Apache Airflow Experten in Nürnberg
orchestrieren, in wenigen Minuten mit geprüftem Talent zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die robuste DAGs entwickeln, Datenplattformen über Airflow-Provider verbinden und Planung, Überwachung und Wiederherstellung verbessern. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Siemens Healthineers
- Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
- Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
- Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
- Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
- Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
- Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
- Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
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.
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.
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
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
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: 10)
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%
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 Nürnberg 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 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 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.
- 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
Workflow-Orchestrierung
Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. Teams definieren Pipelines als Python-basierte DAGs und nutzen anschließend Abhängigkeiten, Wiederholungsversuche und Zeitpläne, um Datenbewegungen, Transformationen und operative Aufgaben zu koordinieren. Die Plattform ist für Workflows ausgelegt, die klare Transparenz und kontrollierte Ausführung benötigen, statt nur einfache einmalige Skripte zu sein.
Bereitstellung von Datenpipelines
Airflow-Spezialisten erstellen Pipelines, die Daten zwischen Data Warehouses, Data Lakes, APIs und Geschäftssystemen übertragen und aufbereiten. Zu den typischen Ergebnissen gehören Ingestion-Workflows, die Orchestrierung von Transformationen, Backfills, Abhängigkeitsmanagement und operative Warnmeldungen. Sie helfen außerdem dabei, fragile Cron-Jobs in transparente und wartbare Prozesse umzuwandeln.
- DAGs mit klaren Aufgabenabhängigkeiten entwickeln
- Stapel- und ereignisgesteuerte Workflows planen
- Wiederholungsversuche, Zeitüberschreitungen und Fehlerbehandlung hinzufügen
- Transformationen mit dbt oder Spark koordinieren
Ökosystem und Tools
Das Airflow-Ökosystem umfasst Provider für Cloud-Dienste, Datenbanken, Nachrichtensysteme und Speichertechnologien. Gute Spezialisten arbeiten mit dem Scheduler, Workern, der Metadatenbank, der Weboberfläche und verschiedenen Executor-Optionen, darunter CeleryExecutor und KubernetesExecutor. Sie bringen möglicherweise auch Erfahrung mit Docker, Kubernetes, Terraform, Git, CI/CD und Tools zur Datenqualität mit.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Apache Airflow Expertise ins Haus, wenn eine Pipeline-Migration, die Einführung einer Plattform oder ein Zuverlässigkeitsproblem eine fokussierte Umsetzung erfordert. Unterstützung durch Spezialisten ist hilfreich, wenn DAGs nur schwer zu warten sind, Fehler sich nur schwer diagnostizieren lassen oder die Planungslogik bestehende Skripte überholt hat. In Nürnberg können Teams je nach Sicherheits- und Kommunikationsanforderungen Remote-Zusammenarbeit mit Workshops vor Ort verbinden.
- Pipeline-Muster teamübergreifend standardisieren
- Transparenz und Reaktion auf Vorfälle verbessern
- Workflows von Cron oder älteren Schedulern migrieren
- Airflow für den produktiven Betrieb vorbereiten
Qualitätssignale
Ein guter Experte trennt die Orchestrierung von der Geschäftslogik und hält DAGs übersichtlich, testbar und idempotent. Er versteht Aufgabenwarteschlangen, Parallelität, Ressourcenlimits, Secrets, Zugriffskontrolle und Bereitstellungsumgebungen. Außerdem dokumentiert er Verantwortlichkeiten, Wiederherstellungsschritte und Datenabhängigkeiten, damit der Workflow auch nach der Übergabe nützlich bleibt.
Einen Spezialisten auswählen
Prüfen Sie Beispiele für produktive DAGs, Migrationsarbeiten und Integrationen mit den Systemen in Ihrem Stack. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Wiederholungsversuchen, Backfills, Schemaänderungen, verspäteten Daten und fehlgeschlagenen nachgelagerten Aufgaben umgeht. Bei Remote-Arbeit sollten Sie vor Beginn die Verfügbarkeit während Betriebszeiten sowie die für Dokumentation, Workshops und die Kommunikation bei Vorfällen erforderliche Sprache klären.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Airflow, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Airflow wird verwendet, um Workflows mit Abhängigkeiten zwischen Aufgaben zu definieren, zu planen und zu überwachen. Unternehmen nutzen es häufig für Stapelverarbeitungs-Pipelines, das Laden von Data Warehouses, die Vorbereitung von Analysen, Machine-Learning-Workflows und wiederkehrende operative Prozesse.
Apache Airflow bietet eine visuelle Workflow-Ansicht, die Verwaltung von Abhängigkeiten, Wiederholungsversuche, Protokollierung und operative Steuerungsmöglichkeiten, die einfache Cron-Jobs nicht bieten. Es wird meist gemeinsam mit Prefect, Dagster und verwalteten Cloud-Orchestrierungsdiensten betrachtet. Die beste Wahl hängt von den Vorlieben des Teams, den Bereitstellungsanforderungen und der Komplexität der Workflows ab.
Ein guter Apache Airflow Spezialist arbeitet häufig mit Python, SQL, Cloud-Speicher, Data Warehouses und Transformationstools wie dbt. Erfahrung mit Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, Secrets-Management und Verfahren zur Datenqualität ist ebenfalls für die Umsetzung in der Produktion wertvoll.
Ein Airflow Freelancer sollte in der Lage sein, die bestehenden Workflows zu analysieren, eine wartbare DAG-Struktur zu definieren und eine zuverlässige Planung und Überwachung umzusetzen. Die erforderliche Tiefe hängt davon ab, ob das Projekt einige wenige Pipelines, eine Migration oder eine gemeinsam genutzte Plattform mit strengen betrieblichen Anforderungen umfasst.
Apache Airflow eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da DAGs, Konfiguration und Bereitstellungsverfahren in gemeinsam genutzten Repositories und Umgebungen überprüft werden können. Teams in Nürnberg sollten vor Beginn der Arbeit Standards für die Dokumentation, die Besprechungssprache, Zugriffsverfahren und die Verfügbarkeit bei Workflow-Vorfällen vereinbaren.
Apache Airflow kann für Stream Processing mit niedriger Latenz, einfache Zeitpläne mit nur einem Schritt oder Workflows, die sofortige Reaktionen auf Ereignisse benötigen, ungeeignet sein. Eine Streaming-Engine, ein schlanker Scheduler oder ein ereignisgesteuerter Dienst kann die bessere Wahl sein, wenn kontinuierliche Verarbeitung und sehr kurze Reaktionszeiten im Mittelpunkt stehen.
Achten Sie auf Apache Airflow Workflows mit klaren Aufgabengrenzen, sicheren Wiederholungsversuchen, idempotenten Abläufen, nützlichen Warnmeldungen und getesteten Wiederherstellungswegen. Bitten Sie den Spezialisten zu erklären, wie Backfills, Abhängigkeitsänderungen, Secrets, Zugriffskontrolle und die Untersuchung von Fehlern in der Produktion gehandhabt werden.
Vor Änderungen an Apache Airflow sollte ein Freelancer den Executor, das Bereitstellungsmodell, die Metadatenbank, Provider-Integrationen und die Datenverantwortlichkeiten verstehen. Außerdem sollte er die aktuellen DAG-Konventionen, betriebliche Schwachstellen, Sicherheitsanforderungen und den Prozess zum Testen und Veröffentlichen von Workflow-Änderungen prüfen.
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
