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Apache Spark Experten in Deutschland

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Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Thorsten Huber

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Agile Coach, Product Owner, Technischer Berater

Wehr
Thorsten Huber

Letzte Position:

Product Owner, KI-Manager bei crazyALEX.de GmbH

Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Use Cases sowie Prototypen abzuleiten.

  • Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
  • Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
  • Überführung räumlicher Daten in konkrete Use Cases, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
  • Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen

Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Use Cases, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur

Verifizierter Experte

Umut Gülac

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Freiberufler

Frankfurt
Umut Gülac

Letzte Position:

Data Architect bei BA Technology

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

  • Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
  • Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

  • Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
  • DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
  • Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
  • MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
  • Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Verifizierter Experte

Marco Paffenholz

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Change-Management, Vertriebsentwicklung, Transformation, Vertriebsexperte

Wuppertal
Marco Paffenholz

Letzte Position:

Change-Management, Vertriebsentwicklung für ausgewählte Finanzdienstleistungen bei Sozialbank, Bank für Sozialwirtschaft, Grey Solutions GmbH

  • Entwicklung und operative Umsetzung effektiver Pre-Sales-Aktivitäten zur Neukundengewinnung
  • Operative Entwicklung und Umsetzung von Best-Practice-Gesprächsstrategien
  • Prozessentwicklung und Prozessoptimierung
  • Kennzahlenmessung, Regelkommunikation
  • Coaching der beteiligten Vertriebsmitarbeiter und Führungskräfte
  • Telefontrainings on the job mit „Vormachen" in Kundengesprächen
  • Sales Coaching on the job für Sales mit „Vormachen" in Kundengesprächen
  • Change-Management der Pre-Sales-Aktivitäten
Verifizierter Experte

Alexander Zhirov

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Senior Data Architekt & Data Engineer

Berlin
Alexander Zhirov

Letzte Position:

Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.

  • Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
  • Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
  • PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
  • Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Verifizierter Experte

Tamás Eppel

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Senior Software Developer / Tech Lead

Munich
Tamás Eppel

Letzte Position:

Senior Software Developer / Tech Lead bei NDA (Verteidigung / OSINT)

  • Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
  • Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
  • Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
  • Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems
Verifizierter Experte

Philipp Grunert

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp Grunert

Letzte Position:

Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH

  • Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
  • Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
  • Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
  • Erstellung interaktiver Reports
  • Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Verifizierter Experte

Prasad Tilloo

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Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform

Frankfurt
Prasad Tilloo

Letzte Position:

Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA

  • Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
  • Entwarf die Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
  • Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
  • Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
  • Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
  • Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
  • Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Verifizierter Experte

Jorge Machado

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Datenexperte

Würzburg
Jorge Machado

Letzte Position:

Technical Lead / Fractional CTO bei Würth GmbH

Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.

Hauptaufgaben:

  • Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
  • Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
  • Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
  • Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
  • Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
  • Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
  • Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
  • Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team

Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL

Verifizierter Experte

Danny-Michael Busch

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Senior KI-Ingenieur

Bremen
Danny-Michael Busch

Letzte Position:

Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH

  • Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
  • Recommendation Engine
  • Dynamic Pricing
Verifizierter Experte

Lino Giefer

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Senior Machine-Learning-Ingenieur

Scharbeutz
Lino Giefer

Letzte Position:

Senior Data Scientist bei VinFast Germany GmbH

  • Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
  • Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
  • Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
  • Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
  • Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
  • Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
  • Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
  • Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
  • Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
  • Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
  • Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
  • Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
  • Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
  • Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)
Verifizierter Experte

Christiane Neher

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Managementberater

Munich
Christiane Neher

Letzte Position:

Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

  • Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
  • Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
  • Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
  • Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
  • Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

  • Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
  • Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
  • Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
  • Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
  • Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
  • Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
  • Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
  • Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
  • Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
  • Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

  • Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
  • Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
  • Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
  • Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

  • Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
  • Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
  • Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
  • MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

  • Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
  • Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
  • Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

  • Analyse der aktuellen Herausforderungen
  • Definition übergeordneter Ziele
  • Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
  • Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
  • Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Verifizierter Experte

Thomas Hoefkens

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Senior MLOps-, DevOps Engineer

Munich
Thomas Hoefkens

Letzte Position:

Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy

  • Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
  • Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
  • Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
  • Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
  • Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
  • Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
  • Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
  • Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
  • Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
  • Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
  • Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
  • Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
  • Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
  • Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Verifizierter Experte

Steffen Seitz

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Senior Technischer PM, CRM-Core-Erfahrung & KI

Berlin
Steffen Seitz

Letzte Position:

Senior Technischer PM, CRM-Core-Erfahrung & KI bei Propstack GmbH (Scout24 S.E.)

