Apache Airflow Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft der KIArbeiten Sie mit Spezialisten, die Datenpipelines orchestrieren, Cloud-Dienste integrieren und zuverlässige Scheduling-Workflows mit Apache Airflow entwickeln. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Partha N.
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 T.
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 H.
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 S.
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 B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Vasuraj B.
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 N.
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: 69%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 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 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.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Automotive (57%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Bildung (29%)
- Energie (29%)
- Fertigung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Orchestrierung
Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. Teams definieren Prozesse als gerichtete azyklische Graphen oder DAGs, sodass Abhängigkeiten, Wiederholungen und Ausführungszustände sichtbar bleiben. Die Plattform ist für den stapelorientierten Datentransfer und wiederkehrende operative Prozesse ausgelegt, nicht für kontinuierliches Event-Streaming.
Typische Workflows
Unternehmen nutzen Airflow, um Data-Engineering- und Analytics-Arbeiten über viele Systeme hinweg zu koordinieren.
- Daten aus Anwendungen, Data Warehouses und APIs laden
- Datensätze für Reporting und maschinelles Lernen transformieren
- Qualitätsprüfungen, Exporte und regulatorische Prozesse planen
- Jobs in Cloud- und On-Premise-Umgebungen auslösen
Ökosystem
Airflow verbindet sich über Provider und Operatoren mit Datenbanken, Objektspeichern, Cloud-Plattformen und Processing-Engines. Gute Spezialisten arbeiten mit Python, SQL, Containern und Deployment-Tools und verstehen zugleich Secrets Management, Logging, Alerting und Zugriffskontrollen. Sie wissen außerdem, wie DAGs modular, testbar und einfach zu betreiben bleiben.
Wann Sie beauftragen sollten
Freelance-Expertise hilft, wenn Pipelines schwer zu überwachen sind, Zeitpläne unzuverlässig werden oder ein Team von Skripten auf eine verwaltete Orchestrierung umsteigen muss. Spezialisten können eine klare DAG-Struktur entwerfen, bestehende Jobs migrieren, Deployment-Workflows etablieren und die operative Verantwortung dokumentieren. In Nürnberg können sie regionale Daten-, Fertigungs-, Logistik- oder Softwareteams remote oder gemeinsam mit lokalen Mitarbeitern unterstützen.
Zuverlässige Bereitstellung
Ein kompetenter Airflow-Experte behandelt Orchestrierung wie Produktionssoftware. Er definiert idempotente Aufgaben, sinnvolle Abhängigkeiten und eine geeignete Fehlerbehandlung, statt Probleme in Wiederholungen zu verbergen. Außerdem trennt er Konfiguration und Code, schützt Zugangsdaten, kontrolliert die Ressourcennutzung und sorgt dafür, dass Warnmeldungen für die Verantwortlichen des Workflows nützlich sind.
Projektpassung
Der passende Spezialist kann eine bestehende Umgebung prüfen oder eine gezielte Implementierung liefern. Sinnvolle Aufgaben können die Auswahl von Providern, das Refactoring von DAGs, die Optimierung des Schedulers, Observability und die Migration zu einem verwalteten Airflow-Service umfassen. Klare Kommunikation ist wichtig, wenn die Zusammenarbeit remote zwischen Nürnberg und anderen Standorten stattfindet, insbesondere wenn Teams eine gemeinsame Dokumentation und zuverlässige Übergaben benötigen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Airflow, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Airflow wird verwendet, um Workflows aus voneinander abhängigen Aufgaben zu planen und zu überwachen. Unternehmen nutzen es häufig für Datenaufnahme, Transformationen, Data-Warehouse-Ladevorgänge, Qualitätsprüfungen, Reporting und operative Automatisierung.
Apache Airflow verfügt über ein ausgereiftes Ökosystem, einen umfangreichen Provider-Katalog und ein starkes Modell für geplante Batch-Workflows. Prefect und Dagster bieten möglicherweise andere Ansätze für die Erstellung von Flows, die lokale Entwicklung und das Asset-Management. Die beste Wahl hängt daher von den Vorlieben des Teams, den Workload-Mustern und den vorhandenen Betriebskompetenzen ab.
Ein guter Apache Airflow Spezialist bringt in der Regel Kenntnisse in Python und SQL, Wissen über Data Warehouses sowie Erfahrung mit Cloud-Speicher- oder Processing-Diensten mit. Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, Observability und Secrets Management sind ebenfalls wertvoll, wenn Airflow zuverlässig in der Produktion laufen muss.
Apache Airflow-Arbeit kann von der Prüfung einiger kritischer DAGs bis zum Entwurf einer unternehmensweiten Orchestrierungsumgebung reichen. Der Spezialist sollte relevante Erfahrung mit den Datenquellen, dem Deployment-Modell, den Sicherheitsanforderungen und der operativen Verantwortung des Projekts haben, statt lediglich Beispiel-Workflows erstellt zu haben.
Fragen Sie, wie der Apache Airflow Spezialist mit Wiederholungen, Backfills, Idempotenz, Tests, dem Entwurf von Abhängigkeiten und Alerting umgeht. Ein qualifizierter Experte kann Zielkonflikte klar erklären, zeigen, wie Fehler untersucht werden, und DAGs erstellen, die auch bei wachsendem Workload verständlich bleiben.
Ja, Apache Airflow-Projekte eignen sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da DAGs, Infrastruktur und Dokumentation digital geprüft werden können. Teams in Nürnberg sollten Kommunikationsroutinen, Repository-Praktiken, Zugriffskontrollen und den möglichen Bedarf an gelegentlichen Workshops vor Ort vereinbaren.
Ein Apache Airflow Spezialist kann vor Ort besonders dann einen Mehrwert bieten, wenn Workflows von lokalen Systemen, komplexen Abstimmungen mit Stakeholdern oder einer gemeinsamen Datenplattform abhängen. Eine remote Umsetzung kann dennoch gut funktionieren, wenn Zugänge, Verantwortlichkeiten und technische Dokumentation vorbereitet sind und die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch im Voraus vereinbart wurde.
Apache Airflow ist in erster Linie für geplante und durch Abhängigkeiten gesteuerte Workflows konzipiert, nicht für die kontinuierliche Eventverarbeitung. Es kann Streaming-Komponenten auslösen oder koordinieren, aber Systeme wie Kafka und spezialisierte Stream-Processing-Tools eignen sich in der Regel besser für die Verarbeitung von Events mit niedriger Latenz.
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
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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München 
Köln 
Frankfurt Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
