Apache Parquet Experten in Deutschland
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend ausgewählt werden.Beauftragen Sie Experten, die effiziente Data Lakes entwerfen, spaltenorientierte Speicherformate optimieren und leistungsstarke Datenpipelines aufbauen. Verbinden Sie sich innerhalb weniger Stunden mit geprüften, verfügbaren freiberuflichen Fachkräften in Deutschland durch unser präzises KI-gestütztes Matching.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Parquet eingesetzt haben
Volker Haase
Letzte Position:
Datenanalyst bei Optaro GmbH
Erstellung von Workflows zur Erzeugung der Datenbasis für den Artikel-Import eines Webshops: Kombination von Daten aus mehreren Quellen, Analyse der Anforderungen, Entwurf des Ablaufs mit Jupyter Notebooks und Knime. Außerdem Erstellung von Code zur Automatisierung in Python unter Benutzung von Polars und Pandas.
Aufbereitung der Ausgangsdaten, Filtern und Zusammenführen der Ausgangsdateien und Bilden der nötigen Zwischenprodukte, Erstellung der Upload-Dateien, Plausibilitätsprüfungen, Quality Checks.
Eingesetzte Technologien: PyCharm, Python, Jupyter Notebooks, SQL, Knime, Pandas, Polars
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.
Daniel Martinez Maqueda
Letzte Position:
Mitbegründer und Datenbankingenieur bei tonbo.io
Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird
Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren
Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen
Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion
Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust
Basil Sattler
Letzte Position:
Senior Entwickler / Dateningenieur bei Großunternehmen Energiebranche
- Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
- Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
- Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
- Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
- Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.
Domenik Jones
Letzte Position:
Python-Entwickler und Cloud-Migrationsberater bei Unbekannt
- Unterstützte den Wechsel des Unternehmens von einer On-Premise-Architektur zu AWS-Cloud-Diensten, modernisierte die Infrastruktur und optimierte die Betriebseffizienz.
- Setzte Fachwissen in Automatisierung und Softwareimplementierung ein, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Rentabilität zu steigern.
- Implementierte Poetry und Ruff, um das Python-Abhängigkeitsmanagement und die Code-Qualitätsprüfungen zu optimieren, was die Entwicklungseffizienz verbesserte und Fehler reduzierte.
- Implementierte eine automatisierte CI/CD-Strategie mit GitHub Actions, die die Bereitstellungszeiten verkürzte und manuelle Eingriffe minimierte.
- Führte eine Deployment-Automatisierung für Kubernetes ein, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen im gesamten Unternehmen zu verbessern.
- Bewertete und implementierte Apache Airflow für das Workflow-Management, was zu einer effizienteren Planung und Überwachung von Datenpipelines führte.
- Erstellte Datenschnittstellen für Energiehändler, die ihnen ermöglichten, ihre Gewinnmargen durch verbesserte Datenanalyse und Entscheidungswerkzeuge zu optimieren.
Moritz Kath
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Stefan Corsten
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Friedhelm Matten
Letzte Position:
Projekt bei Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung
- Mitarbeit bei der HL7 FHIR-Profilierung und Validierung
- Erstellung von CodableConcepts (Code/Value-Systeme), Extensions und Profilen wie Composition und Bundle
- Umfangreiche Instanzerstellung und Validierung
- Nutzung von Simplifier.net, Forge und dem FHIR Java Validator
Arman Abouali
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Maschinelles Lernen & Signalanalyse) bei Technische Universität Clausthal
- End-to-End-Pipelines für sensorgesteuerte zeitliche Schwingungssignale aufgebaut: Datenbereinigung, Merkmalextraktion, Modellauswahl für unüberwachtes Lernen und Validierung für Größenklassifizierungsaufgaben.
- Statistische Merkmalextraktion angewendet, um dynamische Reaktionen zu charakterisieren.
- Python-Algorithmen für Signalverarbeitung (FFT, PSD) und Klassifikation entwickelt; mehrere Modellarchitekturen mit unsicherheitsorientierter Bewertung verglichen.
- Studierende in Laboren und Projekten betreut (Analysemethoden, Interpretation, Berichterstattung); einen praktischen Laborkurs gehalten und zur Dokumentation und Präsentation beigetragen.
- Wissenschaftliche Outputs vorbereitet: Masterarbeit und Konferenzbeitrag (SimScience 2025).
Kashaf Khan
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Christian Richter
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Mario Gmbh
Letzte Position:
Software- und Data Engineer bei Plexify GmbH
- Architektur, Konzeption und Entwicklung einer MVP-Anwendung eines Anbieters für spezialisierte Reiseerlebnisse
- Technologien: Python, FastAPI, Firestore, Firebase, Docker
Anton Rösler
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Matthias Von Görbitz
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei IT-Beratungsfirma
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Parquet einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
3,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
82%
Master-Abschluss oder höher
55%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
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 Parquet 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
Moderne spaltenorientierte Speicherung für Big Data
Apache Parquet ist ein quelloffenes, spaltenorientiertes Speicher-Dateiformat, das für eine effiziente Datenverarbeitung entwickelt wurde. Anders als zeilenorientierte Formate organisiert es Daten nach Spalten, was analytische Abfragen deutlich beschleunigt und den Speicherbedarf reduziert. Es ist ein Grundpfeiler moderner Data-Lake-Architekturen und Cloud-Speicherlösungen.
Datenarchitektur in deutschen Unternehmen vorantreiben
Deutsche Unternehmen aus Automotive, Finanzwesen und Logistik verarbeiten enorme Mengen an Telemetrie- und Transaktionsdaten. Spezialisten setzen dieses Format ein, um diese Pipelines zu optimieren und so schnelle Business-Intelligence- und Reporting-Lösungen zu ermöglichen.
