Apache Airflow Experten in Wien
, um zuverlässige Daten-Workflows mit schnellem, präzisem KI-Matching zu orchestrierenBeauftragen Sie Experten, die DAGs entwerfen, Data Warehouses und Cloud-Services verbinden und Scheduling, Monitoring und Wiederherstellung in produktiven Pipelines verbessern. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Apache Airflow eingesetzt haben
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Anton L.
Letzte Position:
Selbständig bei Controlling Lab eU
Business-Intelligence- und Digitalisierungsprojekte
Controlling als Dienstleistung
Bilanzbuchhaltung und Personalverrechnung
Interim-Management
Kompetenzteam Business Intelligence (2025-2026) bei Lebensmitteleinzelhandel (21 Mrd. Umsatz, 52k MA): Projektarbeit an der Schnittstelle zwischen Finanzfachbereich und IT-Service Provider; diverse Umsetzungsprojekte im Bereich Reporting und Business Intelligence
Beratungsleistungen (2025-2026) für Biotech Startup (3 Mio. Umsatz, 20 MA): Optimierung und Automatisierung der Buchhaltungs- und Controllingprozesse; Einführung eines zentralen Data-Warehousesystems für Planung und Reporting
Beratungsleistungen (2025-2026) in der Rundfunk- und Telekommunikationsbranche (130 Mio. Umsatz, 200 MA): Analyse und Fehlerbehebung der finanzwirtschaftlichen Prozesse im BSS-System (Kundenverwaltungs- und Abrechnungssystem)
Beratungsleistungen (2024) in der Rundfunk- und Telekommunikationsbranche (130 Mio. Umsatz, 200 MA): Überführung und Implementierung einer Kostenrechnung in ein neues Datenbanksystem
Beratungsleistungen (2025-2026) für Werbe-/Marketingagenturen (40 Mio. Umsatz, 450 MA): Aufbau konzernweites Cash Management in der Holding, Liquiditätsplanung, Forderungsmanagement und Konsolidierung
Kevin L.
Letzte Position:
Data Consultant bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Airflow einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Strategie und Planung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Buchhaltung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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) (67%)
- Fertigung (67%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (67%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Biotechnologie (33%)
- Bildung (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
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 batchorientierter Workflows. Teams definieren Pipelines als Python-Code und stellen Abhängigkeiten als gerichtete azyklische Graphen oder DAGs dar. Die Plattform koordiniert Datenaufnahme, Transformation, Validierung und Bereitstellung, ohne die Geschäftslogik jeder Aufgabe in ein einziges System einzubetten.
Zentrale Bausteine
Airflow-Workflows verwenden DAGs, Tasks, Operatoren, Sensoren, Hooks und Verbindungen. Der Scheduler erstellt Task-Instanzen, Worker führen sie aus und die Metadatenbank erfasst den Status für die Weboberfläche und operative Prüfungen. Gute Spezialisten konfigurieren außerdem Wiederholungsversuche, Backfills, Zeitzonen, Parallelitätslimits und Benachrichtigungen für zuverlässige Ausführungen.
Ökosystem und Tools
Airflow verbindet sich häufig mit Cloud-Speichern, relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Kubernetes und Messaging-Services. Seine Provider-Pakete integrieren Systeme wie Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake, BigQuery, dbt und Apache Spark. Fachleute verwalten Umgebungen oft mit Docker, Helm, Terraform und Continuous-Integration-Pipelines.
Wo Unternehmen Airflow einsetzen
- Datenaufnahme aus APIs, Anwendungen und operativen Datenbanken planen
- Transformationen in Data Warehouses und Lakehouses koordinieren
- Qualitätsprüfungen vor der Veröffentlichung vertrauenswürdiger Datensätze ausführen
- Machine-Learning-Training und Batch-Scoring orchestrieren
- Berichte, Exporte und nachgelagerte Geschäftsprozesse auslösen
Airflow eignet sich für Workflows, die klare Abhängigkeiten, Auditierbarkeit und operative Transparenz benötigen. Für Event-Verarbeitung mit geringer Latenz ist es weniger geeignet, da Streaming-Tools hier besser passen können.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn bestehende Pipelines unzuverlässig sind, ein veralteter Scheduler ersetzt werden muss oder eine neue Datenplattform produktionsfähig gemacht werden soll. Spezialisten können Standards für DAG-Design, Secrets, Umgebungen, Tests und Deployment etablieren. In Wien ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während Vor-Ort-Arbeit bei Workshops, Migrationsplanung und der Abstimmung mit Stakeholdern hilfreich sein kann.
