Apache Iceberg Experten in Deutschland
aufbauen, schnell mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die offene Tabellenformate entwerfen, Schemaänderungen verwalten und Data Lakes über Spark, Flink und Cloud-Speicher hinweg optimieren. Erhalten Sie schnell eine präzise Vermittlung mit geprüften und verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Apache Iceberg Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Iceberg eingesetzt haben
Benito E.
Letzte Position:
Cloud DevOps Engineer und Cloud Architekt bei Energieversorgungsunternehmen (anonymisiert, NDA)
- Konzeption und Aufbau einer vollständig abgeschotteten AWS-Offline-Umgebung ohne ausgehenden Internetpfad für den Betrieb einer browserbasierten Fachanwendung
- Entwurf und Implementierung eines Proxy- und Antwortdienstes, der sämtliche externen Aufrufe der Anwendung innerhalb der VPC terminiert und aus lokal vorgehaltenen Inhalten bedient; Ermittlung des tatsächlichen Kommunikationsbedarfs messbasiert über DNS-Query-Logging
- Erstellung von Architekturdesigns und Entscheidungsvorlagen inklusive Variantenvergleich (Application Load Balancer mit Lambda und S3, Reverse Proxy auf EC2, privates API Gateway) mit Bewertung nach Betriebsaufwand, Kosten und Verfügbarkeit
- Übertragung der bislang ausschließlich für Azure vorliegenden Lösungs- und Betriebsdokumentation auf eine AWS-Zielarchitektur inklusive Neuzuordnung sämtlicher Dienste und Betriebsabläufe
- Automatisierter Rollout als Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) mit CI-Deployment über GitHub Actions sowie Aufbau privater DNS-Zonen und einer eigenen Zertifikatskette für den Betrieb ohne Internetanbindung
- Erstellung der Architektur-, Deployment- und Betriebsdokumentation und Übergabe an den Kunden
- Aufbau einer privaten Cloud-Plattform auf OpenStack beim Provider TelemaxX mit Terraform, inklusive FortiGate-HA-Clustern, FortiManager und Kubernetes
- Einführung von Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest) sowie Entwicklung von MCP-Servern (Model Context Protocol) zur Anbindung von KI-Assistenten an Betriebs- und Projektwerkzeuge
Erfolge:
- Fachanwendung erstmals vollständig ohne Internetanbindung betriebsfähig gemacht; die Ursache des Ladefehlers wurde durch systematische Eingrenzung auf fehlende CORS-Header zurückgeführt, nachdem die naheliegende Zertifikatsspur widerlegt war
- Bestehendes Azure-Konzept vollständig auf AWS übertragen und die zuvor manuell erstellte Umgebung durch einen reproduzierbaren, CI-gestützten Rollout abgelöst
Technologie Stack: AWS (VPC, Application Load Balancer, Lambda, S3, Route 53 Private Hosted Zones und Resolver Query Logging, IAM, CloudWatch, EC2, CloudFormation), Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, Remote State), CI/CD (GitHub Actions mit OIDC, Azure DevOps Pipelines), OpenStack, FortiGate, FortiManager, Kubernetes, Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest), Offline- und Air-Gap-Architekturen, PKI & Zertifikate (interne CA, TLS, CRL/OCSP), DNS, Netzwerksegmentierung, Linux, Windows Server, Python, Bash, PowerShell, YAML, JSON, Architekturdesign & Entscheidungsvorlagen, Dokumentation (Confluence, Markdown), Generative & Agentic AI (Model Context Protocol, Agentic AI Coding Tools)
Daniel S.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Louis G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Michal B.
Letzte Position:
Senior-Golang-Ingenieur bei STACKIT / Schwarz Gruppe
- Verantwortlich für Softwareentwicklung und DevOps in den Projekten Data & AI Platform – Intake und PubSub bei STACKIT, dem Cloud-Anbieter der Schwarz Gruppe.
- Technologien: Golang, Kubernetes, Kubernetes operators, OpenAPI v3, REST API, Azure DevOps, CI/CD, k6, Kafka, Strimzi, Apache Iceberg, RBAC, IAM, Terraform, Helm, Infrastructure automation, Load balancing, Traefik, ArgoCD, kuttl, Kyverno chainsaw, Kustomize, Velero, Prometheus, Grafana, Checkly / Playwright (TypeScript), NATS/Jetstream, WebSockets, gRPC, SSE
Jürgen F.
