Apache Airflow Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Airflow DAGs entwerfen, ETL- und ELT-Pipelines automatisieren und geplante Workflows über Datenteams und Cloud-Stacks hinweg zuverlässig halten – mit schnellem, präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Partha Nandi
Letzte Position:
KI-Softwareentwickler bei Fraunhofer IIS
- Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
- Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
- Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
- Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
- Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
- Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Elnazossadat Hosseininia
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Vasuraj Bhatia
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Guino Ndjenndja
Letzte Position:
Senior Dateningenieur bei Infomotion
- Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
- Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
- Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
- Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Airflow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
6 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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 genutzt, um Daten-Workflows als gerichtete azyklische Graphen oder DAGs zu planen und zu koordinieren. Es passt zu Pipelines, die klare Abhängigkeiten, Wiederholungen und nachvollziehbare Ausführungen über viele Systeme hinweg brauchen. Teams nutzen es, um Daten zu verschieben, Jobs auszulösen und komplexe Prozesse in Ordnung zu halten.
Häufige Aufgaben
- Airflow DAGs für ETL- und ELT-Flows erstellen und pflegen
- Zeitpläne, Wiederholungen, Alarme und Laufabhängigkeiten festlegen
- Datenbanken, Warehouses, APIs und Dateispeicher anbinden
- Den Zustand von Tasks überwachen und fehlgeschlagene Workflow-Läufe behandeln
Ökosystem und Tools
Starke Airflow-Spezialisten kennen den Scheduler, die Worker, die Metadatenbank und die Web-Oberfläche. Sie arbeiten außerdem mit Python, SQL, Containern und Cloud-Diensten wie verwalteten Airflow-Angeboten. Gute Praxis umfasst klare Namen, wiederverwendbare Operatoren und eine sinnvolle Granularität der Tasks.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen oft freiberufliche Airflow-Expertise, wenn Pipelines anfällig sind, sich langsam ändern oder schwer zu überwachen sind. Das ist häufig bei Plattform-Migrationen, neuen Warehouse-Einführungen oder dann der Fall, wenn interne Teams zusätzliche Unterstützung für Backlog-Arbeit brauchen. In Nürnberg kommt der Bedarf oft aus der Fertigung, der Logistik und aus Enterprise-Datenteams.
Was starke Spezialisten tun
Ein guter Airflow-Experte schreibt lesbare DAGs, nicht nur funktionierende. Er versteht Backfills, Catchup-Verhalten, XComs, Sensoren und den Umgang mit Secrets und weiß, wann ein Workflow vereinfacht werden sollte, statt noch mehr Tasks hinzuzufügen. Er dokumentiert auch Abhängigkeiten, damit andere die Pipeline ohne Rätselraten betreiben können.
Passung bei der Beauftragung
Für kleinere Korrekturen reicht oft ein Spezialist, der Python und SQL kennt. Für größere Plattformarbeit sollte man Erfahrung mit Orchestrierungsdesign, Cloud-Deployment, Observability und Datenzuverlässigkeit suchen. Remote-Zusammenarbeit funktioniert bei den meisten Airflow-Aufgaben gut, während Zeit vor Ort bei der Analyse, der Übergabe oder dann helfen kann, wenn lokale Stakeholder eine engere Abstimmung wollen.
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 Daten zwischen Systemen verschieben, transformieren und validieren. Es hilft Teams dabei, Abhängigkeiten festzulegen, Läufe zu planen und von Fehlern kontrolliert wiederherzustellen. Unternehmen setzen es oft für ETL, ELT, Berichtserneuerungen und operative Datentasks ein.
Airflow ist nicht die Transformations-Engine selbst. Es orchestriert die Schritte rund um ETL oder ELT, während die eigentliche Verarbeitung in SQL, Python, Spark, dbt oder in einem Warehouse stattfinden kann. Damit ist es eher eine Koordinationsschicht als ein kompletter Datenverarbeitungs-Stack.
Apache Airflow-Spezialisten sind hilfreich, wenn Pipelines schwer zu pflegen geworden sind, wenn Fehler besser behandelt werden müssen oder wenn Sie zu einem zuverlässigeren Orchestrierungs-Setup wechseln. Sie helfen auch bei Cloud-Migrationen und beim Plattform-Redesign. Ein Generalist kann ein Projekt starten, aber ein Spezialist ist besser, wenn der Workflow unter echter Produktionslast stabil bleiben muss.
Ein starker Airflow-Experte bringt meist Python und SQL mit sowie solides Wissen über Data Warehouses, APIs, Container und Cloud-Dienste. Vertrautheit mit Observability, Secret-Management und Scheduling-Mustern ist ebenfalls wichtig. In vielen Projekten liegen dbt, Spark oder Kubernetes eng bei Airflow im Stack.
Apache Airflow wird oft wegen seines ausgereiften Schedulings, der breiten Ökosystem-Unterstützung und der vertrauten DAG-basierten Orchestrierung gewählt. Prefect und Dagster können sich in manchen Setups moderner anfühlen, aber Airflow bleibt eine gängige Wahl, wenn Teams bewährte Workflow-Kontrolle und viele bestehende Integrationen wollen. Die beste Option hängt vom Pipeline-Stil und vom Betriebsmodell ab.
Eine kleine Workflow-Korrektur braucht vielleicht nur einen Airflow-Experten, der Python, SQL und den Daten-Stack des Projekts kennt. Ein größerer Plattform-Rollout braucht tiefere Erfahrung mit Deployment, Abhängigkeitsdesign, Alerting und Fehlerwiederherstellung. Je kritischer die Pipeline, desto wichtiger wird echte Produktionserfahrung.
Ja, Apache Airflow-Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil die meisten Aufgaben Code, Reviews und Dokumentation sind. Vor-Ort-Sessions in Nürnberg können trotzdem helfen, wenn Teams Workshop-Planung, Abstimmung mit Stakeholdern oder eine Übergabe mit dem lokalen Betrieb brauchen. Klarer Zugriff auf Logs, Umgebungen und Datenquellen ist wichtiger als der Standort.
Achten Sie auf eine saubere DAG-Struktur, sinnvolle Task-Grenzen und einen klaren Umgang mit Wiederholungen, Backfills und Alarms in Airflow. Gute Spezialisten erklären, warum sie sich für ein Design entschieden haben, nicht nur, was sie gebaut haben. Sie schreiben außerdem Code, den andere ohne versteckte Abhängigkeiten ausführen, unterstützen und erweitern können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 601 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 71% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (71%) und Automotive (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