- Aufbau skalierbarer Data Lakes auf AWS, Azure oder lokalen Cloud-Anbietern.
- Beschleunigung von SQL-on-Hadoop- und Cloud-Query-Engines.
- Kosteneffiziente Archivierung historischer Unternehmensdaten.
Nahtlose Integration mit Big-Data-Frameworks
Das Format ist eng mit dem breiteren Data-Engineering-Ökosystem verzahnt. Fachkräfte nutzen es zusammen mit Verarbeitungs-Engines wie Apache Spark, Apache Flink und Query-Engines wie Trino, Presto und AWS Athena. Es unterstützt komplexe verschachtelte Datenstrukturen nativ und behält dabei die Vorteile der Komprimierung bei.
Performance-Engineering durch Komprimierung
Um die vollen Vorteile der spaltenorientierten Speicherung zu nutzen, ist tiefes technisches Wissen erforderlich. Experten konfigurieren Dictionary Encoding, Run-Length-Encoding und Bit-Packing, um Speicherkosten zu minimieren. Außerdem stimmen sie die Größen von Row Groups und Pages genau auf bestimmte Abfragemuster ab und reduzieren so I/O-Operationen drastisch.
Anzeichen dafür, dass Ihr Unternehmen externes Know-how braucht
Viele Unternehmen stoßen bei wachsendem Datenvolumen auf Performance-Engpässe oder stark steigende Cloud-Speicherkosten. Ein externer Spezialist hilft dabei, diese Ineffizienzen schnell zu beheben.
- Die Antwortzeiten Ihrer analytischen Datenbank verschlechtern sich.
- Die Kosten für Cloud-Speicher und Datenübertragung steigen unerwartet an.
- Datenpipelines schlagen wegen ineffizienter Schema-Weiterentwicklung fehl.
Was einen Experten in diesem Bereich auszeichnet
Erstklassige Fachkräfte verbinden tiefes Wissen über Speicherformate mit breiteren Fähigkeiten im Engineering von Datenplattformen. Sie verstehen, wie unterschiedliche Ausführungs-Engines Metadaten lesen, wie robuste Schemata entworfen werden und wie Altsysteme umgestellt werden. Ihr Know-how sorgt dafür, dass Ihre Datenplattform skalierbar, leistungsfähig und kosteneffizient bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Parquet wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Der Einsatz von Apache Parquet ermöglicht es Unternehmen, die Speicherkosten durch fortschrittliche Komprimierungstechniken wie Snappy oder Gzip deutlich zu senken. Da es sich um ein spaltenorientiertes Format handelt, lesen analytische Query-Engines nur die benötigten Spalten, was die Abfrageleistung beschleunigt und den Netzwerk-I/O minimiert.
CSV und JSON sind zwar lesbar, zeilenbasiert und für große Datenmengen sehr ineffizient, Apache Parquet ist jedoch ein binäres, spaltenorientiertes Format, das speziell für Big-Data-Analysen entwickelt wurde. Es speichert Metadaten innerhalb der Datei, sodass Query-Engines irrelevante Datenblöcke überspringen können, was bei textbasierten Formaten unmöglich ist.
Ein qualifizierter Experte für Apache Parquet muss über einen starken Hintergrund im Data Engineering verfügen, insbesondere mit Tools wie Apache Spark, Presto oder AWS Athena. Außerdem braucht er ein tiefes Verständnis von Schema-Design, Partitionierungsstrategien und Komprimierungsalgorithmen, um Data Lakes effektiv zu strukturieren.
Da Apache Parquet für leseintensive analytische Workloads optimiert ist, ist es einmalig geschrieben und unveränderlich. Häufige Updates oder Inserts auf Zeilenebene sind sehr ineffizient und erfordern meist das vollständige Neuschreiben ganzer Partitionen oder den Einsatz von Frameworks wie Delta Lake oder Apache Iceberg.
In Deutschland erzeugen Branchen wie Automotive, Fertigung und Fintech riesige Mengen an IoT- und Transaktionsdaten, die optimiert werden müssen. Der Einsatz von Spezialisten für Apache Parquet hilft diesen Unternehmen, leistungsstarke Reporting-Pipelines aufzubauen und dabei lokale Datenschutzvorgaben einzuhalten.
Ja, Data-Engineering-Aufgaben mit Apache Parquet eignen sich sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne. Da sich die Arbeit um Cloud-Datenpipelines und Speicherarchitektur dreht, können Spezialisten sich nahtlos in Ihr Team einfügen und moderne Cloud-Umgebungen sowie kollaborative Coding-Plattformen nutzen.
Bei der Nutzung von Apache Parquet steuern Fachkräfte die Schema-Weiterentwicklung durch klare Regeln für Rückwärts- und Vorwärtskompatibilität. Sie konfigurieren Query-Engines so, dass Schemas automatisch zusammengeführt werden, oder nutzen externe Metastores, um Änderungen nachzuverfolgen, ohne bestehende nachgelagerte Pipelines zu unterbrechen.
Um einen Kandidaten zu beurteilen, sollten Sie auf seine praktische Erfahrung beim Entwerfen großer Data Lakes und bei der Optimierung der Abfrageleistung achten. Ein kompetenter Apache Parquet Spezialist sollte erklären können, wie er Partitionierungsstrategien entworfen und Daten-Skew in früheren Projekten behandelt hat.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Parquet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 820 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Parquet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 82% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 55% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Apache Parquet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Parquet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Parquet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Einzelhandel (57%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Parquet in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Parquet eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