Letzte Position:
AR/VR/XR-Architekt bei Deutsche Telekom
- Definition einer generischen, universellen Systemplattform für XR (AR, VR)-Anwendungsfälle im Rahmen der europäischen IPCEI-Initiative
- Bewertung der verfügbaren Optionen für Backend-, Streaming- und Client-Implementierungen
- Entwicklung von PoC-Implementierungen und technische Bewertung potenzieller Komponenten
- Leitung des Entwicklungsteams und Definition der Ziel-Architektur für eine vollständige End-to-End-Lösung
- Entwurf und Integration von GenAI-PoCs (LLM, Zeitreihen, Vorhersagen, Agents)
- Erforschung von NeRFs und Gaussian Splatting für XR-Content-Erstellung und Analyse von Methoden zur Messung und Reduzierung von Systemlatenzen
- Arbeit an GPU-Scheduling, CUDA und verwandten Themen
- Definition und Implementierung von Backoffice- und Endnutzer-Dashboards mit Grafana und Superset
- Einsatz von Jaeger Tracing zur Analyse spezifischer Ereignisse
- Definition einer GenAI-basierten automatischen Alarmfunktion für bestimmte Ereignisse und Ereigniscluster mit KPI-Werten
- Integration von AR/VR/XR-IoT-Geräten
- Zusammenarbeit mit Business-Development- und UX-Teams in einem parallelen Design-Thinking-Prozess zur Abstimmung technischer und Customer-Journey-Anforderungen
- Integration der neuen Services und Plattform in bestehende Telko-Umgebungen und Analyse von Tools wie Camara für Teilintegrationen und Handover-Szenarien
Philipp B.
Letzte Position:
Dozent bei Spark Rockstars Academy
- Entwickler individuell im Live-Coaching unterstützen, um Pro-Level Apache-Spark-Engineers auszubilden
- Mehrtägige, zugeschnittene Apache-Spark-Workshops für Entwicklungsteams organisieren und durchführen
- Technische Lerninhalte auf einem selbstgehosteten Blog, YouTube und in sozialen Medien erstellen
Pappu P.
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater (AWS-Dienste und Beratung) bei devoteam GmbH
- Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
- Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
- Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
- Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
- Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien
Max R.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur und technischer Berater (Freelancer) bei dialpad
Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.
Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.
Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Iceberg einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Telekommunikation, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Deutschland 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 Deutschland, die Apache Iceberg 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 Iceberg 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%)
- Telekommunikation (88%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (63%)
- Energie (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Automotive (38%)
- Einzelhandel (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Offenes Tabellenformat
Apache Iceberg ist ein offenes Tabellenformat für große analytische Datensätze, die im Objektspeicher gespeichert werden. Es ergänzt Data Lakes um zuverlässige Transaktionen, Snapshots, Schemaänderungen und versteckte Partitionierung. Teams nutzen es, um Grundlagen für Lakehouses zu schaffen, die über verschiedene Verarbeitungs-Engines und Cloud-Umgebungen hinweg abfragbar bleiben.
Zentrale Workloads
Iceberg unterstützt Datenplattformen für Reporting, maschinelles Lernen, Streaming-Analysen und die operative gemeinsame Nutzung von Daten. Es hilft Teams, sich ständig ändernde Tabellen zu verwalten, ohne ganze Datensätze neu schreiben oder den Speicher an eine einzelne Engine binden zu müssen.
- Zuverlässige Lakehouse-Tabellen aufbauen
- Batch- und Streaming-Ingestion unterstützen
- Historische Snapshots und Zeitreisen verwalten
- Verwaltete Daten für mehrere Query-Engines bereitstellen
Ökosystem und Tools
Starke Spezialisten arbeiten mit Apache Spark, Apache Flink, Trino, Presto, Hive und Engines wie Snowflake oder Dremio. Sie verbinden Iceberg-Tabellen mit Objektspeichern wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage und Google Cloud Storage. Katalogoptionen wie REST, Hive, Nessie und AWS Glue beeinflussen Auffindbarkeit, Governance und Interoperabilität.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise hinzu, wenn ein Data Lake schwer zu verwalten, abzufragen oder weiterzuentwickeln ist. Das ist bei einer Lakehouse-Migration, einer Neugestaltung des Katalogs, der Konsolidierung einer Plattform oder dem Wechsel von proprietären Tabellenformaten häufig der Fall. In Deutschland können Spezialisten verteilte Teams remote unterstützen oder vor Ort mit Daten-, Sicherheits- und Plattformteams zusammenarbeiten.