  • Entwickelte ein JTBD-basiertes Priorisierungs-Framework für über 3.000 gesammelte Feature-Anfragen, identifizierte 27 Makler-Jobs, validierte 8 davon in 25 Nutzerinterviews und nutzte die daraus resultierende Job-Map als Live-Priorisierungsfilter für alle Eingangskanäle (Upvoty, CSAT, Beratungstickets).
  • Verantwortlich für die Scout24-Lighthouse-Initiative: Document Intelligence mit vollständiger RAG-Architektur (semantisches Chunking, bge-m3 Embeddings, pgvector, BM25+Dense Hybrid-Retrieval).
  • Reduzierte die Durchlaufzeit von Kunden-Feature-Anfragen auf 3,1 Tage durch Code-Analyse, Ticket-Spezifikation und eigenständige Implementierung mithilfe eines Coding-Agenten (Codex).
  • Entwickelte einen LLM-basierten Support-Agenten (GPT-4o mini, Codex-generierte Merge Requests), der Eskalationen auf 3rd-Level von 40 % auf 5 % aller monatlichen Tickets reduzierte.
  • Integrierte sechs Partner durch technische Koordination, Spezifikation, Backlog- und Release-Management und führte sieben Full-Stack-Entwickler.
  • Beseitigte innerhalb von sechs Wochen regulatorische Risiken für Makler durch Risikoanalyse (BGH-Urteil zum Fernabsatz/GDPR), neue Audit-Funktionen und Koordination mit Rechts- und Datenschutzbeauftragten.
Verifizierter Experte

Safey Haroun

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Senior Softwarearchitekt & -ingenieur

Heidelberg
Safey Haroun

Letzte Position:

Mitbegründer/Geschäftsführender Partner & Chefarchitekt bei Prinkipia GmbH

  • Mitbegründer von Prinkipia und Leitung des Teamausbaus
  • Definition und Entwicklung der strategischen Ausrichtung des Unternehmens
  • Leitung der Engineering-Teams in verschiedenen Projekten als leitender Softwarearchitekt
  • Gestaltung der technischen Vision und Entscheidungsfindung zur Sicherstellung qualitativ hochwertiger Ergebnisse
  • Aufbau der Unternehmenskultur und Schaffung der Grundlagen für Engineering-Prinzipien und Best Practices
  • Führung der technischen Leitung und Softwarearchitektur des Flaggschiffprodukts Agentic AI von Prinkipia

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

16 Jahre

Positionsdauer

2,7 Jahre

Positionen pro Freelancer

11

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Bachelor-Abschluss oder höher

96%

Master-Abschluss oder höher

73%

Doktortitel

11%

Zertifizierungen pro Freelancer

4

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 20 40 60 80
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

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 Spark einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 781 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €

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

Spark im großen Maßstab

Apache Spark wird verwendet, um große Datenmengen schnell über Cluster und Cloud-Plattformen zu verarbeiten. Unternehmen setzen es für Batch-Pipelines, Streaming-Jobs und Analyse-Workloads ein, die mehr Daten verarbeiten müssen, als ein einzelner Rechner bewältigen kann.

Typische Ergebnisse

  • ETL- und ELT-Pipelines für rohe, bereinigte und kuratierte Daten
  • Streaming-Jobs für Ereignisdaten, Logs oder Sensordaten
  • Spark SQL-Logik für Reporting und Ad-hoc-Analysen
  • Notebook-Arbeit für Prototyping, Validierung und Datenexploration

Einbindung ins Ökosystem

Ein starker Spark-Spezialist kennt nicht nur die Kern-API, sondern auch den umliegenden Stack. Dazu gehören oft Scala, Python, SQL, Delta Lake, Databricks, Hadoop, Kafka und Cloud-Speicher wie S3 oder ADLS.

Wann Unternehmen Hilfe brauchen

Teams suchen meist freiberufliche Spark-Expertise, wenn Pipelines langsam, instabil oder teuer im Betrieb sind. Hilfe wird auch bei Migrationen von Hadoop oder Hive benötigt, wenn Streaming ausfällt oder wenn aus einem Proof of Concept schnell produktiver Code werden muss.

Was starke Experten tun

Gute Spark-Profis schreiben klare Transformationen, wählen die richtige Partitionierungsstrategie und vermeiden Speicher- und Shuffle-Probleme. Sie testen die Datenlogik sorgfältig, dokumentieren Annahmen und halten Jobs beobachtbar, damit Fehler leicht zu finden sind.

