Apache Spark Experten in Österreich
für skalierbare Datenverarbeitung, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die große Datensätze verarbeiten, zuverlässige ETL-Pipelines erstellen und Machine-Learning-Workflows mit Apache Spark, PySpark und Spark SQL entwickeln. Erhalten Sie eine präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen und remote oder mit Ihrem österreichischen Team arbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Datenschutzorientierte Architekturen und Zero-Knowledge-Verschlüsselung, cloud-nativ auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bankkontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), vollständige agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
Christian E.
Letzte Position:
Cyber Trust Austria Silver Certification bei PrimeFaktor GmbH
Cyber Trust Austria Silver Certification
- Leitung der Beantragung und Umsetzung des Cyber Trust Austria Silver Labels (KSV1870 Cyber Risk A-Rating; 25 validierte Kontrollen)
- Zuordnung und Erfüllung von Anforderungen in den Bereichen Risikomanagement, Incident Response, Zugriffskontrolle, Schwachstellen- und Penetrationstests, BCM und Lieferkettensicherheit, ausgerichtet an den Kontrollthemen von ISO/IEC 27001/27002 sowie den Erwartungen von NIS 2 / NISG 2026
- Koordination der Stakeholder, Zusammenstellung von Audit-Nachweisen und Abschluss der KSV1870-Validierung
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.
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Mario T.
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Hossein A.
Letzte Position:
Datawarehouse Consultant bei LENZING AG
- Beratung zur Enterprise-Data-Warehouse- und Reporting-Praxis bei einem der größten Industriekonzerne Österreichs.
- Entwicklung und Standardisierung von Power-BI-Dashboards sowie Data-Visualization-Governance für unternehmensweites Reporting.
- Entwicklung eines WCAG-konformen, farbenblind-sicheren Visualisierungsstandards (Okabe-Ito-Palette), um Dashboards im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen.
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
90%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
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 Österreich 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 Österreich, die Apache Spark 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 Spark Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (73%)
- Fertigung (64%)
- Bank- und Finanzwesen (55%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Bildung (45%)
- Einzelhandel (45%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Transport und Logistik (36%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verteilte Datenverarbeitung
Apache Spark ist eine Open-Source-Engine zur Verarbeitung großer Datensätze über Cluster hinweg. Es unterstützt Batch-Workloads, Streaming, SQL-Analysen und maschinelles Lernen über ein einheitliches Framework. Teams setzen es ein, wenn Datenvolumen, Verarbeitungsgeschwindigkeit oder Pipeline-Komplexität das übersteigen, was eine einzelne Maschine bewältigen kann.
Daten-Workloads
Apache Spark Spezialisten entwickeln die Datenschicht hinter analytischen und operativen Systemen. Zu den häufigen Ergebnissen gehören:
- Batch-ETL- und ELT-Pipelines für Data Warehouses und Data Lakes
- Streaming-Anwendungen für Ereignisse, Logs und Entscheidungen in Echtzeit
- Spark SQL-Modelle für Reporting und interaktive Analysen
- Feature-Pipelines und Machine-Learning-Workflows mit MLlib
Zentrales Ökosystem
Umfassende Apache Spark-Expertise umfasst mehr als das Schreiben von Transformationen. Fachkräfte arbeiten mit PySpark, Scala oder Java, DataFrames, RDDs und Spark SQL und wählen dabei geeignete Partitionierungen, Joins und Speicherformate aus. Häufig verbinden sie Spark mit Hadoop, Hive, Kafka, Delta Lake, Parquet, Cloud-Objektspeicher und Orchestrierungstools wie Airflow.
Wann Spezialisten hinzugezogen werden sollten
Unternehmen benötigen meist freiberufliche Expertise, wenn eine Datenplattform langsam, instabil oder schwer skalierbar ist. Ein Spezialist kann die Cluster-Konfiguration bewerten, ineffiziente Jobs neu entwickeln, bestehende Hadoop-Workloads migrieren oder Standards für Tests und Deployment etablieren. In Österreich kann dies Hersteller, Finanzdienstleister, Einzelhändler und Forschungsteams unterstützen und gleichzeitig eine remote, vor Ort oder hybride Zusammenarbeit ermöglichen.
