Apache Spark Experten in Düsseldorf
für skalierbare Datenverarbeitung, in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Batch- und Streaming-Pipelines erstellen, Spark-SQL-Workloads optimieren und Apache Spark mit Cloud-Datenplattformen, Python, Scala und Delta Lake verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell an geprüfte, verfügbare Freelancer, die genau zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Düsseldorf kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Murad K.
Letzte Position:
Senior AI/ML-Ingenieur bei Quantistry GmbH
- Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
- Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
- Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
- Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
- Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
- Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
- Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
- Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
- Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.
Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest
Ehsan M.
Letzte Position:
BI-Entwickler bei Telekommunikationsinfrastruktur
- Sammeln und Analysieren von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datengesteuerte Lösungen und skalierbare PowerBI Reporting Infrastrukturen zu entwickeln.
- Durchführung detaillierter Fehleranalysen und Optimierungen bestehender semantischer und Datenmodelle, um eine robuste Datenarchitektur und hohe Datenqualität sicherzustellen und das PowerBI Reporting zu verbessern.
- Entwicklung und Implementierung skalierbarer ETL-Prozesse zur Datenaufbereitung und -integration.
- Aufbau eines Wikis für Tabellen- und View-Beschreibungen sowie PowerBI PowerQuery- und KPI-Dokumentationen, um ein einheitliches Verständnis der Datenstrukturen und Kennzahlen zu gewährleisten.
Olga M.
Letzte Position:
Migration des bestehenden DWHs von MS SQL Server zu Azure Databricks bei Oraylis GmbH
- Leitung der Migration des bestehenden DWHs einschließlich HR-Daten, Bewerbungsprozessen, Projektgeschäft und Zeiterfassung von einer MS SQL Server-Umgebung zu Azure Databricks
- Überarbeitung der bestehenden Datenmodelle und ETL-Prozesse sowie Erweiterung um neue Objekte und Funktionalitäten
- Einsatz von Azure Databricks (Unity Catalog, Notebooks, Spark SQL, Databricks Dataflows) und Power BI
- Technologien: MS SQL Server 2019 (SSMS, SSIS), Power BI, Delta Lake, Azure Databricks
Bernhard D.
Letzte Position:
Enterprise-Architekt. Und zuständig für die übergreifende Architektur sowie alle Domänen mit dem Schwerpunkt auf Vertriebssystem bei Süddeutsche Krankenversicherung
Erstellung fachlicher und technischer Konzepte sowie Unterstützung des Enterprise-Architektur-Managements im Rahmen der Umstellung auf die Adesso-Standard-Versicherungslösungen und der Erneuerung der Umsysteme
Schnittstellendefinitionen
Businessanalyse und Erstellung der Fachkonzepte für das Inputmanagement und den Vertrieb
Erstellung von Architekturvorgaben und -prozessen
Prozessieren technischer und fachlicher Entscheidungen im Architekturboard
Festlegung der Serviceprozesse und der Systemmanagement-Aspekte
Erstellung eines technischen Target Operating Model
Erstellung einer Integrationsarchitektur für KIs/LLMs der Anbieter Commasoft und Insiders
CommaSoft (Alan) Webpages und Webservices
Insiders für Smartfix auf Basis von Webservices
Erstellung eines Fragenkatalogs für einen Security-/Regulatorik-Check
Analyse von Bedrohungen durch Threat Modeling / STRIDE inkl. der Erstellung eines Maßnahmenkatalogs zur Absicherung der Systeme
Systemumgebung: Jira, Confluence, Java, Enterprise Architect, VAIT/DORA, KritisV, DSGVO, IT ServiceMgmt, Adesso Ecosphere und Insure Health, DoPIX und Nachfolgeprodukt, SmartFix, SmartFlow, Zabas, Kolumbus, Clarc Archiv, BiPRO, KI / LLM, MS Azure, AWS, TOM/FMO
Aziz A.
Letzte Position:
Senior Data Scientist & KI-Ingenieur Berater bei Lialab SAS
- Bei Groupama: Entwicklung mehrerer Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Optimierung der internen Prozesse und der Kundenkommunikation.
- Bei PwC: Aufbau eines KI-Labors und Entwicklung verschiedener KI-Anwendungsfälle (Anwendungsfälle).
- Bei La Poste: Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Data Lake.
- Bei ARTE TV: Entwicklung eines Empfehlungssystems auf Basis von NLP für eine bessere Content-Entdeckung.
Jacqueline H.
Letzte Position:
Küchengerätehersteller
Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems
Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora
Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)
Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks
Einführung von Logging mit Loki
Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python
Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines
Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS
Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests
Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs
Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)
Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks
Sara W.
Letzte Position:
Daten-Spezialist für Recruiting & Employer Branding bei Sipgate
- Leitete den gesamten Einstellungsprozess mit Fokus auf datengestützte Entscheidungen.
- Analysierte Recruiting-Daten mithilfe von Excel und ATS, um Prozesse effektiv zu optimieren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Versicherung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Düsseldorf 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 Düsseldorf, 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 5 Nov 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.
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Versicherung (57%)
- Informationstechnologie (IT) (57%)
- Fertigung (57%)
- Einzelhandel (57%)
- Telekommunikation (57%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
- Chemie (29%)
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. Unternehmen nutzen sie für Batch-Workloads, interaktive Analysen, Datenaufbereitung und Machine-Learning-Pipelines. Die Ausführung im Arbeitsspeicher und die parallele Verarbeitung unterstützen anspruchsvolle Workloads, die die praktischen Grenzen eines einzelnen Computers überschreiten.
