Apache Iceberg Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die transaktionale Data Lakes entwerfen, die Query-Performance mit Hidden Partitioning optimieren und offene Tabellenformate mit Spark, Flink und Trino integrieren. Lassen Sie sich über unser präzises KI-Matching-System mit geprüften, verfügbaren freiberuflichen Spezialisten in Deutschland zusammenbringen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Iceberg eingesetzt haben
Daniel Sedlack
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 Guitton
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
Sandy Glueckstein
Letzte Position:
Change-Manager SAP S/4HANA bei Natuvion
- Erstellung und Umsetzung einer ganzheitlichen Change-Management-Strategie für eine reibungslose SAP S/4HANA-Einführung bei öffentlichen Kunden
- Vorstellung der Change-Management-Strategie in Workshops mit verschiedenen Stakeholdern, darunter Endkunden, Führungskräfte, Abteilungsleiter und Endanwender, um ein gemeinsames Verständnis der Veränderungen zu schaffen
- Erstellung eines detaillierten Change-Narrativs & Konzepts inklusive Abstimmungen mit den Schlüssel-Stakeholdern, um die verschiedenen Phasen der SAP S/4HANA-Implementierung zu begleiten
- Projektmanagement und Implementierung von Schulungsprogrammen
Jürgen Fey
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
Benito Exner
Letzte Position:
Cloud-DevOps-Ingenieur bei E.ON Se (Syna GmbH)
Entwicklung und Umsetzung eines Betriebskonzepts
Erstellung und Durchführung eines Migrationsplans
Automatisierung von administrativen Aufgaben in On Premise-Umgebungen
Bereitstellung von 3rd-Level-Support
Erstellung von Dokumentationen (Confluence) und Verwaltung von Aufgaben (Jira) unter Verwendung agiler Scrum Methoden
Implementierung und Überwachung von Disaster-Recovery-Plänen und BackUp-Strategie in Azure
Planung und Durchführung von Software- und System-Upgrades
Beratung bei der Auswahl und Implementierung neuer Technologien und Tools
Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit neuen Technologien und Prozessen
Durchführung von Code Reviews zur Sicherstellung von Qualität und Einhaltung von Best Practices
Beratung des Product Owners und anderer Art-Stakeholder in der Entwicklung und Ausarbeitung von Lösungsansätzen/ Konzepten
Verantwortung für den stabilen Betrieb einer hybriden On-Premise-/Azure-Landschaft in einem stark regulierten Umfeld (kritische Infrastruktur)
Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT-Security und externen Dienstleistern zur Abstimmung von Betriebs- und Migrationskonzepten
Migration zentraler On-Premise-Systeme in eine hybride Azure-Umgebung konzipiert und umgesetzt (inkl. Landing Zone, Netzwerksegmentierung, Backup- und Disaster-Recovery-Strategie) und damit das technische Fundament für zukünftige Cloud-Governance im KRITIS Umfeld geschaffen
Einführung von Ansible & AWX zur vollständigen Automatisierung vormals manueller Betriebsdokumentationen
Ergebnis: Über 100 Betriebshandbücher ersetzt, operative Aufwände um 80 % reduziert, nachhaltige Grundlage für skalierbare Betriebsprozesse geschaffen
Susanne Meyerdierks
Letzte Position:
Senior Interim-Recruiterin; Beraterin Recruiting & Employer Branding; Referentin für Online-Webinare bei Selbständig
- Employer Branding (intern und extern, Karriereseiten, Bewerbermanagementsysteme, Stellenanzeigen, Auffindbarkeit)
- Candidate Experience (Recruiting-Prozesse, Dokumente, Bewerberansprache, Onboarding)
- Senior Interim-Recruiting (Ansprechpartnerin, Bewerberhandling, Stellenanzeigen, Vorstellungsgespräche, Active Sourcing)
- Referentin zu den Themen Employer Branding und Recruiting
Ausgewählte Projekte:
- Interim Senior Recruiterin für einen Industriekonzern (weltweit, 24 h/Woche): 360-Grad-Recruiting für Engineering, Technische IT, Fach- und Führungskräfte, Anzeigenmanagement, Active Search, Online- und Vor-Ort-Interviews, Bewerberhandling, Einstellung von 15–20 Mitarbeitenden pro Jahr, Einsatz knapp 3 Jahre
- Interim Senior Recruiterin für eine Steuerberatungskanzlei (6 Standorte, 70 Mitarbeiter): Beratung zu Employer Branding, Karriereseiten, Stellenanzeigen, Wording, Anzeigenmanagement, Aktivierung von Mitarbeiterempfehlungen, gesamtes Recruiting, Einstellung von 20 Mitarbeitern in 4 Monaten, Steigerung des Bewerbereingangs von 3–4 auf 20–40 Bewerber/Monat
- Recruiting-Beratung für mittelständische Unternehmen mit mehreren Niederlassungen (remote + vor Ort): Ist-Analyse, Entwicklung und Umsetzung von Maßnahmen
- Beratung mittelständischer Unternehmen zu Karriereseite, Stellenanzeigen und Außendarstellung (100 % remote): Ist-Analyse, Wettbewerbsvergleich, Maßnahmenvorschläge, Begleitung der Umsetzung
Online-Webinar-Themen: Employer Branding; Karriereseite optimal gestalten; Optimale Stellenanzeigen; Candidate Journey; Erfolgreiches Active Searching; Digitale Personalgewinnung
Philipp Brunenberg
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 Prasad
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 Ritter
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Michal Budzyn
Letzte Position:
Senior Golang-Entwickler bei STACKIT / Schwarz Gruppe
- Verantwortlich für Softwareentwicklung und DevOps in der Data & AI Platform – Intake- und PubSub-Projekten bei STACKIT, dem Cloud-Anbieter der Schwarz Gruppe.
