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Apache Spark Experten in München

aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.

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

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

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

Maik Patzwald-Feuerstein

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Senior UX/UI-Designer

Munich
Maik Patzwald-Feuerstein

Letzte Position:

Freelance UX/UI-Designer bei Exaring AG - waipu.tv

UX/UI-Design für die waipu.tv Web-App, Aufbau eigener UI-Libraries in Figma sowie Konzeption und Gestaltung von Marketing-Landingpages und Produktseiten.

Produktdesign · UI-Design · Designsystem

Verifizierter Experte

Valery Khamenya

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AdTech-Ingenieur & Data Scientist

Munich
Valery Khamenya

Letzte Position:

Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds

  • Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
  • Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
  • Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
  • Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
  • Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker

Verifizierter Experte

Serge Kalinin

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MLOps (Machine Learning Operations)

Munich
Serge Kalinin

Letzte Position:

MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH

  • Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
  • GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
  • Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
  • CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Verifizierter Experte

Dino Cardiano

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Managementberater, Mentor & Facilitator für Ihre Zukunfts-, Innovations- & Transformationsprojekte

Munich
Dino Cardiano

Letzte Position:

Zertifizierter Coach (ICI) - Business Coach bei Future Pioneers Collective

  • International zertifizierter Master Coach, International Association of Coaching Institutes (ICI)

  • Future Pioneer. Zukunftsarchitekt & Brückenbauer für Führungskräfte & Teams - Business Coach für zukunftsfähige, werteorientierte Transformationen in Organisationen.

  • Ich befähige Führungskräfte, Teams und Organisationen, ihre Zukunftsfähigkeit selbstbestimmt zu steigern, komplexe Veränderungen zu meistern und dabei Wertschöpfung mit Sinn, Verantwortung und Menschlichkeit zu verbinden.

  • Einzelcoaching für Führungskräfte

  • Team- und Führungsteam-Coaching

  • Konfliktcoaching und Konfliktmoderation

  • Prozessbegleitendes systemisches Coaching in Transformationsprogrammen

  • Business Coaching für Transformations- und Veränderungsvorhaben (Innovation, Kulturwandel, New Work, Intrapreneurship, agiles Arbeiten, Leadership-Entwicklung), mit Fokus auf Führung, Teamdynamiken, Konfliktkultur und Organisationssysteme.

  • zertifizierter Coach für gewaltfreie Kommunikation (GFK)

  • zertifizierter hypnosystemischer Coach

  • zertifizierter Konflikt-Coach

  • zertifizierter Team-Coach

  • zertifizierter Berufs- & Karriere-Coach

  • zertifizierter Leadership-Coach

  • Mehr als 6.000 Stunden Mentorings und Coachings in den letzten 12 Jahren

Verifizierter Experte

Manikanta Rangaswamy

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Dateningenieur

Germering
Manikanta Rangaswamy

Letzte Position:

Dateningenieur bei Versicherungskunde

  • Entwurf, Entwicklung und Pflege vollständiger ETL-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Datenintegration
  • Unterstützung bei Datenqualitätsprüfungen, Tests und Migrationen
  • Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen für strukturierte, modulare und wiederverwendbare Datentransformationen
  • Einsatz von KI-gestützter Entwicklung, um ETL-Jobs und die Codequalität zu verbessern
  • Entwicklung von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung
Verifizierter Experte

Hardeep Bhutter

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Sr. Data Engineer

Munich
Hardeep Bhutter

Letzte Position:

Sr. Data Engineer bei Charles Schwab Bank

  • End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
  • Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
  • Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
  • Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
  • Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
  • Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
  • Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
  • Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Verifizierter Experte

Vitaliy Ryumshyn

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DevOps GitOps (ANÜ)

Puchheim
Vitaliy Ryumshyn

Letzte Position:

DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna

  • Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
  • Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
  • Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
  • Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
  • Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
  • Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Verifizierter Experte

Christian Schulz

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Datenwissenschaftler/KI-Ingenieur

Ismaning
Christian Schulz

Letzte Position:

Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG

  • Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
  • Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
  • Zusammenarbeit mit DevOps
  • Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Verifizierter Experte

Enis Spahi

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Softwareentwickler

Munich
Enis Spahi

Letzte Position:

