Apache Spark Experten in Hamburg
in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI einStellen Sie Experten ein, die Spark-Batch-Jobs, Streaming-Pipelines und Lakehouse-Workflows mit PySpark, Scala und Spark SQL bauen. Von ETL-Tuning bis zur Fehlersuche im Cluster bekommen Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Thorsten Boock
Letzte Position:
Senior Backend Engineer bei VTG Rail Europe
traigo ist die digitale Bahnlogistik- und Flottenmanagement-Plattform von VTG. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Ereignissen nahezu in Echtzeit und bietet operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa.
Als Teil des Teams Customer Selfcare habe ich an der Konzeption, Implementierung, Optimierung und dem Betrieb von Backend-Services im großen Maßstab und eventgetriebenen Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl bei der Feature-Entwicklung als auch mit operativer Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.
- Konzeption und Implementierung eventgetriebener Backend-Services.
- Migration und Ersatz von Legacy-Verarbeitungspipelines.
- Entwicklung von Replay- / Rebuild-Mechanismen für große Event-Datensätze.
- Asynchrone Eventverarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
- Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
- Konzeption skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
- Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
- Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
- Konzeption und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
- Technische Konzepte, Architekturdokumentation und Zusammenarbeit über Teams hinweg.
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines
Geofence- & Wagon-Stay-Verarbeitung
- Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
- Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
- Überarbeitete Geofence-Event- und Wagon-Stay-Verarbeitungslogik für bessere Performance.
- Behebung von Race Conditions und Event-Reihenfolgeproblemen in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
- Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.
Flotten-Metadaten & Kilometerleistung
- Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB zu PostgreSQL, um die Nachvollziehbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
- Skalierbare Aggregations- und Replay-Mechanismen für Kilometerdaten.
- Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohem Datenvolumen.
Sensor- & Telematik-Integration
- Integration von Telemetrie- und Sensorverarbeitungspipelines.
- Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
- APIs und Persistenzmodelle für Wagonsensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
- Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.
Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing
- Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
- Entwicklung von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
- Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit für Eventverarbeitung mit hohem Volumen.
Zustandsüberwachung & Wagon-Analysen
- APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
- Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagon-Analysen.
- PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.
Operative Zuverlässigkeit - First Responder
- Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
- Tuning der Datenbankleistung und AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
- Verbesserte Observability, Monitoring und operative Tools.
- Unterstützung von Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach Deployments.
Marc Matt
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
John Von Saurma
Letzte Position:
Interim-Leiter für Content & Social Media bei Luckychef.com
- Konzeption und Planung des Contentplans
- Redaktionsplanung für 10 Kanäle
- Image-Shooting (Organisation, Betreuung, Abwicklung)
- Auswahl von Bild-, Text- und Videocontent
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Ahmed Marzouk
Letzte Position:
Leiter der Datenabteilung bei Fotograf Gmbh
- Aufbau von Teams für Datenfachleute – BI-Analysten, Data Scientists, Data Engineers
- Definition der Datenstrategie für alle Geschäftsbereiche zur Unterstützung kurz-, mittel- und langfristiger Unternehmensziele
- Zusammenarbeit mit Produktverantwortlichen, Management und Abteilungsleitern zur Datenunterstützung
- Budgetfestlegung, um alle Maßnahmen zu ermöglichen
- Abstimmung der Ziele des Datenteams mit Unternehmensvision, -strategie und -zielen
- Verantwortung für Data Governance sowie für die strategische Entwicklungsplanung
- Definition und Entwicklung gemeinsamer OKRs
- Direkte Berichtslinie an CTO und CEO
Hannah Teichert
Letzte Position:
Produkt- & UX-Designerin bei Freelance
Moin-Inbox! | Brand- & Webdesign
- Rebranding von Anfang bis Ende entwickelt (Discovery, Moodboards, Logo, Styleguide) und die Umsetzung im Webdesign beraten.
Tools: FigJam, Figma, Claude
Mission-Mittelstand (Bubora) | Product Designerin (im Tandem)
Web-App, die kleine und mittelständische Unternehmer:innen von administrativen Prozessen entlastet – inklusive Onboarding und Wissensaustausch über ein LMS und einen KI-Assistenten, dazu Community-Kanäle, Zeiterfassung, Organigramm und Formulare.
- Die Priorisierung der nächsten strategischen Schritte vorangetrieben – zuerst beim Stakeholder Management, später bei Feature- und Seitenumfang
- Projektkoordination, Dokumentation und Audits übernommen, inklusive Pflege eines task boards in Notion
- Die Informationsarchitektur (IA) im Tandem in FigJam entwickelt und in stakeholder-fähige Frames und Prototypen auf Basis von shadcn-UI-Komponenten übertragen
- KI-gestützte Workflows genutzt, um Inputs aus der Discovery zu strukturieren und frühe Wireframe-Iterationen zu beschleunigen
- Über 70 Screens und 15+ neue globale Komponenten für den MVP-Redesign innerhalb von 5 Wochen eigenständig geliefert
- Den KI-Assistenten als Kernfeature entworfen, inklusive aller Edge Cases und Flows
- Erste Konzepte für das LMS als zweites Kernfeature ausgearbeitet
- Das Organigramm, die Profilseite, die Login-Seite und alle globalen Design-System-Komponenten gestaltet
Tools: FigJam, Figma, Claude, Notion, Hotjar, Google Analytics
DAILIA | Founding Designerin
Native App als digitale beste Freundin für FLINTA und menstruierende Menschen gedacht – mit Fokus auf den weiblichen Körper und ganzheitliche Unterstützung durch alle Lebensphasen.
