Apache Airflow Experts in Cologne
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagieren Sie Experten, die zuverlässige DAGs entwerfen, Batch- und Data-Workflows automatisieren und die Airflow-Orchestrierung team- und umgebungsübergreifend stabil halten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Alexander Bromberg
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Fahad Razzaq
Letzte Position:
Data Science – Operationsoptimierung bei Netto-marken
Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.
- Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
- Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
- Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI
Rainer Langbehn
Letzte Position:
Senior IT-Consultant, Senior Software Architekt, Senior Software Entwickler, Senior DevOps Engineer bei Techniker Krankenkasse
Automatisierung der Datenbank Major / Minor Releases des Projektes TKeasy
Konzept zur Datenbank Major / Minor Release Automatisierung
Istaufnahme
Evaluierung der Redgate Flyway Funktionalitäten
Konzepterstellung
Produkte: Redgate Flyway, GitHub, Quest, Erwin Data Modeller, Oracle, Atlassian Jira, Atlassian Confluence
Kenntnisse: Docker, Continuous Delivery, Continuous Integration, Redgate Flyway, Major Releases, Minor Releases
Johannes Wagner
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Soorce GmbH
- Analyse der geschäftlichen Anforderungen
- Integration verschiedener Datenquellen wie ERP-Systeme, Produktionssysteme und externe Datenquellen
- Implementierung der Beladungsstrecken und Verarbeitungslogik mit MSSQL
- Datenmodellierung und Optimierung von Datenmodellen
- Aufsetzen eines Data Quality Managements inkl. Data Profiling mit dynamischer Programmierung
- Unterstützung bei der Konzipierung und Etablierung der Data Governance, insb. im Bereich Data Quality Management und Datenschutz
- Mithilfe bei der Entwicklung von BI-Lösungen mit Tableau zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen
Emmanouil Tzouridis
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Trade Republic Bank GmbH
- Implementierung von Analytics- und Automatisierungslösungen für die Business Unit Anti Financial Crime
- Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für produktive ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over und Kartenbetrugserkennung sowie Customer Risk Assessment
- Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow
Pappu Prasad
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater (AWS-Dienste und Beratung) bei devoteam GmbH
- Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
- Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
- Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
- Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
- Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Airflow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Bildung, Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Griechisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Workflow-Orchestrierung
Apache Airflow wird verwendet, um Daten- und Automatisierungs-Workflows zu planen, zu überwachen und zu steuern. Teams nutzen es, um Skripte und Jobs in klare DAGs mit Abhängigkeiten, Wiederholungen, Warnungen und Ausführungsverlauf zu überführen. Es eignet sich für Pipelines, die Daten bewegen, Modelle anstoßen oder Aufgaben über Services hinweg koordinieren.
Typische Anwendungsfälle
- ETL- und ELT-Pipelines
- Batch-Datenverarbeitung
- ML-Trainings- und Aktualisierungsjobs
- API- und Dateiübertragungs-Workflows
- Reporting und operative Automatisierung
Airflow passt besonders gut, wenn Arbeit in einer festen Reihenfolge, nach Zeitplan oder nach einem Ereignis laufen muss. Es ist verbreitet in Analytics-Plattformen, Data-Engineering-Stacks und operativ geprägten Systemen, die nachvollziehbare Ausführung brauchen.
Ökosystem und Tools
Airflow wird meist zusammen mit Python, SQL, Git, Docker und Cloud-Services eingesetzt. Experten arbeiten außerdem mit Providern, Sensoren, Verbindungen, Variablen, Custom Operators und Task-Logs. Gute Setups beinhalten eine klare Code-Struktur, getrennte Umgebungen und einen sicheren Umgang mit Secrets.
Was starke Experten tun
Ein starker Apache Airflow Spezialist schreibt wartbare DAGs, nicht nur funktionierende. Er hält Tasks klein, gestaltet Wiederholungen sinnvoll und plant für Beobachtbarkeit und Fehlerbehebung mit. Er weiß auch, wann man einen Workflow aufteilen sollte, wann ein Sensor sinnvoll ist und wie man fragile Scheduling-Logik vermeidet.