Teams in Deutschland

In Deutschland ist Spark-Arbeit in Daten-Teams aus Produktion, Finanzwesen, Logistik, Handel und Mobilität weit verbreitet. Viele Projekte laufen remote, aber einige Unternehmen wünschen sich Workshop-Tage vor Ort in Deutschland für Prüfungen des Datenzugriffs, Sicherheitschecks oder die enge Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern.

Veröffentlicht am:
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Häufig gestellte Fragen

Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Apache Spark am häufigsten gestellt werden.

Apache Spark wird für verteilte Datenverarbeitung eingesetzt, wenn Teams schnelle Batch-Verarbeitung, Streaming oder interaktive Analysen brauchen. Es ist eine gängige Wahl für ETL-Pipelines, die Vorbereitung von Machine-Learning-Features und SQL-Workloads im großen Maßstab. Unternehmen beauftragen Spark-Spezialisten, wenn Datenmenge, Geschwindigkeit oder Zuverlässigkeit die Grenzen einfacherer Tools überschreiten.

Apache Spark wird oft gegenüber Hadoop MapReduce gewählt, weil es schneller und flexibler für iterative Datenarbeit ist. Im Vergleich zu Flink ist Spark meist eine starke Wahl für gemischte Batch- und Streaming-Projekte, während Flink oft für Streaming mit sehr geringer Latenz bevorzugt wird. Die richtige Wahl hängt von der Struktur des Workloads, den Anforderungen an die Aktualität der Daten und den Fähigkeiten des Teams ab.

Ein starker Apache Spark-Spezialist kennt sich in der Regel sehr gut mit Python, Scala und SQL aus. Er sollte außerdem Datenmodellierung, Grundlagen verteilter Systeme, Cloud-Speicher und Tools wie Delta Lake, Kafka oder Databricks verstehen, wenn diese Teil des Stacks sind. Saubere Test- und Monitoring-Gewohnheiten sind genauso wichtig wie API-Wissen.

Für ein kleines Proof of Concept kann eine erfahrene Apache Spark-Fachkraft ausreichen. Produktionspipelines brauchen tiefere Erfahrung mit Performance-Tuning, Fehlerbehandlung und Datenqualitätsprüfungen. Wenn die Arbeit Streaming, Governance oder die Migration von einem älteren Stack betrifft, wird praxisnahe Senior-Erfahrung schnell wichtig.

Ja, die meiste Apache Spark-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Zugriff auf Daten, Repositories und Cluster-Umgebungen sauber eingerichtet ist. Für Teams in Deutschland ist Vor-Ort-Zeit manchmal nützlich für Kickoff-Workshops, Sicherheitsprüfungen oder die Abstimmung mit Datenverantwortlichen. Viele Projekte nutzen ein hybrides Modell mit remote Umsetzung und einigen Präsenzterminen.

Ein guter Apache Spark-Experte kann erklären, warum eine Pipeline auf eine bestimmte Weise aufgebaut ist, nicht nur, welcher Code geschrieben wurde. Achten Sie auf klare Entscheidungen bei Partitionierung, Join-Strategie, Schema-Behandlung und Fehlerbehebung. Starke Profis fragen außerdem nach der Qualität der Eingangsdaten, Laufzeitgrenzen und danach, wie Ergebnisse nach dem Go-live überwacht werden.

Wenn Apache Spark-Jobs langsam sind, unter Last ausfallen oder im Betrieb zu teuer werden, kann externe Hilfe viel bewirken. Ein weiteres Zeichen ist, wenn das Team von Notebooks auf zuverlässige Produktionspipelines wechseln muss. Wiederholte Datenabweichungen, Streaming-Verzögerungen oder unklare Zuständigkeiten sind ebenfalls starke Hinweise.

Apache Spark wird sowohl von technischen Analysten als auch von tieferen Datenspezialisten genutzt, je nach Umgebung. Analysten arbeiten oft mit Spark SQL oder Notebooks, während fortgeschrittene Aufgaben Pipeline-Design, Streaming und Cluster-Tuning umfassen. Die besten Projekte verbinden den Geschäftskontext mit jemandem, der sich mit verteilter Verarbeitung gut auskennt.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 781 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (96%) und Französisch (19%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Automotive (47%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (98%), Produktentwicklung (81%) und Business Intelligence (77%).

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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