- Die UX-Strategie von der ersten Idee an als Founding Designerin verantwortet
- UX-Workshops geleitet und Proto-Personas sowie User Flows als Grundlage für Produktentscheidungen entwickelt
- IA, Low-Fidelity-Wireframes und Prototypen für Stakeholder- und Investor-Präsentationen erstellt
- Das Branding und einen Brand Style Guide entwickelt
Tools: FigJam, Figma, Loom
Jobcenter Dortmund | Agentur: WAYS | UX-Design
Website für einen Kunden aus dem öffentlichen Sektor, umgesetzt als Mobile-First-Web-App – über reine Informationsvermittlung hinaus mit einem smarten Formular, das sich an individuelle Nutzerbedürfnisse anpasst.
- Die Informationsarchitektur für eine Mobile-First-Web-App für einen Kunden aus dem öffentlichen Sektor getestet und verifiziert
- Ein smartes, adaptives Formular gestaltet, das sich dynamisch an individuelle Nutzerbedürfnisse anpasst
- Wireframes mit starkem Fokus auf Barrierefreiheit für eine breite, diverse Nutzergruppe erstellt, plus Dokumentation
Tools: Miro, Figma, Google Docs
Hartmann Direct | Agentur: Valtech | UX/UI-Design
- UX/UI-Design und laufende Pflege des Design Systems für ein Enterprise-Setup
Tools: Figma, JIRA, Confluence
VW Autosuche | Agentur: Dayone | UI-Design
- UX/UI-Design, Pflege des Design Systems und Illustration für ein Automotive-Kundenprojekt
Tools: Figma, Adobe Illustrator
ZASTA | UX/UI-Design
- UX-Audit des Onboarding-Flows, danach UI-Design und Prototyping
Tools: Figma
swat.io | Social Media & Webdesign
- UX-Audit der Pricing-Seite, inklusive Webdesign-Umsetzungen, Video-Editing und Social-Media-Templates
Tools: Figma, Adobe Photoshop, CapCut
AHEAD Automotive | UX/UI-Design
- UX-Audit eines Dashboards, danach UI-Design und Prototyping
Tools: Figma, Loom
vigo Versicherungen | Agentur: disphere | UX/UI-Design
- Brand Design, Wireframing, UI-Design und Prototyping
Tools: FigJam, Figma
C.O.X. Steuerberatung | Agentur: jut-so | UX/UI-Design
- Wireframing, UX/UI-Design und Prototyping
Tools: Figma
BibelTV | UX/UI-Design
- Wireframing, UI-Design und Prototyping
Tools: Figma, Adobe Photoshop
RegioHealthNews | Agentur: Tigerbytes | UI-Design
- UI-Design
Tools: Figma
ME2BE | Grafik- & Webdesign
- Webdesign, Editorial-Magazin-Design und Social-Media-Templates
Tools: Figma, Adobe Photoshop, Adobe InDesign, Adobe Illustrator, Canva
Waterways Protection | Art Direction
- Design-Assets für Podcasts, Social-Media-Design und Art Direction
Tools: Adobe Photoshop
Paul Valentine | Packaging Design
- Packaging Design und Illustration
Tools: Adobe Illustrator, Adobe Photoshop
Daniel Pape
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Frank Wolf
Letzte Position:
Fullstack-Softwareentwickler bei Goodright GmbH
- Backend-APIs mit Quarkus, Kotlin, MongoDB, Docker Compose und NGINX erstellt
- Frontend mit React, TypeScript und Ant Design entwickelt
Mirco Marahrens
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Vattenfall
- Leiter des Platform-Engineering-Teams für die Entwicklung einer Plattform für den Energiehandel, mit Fokus auf hohe Verfügbarkeit, geringe Latenz und Skalierbarkeit von Bibliotheken und Services
- Unterstützung von Quants und Market-Access-Lösungen für den Energiehandel, einschließlich der Integration von Market Access und dem Deployment algorithmischer Handelsstrategien
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
2,2 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Werbung, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 73%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (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 Hamburg 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 Hamburg, 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
Spark auf einen Blick
Apache Spark ist eine verteilte Datenverarbeitungs-Engine für Analysen im großen Maßstab, Batch-Jobs und Streaming-Workloads. Unternehmen nutzen sie, um Rohdaten zu transformieren, große Tabellen zu verknüpfen und Dashboards, ML-Pipelines und Lakehouse-Schichten zu versorgen. Sie passt zu Teams, die Geschwindigkeit, Skalierung und klare Kontrolle über den Datenfluss brauchen.
