Apache Spark Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die Spark-ETL-, Batch- und Streaming-Pipelines sowie zuverlässige Datentransformationen mit Spark SQL und Structured Streaming aufbauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ioan Dobre
Letzte Position:
Senior Software Entwickler bei ING
- Tribe Home, Product Area 4 - Customer in Life, Squad Cybertron.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von neue Anforderungen von Optimmo, Baufinazierung Software.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von JEE Anwendung MWS kredit-baufi.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von Wicket Optimmo Anwendung.
- Analyse, Design, Entwicklung und Testen von kredit-baufi Batch-Programme.
- Migration zum RHEL9 von kredit-baufi Batches.
- CiL SCS Consumer Pacts mit Finagle.
- CiL ScS Touch Point Architecture Integration.
- Teamgröße: 10.
- Tools / Frameworks: OpenJDK Java 17, Kotlin 1.6.0, Azure, Jenkins, Stash, JEE, Gitlab, JIRA, Confluence, git, Spring 6.0, Sping Cloud, Spring Data, Hibernate, JPA, JMS, Kafka, Oracle, PL/SQL, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Maven, REST, JBoss, Intellij IDEA, Wicket 9 und 10, Istio.
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Guino Ndjenndja
Letzte Position:
Senior Dateningenieur bei Infomotion
- Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
- Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
- Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
- Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL
Andreas Vilinski
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler, Architekt bei ifm Solutions GmbH
- IoT-Plattform, um Daten zu verbinden, zu transformieren und umsetzbare Ergebnisse zu liefern
- Entwickelte eine Observability-Lösung für Microservices, um Einblicke für Entwickler und Betrieb zu verbessern
- Führte fortgeschrittene Performance-Optimierungen im .NET-Code, in Datenbanken und bei Zeitreihendaten durch
- Bot Entwicklerteams Architekturberatung zu Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Code-Qualität
- Bewertete und erstellte PoCs für neue Technologien, darunter Zeitreihen-Datenbanken und Messaging-Plattformen
- Technologien: C#/F#/Rust, InfluxDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana, k6, RabbitMQ, EMQX, Docker, Kubernetes, Azure AKS
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 73%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
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 Nürnberg 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 Nürnberg, die Apache Spark einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Spark macht
Apache Spark wird für die Verarbeitung großer Datenmengen, schnelle Batch-Jobs und Streaming-Workloads eingesetzt. Teams holen Spark-Spezialisten dazu, wenn sie aus rohen Events, Dateien und Warehouse-Daten zuverlässige Datensätze für Analysen, Reporting und Machine Learning machen wollen.
Kern-Ökosystem
Spark-Arbeit berührt oft:
- Spark SQL für Abfragelogik und Datenaufbereitung
- Structured Streaming für laufende Pipelines
- PySpark-, Scala- und Java-Codebasen
- Delta Lake, Kafka, Hive und Cloud-Speicher
Wann Unternehmen beauftragen
Unternehmen suchen freiberufliche Spark-Profis, wenn Pipelines langsamer werden, sich Datenmodelle ändern oder ein neuer Plattform-Rollout gezielte Hilfe braucht. In Nürnberg ist das oft wichtig für Fertigung, Logistik, Handel und andere datenintensive Teams, die eine saubere Übergabe zwischen lokaler und remote Zusammenarbeit brauchen.
Starke Spark-Kenntnisse
Ein starker Spark-Spezialist weiß, wie man Partitionen entwirft, Joins optimiert, Skew behandelt und Jobs unter Last stabil hält. Er oder sie schreibt außerdem klare Transformationen, versteht Schema-Evolution und kann Kompromisse bei Speicherverbrauch, Shuffle-Verhalten und Latenz erklären.
Typische Projektarbeit
Typische Ergebnisse sind Ingestion-Jobs, Stream-Processor, Bereinigungsschichten, Data-Quality-Prüfungen und wiederverwendbare Bibliotheken. Manche Experten unterstützen auch die Migration von älteren Hadoop- oder SQL-basierten Pipelines hin zu Spark-basierter Verarbeitung.
Worauf Sie achten sollten
Gute Spark-Profis können zwischen Data-Engineering- und Analytics-Aufgaben wechseln, ohne die Zuverlässigkeit aus den Augen zu verlieren. Achten Sie auf klare Begründungen zu Cluster-Setup, Fehlertoleranz, Tests, Monitoring und darauf, wie Spark in den Rest Ihres Stacks passt.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Spark wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache Spark wird genutzt, um große Datensätze im Batch- und Streaming-Modus zu verarbeiten. Unternehmen setzen es für Ingestion, Bereinigung, Joins, Aggregationen, Feature-Generierung und Analytics-Pipelines ein. Es passt besonders gut, wenn Daten schnell über Dateien, Tabellen und Event-Streams bewegt werden müssen.
Spark wird meist gewählt, wenn Teams schnellere In-Memory-Verarbeitung und einfacheren Pipeline-Code als bei klassischem MapReduce brauchen. Hadoop taucht weiterhin in Storage- und Legacy-Umgebungen auf, aber Spark übernimmt oft die Rechenebene. Ein Freelancer sollte verstehen, wo Spark mit HDFS, Hive und neueren Cloud-Stacks zusammenpasst.
PySpark reicht für viele Data-Engineering- und Analytics-Projekte aus, besonders wenn Teams ohnehin in Python arbeiten. Scala oder Java sind wichtiger, wenn die Codebasis stark auf Spark-Interna, Bibliotheken oder strengere Performance-Arbeit ausgerichtet ist. Die richtige Wahl hängt von Ihrem Stack und davon ab, wer den Code nach der Übergabe pflegt.
Apache Spark geht oft mit SQL, Python, Scala, Java, Kafka, Hive, Delta Lake und Cloud-Speicher zusammen. Ein guter Spezialist sollte auch Orchestrierung, Datenmodellierung, Tests und Monitoring verstehen. Diese Kenntnisse sind genauso wichtig wie die Spark-API selbst.
Spark-Projekte wirken anfangs oft einfach und scheitern trotzdem an Skew, schlechten Partitionen oder instabilem Streaming-State. Für produktive Arbeit brauchen Sie einen Spezialisten, der echte Pipelines schon umgesetzt hat und nicht nur Tutorials kennt. Je kritischer der Datenfluss, desto wichtiger wird praktische Umsetzung.
Apache Spark unterstützt beides, aber das Design muss zum Workload passen. Batch-Jobs eignen sich gut für geplante Transformationen, während Structured Streaming besser für Event-Verarbeitung in nahezu Echtzeit ist. Ein Spezialist sollte wissen, wann Spark die richtige Wahl ist und wann ein separates Streaming-Tool besser passt.
Achten Sie auf klares Pipeline-Design, lesbare Transformationen und gutes Denken über Performance- und Fehlerfälle. Ein starker Spark-Experte kann Partitionierung, Shuffle-Kosten, Data-Quality-Prüfungen und Tests vor dem Release erklären. Saubere Übergabedokumente sind ebenfalls ein gutes Zeichen.
Nicht immer. Viele Apache Spark-Aufgaben können remote erledigt werden, wenn Zugriff, Sicherheit und Kommunikation gut geregelt sind. Vor Ort in Nürnberg kann sinnvoll sein, wenn es um sensible Daten, Team-Workshops oder eine komplexe Migration geht, die enge Abstimmung braucht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 85 €, was einem Tagessatz von etwa 680 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (71%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
