Apache Airflow Experten in Köln
, die mit KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend vermittelt werden.Stelle Experten ein, die Airflow-DAGs entwerfen, zuverlässige Scheduling- und Backfill-Logik bauen und Datenpipelines über Warehouses und APIs hinweg verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Alexander B.
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 R.
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 L.
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 W.
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 T.
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 P.
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: 69%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Griechisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 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.
- Bildung (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Automotive (50%)
- Versicherung (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Fertigung (50%)
- Einzelhandel (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es macht
Apache Airflow wird genutzt, um Data-Workflows, Batch-Jobs und systemübergreifende Abhängigkeiten zu orchestrieren. Teams verwenden es, um verstreute Skripte in klare DAGs mit Zeitplänen, Retries, Benachrichtigungen und Übergaben zu verwandeln, die leicht nachvollziehbar sind.
Wofür es sich eignet
- ETL- und ELT-Pipelines
- Warehouse-Ladevorgänge und Data-Quality-Checks
- API-Synchronisationen und dateibasierte Übertragungen
- ML-Training, Feature-Refresh und Model Scoring
Es ist eine häufige Wahl, wenn Workflows Kontrolle, Transparenz und wiederholbare Ausführung brauchen statt einmaliger Cron-Jobs.
Kern-Stack
Gute Airflow-Arbeit berührt Python, SQL, Docker und eine Metadatenbank. Spezialisten kennen auch Executor, Task-Isolation, Connections, Variablen, Secrets und wissen, wie man Code so paketiert, dass DAGs sauber und wartbar bleiben.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn DAGs schnell wachsen, Läufe ohne klare Gründe fehlschlagen oder die Orchestrierung von ad-hoc-Skripten auf ein Produktions-Setup umgestellt werden muss. In Köln ist das oft wichtig für Analytics-Teams, die mit lokalen Daten aus Betrieb, Logistik, Medien oder Handel arbeiten und eine saubere Übergabe an interne Mitarbeiter brauchen.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter Profi schreibt gut lesbare DAGs, setzt sinnvolle Zeitpläne und vermeidet fragile Task-Ketten. Er oder sie behandelt Retries, Sensoren, Branching, SLAs und Abhängigkeiten sorgfältig und dokumentiert anschließend, wie der Workflow betrieben und erweitert werden soll.
Anzeichen, dass du Airflow-Expertise brauchst
- Jobs überschneiden sich oder verpassen ihre Zeitfenster
- Fehler sind schwer nachzuvollziehen
- Neue Pipelines kopieren alte Muster
- Deployment und Umgebungseinrichtung sind uneinheitlich
Wenn das Team Apache Airflow gegen cron, Prefect oder Dagster abwägt, kann ein Spezialist helfen, die passende Lösung zu wählen und das Workflow-Design zu formen, bevor technischer Ballast entsteht.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Airflow, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Airflow wird genutzt, um Workflows zu orchestrieren, die in einer definierten Reihenfolge laufen müssen. Es eignet sich für ETL, ELT, Data-Quality-Checks, API-Synchronisationen und geplante Jobs, die davon abhängen, dass andere Aufgaben zuerst abgeschlossen werden.
Airflow ist stärker als cron, wenn Workflows Abhängigkeiten, Retries, Logging und einen sichtbaren Task-Status brauchen. Im Vergleich zu Prefect oder Dagster wird es oft wegen der ausgereiften Planung und der breiten Unterstützung des Ökosystems gewählt, wobei die endgültige Entscheidung davon abhängt, wie viel Orchestrierungssteuerung das Projekt braucht.
Ein starker Apache Airflow-Spezialist bringt meist Python, SQL, Docker und ein solides Verständnis für Task-Design mit. Erfahrung mit Warehouses, APIs, Secret-Management und Deployment ist hilfreich, weil Orchestrierungsprobleme oft zwischen Code, Infrastruktur und Datensystemen liegen.
Du brauchst nicht immer ein langes Profil, aber du brauchst den Nachweis echter Workflow-Umsetzung. Achte auf jemanden, der DAGs gebaut hat, die Fehler überstehen, Backfills beherrschen und lesbar bleiben, wenn die Zahl der Tasks wächst.
Hol dir Airflow-Hilfe, wenn Pipelines instabil sind, Zeitpläne unklar sind oder ein Team die Orchestrierung neu aufsetzen muss, ohne die Lieferung zu verlangsamen. Freiberufliche Unterstützung ist auch sinnvoll, wenn ein internes Team die Datenarbeit kennt, aber keine Zeit hat, die Workflow-Ebene aufzuräumen.
Ja, Apache Airflow-Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil der Großteil der Umsetzung in Code, Konfiguration und Runbooks stattfindet. Vor-Ort-Zeit in Köln kann während der Analyse helfen, aber die laufende DAG-Entwicklung und Review funktionieren meist gut mit gemeinsamem Zugriff und klaren Abläufen.
Beurteile die Airflow-Qualität danach, wie der Spezialist Abhängigkeiten, Fehlerbehandlung und operativen Support erklärt. Starke Arbeit ist lesbar, testbar und leicht zu betreiben, mit sinnvollem Einsatz von Retries, Sensoren, Alerts und sauberer Trennung von Umgebungen.
In Köln brauchen Apache Airflow-Projekte oft eine reibungslose Abstimmung mit bestehenden Data-Stacks und eine klare Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern. Unternehmen erwarten meist eine saubere Übergabe, planbare Zeitsteuerung und ein Workflow-Design, das zu ihren Teams passt, egal ob die Arbeit remote oder teilweise vor Ort stattfindet.
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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Nürnberg Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