Wann Sie Hilfe hinzuziehen sollten
Holen Sie sich freiberufliche Unterstützung, wenn Workflows schwer zu debuggen, langsam in der Ausführung oder riskant zu ändern werden. Teams in Köln nutzen Airflow-Spezialisten oft remote für Plattformaufgaben, während Vor-Ort-Zeit hilfreich ist, wenn eine enge Zusammenarbeit mit Daten- und Betriebsteams nötig ist. Das ist besonders nützlich bei Migrationen, Umstellungen und Produktionsvorfällen.
Airflow in der Praxis
Airflow, oft gesucht als Apache Airflow oder einfach Airflow, geht vor allem um Orchestrierung und nicht um Rechenleistung. Es koordiniert Aufgaben; es ersetzt nicht die Tools, die die eigentliche Verarbeitung übernehmen. Deshalb ist eine klare Zuständigkeit wichtig: Die Workflowschicht, der Job-Code und die Infrastruktur müssen zusammenpassen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Airflow, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Airflow wird eingesetzt, um Workflows zu orchestrieren, die Reihenfolge, Planung, Wiederholungen und klare Überwachung brauchen. Unternehmen nutzen es für Datenpipelines, Dateibewegungen, Modellaktualisierungen und wiederkehrende operative Jobs. Es ist eine Koordinationsebene, nicht das System, das die eigentliche schwere Verarbeitung selbst übernimmt.
Airflow wird oft gewählt, wenn Teams ausgereifte Planung, viele Integrationen und starke Kontrolle über Task-Abhängigkeiten brauchen. dbt ist besser für SQL-Transformationen im Warehouse, während Prefect oft wegen eines leichteren Programmiermodells bevorzugt wird. Luigi ist älter und einfacher, aber viele Teams stoßen dort an Grenzen, wenn Workflows größer werden.
Ein starker Apache Airflow Spezialist kennt sich in der Regel sehr gut mit Python aus und kann SQL lesen, da viele DAGs Datenarbeit einbetten. Er sollte außerdem Docker, Git, Cloud-Services, Logging, Alerts und Secrets-Management verstehen. Für datenintensive Setups ist Vertrautheit mit Warehouses und Scheduling-Mustern besonders wichtig.
Selbst einfache Workflows können scheitern, wenn Wiederholungen, Abhängigkeiten oder das Timing der Tasks schlecht gehandhabt werden. Airflow-Expertise wird wichtig, sobald Workflows gemeinsame Zuständigkeiten, mehrere Umgebungen oder Produktionsmonitoring brauchen. Ein Freelancer kann auch bei kleineren Setups helfen, wenn das Team von Anfang an eine saubere Struktur will.
Ja, die meiste Apache Airflow-Arbeit kann remote erledigt werden, weil es im Kern um Code, Konfiguration und Reviews geht. Teams in Köln brauchen Vor-Ort-Zeit oft nur für Workshops, Incident-Reviews oder die enge Abstimmung mit Daten- und Betriebspartnern. Remote-Zusammenarbeit passt in der Regel gut, wenn Zugriff und Prozesse sauber aufgesetzt sind.
Achten Sie in Airflow auf eine klare DAG-Struktur, sinnvolle Wiederholungslogik, gute Benennung und einen ruhigen Umgang mit Fehlern. Gute Spezialisten erklären, warum sie einen Sensor, eine Trigger-Regel oder eine separate Task Group verwendet haben, statt einfach Komplexität hinzuzufügen. Sie sollten auch über Beobachtbarkeit, Tests und Deployment sprechen, nicht nur darüber, dass Tasks laufen.
Ein häufiger Fehler mit Apache Airflow ist, zu viel Logik in einen einzelnen Task oder eine einzelne DAG-Datei zu packen. Weitere Probleme sind schwaches Alerting, zu viele Sensoren, unklare Zuständigkeiten und Workflows, die von manuellen Korrekturen abhängen. Starke Experten vereinfachen die Pipeline und machen Fehler leicht verständlich.
Teams holen sich oft Airflow-Spezialisten dazu, wenn sie instabile Workflows retten, eine wachsende Orchestrierungsschicht neu gestalten oder Standards für zukünftige Arbeit setzen müssen. Ein Freelancer kann sich auf Struktur, Performance und Wartbarkeit konzentrieren, ohne auf interne Kapazitäten warten zu müssen. Das ist besonders nützlich, wenn die Plattform geschäftskritisches Reporting oder die Bereitstellung von Daten unterstützt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 768 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 83% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Griechisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Informationstechnologie (IT) (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Qualitätssicherung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