- Technologien: Golang, Kubernetes, Kubernetes Operatoren, OpenAPI v3, REST-API, Azure DevOps, CI/CD, k6, Kafka, Strimzi, Apache Iceberg, RBAC, IAM, Terraform, Helm, Infrastrukturautomatisierung, Lastverteilung, Traefik, ArgoCD, kuttl, Kyverno Chainsaw, Kustomize, Velero, Prometheus, Grafana, Checkly / Playwright (TypeScript), NATS/Jetstream, WebSockets, gRPC, SSE
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Iceberg einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Telekommunikation, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Leistungsstarke Tabellenformate für moderne Data Lakes
Apache Iceberg ist ein Open-Source-Tabellenformat mit hoher Leistung, das für riesige analytische Datensätze entwickelt wurde. Es bringt SQL-ähnliche Zuverlässigkeit und ACID-Transaktionen in den Objektspeicher und ermöglicht es mehreren Engines, sicher gleichzeitig mit denselben Tabellen zu arbeiten. Durch die Verwaltung von Metadaten statt Rohdateien löst es Leistungsengpässe, die in traditionellen Data-Lake-Strukturen häufig auftreten.
Typische Apache Iceberg Anwendungsfälle in deutschen Unternehmen
- Aufbau zuverlässiger Lakehouse-Architekturen auf AWS-, Azure- oder selbst gehostetem MinIO-Speicher.
- Ermöglichung von ACID-Transaktionen und Time-Travel-Abfragen für finanzielle und regulatorische Compliance.
- Umsetzung von Schema-Evolution und Partition-Evolution ohne Neuschreiben historischer Datensätze.
- Zusammenführen von Streaming-Daten und Batch-Processing-Pipelines in eine einheitliche Speicherschicht.
Wichtige technische Landschaft und Werkzeuge
Fachleute, die mit diesem Format arbeiten, müssen sich in einem umfangreichen Ökosystem von Datenverarbeitungs-Engines zurechtfinden. Die Integration mit Apache Spark, Apache Flink und Trino ist unerlässlich, um Abfragen auszuführen und Pipelines zu betreiben. Experten konfigurieren außerdem Katalogdienste wie AWS Glue, Project Nessie oder REST-Kataloge, um den Tabellenzustand zu verwalten, Metadatenänderungen zu verfolgen und gleichzeitige Schreibzugriffe sicher zu handhaben.
Woran Sie erkennen, dass Ihre Datenplattform Iceberg Spezialisten braucht
- Die Abfrageleistung verschlechtert sich, wenn die Dateien in Ihrem Objektspeicher auf Millionen anwachsen.
- Es treten Probleme mit der Datenkonsistenz auf, wenn Batch-Jobs und Echtzeit-Streams an denselben Speicherort schreiben.
- Schemaänderungen erfordern langsame, teure manuelle Neuschreibungen kompletter historischer Verzeichnisse.
- Die Speicherkosten steigen durch unoptimierte Dateilayouts und fehlende Kompaktierungsroutinen.
Was einen erstklassigen Iceberg Experten auszeichnet
Starke Spezialisten verstehen die interne Funktionsweise von Metadaten-Layouts, Manifest-Dateien und Snapshots. Sie entwerfen optimale Partitionierungsstrategien mit Hidden Partitioning und richten automatisierte Wartungsprozesse wie File Compaction und das Löschen verwaister Dateien ein. Außerdem verfügen sie über tiefes Wissen zur Kostenoptimierung im Cloud-Objektspeicher.
