mit Metadaten-Datenbanken, Executoren, Secrets-Management, CI/CD- und Observability-Tools.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen holen häufig freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn eine bestehende Orchestrierungsumgebung schwer zu warten geworden ist oder eine neue Datenplattform schnell in Betrieb gehen muss. Sie können das DAG-Design prüfen, die Planung verbessern, von Legacy-Skripten migrieren oder Bereitstellungsstandards etablieren. In Österreich kann die Zusammenarbeit aus dem Homeoffice zu verteilten Datenteams passen, während die Arbeit vor Ort bei Workshops, Zugriffskontrollen oder komplexen operativen Übergaben hilfreich sein kann.
- Fehleranfällige Cron-Jobs durch nachvollziehbare Workflows ersetzen
- Airflow auf einen zuverlässigen Produktivbetrieb vorbereiten
- Parallelität, Warteschlangen, Wiederholungen und Ressourcennutzung optimieren
- Verfahren für Tests, Releases und Vorfälle etablieren
Qualitätsmerkmale
Eine kompetente Fachkraft trennt die Orchestrierungslogik von fachlichen Transformationen und hält DAGs lesbar, modular und idempotent. Sie versteht Planungsintervalle, Zeitzonen, das Catchup-Verhalten, Task Mapping, Sensoren und Backfills, anstatt Airflow nur als einfachen Cron-Ersatz zu betrachten. Außerdem dokumentiert sie Abhängigkeiten und entwickelt für Fehler, Wiederherstellung und sichere erneute Ausführungen.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Bitten Sie um Beispiele für produktive Workflows, die Ihren ähnlich sind, und besprechen Sie, wie Fehler, Schemaänderungen und verspätet eintreffende Daten behandelt wurden. Prüfen Sie neben dem Python-Code auch den Umgang mit Sicherheit, Secrets, Infrastructure as Code und Monitoring. Die Sprachanforderungen sollten in Teams in Österreich frühzeitig vereinbart werden, insbesondere wenn operative Runbooks und die Kommunikation bei Vorfällen standortübergreifend erfolgen müssen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Apache Airflow.
Apache Airflow wird verwendet, um Workflows aus voneinander abhängigen Aufgaben zu planen, zu koordinieren und zu überwachen. Unternehmen nutzen es häufig für Datenaufnahme, Transformationen in Data Warehouses, Qualitätsprüfungen, Machine-Learning-Pipelines und wiederkehrende operative Prozesse.
Apache Airflow bietet eine umfassendere Steuerung als Cron, einschließlich Abhängigkeitsmanagement, Wiederholungen, Backfills, Logs und einer Benutzeroberfläche. Im Vergleich zu verwalteten Services wie AWS Step Functions, Google Cloud Composer oder Azure Data Factory bietet es eine breite Python-basierte Orchestrierung und Portabilität, erfordert bei selbst gehosteten Umgebungen jedoch mehr operative Verantwortung.
Ein guter Apache Airflow Spezialist versteht in der Regel auch Python, SQL, Data Warehouses, Cloud-Speicher und containerisierte Bereitstellung. Erfahrung mit Kubernetes, Apache Spark, dbt, CI/CD, Secrets-Management und Observability ist wertvoll, wenn Workflows produktiv betrieben werden.
Das passende Niveau hängt vom Umfang, Risiko und Betriebsmodell des Workflows ab. Eine Fachkraft für produktive Orchestrierung sollte DAG-Design, Planungsverhalten, Wiederherstellungsverfahren, Tests und Monitoring anhand konkreter Projekterfahrungen erklären können, nicht nur anhand von Übungsprojekten.
Ja. Apache Airflow verfügt über eine Weboberfläche, zentralisierte Logs und deklarative Workflow-Definitionen, die die Zusammenarbeit aus dem Homeoffice unterstützen. Teams in Österreich sollten dennoch Zeitzonen, Dokumentationssprache, Zugriffsverfahren und die Zuständigkeit bei einem Ausfall eines geplanten Workflows festlegen.
Apache Airflow kann für Event-Verarbeitung mit niedriger Latenz, einfache Einzelaufgaben oder Workflows, die kontinuierliches Streaming statt Batch-Orchestrierung erfordern, ungeeignet sein. In diesen Fällen sind Event-Broker, Stream-Prozessoren oder ein einfacherer Scheduler möglicherweise passender.
Fragen Sie, wie die Apache Airflow Fachkraft mit Wiederholungen, Idempotenz, Backfills, verspäteten Daten, Schemaänderungen und fehlgeschlagenen Abhängigkeiten umgehen würde. Ein hochwertiger Spezialist spricht außerdem über Observability, Sicherheit, Bereitstellungsprozesse und eine wartbare DAG-Struktur, bevor er Implementierungsarbeiten vorschlägt.
Ein Apache Airflow Freelancer kann DAGs, Provider-Integrationen, Bereitstellungskonfigurationen, Monitoring-Regeln, Datenqualitätsprüfungen und operative Dokumentation liefern. Außerdem kann er eine bestehende Umgebung prüfen, Skripte in verwaltete Workflows migrieren oder Standards für Tests und Releases etablieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 817 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 83% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (71%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