- Migrationen von Delta Lake oder Apache Hudi planen
- Langsame Scans, kleine Dateien und ungünstige Partitionslayouts diagnostizieren
- Verfahren für Aufbewahrung, Komprimierung und Snapshots definieren
Umsetzung und Betrieb
Ein Iceberg-Projekt umfasst Tabellendesign, Katalogintegration, Ingestion-Pipelines, Zugriffskontrollen und Observability. Fachleute planen außerdem Komprimierung, Datenablauf, Snapshot-Bereinigung und sichere gleichzeitige Schreibvorgänge. Sie sollten Wiederherstellungsverfahren dokumentieren und das Verhalten über jede Engine hinweg validieren, die Tabellen liest oder schreibt.
Qualitätsmerkmale
Ein starker Spezialist versteht die Interna von Iceberg ebenso wie die umgebende Datenplattform. Er kann Partitionsevolution, Manifest-Verwaltung, Isolation und Schemakompatibilität praxisnah erklären. Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktiven, sich verändernden Workloads, Cloud-Speicher, Sicherheitsanforderungen und Tests über mehrere Engines hinweg statt auf isolierte Proof-of-Concepts.
Für deutsche Unternehmen ist eine klare Kommunikation wichtig, wenn Spezialisten mit lokalen Stakeholdern, Remote-Teams und internationalen Datenteams koordinieren. Die besten Fachleute hinterlassen getestete Pipelines, verständliche Betriebsanleitungen und ein Design, das unnötige Abhängigkeiten von einem einzelnen Anbieter vermeidet.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Apache Iceberg am häufigsten aufkommen.
Apache Iceberg wird verwendet, um große analytische Tabellen in Data Lakes und Lakehouse-Plattformen zu verwalten. Es unterstützt zuverlässige Schreibvorgänge, Schemaänderungen, Snapshots, Zeitreisen und Abfragen über mehrere Verarbeitungs-Engines hinweg.
Apache Iceberg wird häufig mit Delta Lake und Apache Hudi verglichen, da alle drei die Tabellenverwaltung für Data Lakes im Objektspeicher erweitern. Iceberg ist für eine offene Spezifikation, breite Interoperabilität zwischen Engines und Partitionsevolution bekannt. Die beste Wahl hängt jedoch von den vorhandenen Tools, Governance-Anforderungen und der Betriebsexpertise ab.
Ein starker Apache Iceberg Spezialist sollte auch Spark, Flink oder Trino, Objektspeicher, Katalogdienste und Datenorchestrierung verstehen. Kenntnisse über Streaming-Ingestion, Sicherheit, Datenqualität, Dateiformate wie Parquet und Cloud-Infrastruktur sind ebenfalls nützlich.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Umfang ab. Eine kleine Tabellen- oder Query-Integration kann fokussierte Iceberg-Kenntnisse erfordern, während eine Migration oder ein gemeinsames Lakehouse Erfahrung mit Katalogen, gleichzeitigen Schreibvorgängen, Komprimierung, Zugriffskontrollen und Wiederherstellungsplanung voraussetzt.
Ja. Apache Iceberg eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Tabellenlayouts, Pipelines und Infrastruktur über versionskontrollierten Code und gemeinsame Dokumentation geprüft werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten sich eng mit deutschen Daten-, Sicherheits- oder Plattformteams abstimmen müssen.
Apache Iceberg kann Objektspeicher wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage und Google Cloud Storage verwenden. Es lässt sich außerdem in Katalog- und Query-Dienste verschiedener Anbieter integrieren. Daher sollte der Spezialist vor der Umsetzung Kompatibilität, Authentifizierung und betriebliche Zuständigkeiten prüfen.
Fragen Sie, wie der Fachmann mit Schemaevolution, Partitionsänderungen, wachsender Manifest-Größe, dem Ablauf von Snapshots und Problemen mit kleinen Dateien umgeht. Ein glaubwürdiger Apache Iceberg Spezialist kann Abwägungen erklären, zeigen, wie er mehrere Engines testet, und technische Entscheidungen mit Zuverlässigkeit, Kostenkontrolle und Governance verbinden.
Ein typisches Apache Iceberg Projekt sollte Tabellen- und Katalogdesigns, Ingestion- oder Migrationspipelines, Zugriffsrichtlinien und Betriebsdokumentation hervorbringen. Außerdem sollte es Tests für gleichzeitige Schreibvorgänge, Schemaänderungen, Wiederherstellung, Abfrageverhalten und Wartungsabläufe enthalten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 845 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 71% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Telekommunikation (88%) und Bank- und Finanzwesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Produktentwicklung (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Iceberg eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