Softwareentwickler bei 50Hertz Transmission GmbH

  • Beteiligte sich an der schrittweisen Modernisierung von Komponenten zu Cloud-nativen 12-Factor-Anwendungen.
  • Arbeitete eng mit dem Business Operations Team zusammen, um manuelle Prozesse zu eliminieren und mehrere Performance-Engpässe zu beheben.
  • Entwarf und implementierte eine CI/CD-Pipeline, um die Produktivität der Entwickler zu steigern, Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen durchzusetzen und die Produktbereitstellung zu automatisieren.
  • Migrierte mehrere Komponenten in den OpenShift-Kubernetes-Cluster.
  • Baute einen Monitoring-Stack von Grund auf mit Prometheus und Grafana auf, um die in OpenShift laufenden Services zu überwachen.
  • Entwickelte Dashboards sowohl in Grafana als auch in Splunk für die operative Transparenz.
  • Implementierte eine OIDC/OAuth2-basierte Single-Sign-On (SSO)-Lösung mit Keycloak, um mehrere Anwendungen zu sichern.
  • Technologien: Java, Spring, Quarkus, Kafka, MySQL, Cassandra, Redis, Spring Data, Hibernate, Docker, Kubernetes, OpenShift, Keycloak, OIDC, OAuth2, Helm, Prometheus, Grafana, Splunk, Spark.
Verifizierter Experte

Nima Nooshi

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Daten- und KI-Architekt

Munich
Nima Nooshi

Letzte Position:

Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures

  • Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
  • Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
  • Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
  • Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
  • Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Verifizierter Experte

Alyosh Agarwal

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Business-Intelligence-Berater

München
Alyosh Agarwal

Letzte Position:

Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group

  • Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)

Positionsdauer

2,1 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)

Positionen pro Freelancer

13 (Deutschland: 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

100% (Deutschland: 96%)

Master-Abschluss oder höher

85% (Deutschland: 73%)

Doktortitel

15% (Deutschland: 11%)

Zertifizierungen pro Freelancer

2 (Deutschland: 4)

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 4 8 12 16
<€800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Apache Spark einsetzen

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 801 €
Ø Deutschland 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 €
Median Deutschland 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

Was Spark macht

Apache Spark ist eine verteilte Verarbeitungs-Engine für große Datenmengen. Teams nutzen es, um Rohdateien zu transformieren, große Datensätze zusammenzuführen, Analysen auszuführen und Streaming-Jobs mit niedriger Latenz zu betreiben. Es ist in Datenplattformen üblich, die Geschwindigkeit, Skalierung und flexiblen Code brauchen.

Typische Einsätze

  • ETL- und ELT-Pipelines
  • Batch-Analysen und Reporting
  • Streaming-Datenverarbeitung
  • Feature Engineering für Machine Learning
  • Bereinigung großer Datenmengen und Joins

Kern-Stack

Gute Spark-Arbeit umfasst meist Spark SQL, Structured Streaming und entweder Scala, Python oder Java. Viele Projekte setzen außerdem auf PySpark, Delta Lake, Hive, Kafka und Objektspeicher. Gute Spezialisten wissen, wie man Daten so aufbereitet, dass Jobs lesbar und stabil bleiben.

Wann Hilfe sinnvoll ist

Unternehmen suchen oft freiberufliche Spark-Experten, wenn eine Pipeline langsam, unzuverlässig oder schwer zu warten ist. Das Gleiche gilt, wenn Teams Hilfe bei Cluster-Tuning, Job-Design, der Migration von altem Hadoop-Code oder einem neuen Streaming-Setup brauchen. In München passt das oft zu datenintensiven Teams, die kurze, gezielte Unterstützung wollen.

Was starke Spezialisten tun

  • Partitionierungs- und Shuffle-Strategien entwerfen
  • Engpässe bei Joins und Aggregationen reduzieren
  • Speicher, Executor und Dateilayout fein abstimmen
  • Klare Spark-Jobs für die langfristige Wartung schreiben
  • Fehler in Code, Daten und Clustereinstellungen beheben

Gute Projektpassung

Spark passt besonders gut, wenn Daten für eine einzelne Maschine zu groß sind oder wenn Batch- und Stream-Logik dasselbe Verarbeitungsmodell teilen müssen. Starke Profis können die Abwägungen zwischen Spark, Scala-basierten Jobs und Python-first-PySpark-Arbeit gut erklären. Sie helfen Teams auch dabei, Standards für Tests, Deployment und Übergabe festzulegen, damit die Plattform nach Projektende weiter nutzbar bleibt.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Apache Spark? Hier findest du die passenden Antworten.

