Apache Spark Experten in Köln
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Spark-Batch-Jobs, Streaming-Pipelines und Lakehouse-Workflows mit Spark SQL, PySpark und Scala bauen. Sie bekommen schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Rodion Orlinskiy
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Maurice Knopp
Letzte Position:
Solution Architect – Cloud-Native Transformation of IoT Monitoring Platform bei NDA / Wind Energy Sector
- Leitete die End-to-End-Architektur und Migration eines veralteten On-Premise-IoT-Monitoringsystems zu einer cloud-nativen Azure-Plattform in einem Entwicklungsteam mit 17 Mitgliedern
- Entwarf und implementierte eine skalierbare Microservices-Architektur (Java 21, Spring Boot, Kubernetes, Azure Services), entkoppelte IoT- Datenströme und beseitigte Engpässe des Altsystems
- Definierte den Tech-Stack, mentorierte Entwickler und koordinierte cross-funktionale Teams in 4 Ländern, um eine hohe Lieferqualität und die Einhaltung der Architekturstandards sicherzustellen
- Trieb Requirements Engineering und System-Redesign voran, beseitigte jahrelange technische Schulden und führte ereignisgesteuerte Verarbeitung sowie automatisierte Workflows ein
- Wichtige Erfolge
- Erhöhte Systemstabilität und Uptime um ~10x und machte 24/7-DevOps-Eingriffe überflüssig
- Senkte die Hosting-Kosten um ~80 % (5x Einsparung) durch Cloud-Optimierung
- Verbesserte Performance und Skalierbarkeit und ermöglichte eine stabile Verarbeitung von IoT-Datenströmen mit hohem Volumen
- Erfolgreiche Migration ohne Unterbrechung von On-Prem in die Cloud, mit hoher Nutzerzufriedenheit und Zuverlässigkeit ab dem ersten Tag
Kevin Baßler
Letzte Position:
Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH
- Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
- Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
- Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
- Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Jeanne Yap
Letzte Position:
Process Engineering Intern bei Procter & Gamble
- Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
- Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
- Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt
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
Adam Janosch
Letzte Position:
Scrum Master & Agiler Coach bei Cloudflight GmbH
- Teams befähigen selbst-organisiert und effizient Produkte zu entwickeln (agile Denkweise bis agile Praktiken)
- Team- und Prozessstrukturen verbessern (Team- und Organisationsebene)
- Unterstützung & Coaching von Product Ownern
- Stakeholder-Management / Kundenzusammenarbeit
- Moderation von Teambuilding- oder Arbeits-Workshops
- Aufbau einer internen agilen Community
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
9 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
6 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Finanzen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 73%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Spark macht
Apache Spark ist eine verteilte Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen. Es wird für Batch-Jobs, Streaming-Pipelines, interaktive Analysen und Feature-Arbeiten für Machine Learning genutzt. Teams entscheiden sich dafür, wenn Datenmenge, Geschwindigkeit und wiederholbare Verarbeitung wichtig sind.
Typische Aufgaben
- ETL- und ELT-Pipelines
- Structured-Streaming-Jobs
- Spark SQL für Reporting und Datenaufbereitung
- Feature Engineering für Datenprodukte
- Lakehouse-Workloads auf Cloud Storage
Ökosystem
Starke Spark-Arbeit bleibt selten beim Kern-Engine stehen. Experten nutzen auch PySpark, Scala, Java, Spark SQL, Delta Lake, Hadoop, Kafka und Cloud-Storage-Schichten wie S3 oder ADLS. Sie verstehen, wie Code, Datenformate, Partitionierung und Cluster-Einstellungen Kosten und Zuverlässigkeit beeinflussen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Spark-Spezialisten dazu, wenn eine Pipeline langsam, fehleranfällig oder schwer zu skalieren ist. Das hilft auch, wenn ein Team von kleinen Skripten zu produktiven Datenplattformen wechselt oder Unterstützung für Spark auf Databricks, EMR oder Kubernetes braucht. In Köln ist das häufig in Medien-, Logistik-, Versicherungs- und Fertigungsumgebungen mit gemischten Remote- und Vor-Ort-Teams der Fall.
