Apache Hadoop Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die HDFS- und YARN-Umgebungen betreiben, Spark auf Hadoop optimieren und zuverlässige Batch-Datenpipelines aufbauen können. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Apache Hadoop eingesetzt haben
Alexander Zhirov
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Joachim Groth
Letzte Position:
Softwarekoordinator / Business Analyst / Entwickler bei Kassenärztliche Vereinigung Sachsen
- Leitung von Abstimmungen zwischen Fachbereich und IT
- Koordination von Entwicklung und Test
- Business Analyse und strukturierte Anforderungsaufnahme
- Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen
- Integration von Schnittstellen zu internen Systemen
- Entwicklung von SQL-Abfragen und Reporting
- Dokumentation in Confluence Ergebnis: Termingerechte Inbetriebnahme, strukturierte und abgestimmte Projektbasis, Sicherstellung eines koordinierten Projektablaufs.
Nune Isabekyan
Letzte Position:
Fractional CTO bei OpsWorker
OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.
Raphael Mankopf
Letzte Position:
Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung
Nino Sandmeier
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Rohini Adavappa
Letzte Position:
Senior Produktmanager bei Zalando
- Produktstrategie & Vision: Leitung der Reporting-Plattform für Kampagnen-Performance mit über 700 Partnern, Umwandlung manueller, auf MSTR basierender Wochenberichte in eine Echtzeit-Self-Service-Plattform zur Steigerung der Partner-Autonomie und operativen Effizienz
- Strategisches Roadmap-Management: Führung einer stufenweisen Migration mit Priorisierung von Performance-Kampagnen (70 % Umsatz) vor Awareness und Engagement, um eine iterative Plattformentwicklung im Einklang mit Zielen, Partner-Feedback, DSGVO-Vorgaben und Datenaufbewahrungsrichtlinien voranzutreiben
- Nutzerforschung & Kundenerkundung: Regelmäßige Interviews mit Partnern geführt, um Berichtserfordernisse, Entscheidungsprozesse und zusätzliche KPI-Anforderungen zu verstehen, und diese Erkenntnisse in Plattform-Verbesserungen und Feature-Priorisierungen überführt
- Funktionsübergreifende Führung: Zusammenarbeit mit Produktberatern, Analysten, Dateningenieuren, Frontend-Teams und Produktmarketing zur nahtlosen Plattformmigration, Verringerung des PC-Teams um 2 FTE bei gleichzeitiger Verbesserung der Servicequalität
- Skalierte Nutzerakzeptanz: Strategisches Onboarding der Top-30-Partner im Partnerprogramm, Ausweitung auf über 700 Partner im Partnerprogramm und Großhandel durch Schulungsdokumentation, Trainingskoordination und iterative Feedback-Einbindung
- Datengetriebene Produktoptimierung: Implementierung von Google Analytics Tracking und Engagement-Monitoring, Identifikation von Features mit geringer Nutzung (Bericht-Downloads, Detaillinks), Einsatz von AppCues und Re-Engagement-Kampagnen mit einer wöchentlichen Engagement-Rate von 40 %
- KPI-Standardisierung & Governance: Leitung einer funktionsübergreifenden Initiative zur Vereinheitlichung von KPI-Definitionen und -Formeln in Berichten, Dashboards und der ZMS-Plattform, Festlegung von North-Star-Metriken und wesentlichen KPIs für jedes Kampagnenziel zur Gewährleistung konsistenter Messung und Entscheidungsfindung
Deependra Pokhrel
Letzte Position:
Datenspezialist bei Cloud Factory
- Als Datenspezialist habe ich meine analytischen Fähigkeiten genutzt, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und damit strategische Entscheidungen und operative Verbesserungen vorangetrieben. Meine Aufgaben umfassten Dateninterpretation, Automatisierung von Berichten und funktionsübergreifende Zusammenarbeit unter Einsatz von Tools wie Microsoft Excel, Power BI und Python für umfassende Datenanalysen.
- Implementierung von Python-Skripten zur Validierung und Abstimmung großer Datensätze, wodurch manuelle Fehler reduziert und die Datenzuverlässigkeit erhöht wurden.
- Einsatz von Python (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn) zur Automatisierung von Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung, was Effizienz und Genauigkeit im Reporting steigerte.
- Entwicklung interaktiver Dashboards in Power BI zur Darstellung wichtiger Kennzahlen, Trends und Leistungsindikatoren, um Entscheidungsprozesse in Echtzeit zu unterstützen.
- Gestaltung und Durchführung automatisierter Berichte mit Excel (Pivot-Tabellen, Power Query, VBA) und Power BI, um Datenkonsistenz und -genauigkeit abteilungsübergreifend sicherzustellen.
- Datenanalyse: Excel (Erweiterte Pivot-Tabellen, Power Query), Power BI (DAX, Datenmodellierung), Python (Pandas, NumPy, Visualisierungsbibliotheken)
- Automatisierung & Reporting: Power BI Dashboards, Excel-Makros (VBA), Python-Skripting.