Bereitstellung und Zuverlässigkeit
Eine kompetente Fachkraft sorgt dafür, dass die Datenverarbeitung nachvollziehbar und wiederholbar ist. Sie definiert Schemata, verwaltet Abhängigkeiten, verarbeitet verspätete oder beschädigte Daten und schützt Pipelines vor doppelter Verarbeitung. Außerdem nutzt sie Spark UI, Logs und Metriken, um Phasen mit hohem Shuffle-Aufkommen, Speicherdruck und unausgewogene Partitionen zu erkennen, bevor diese Probleme nachgelagerte Nutzer beeinträchtigen.
Den richtigen Experten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktiven Workloads, die Ihren eigenen ähneln, und nicht nur auf Vertrautheit mit der API. Fragen Sie, wie der Spezialist Datenqualität, Kostenkontrolle, Sicherheit, Deployment und Wiederherstellung angeht. Erfahrung mit Ihrer Speicherschicht, Cloud-Umgebung und den erwarteten Programmiersprachen ist wichtig, besonders wenn österreichische Stakeholder klare Dokumentation und enge Zusammenarbeit benötigen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Spark wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache Spark wird verwendet, um große Datensätze über verteilte Rechencluster hinweg zu transformieren, zu analysieren und zu verschieben. Unternehmen nutzen es für Batch-ETL, die Verarbeitung von Data Lakes, Streaming-Analysen, SQL-Reporting und Machine-Learning-Pipelines.
Apache Spark bietet eine umfassende, einheitliche Umgebung für Batch-Verarbeitung, SQL, Streaming und maschinelles Lernen. Hadoop MapReduce kann für etablierte Batch-Systeme geeignet sein, während Apache Flink häufig für Streaming-orientierte Workloads eingesetzt wird, die Event-Time-Verarbeitung und geringe Latenz erfordern.
Ein guter Apache Spark Spezialist versteht normalerweise Python, Scala oder Java, SQL, Datenmodellierung und verteilte Systeme. Erfahrung mit Kafka, Airflow, Cloud-Speicher, Kubernetes, Delta Lake, Parquet und einer Warehouse- oder Lakehouse-Architektur ist ebenfalls wertvoll.
Die erforderliche Apache Spark-Erfahrung hängt vom Workload, Datenvolumen und Betriebsrisiko ab. Eine gezielte Pipeline-Optimierung kann einen Spezialisten erfordern, der ein klar definiertes Problem diagnostizieren kann, während eine neue Lakehouse- oder Streaming-Plattform umfassendere Erfahrung in Architektur, Sicherheit und Deployment benötigt.
Ja, Apache Spark-Projekte können häufig remote umgesetzt werden, wenn Repositories, Umgebungen und Datenzugriff gut verwaltet sind. Österreichische Teams sollten Dokumentation, Besprechungsrhythmus, Anforderungen an den Datenstandort und den Bedarf an gelegentlichen Workshops vor Ort oder deutschsprachiger Kommunikation abstimmen.
Apache Spark kann für kleine Datensätze, einfache Transformationen oder Workloads, die nur eine leichtgewichtige Datenbankabfrage benötigen, überdimensioniert sein. Ein Spezialist sollte es mit SQL-Engines, Warehouse-nativer Verarbeitung oder Streaming-orientierten Tools vergleichen, statt ohne klaren Bedarf an Skalierung oder Integration einen Cluster einzuführen.
Bitten Sie einen Apache Spark Freelancer, eine produktive Pipeline zu erklären, die er optimiert hat, einschließlich Partitionierung, Joins, Fehlerbehandlung und Monitoring. Prüfen Sie seine Herangehensweise anhand einer repräsentativen Datenaufgabe und achten Sie darauf, ob er Kompromisse sowohl technischen als auch fachlichen Stakeholdern klar vermitteln kann.
Zuverlässige Apache Spark-Pipelines verfügen über explizite Schemata, wiederholbare Deployments, getestete Transformationen und klare Prüfungen der Datenqualität. Sie berücksichtigen außerdem Idempotenz, Checkpointing, Zugriffskontrolle, Beobachtbarkeit und Wiederherstellung, damit ein fehlgeschlagener Job nachgelagerte Daten nicht unbemerkt beschädigt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 841 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (73%), Fertigung (64%) und Bank- und Finanzwesen (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