Spark-Workloads
Apache Spark unterstützt Datenteams auf dem gesamten Weg von Rohdaten zu verlässlichen Ergebnissen:
- Batch-Transformation für Data Lakes und Data Warehouses
- Streaming-Pipelines für Ereignisse, Telemetrie und Betriebsdaten
- Feature-Aufbereitung und Modell-Workflows mit MLlib
- Interaktive Analysen mit Spark SQL und Notebooks
Ökosystem und Tools
Das Ökosystem umfasst PySpark für Python-Workloads, native Scala-APIs, Spark SQL, Structured Streaming und MLlib. Erfahrene Spezialisten arbeiten außerdem mit Delta Lake, Apache Iceberg, Cloud-Objektspeichern, Kubernetes und Orchestrierungstools wie Airflow. Sie verstehen Konnektoren für Datenbanken, Message Broker und Data-Warehouse-Systeme.
Wann Unternehmen Spezialisten beauftragen
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Apache-Spark-Expertise ins Haus, wenn Pipelines langsam sind, Cloud-Kosten steigen oder eine Datenplattform von Prototypen in einen zuverlässigen Produktivbetrieb überführt werden muss. Ein Spezialist kann Partitionierung, Joins, Serialisierung, Cluster-Größe und Fehlerbehandlung prüfen. In Düsseldorf können Teams Vor-Ort-Workshops mit einer Remote-Umsetzung über verteilte Daten- und Analysegruppen hinweg verbinden.
Projektergebnisse
Typische Projekte liefern funktionierende Pipelines, wiederverwendbare Transformationslogik, Streaming-Jobs, Datenqualitätsprüfungen und Dokumentation für die Bereitstellung. Spezialisten erstellen möglicherweise auch Performance-Benchmarks, Monitoring-Dashboards, Testsuiten und Migrationspläne für die Ablösung älterer Verarbeitungstools. Klare Schnittstellen und reproduzierbare Umgebungen erleichtern die Übergabe an interne Teams.
Was gute Fachkräfte mitbringen
Erfahrene Apache-Spark-Fachkräfte verstehen verteilte Systeme, statt Spark lediglich als schnelleres Skripting-Tool zu behandeln. Sie können Datenpartitionierung, Shuffle-Verhalten, Checkpointing, Schemaentwicklung und Ressourcenverwaltung praxisnah erklären. Außerdem wissen sie, wann ein einfacherer SQL-, Data-Warehouse- oder Single-Node-Ansatz besser geeignet ist, und kommunizieren klar mit Stakeholdern aus Daten, Produkt und Betrieb.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Apache Spark? Hier findest du die passenden Antworten.
Apache Spark wird verwendet, um große Datensätze über verteilte Rechner hinweg zu verarbeiten und zu transformieren. Zu den häufigen Anwendungen gehören Data-Lake-Pipelines, Streaming-Analysen, explorative Analysen, Feature Engineering und geplante Ladevorgänge in Data Warehouses.
Apache Spark bietet ein umfassenderes Programmiermodell und ist im Allgemeinen praktischer für iterative Workloads, interaktive Abfragen und Streaming. Hadoop MapReduce kann weiterhin für einfache Batch-Verarbeitung geeignet sein, aber Spark SQL, Structured Streaming und die Ausführung im Arbeitsspeicher machen komplexe Pipelines oft einfacher zu erstellen und zu warten.
Ein starker PySpark-Spezialist kann viele Projekte mit Python umsetzen, insbesondere wenn Data-Science- und Machine-Learning-Teams beteiligt sind. Scala-Kenntnisse sind für performancekritische Anwendungen und Teams wertvoll, die das native Spark-Ökosystem nutzen, während SQL-, Cloud-Speicher- und Orchestrierungskenntnisse für beide Ansätze nützlich sind.
Das passende Niveau hängt von der Komplexität der Workloads, dem Datenvolumen und dem Betriebsrisiko ab, nicht von einem festen Zeitraum. Eine einfache Transformation benötigt möglicherweise gezielte Pipeline-Erfahrung, während Streaming, Migration oder Performance-Arbeiten einen Profi erfordern, der sich mit Cluster-Verhalten, Fehlern, Tests und Monitoring im Produktivbetrieb auskennt.
Apache Spark eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Pipelines, Notebooks, Infrastruktur und Tests in gemeinsamen Repositories und Cloud-Umgebungen geprüft werden können. Für Teams in Düsseldorf kann die Remote-Umsetzung mit Vor-Ort-Workshops kombiniert werden, wenn Architekturentscheidungen oder die Abstimmung mit Stakeholdern von einem direkten Austausch profitieren.
Bitten Sie den Spezialisten, den Entwurf einer echten Pipeline zu erklären, einschließlich Partitionierung, Joins, Schemaänderungen, Wiederholungsversuchen und Monitoring. Gute Antworten verknüpfen technische Entscheidungen mit Zuverlässigkeit, Kosten, Datenqualität und Wartbarkeit, statt sich nur auf das Schreiben von Transformationen zu konzentrieren.
Apache Spark kann für kleine Datensätze, einfache geplante Abfragen oder Workloads, die eine Data-Warehouse-Engine direkt verarbeiten kann, überdimensioniert sein. Ein sorgfältiger Experte vergleicht erwartete Skalierung, Latenz, Governance, Betriebsaufwand und Teamkenntnisse, bevor er eine Ebene für verteilte Verarbeitung einführt.
Ein Profi sollte getestete Pipelines, Anweisungen für die Bereitstellung, Hinweise zur Konfiguration, Monitoring-Details und klar definierte Zuständigkeiten hinterlassen. Je nach Umfang können die Ergebnisse außerdem Performance-Erkenntnisse, Datenqualitätskontrollen, Runbooks und eine Übergabesitzung für das interne Team umfassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 717 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 83% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Dusseldorf, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (71%), Versicherung (57%) und Informationstechnologie (IT) (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (86%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Produktentwicklung (71%).
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.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