Nikunjkumar Parmar
Letzte Position:
Senior Java Backend Entwickler bei Questax Professionals GmbH
- Preise für Pkw und Vans in verschiedenen Märkten als Teil des Price Listing Service-Teams zur Verfügung stellen
- Marktspezifische Anforderungen anpassen, z. B. Steuern, staatliche Subventionen und Kampagnen
- Neue und bestehende Fahrzeugpreise importieren, synchronisieren und im Redis-Datastore speichern
- Support für unser Produkt und Bereitschaftsdienst übernehmen
- Tägliches Geschäft: Entwicklung neuer Funktionen und Fehlerbehebung
- Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
- POCs für neue Ideen entwickeln
- Backend warten und ausbauen
- DevOps-Aufgaben übernehmen
- Kubernetes-Updates durchführen
- Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
- Helm-Charts entwickeln und anpassen
- ArgoCD anpassen und aktualisieren
- CI/CD-Pipelines pflegen, anpassen und weiterentwickeln
Meisam Ghafarlangroudi
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Christian Richter
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Ilya Isakov
Letzte Position:
Daten/Plattform/Software-Ingenieur/SRE bei IT Consulting
- Entwickelte eine Plattform basierend auf IoT, Azure, Kubernetes und Postgres für eine bestehende Anwendung
- Migrierte von "Click-Ops" und UI-definierten CI/CD-Pipelines zu Infrastruktur als Code mit Terraform, wodurch eine vollständige Neubereitstellung mehrerer Umgebungen möglich wurde
- Technologien: Terraform, OpenTofu, Azure, Azure DevOps, Kafka, IoT, Kubernetes, Grafana, Prometheus, GitOps, relationale Datenbanken
Henning Petersen
Letzte Position:
Entwicklung von Backendsystemen bei Deutsche Bank/DWS/Morgenfund
- Entwicklung von Backendsystemen für die DWS-Investment-App, eine White-Label-Investmentlösung (Robo-Advisor) sowie einer Investmentlösung für institutionelle Anleger.
- Java 8-17, Kotlin, Spring Boot, Spring MVC, OpenAPI 3.0, JPA, JDBI, Oracle, Hazelcast, JXLS, Apache POI, Apache PDFBox, Apache Kafka & Avro, Active MQ, Elasticsearch, React Native, Spock Test, IntelliJ IDEA, Kubernetes, Helm, Microservices/Netflix-Stack, TeamCity, Splunk.
- Kanban-Team, Continuous Integration.
- Cloud-Migration der bestehenden Anwendungen aus der Private-Cloud-Umgebung der Deutschen Bank nach Azure als Teil eines Carve-Outs.
Mario Ellebrecht
Letzte Position:
Entwickler und Berater bei Freelancer
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Hadoop einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
60% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Apache Hadoop 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
Was Hadoop ist
Apache Hadoop ist ein Framework zum Speichern und Verarbeiten sehr großer Datenmengen über Cluster aus Standardrechnern hinweg. Es wird weiterhin für Batch-Analysen, Data-Lake-Grundlagen, Log-Verarbeitung und lang laufende ETL-Jobs genutzt, bei denen verteilte Speicherung und parallele Verarbeitung wichtig sind.
Zentrale Bausteine
- HDFS für verteilte Speicherung
- YARN für die Cluster-Ressourcenverwaltung
- MapReduce für Batch-Verarbeitung
- Häufig genutzte Ökosystem-Tools wie Hive, Pig, Sqoop und Oozie
- Integration mit Spark und anderen Datenverarbeitungs-Engines
Starke Fachleute wissen, wie diese Teile zusammenspielen und wo jeder einzelnen Komponente Mehrwert bringt. Sie verstehen auch, wann Hadoop hinter anderen Tools stehen sollte, statt die Hauptverarbeitungsebene zu sein.
Typische Projektarbeit
Unternehmen holen Apache Hadoop Spezialisten für das Aufsetzen von Plattformen, Cluster-Tuning, Datenaufnahme, Job-Debugging und Migrationsplanung dazu. Sie werden auch eingesetzt, um ältere Hadoop-Stacks zu stabilisieren, die in Berliner Teams mit großen internen Datenmengen weiterhin Reporting, Archive oder Compliance-Workloads betreiben.
Wann Hilfe sinnvoll ist
- Ein Cluster ist langsam, instabil oder teuer im Betrieb
- ETL-Jobs schlagen fehl, überlappen sich oder verpassen Datenqualitätsprüfungen
- Das HDFS-Speicherlayout muss neu gestaltet werden
- Hive-Abfragen oder MapReduce-Jobs brauchen Performance-Arbeit
- Der Wechsel zu Spark, Cloud-Speicher oder modernen Lakehouse-Tools beginnt
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn die Arbeit technisch ist, aber nicht in Vollzeit anfällt. Sie hilft, wenn ein Team einen fokussierten Spezialisten für eine Migration, ein Audit, eine Rettungsaktion oder eine kurze Umsetzungsphase braucht.