Was gute Spezialisten leisten
Die besten Fachleute betrachten Orchestrierung als produktives System und nicht nur als Sammlung von Skripten. Sie machen Tasks idempotent, trennen Konfiguration und Code, steuern Wiederholungsversuche und verhindern unnötige erneute Ausführungen. Außerdem erklären sie Fehlerursachen verständlich, dokumentieren Zuständigkeiten und nutzen Logs, Metriken und Benachrichtigungen, um die Wiederherstellung zu beschleunigen. Erfahrung mit Datenmodellierung, SQL, Python, Cloud-Infrastruktur und Sicherheit macht ihre Entscheidungen umfassender.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Apache Airflow am häufigsten fragen.
Apache Airflow wird verwendet, um Workflows mit Abhängigkeiten zwischen Tasks zu planen und zu überwachen. Unternehmen nutzen es für Datenaufnahme, Transformationen in Data Warehouses, Qualitätsprüfungen, Reporting, Machine-Learning-Pipelines und andere wiederholbare Batch-Prozesse.
Apache Airflow ist eine gute Wahl, wenn Teams Python-definierte Workflows, ein breites Integrationsökosystem und ein transparentes Scheduling-Modell wünschen. Tools wie Dagster, Prefect, Argo Workflows und Cloud-native Scheduler können besser geeignet sein, wenn ein Team ein anderes Ausführungsmodell, eine engere Kubernetes-Integration oder eine stärker vorgegebene Entwicklererfahrung bevorzugt.
Ein kompetenter Apache Airflow Spezialist sollte auch Python, SQL, Datenmodellierung und den Betrieb produktiver Systeme verstehen. Cloud-Services, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, Warehouse-Technologien und Observability sind je nach Umgebung wertvolle ergänzende Fähigkeiten.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Komplexität der Workflows, den Zuverlässigkeitsanforderungen und der bestehenden Plattform ab. Eine gezielte Verbesserung eines DAGs kann einen Spezialisten erfordern, der innerhalb etablierter Standards arbeitet, während eine Migration oder Einführung in der Produktion Erfahrung mit Architektur, Deployment, Sicherheit und Incident-Management voraussetzt.
Ja. Apache Airflow-Arbeit eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Konfiguration, Logs und Deployments online geprüft werden können. Wiener Teams sollten Arbeitszeiten, Dokumentationsstandards und Sprachanforderungen frühzeitig abstimmen und Vor-Ort-Termine nutzen, wenn Workshops oder Zugriffsanforderungen dies sinnvoll machen.
Apache Airflow ist nicht als Stream-Prozessor mit geringer Latenz oder als universeller Message Broker konzipiert. Für die kontinuierliche Verarbeitung von Events benötigen Teams möglicherweise Streaming-Technologien, während sich einfache, isolierte Zeitpläne mit einem schlankeren Scheduler leichter betreiben lassen.
Fragen Sie, wie der Apache Airflow Experte mit Idempotenz, Wiederholungsversuchen, Backfills, Abhängigkeitsfehlern, Secrets und Observability umgeht. Prüfen Sie Beispiele für DAG-Strukturen und Deployment-Praktiken und besprechen Sie anschließend, wie der Experte Workflows testet und einen fehlgeschlagenen Lauf in der Produktion untersucht.
Klären Sie vor der Arbeit mit Apache Airflow die Einrichtung von Scheduler und Executor, Provider-Integrationen, den Deployment-Prozess und die Zuständigkeit für Fehler. Freelancer sollten außerdem die Sensibilität der Daten, Cloud-Berechtigungen, Release-Kontrollen und die Erwartungen des Teams an Remote-Arbeit oder die Zusammenarbeit mit Kollegen in Wien verstehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 829 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (67%), Fertigung (67%), Medien und Unterhaltung und Druck (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Airflow in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Strategie und Planung (83%).
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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