Zusammenarbeit aus der Ferne und vor Ort in Deutschland
Initiativen für Dateninfrastruktur in Deutschland erfordern oft ein hybrides Arbeitsmodell. Während sich die zentrale Architektur und die Performance-Optimierung gut aus der Ferne erledigen lassen, ist eine enge Zusammenarbeit mit internen Data-Engineering-Teams in der Einführungsphase wichtig. Unser Netzwerk umfasst Fachleute, die Deutsch und Englisch fließend sprechen und die lokalen Gesetze zur Datenspeicherung sowie sichere Cloud-Umgebungen verstehen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Apache Iceberg am häufigsten aufkommen.
Apache Iceberg wird verwendet, um riesige analytische Tabellen zu verwalten, die in Data Lakes gespeichert sind. Es bietet datenbankähnliche Funktionen wie ACID-Transaktionen, Tabellenhistorie und Schema-Evolution direkt auf Cloud-Objektspeicher. So können Unternehmen schnelle, zuverlässige Lakehouse-Plattformen aufbauen.
Beide lösen zwar ähnliche Herausforderungen im Data Lake, aber Apache Iceberg ist stark engine-agnostisch und wird von der Apache Software Foundation verwaltet. Es lässt sich tief in verschiedene Engines wie Trino, Flink und Spark integrieren, ohne ein bestimmtes Anbieter-Ökosystem zu bevorzugen. Die Wahl zwischen beiden hängt von Ihrem vorhandenen Cloud-Stack und Ihren Abfragewerkzeugen ab.
Ein qualifizierter Apache Iceberg Experte braucht fundierte Erfahrung in Data Engineering, Cloud-Speichersystemen und verteilten Query-Engines wie Spark oder Trino. Er muss Katalogverwaltung, Metadatenoptimierung und Strategien zur Dateikompaktierung verstehen. Auch Kenntnisse in Java, Scala oder Python sind für die Entwicklung von Pipelines wichtig.
Viele Unternehmen in Deutschland setzen Apache Iceberg ein, um wachsende Datenmengen zu bewältigen und dabei strenge Data-Governance-Anforderungen einzuhalten. Das Format ermöglicht saubere Schema-Updates und Audit-Trails durch Time Travel, was Unternehmen bei der Einhaltung strenger europäischer regulatorischer Anforderungen hilft. Außerdem senkt es die Kosten für die Speicherinfrastruktur durch effizientes Metadaten-Management.
Ja, die meisten Implementierungen, Migrationen und Performance-Optimierungen mit Apache Iceberg können vollständig remote durchgeführt werden. Freiberufliche Spezialisten in unserem Netzwerk arbeiten effektiv mit modernen DevOps-Tools, sicheren VPNs und regelmäßigen Abstimmungen per Video zusammen. Gelegentlich können erste Architektur-Workshops vor Ort in Deutschland helfen, die Engineering-Teams aufeinander abzustimmen.
Partition Evolution ist eine besondere Funktion von Apache Iceberg, mit der Ingenieure das Layout einer Tabelle anpassen können, wenn das Datenvolumen wächst, ohne historische Daten neu zu schreiben. Ältere Daten bleiben im alten Layout partitioniert, während neue Daten im neuen Layout geschrieben werden. Ein Experte nutzt das, um Abfragen schnell zu halten, wenn sich geschäftliche Anforderungen ändern.
Der Zeitaufwand hängt von Ihrem bestehenden Datenformat und der Komplexität der Pipeline ab. Ein Profi, der mit Apache Iceberg arbeitet, kann bestehende Parquet-Dateien oft schnell mit einer reinen Metadaten-Migration einbinden, ohne die eigentlichen Daten neu schreiben zu müssen. Bei komplexen Pipelines plant ein Experte eine Migration in mehreren Phasen, um Ausfallzeiten zu vermeiden.
Die Projektumgebungen in deutschen Unternehmen sind unterschiedlich, aber die meisten Teams für Dateninfrastruktur arbeiten auf Englisch oder Deutsch. Freiberufliche Apache Iceberg Fachleute bieten in der Regel fließendes Englisch für technische Dokumentation und Code an, während viele auch fließend Deutsch sprechen, um die Kommunikation mit den lokalen Fachabteilungen zu erleichtern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 874 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Telekommunikation (70%) und Bank- und Finanzwesen (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Iceberg in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (70%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Iceberg eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