Was starke Spezialisten wissen
Gute Apache Hadoop Fachleute verstehen Speicherlayout, Sicherheitsgrundlagen, Ressourcen-Queues und Datenflüsse über den gesamten Stack. Sie schreiben klare Dokumentation, erkennen Engpässe schnell und können die Abwägungen zwischen Hadoop, Spark, Hive und Cloud-nativen Alternativen erklären, ohne ein Tool zu stark zu verkaufen.
Zusammenarbeit mit Berliner Teams
In Berlin passt Hadoop-Arbeit oft zu Teams aus Medien, Logistik, Finanzen und Enterprise Analytics. Die Zusammenarbeit aus der Ferne ist für Analyse und Tuning üblich, während Vor-Ort-Zeit bei Zugriffsprüfungen, Incident Response oder Cluster-Übergängen helfen kann. Klare Englischkenntnisse reichen meistens aus, aber lokale Abstimmungskompetenz ist bei größeren internen Projekten wichtig.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Apache Hadoop? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Apache Hadoop wird hauptsächlich zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen über verteilte Cluster hinweg genutzt. Es unterstützt Batch-Analysen, Log-Verarbeitung, Data-Lake-Grundlagen und ETL-Jobs, die horizontale Skalierung brauchen. Viele Teams verlassen sich weiterhin auf Hadoop für stabile Back-End-Datenarbeit.
Hadoop ist oft die Speicher- und Cluster-Ebene, während Spark die schnellere Verarbeitungs-Engine ist, die viele Teams darauf aufsetzen. Im Vergleich zu neueren Cloud-Datenplattformen kann Hadoop mehr Handarbeit und mehr Infrastrukturaufwand bedeuten, ist aber weiterhin stark für etablierte Batch-Systeme und interne Cluster. Die richtige Wahl hängt von deinem bestehenden Stack und dem Migrationspfad ab.
Ein starker Hadoop Spezialist kennt meist HDFS, YARN, Hive und manchmal auch Spark, Sqoop oder Oozie. Sicherheit, Linux-Administration, SQL, Shell-Skripting und Log-Analyse sind ebenfalls häufige angrenzende Fähigkeiten. Diese Fähigkeiten helfen beim Tuning, Debugging und stabilen Betrieb.
Wie tief die Erfahrung sein muss, hängt von der Aufgabe ab. Ein kleiner Hive-Fix braucht vielleicht nur einen praktischen Spezialisten, während Cluster-Wiederherstellung, Migration oder Sicherheits-Härtung jemanden mit tiefer Plattform-Erfahrung erfordern. Wenn das Projekt produktive Daten betrifft, solltest du bewährte praktische Erfahrung statt nur allgemeiner Vertrautheit wählen.
Hol dir Apache Hadoop Hilfe dazu, wenn das Team für einen begrenzten Zeitraum fokussierte Unterstützung braucht, zum Beispiel bei einer Migration, einem Performance-Problem oder einem Plattform-Audit. Freiberufliche Experten sind auch nützlich, wenn das interne Team die Geschäftsdaten kennt, aber kein tiefes Cluster-Wissen hat. Das ist in größeren Berliner Organisationen mit älteren Daten-Stacks häufig der Fall.
Ja, ein großer Teil der Arbeit kann remote erledigt werden, weil Analyse, Tuning und Fehlersuche meist auf Logs, Konfigurationen und dem Zugriff auf das Cluster basieren. Vor-Ort-Zeit kann dennoch bei Incident Response, Workshops mit Stakeholdern oder sicherheitskritischen Änderungen helfen. Viele Berliner Teams arbeiten in einem hybriden Setup.
Achte auf klare Beispiele für produktive Arbeit mit Hadoop Clustern, nicht nur auf Schulungen oder Laborerfahrung. Gute Spezialisten können erklären, warum ein Job fehlgeschlagen ist, wie sie Speicher oder Queues optimiert haben und was sie geändert haben, um die Zuverlässigkeit zu verbessern. Sie sollten ihre Arbeit auch so dokumentieren, dass dein Team sie weiter pflegen kann.
Ja, das kann es sein, besonders wenn du zuverlässige Batch-Verarbeitung, verteilte Speicherung oder Unterstützung für einen bestehenden Data Lake brauchst. Bei vielen neuen Vorhaben vergleichen Teams es vor der Entscheidung mit Spark-first- oder Cloud-nativen Optionen. Die beste Wahl hängt vom Datenvolumen, dem Betriebsaufwand und davon ab, wie viel Legacy-Integration du hast.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 736 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Spanisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Professionelle Dienstleistungen (46%) und Einzelhandel (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (85%) und Produktentwicklung (85%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Hadoop eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
