Apache Spark Experten in Österreich
für skalierbare Datenverarbeitung, innerhalb weniger Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die große Datensätze verarbeiten, zuverlässige ETL-Pipelines entwickeln und Spark-Workloads in Cloud- und On-Premise-Umgebungen optimieren. FRATCH nutzt schnelles, präzises KI-Matching, um Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern zu verbinden, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- 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
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette 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
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.
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
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
15 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich 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 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 19 Sep 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) (70%)
- Fertigung (70%)
- Bank- und Finanzwesen (60%)
- Bildung (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Transport und Logistik (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (30%)
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-Analytics-Engine zur Verarbeitung großer Datensätze über Cluster hinweg. Sie unterstützt Batch-Workloads, Streaming, interaktive Abfragen und Machine Learning über ein einheitliches Programmiermodell. Teams nutzen sie, um Rohdaten in zuverlässige Pipelines, analytische Ergebnisse und Produktivdienste umzuwandeln.
Spark-Ökosystem
Spark funktioniert mit Scala, Java, Python und SQL und bietet Teams damit mehrere Möglichkeiten, Daten-Workloads zu entwickeln und zu warten. Zu den Kernmodulen gehören Spark SQL, Structured Streaming, MLlib und GraphX, während Delta Lake, Iceberg und Hive häufig die Speicherung und Tabellenverwaltung unterstützen. Gute Spezialisten verstehen außerdem Kafka, Cloud-Objektspeicher und containerisierte Bereitstellungen.
Typische Workloads
- Batch- und nahezu echtzeitfähige ETL-Pipelines entwickeln
- Event-Streams aus Kafka und ähnlichen Systemen transformieren
- Feature-Pipelines für Machine-Learning-Modelle erstellen
- SQL-Abfragen über Data-Lake- und Warehouse-Speicher optimieren
- Veraltete Hadoop- oder MapReduce-Workloads zu Spark migrieren
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche Apache Spark Spezialisten, wenn Datenmengen, Verarbeitungsverzögerungen oder Pipeline-Fehler die Grenzen eines bestehenden Setups aufzeigen. Sie können eine Ingestion-Strategie entwickeln, Partitionierung und Joins verbessern, Tests etablieren oder Workloads für einen zuverlässigen Cloud-Betrieb vorbereiten. In Österreich kann dies Produktions-, Finanz-, Handels- und Forschungsteams unterstützen und gleichzeitig eine Remote- oder Vor-Ort-Zusammenarbeit ermöglichen.
Fähigkeiten für die Umsetzung
Ein kompetenter Profi verbindet Spark-Kenntnisse mit Datenmodellierung, verteilten Systemen und Produktionsbetrieb. Er sollte mit Schema-Evolution, Fehlertoleranz, Observability, Sicherheit und einer kostenbewussten Cluster-Konfiguration vertraut sein. Erfahrung mit Databricks, Kubernetes, AWS, Azure oder Google Cloud kann hilfreich sein, wenn Spark-Workloads über eine lokale Umgebung hinaus betrieben werden müssen.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Erfahrungen mit produktiven Pipelines und nicht nur auf Vertrautheit mit API-Beispielen. Fragen Sie, wie der Profi mit verzerrten Daten, fehlgeschlagenen Jobs, sich ändernden Schemata und verspätet eintreffenden Events umgegangen ist. Klare Erklärungen zu Abwägungen, reproduzierbare Tests und messbare Monitoring-Pläne weisen auf eine strukturierte Arbeitsweise hin. Für österreichische Teams sollten Sie Kommunikationsanforderungen, Arbeitszeiten und das erwartete Verhältnis zwischen Remote-Umsetzung und Vor-Ort-Workshops klären.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Spark wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache Spark wird verwendet, um große Datensätze über mehrere Maschinen hinweg zu verarbeiten und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für ETL, Data-Lake-Transformationen, Streaming-Pipelines, SQL-Analysen und die Vorbereitung von Machine Learning.
Apache Spark bietet eine umfassendere und einheitlichere Processing-Engine als Hadoop MapReduce. Es kann Batch-, Streaming-, SQL- und Machine-Learning-Workloads verarbeiten, während seine Funktionen für In-Memory-Verarbeitung und Ausführungsplanung wiederholte Datenbewegungen reduzieren können, wenn der Workload dafür geeignet ist.
Ein Apache Spark Spezialist sollte normalerweise Python oder Scala, SQL, Datenmodellierung und verteilte Systeme verstehen. Kafka, Cloud-Speicher, Delta Lake oder Iceberg, Orchestrierungstools und Observability sind ebenfalls wertvoll für die Umsetzung in der Produktion.
Eine kleine Transformationspipeline kann für einen Profi geeignet sein, der sicher mit Spark SQL und DataFrames arbeitet. Komplexes Streaming, Performance-Tuning oder eine Cluster-Migration erfordern einen Apache Spark Spezialisten, der vergleichbare Workloads bereits in der Produktion betrieben hat.
Ja. Apache Spark Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Konfiguration, Tests und Monitoring online überprüft werden können. Vor-Ort-Workshops können dennoch bei Fragen zur Datenverantwortung, Sicherheitsentscheidungen und der Abstimmung mit österreichischen Geschäftsteams helfen.
Bitten Sie einen Apache Spark Freelancer, Partitionierung, Shuffles, Joins, Schemaänderungen und die Wiederherstellung nach Fehlern im Kontext Ihres Workloads zu erklären. Prüfen Sie Testpraktiken, Monitoring-Konzept und Deployment-Erfahrung und nicht nur Beispiel-Notebooks oder Benchmark-Aussagen.
Apache Spark kann ein Warehouse ergänzen, indem es Ingestion, Anreicherung, große Transformationen und die Vorbereitung von Machine-Learning-Features übernimmt, bevor die Daten analytische Tabellen erreichen. Die richtige Wahl hängt von Latenz, Governance, Speicherdesign und den Verarbeitungsmöglichkeiten des bestehenden Warehouses ab.
Ein Apache Spark Experte sollte Quellsysteme, Datenmengen, Latenzziele, Speicherformate, Sicherheitsregeln und die Verantwortung für die fertigen Pipelines klären. Außerdem sollten Deployment, Monitoring, Dokumentation und die Überprüfung des Erfolgs vereinbart werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 806 € 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, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Fertigung (70%) und Bank- und Finanzwesen (60%).
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 (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