Häufige Projekte
- ETL- und ELT-Pipelines
- Structured-Streaming-Jobs
- Spark-SQL-Reporting-Schichten
- Feature Engineering für ML
- Datenlake- und Lakehouse-Verarbeitung
Spark kommt in Datenplattformen zum Einsatz, die auf Hadoop, Cloud-Speicher und verwalteten Clustern laufen. In Hamburg unterstützt es oft Teams aus Logistik, Handel, Medien und Analytics, die mit gemischten Batch- und Near-Real-Time-Daten arbeiten.
Wichtige Fähigkeiten
Starke Apache Spark Experten kennen DataFrames, RDDs, Spark SQL und das Laufzeitmodell hinter Partitionierung und Shuffles. PySpark und Scala sind die häufigsten Wege, damit zu arbeiten, und viele Projekte berühren auch Delta Lake, Kafka, Hive oder Airflow. Gute Experten schreiben Code, der lesbar und effizient ist.
Wann Freelancer helfen
Unternehmen holen Spark-Spezialisten dazu, wenn Jobs zu langsam laufen, Pipelines unter Last ausfallen oder ein neues Datenprodukt schnell starten muss. Freelancer helfen auch bei Migrationen, Code-Reviews, Kostensenkung und beim Einrichten zuverlässiger Jobs für Dev, Test und Produktion. Eine klare Übergabe ist wichtig.
Was starke Experten tun
Sie prüfen Pläne, Datenmengen und Cluster-Einstellungen, bevor sie Code ändern. Sie reduzieren Shuffles, verwalten den Speicher und entwerfen Jobs, die nach Fehlern sauber weiterlaufen. Außerdem dokumentieren sie Schemata, Eingaben, Ausgaben und Zeitpläne, damit interne Teams das System stabil halten können.
Ökosystem und Passung
Spark wird oft zusammen mit Cloud-Speicher, Kafka, Delta Lake und Notebook-Tools gewählt. Es passt gut, wenn ein Unternehmen eine einzige Engine für große Batch-Verarbeitung und Streaming braucht, statt getrennte Systeme für jede Aufgabe. In Hamburg funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne gut, wenn der Zugriff auf Daten und Cluster-Logs früh eingerichtet wird.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Apache Spark? Hier findest du die passenden Antworten.
Apache Spark wird für groß angelegte Datenverarbeitung eingesetzt, darunter ETL, Streaming, Analytics und die Aufbereitung von Features für Machine Learning. Es passt gut, wenn Daten in vielen Formaten ankommen und vor der Nutzung durch Menschen oder Systeme bereinigt, verknüpft und umgeformt werden müssen.
Spark wird oft für flexible Batch-Verarbeitung und gemeinsamen Code in SQL, Python und Scala gewählt. Im Vergleich zu Hadoop MapReduce ist es deutlich besser für iterative Arbeit; im Vergleich zu einem Warehouse gibt es mehr Kontrolle über die Transformationslogik; im Vergleich zu Flink ist es für Teams, die zuerst auf Batch und dann auf Stream setzen, oft einfacher.
Ein starker Apache Spark Spezialist kennt in der Regel PySpark oder Scala, Spark SQL und grundlegendes Data Modeling. Häufige angrenzende Fähigkeiten sind Kafka, Delta Lake, Hive, Airflow, Cloud-Speicher und Cluster-Betrieb, weil Spark-Arbeit selten für sich allein steht.
Ein Spark-Projekt, das nur ein paar Transformationen braucht, ist etwas ganz anderes als eines, das Millionen von Datensätzen verarbeiten, verspätete Daten behandeln und von Fehlern wiederherstellen muss. Für komplexe Pipelines sollten Sie jemanden suchen, der mit Partitionierung, Speicherdruck, Joins und Produktions-Monitoring gearbeitet hat, nicht nur mit Notebooks.
Ja, die meiste Apache Spark-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn das Team Zugriff auf Code, Logs und Datenumgebungen bereitstellt. Vor Ort ist nur nötig, wenn das Setup sensibel ist, die Datenplattform neu gestaltet wird oder das interne Team praktische Workshops möchte.
Achten Sie auf klare Antworten zu Shuffles, Serialisierung, Data Skew und Job-Wiederherstellung in Spark. Gute Spezialisten erklären Abwägungen, zeigen, wie sie Leistung messen, und schreiben Code, der leicht zu pflegen ist, nicht nur schnell in einem einzelnen Testfall.
PySpark reicht für viele Projekte aus, besonders wenn das Team ohnehin in Python arbeitet. Scala wird wichtiger, wenn die Codebasis eng mit Spark-Interna, Performance-Tuning oder einer bestehenden Scala-Plattform verbunden ist, aber für jedes Projekt ist es nicht erforderlich.
Bereiten Sie Beispieldaten, Pipeline-Diagramme, aktuelle Fehlerlogs und ein klares Ziel für die Apache Spark-Arbeit vor. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn der Spezialist sehen kann, wo die Daten beginnen, wie sie sich bewegen und welche Ausgabe das Unternehmen erwartet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 783 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (89%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Werbung (56%) und Einzelhandel (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (89%) und Business Intelligence (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