Was gute Spezialisten tun
Ein starker Spark-Profi schreibt klare Transformationen, vermeidet unnötige Shuffles und wählt die richtige Datei- und Partitionierungsstrategie. Er testet die Datenqualität, behandelt Fehler sauber und macht Jobs leichter überwachbar. Er erkennt auch, wann Spark das richtige Werkzeug ist und wann ein einfacherer Datenfluss besser passt.
Hinweise für die Beauftragung
- Lang laufende Jobs mit schlechter Performance
- Mehrere Datenquellen und Formate
- Streaming- und Batch-Logik in einem Stack
- Unklare Cluster-Einrichtung oder Jobfehler
- Bedarf an sauberer Übergabe und Dokumentation
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Apache Spark am häufigsten aufkommen.
Apache Spark wird genutzt, um große Datenmengen über viele Maschinen hinweg zu verarbeiten. Teams setzen es für ETL, Streaming, Analytics-Aufbereitung und Feature-Pipelines für Machine Learning ein. Es passt gut, wenn Daten zuverlässig und in großem Maßstab transformiert werden müssen.
Spark ist für viele Workloads meist schneller und einfacher zu nutzen als das klassische Hadoop MapReduce. Im Vergleich zu reinen SQL-Tools kann es komplexere Datenflüsse, Streaming und codebasierte Transformationen besser abbilden. Viele Teams nutzen weiterhin Spark SQL, daher liegt es oft zwischen Warehouse-Abfragen und schwereren Engineering-Pipelines.
Ein guter Apache Spark-Spezialist sollte auch SQL, Python oder Scala und Grundlagen der Datenmodellierung kennen. Erfahrung mit Partitionierung, Dateiformaten und Orchestrierungstools ist ebenfalls wichtig. Läuft die Arbeit in der Cloud, sind Kenntnisse über Object Storage und Cluster-Services wichtig.
Nicht jede Spark-Aufgabe braucht dieselbe Tiefe. Einfache Reporting-Jobs oder kleinere Batch-Abläufe kann oft ein guter Praktiker übernehmen, während Performance-Tuning, Streaming-Wiederherstellung und Plattformdesign mehr Erfahrung erfordern. Je mehr Datenquellen, Latenzanforderungen und Fehlerquellen Sie haben, desto erfahrener sollte der Experte sein.
Für die meisten Apache Spark-Aufgaben reicht die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil Code, Datenflüsse und Reviews digital sind. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn ein Team sich auf Plattformdesign, Zugriffsregeln oder einen Migrationsplan abstimmt. In Köln laufen viele Projekte gut in einem Mix aus Remote-Umsetzung und lokalen Workshops.
Achten Sie auf lesbare Transformationen, sinnvolle Partitionierung und einen klaren Umgang mit Fehlern und Wiederholungen. Ein starker Spark-Profi erklärt, warum ein Job langsam oder teuer ist, und kann zeigen, was zur Behebung geändert wurde. Gute Dokumentation und Tests rund um Datenstruktur und Sonderfälle sind ebenfalls ein starkes Zeichen.
PySpark reicht oft für Datenumwandlung, Analyse und viele produktive Pipelines aus. Scala ist wichtig, wenn ein Team näher an den internen Spark-Funktionen arbeiten, Leistung gezielter optimieren oder bereits eine Scala-Codebasis nutzen möchte. Die richtige Wahl hängt vom bestehenden Stack und davon ab, wer den Code später pflegt.
Ja, Apache Spark wird häufig auf Databricks betrieben und funktioniert auch mit Cloud-Services wie AWS, Azure und Google Cloud. Viele Projekte kombinieren es mit Object Storage, Katalog-Tools und Streaming-Systemen wie Kafka. Ein guter Spezialist sollte die Laufzeitumgebung verstehen, nicht nur den Code.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 797 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 9 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (50%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
