Apache Airflow Experten in Köln
entwickeln, vermittelt mit geprüften Spezialisten in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Apache Airflow-Pipelines über Cloud-Datenplattformen, Analytics-Stacks und Machine-Learning-Workflows hinweg entwickeln, planen und überwachen. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden geprüften und 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
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: 71%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Griechisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Köln 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 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 29 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.
- 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
Workflow-Orchestrierung
Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. Teams definieren Daten-Pipelines als Python-basierte gerichtete azyklische Graphen oder DAGs und verwalten Abhängigkeiten, Wiederholungsversuche und Ausführungshistorien über eine zentrale Oberfläche. Die Plattform ist für Workflows konzipiert, die eine klare Planung und operative Kontrolle benötigen.
Einsatz in Daten-Pipelines
Airflow koordiniert Extraktion, Transformation und Laden über Datenbanken, APIs, Objektspeicher und Data Warehouses hinweg. Außerdem unterstützt es wiederkehrende Berichte, Feature-Generierung, Modelltraining und Datenqualitätsprüfungen. Die Plattform orchestriert die Arbeit; spezialisierte Systeme übernehmen in der Regel die aufwendige Verarbeitung.
- Batch-Pipelines und wiederkehrende Datenübertragungen planen
- Transformationen in Snowflake, BigQuery oder Spark koordinieren
- Workflows für Machine Learning und Reporting auslösen
- Abhängigkeiten, Wiederholungsversuche, Warnungen und Backfill-Logik ergänzen
Ökosystem und Tools
Erfahrene Apache Airflow Spezialisten arbeiten mit Python, SQL und gängigen Datendiensten. Ihr Werkzeugkasten kann KubernetesExecutor, CeleryExecutor, Docker, Git, Terraform und Cloud-Dienste wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure umfassen. Provider-Pakete verbinden DAGs mit Datenbanken, Queues, Speicher- und Analytics-Tools.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn Pipelines schwer zu betreiben sind, Planungsregeln unzuverlässig werden oder eine Migration sorgfältige Planung erfordert. Teams in Köln können je nach Sicherheits-, Datenzugriffs- und Kollaborationsanforderungen lokale Workshops mit Remote-Umsetzung verbinden. Spezialisten können außerdem Workflows dokumentieren und klare Verantwortlichkeiten schaffen.
- Skripte und Cron-Jobs durch beobachtbare DAGs ersetzen
- Deployments zwischen Umgebungen oder Cloud-Diensten migrieren
- Zuverlässigkeit, Parallelität und Ressourcennutzung von Tasks verbessern
- Tests, Monitoring und Abläufe für Vorfälle einrichten
Was starke Spezialisten liefern
Erfahrene Fachkräfte trennen Orchestrierung von Datenverarbeitung und halten DAGs lesbar, modular und sicher erneut ausführbar. Sie verstehen Planungssemantik, Zeitzonen, Idempotenz, Backfills, Task-Mapping und Secret-Management. Außerdem wählen sie geeignete Executor und Deployment-Muster, statt jeden Workflow als ein einziges großes Skript zu behandeln.
Passung zum Projekt bewerten
Ein hilfreiches Briefing beschreibt Datenquellen, Ziele, Ausführungshäufigkeit, Sicherheitsanforderungen und das aktuelle Deployment-Modell. Bitten Sie Kandidaten zu erklären, wie sie einen DAG testen, sich von einem fehlgeschlagenen Task erholen und doppelte Ergebnisse verhindern würden. Qualität zeigt sich in wartbarem Code, hilfreichen Warnungen, klarer Dokumentation und einer praktischen Übergabe an das interne Team.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Airflow, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Airflow wird eingesetzt, um Workflows aus voneinander abhängigen Tasks zu planen, zu koordinieren und zu überwachen. Unternehmen nutzen es häufig für Datenaufnahme, Transformationen im Data Warehouse, Reporting, die Vorbereitung von Machine Learning und wiederkehrende operative Prozesse.
Apache Airflow bietet einen ausgereiften Scheduler, ein umfangreiches Provider-Ökosystem und eine Weboberfläche zur Prüfung von Workflow-Ausführungen. Cron ist einfacher, bietet aber weniger Abhängigkeitsmanagement und Transparenz, während Dagster und Prefect für Teams geeignet sein können, die andere Modelle für Assets, Typisierung oder Orchestrierung bevorzugen.
Ein starker Apache Airflow Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit Python, SQL, Cloud-Speicher, Data Warehouses und containerisierten Deployments. Nützliche angrenzende Fähigkeiten umfassen Kubernetes, Spark, Terraform, Git-basierte Bereitstellung, Datenqualitätstests und Monitoring.
Das passende Niveau hängt von der Komplexität des Workflows und dem operativen Risiko ab. Eine kleine Anzahl geplanter DAGs benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung bei der Umsetzung, während eine gemeinsam genutzte Plattform mit vielen Teams Expertise in Architektur, Skalierung, Sicherheit, Tests und Migration erfordert.
Ja. Apache Airflow Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da DAGs, Infrastruktur und Dokumentation in gemeinsamen Repositories geprüft werden können. Vor-Ort-Termine in Köln können dennoch bei Zugriffskontrollen, Architektur-Workshops und der Abstimmung mit Daten- oder Betriebsteams helfen.
Ein kompetenter Apache Airflow Spezialist prüft zunächst Datenquellen, Ziele, Zeitpläne, Abhängigkeiten, Verhalten bei Wiederholungsversuchen und Verantwortlichkeiten. Außerdem sollte er Ausführungsumgebungen, den Umgang mit Secrets, Zugriffsrichtlinien, Warnungen und die Frage klären, ob Workloads in Airflow oder in ein Verarbeitungssystem gehören.
Achten Sie auf lesbare DAGs, idempotente Tasks, zuverlässige Wiederholungsversuche und Tests, die Abhängigkeiten und Fehlerpfade abdecken. Ein starker Apache Airflow Experte liefert außerdem hilfreiches Monitoring, klare Runbooks, sinnvolle Ressourcensteuerung und Dokumentation, die ein anderes Team pflegen kann.
Eine Apache Airflow Migration kann verborgene Abhängigkeiten, Annahmen zu Zeitzonen, Probleme mit doppelter Verarbeitung und Unterschiede zwischen Ausführungsumgebungen sichtbar machen. Die Arbeit ist sicherer, wenn der Spezialist bestehende Zeitpläne erfasst, Ergebnisse validiert, Backfills testet und Workflows schrittweise und kontrolliert migriert.
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