Apache Spark wird genutzt, um große Datenmengen über viele Maschinen hinweg zu verarbeiten. Unternehmen setzen es für ETL, Streaming, Reporting und die Vorbereitung von Features ein, wenn Geschwindigkeit und Skalierung wichtig sind. Es ist auch in Lakehouse- und Analytics-Stacks üblich, in denen dieselbe Engine Batch- und Near-Real-Time-Arbeit übernehmen muss.

Spark ist die Verarbeitungs-Engine, während PySpark die Python-API für die Arbeit damit ist. Teams wählen PySpark, wenn sie Python-basierten Daten-Code wollen, aber Laufzeit und Ausführungsmodell bleiben trotzdem Spark. Ein guter Spezialist versteht sowohl die Python-Ebene als auch die verteilte Engine darunter.

Holen Sie sich Apache Spark-Know-how, wenn Jobs langsam sind, Cluster teuer werden oder Pipelines in der Produktion ausfallen. Freelance-Unterstützung hilft auch bei Migrationen, Cloud-Wechseln oder wenn ein Team ein sauberes Design für Batch- und Streaming-Jobs braucht. Für Teams in München reicht oft eine kurze Remote-Unterstützung, aber Vor-Ort-Arbeit kann bei der Analyse oder Übergabe helfen.

Ein starker Apache Spark-Spezialist kennt meist auch SQL, Python oder Scala, Datenmodellierung und Cloud-Speichermuster. Viele Projekte berühren außerdem Kafka, Delta Lake, Hive oder Databricks-ähnliche Workflows. Die besten Experten können über Datenstruktur, Ausführungspläne und Betriebsstabilität nachdenken, nicht nur Code schreiben.

Spark hat viele ältere Hadoop-MapReduce-Workloads abgelöst, weil es für viele Pipelines schneller und einfacher zu nutzen ist. Im Vergleich zu Flink wird es oft stärker für Batch- und gemischte Analytics-Workflows eingesetzt, während Flink eher für stream-first Fälle gewählt wird. Im Vergleich zu SQL-Warehouses gibt Spark mehr Kontrolle über Transformationen und individuelle Logik.

Apache Spark-Projekte brauchen mehr als nur Grundwissen in der Syntax, sobald Daten wachsen oder Jobs zuverlässig in der Produktion laufen müssen. Für einfache Notebooks reicht vielleicht ein allgemeiner Datenprofi, aber produktive Pipelines brauchen jemanden, der Partitionen, Shuffles, Speicherverbrauch und Fehlerfälle versteht. Je anspruchsvoller die Workload ist, desto wertvoller wird tiefes Spark-Know-how.

Ja, Spark-Arbeit eignet sich oft sehr gut für die Remote-Umsetzung, weil die meisten Aufgaben in Code, Notebooks und Cluster-Logs stattfinden. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem bei frühen Architektur-Workshops, Sicherheitsprüfungen oder der engen Zusammenarbeit mit lokalen Daten- und Plattformteams helfen. Für Unternehmen in München ist eine Mischung aus Remote-Arbeit und ein paar Terminen vor Ort üblich.

Ein starker Apache Spark-Spezialist kann erklären, warum ein Job langsam ist und wie er ihn beheben würde, bevor er Produktionscode anfasst. Achten Sie auf klare Argumente zu Partitionierung, Joins, Daten-Schieflage, Speicherformaten und Monitoring sowie auf Beispiele für stabile Pipelines, die die Person geliefert hat. Gute Experten schreiben außerdem wartbaren Code und hinterlassen Entscheidungen, die das Team später gut weitertragen kann.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 801 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 85% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (97%) und Spanisch (21%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Bank- und Finanzwesen (62%) und Automotive (52%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Produktentwicklung (79%) und Business Intelligence (69%).

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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