Apache Spark Experten in Nürnberg
, die in wenigen Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die große Datensätze verarbeiten, zuverlässige ETL-Pipelines entwickeln und Spark-SQL-Workloads in Cloud- und On-Premise-Umgebungen optimieren. FRATCH verbindet Sie durch präzises, schnelles Matching mit geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Arun Sai T.
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 S.
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 B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Vasuraj B.
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Ioan D.
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 K.
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 N.
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 V.
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
14 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 71%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 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.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Automotive (75%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Bildung (50%)
- Fertigung (50%)
- Energie (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
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. Teams nutzen sie für Batch-Verarbeitung, Streaming-Analysen, interaktive Abfragen und Workflows für maschinelles Lernen. Die APIs für Scala, Python, Java und R unterstützen Datenprodukte, die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und flexible Bereitstellung benötigen.
Workloads und Ergebnisse
Spark-Spezialisten verwandeln Rohdaten in zuverlässige Pipelines, analytische Datensätze und produktive Services. Typische Aufgaben umfassen:
- Entwicklung von ETL- und ELT-Pipelines für Data Warehouses und Data Lakes
- Verarbeitung von Event-Streams mit Structured Streaming
- Erstellung von Spark-SQL-Modellen und wiederverwendbaren Datentransformationen
- Vorbereitung von Features für Workflows des maschinellen Lernens
- Migration älterer Hadoop-Jobs zu modernen Spark-Anwendungen
Ökosystem und Tools
Apache Spark arbeitet häufig mit Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi, Hadoop, Hive und Kafka zusammen. Fachkräfte nutzen außerdem Airflow, dbt, Kubernetes und Cloud-Services wie Databricks, Amazon EMR, Google Cloud Dataproc und Azure Synapse. Gute Spark-Arbeit umfasst Versionsverwaltung, automatisierte Tests, Beobachtbarkeit und bewährte Bereitstellungsprozesse.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Spark-Experten hinzu, wenn Datenvolumen, Latenzanforderungen oder die Komplexität von Pipelines die Kapazitäten eines internen Teams übersteigen. Aussagekräftige Anzeichen sind langsame Jobs, instabile Streaming-Workloads, steigende Cloud-Kosten oder eine Migration von Hadoop. In Nürnberg kann die Zusammenarbeit vor Ort industrielle, logistische und unternehmensweite Dateninitiativen unterstützen, während sich die Remote-Umsetzung mit klarer Dokumentation und gemeinsamen Abläufen gut eignet.
Zu bewertende Fähigkeiten
Eine kompetente Fachkraft versteht verteilte Ausführung, Partitionen, Shuffles, Joins, Caching und Speicherverwaltung. Sie kann Abfragepläne prüfen, Spark SQL optimieren, Cluster-Ressourcen verwalten und die Kompromisse zwischen Batch- und Streaming-Designs erklären. Erfahrung mit Python oder Scala, Cloud-Speicher, Data Governance und CI/CD ist oft genauso wichtig wie die Kenntnis der Spark-APIs.
Einen starken Spezialisten auswählen
Prüfen Sie Nachweise für produktive Pipelines statt einzelner Notebooks. Fragen Sie, wie der Spezialist mit schief verteilten Daten, fehlgeschlagenen Aufgaben, Schemaänderungen, verspäteten Ereignissen und Datenqualitätsprüfungen umgegangen ist. Ein gutes Projekt umfasst messbare Abnahmekriterien, reproduzierbare Tests, Monitoring und einen Übergabeplan. Kandidaten sollten außerdem klar mit Daten-, Anwendungs- und Fachbereichen kommunizieren.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Spark wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache Spark wird für verteilte Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Stream-Verarbeitung, SQL-Analysen und die Vorbereitung von maschinellem Lernen eingesetzt. Unternehmen nutzen es, um Daten aus Data Lakes, Data Warehouses, Datenbanken und Event-Systemen in zuverlässige analytische Ergebnisse umzuwandeln.
Apache Spark bietet eine umfassende Verarbeitungsumgebung für Batch-, SQL-, Streaming- und Workflows für maschinelles Lernen. Hadoop MapReduce konzentriert sich stärker auf datenträgerbasierte Batch-Verarbeitung, während Apache Flink häufig für zustandsbehaftetes Streaming mit geringer Latenz gewählt wird. Die richtige Wahl hängt von den Workload-Mustern, den bestehenden Systemen und den Fähigkeiten des Teams ab.
Ein starker Apache Spark-Spezialist arbeitet häufig mit Python oder Scala, SQL, Kafka, Cloud-Objektspeichern und Lakehouse-Formaten wie Delta Lake oder Apache Iceberg. Auch Airflow, Kubernetes, Databricks, Tests der Datenqualität und CI/CD sind für die Umsetzung in der Produktion wertvoll.
Arbeiten mit Apache Spark erfordern genügend praktische Erfahrung, um Partitionen, Shuffles, Joins, Speichernutzung und die Wiederherstellung nach Fehlern beurteilen zu können. Eine kleinere Transformation kann gezielte Unterstützung benötigen, während eine Streaming-Plattform oder Migration von jemandem profitiert, der vergleichbare Workloads bereits in der Produktion betrieben hat.
Apache Spark-Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Datenverträge, Monitoring und Bereitstellungsabläufe digital geteilt werden können. Teams in Nürnberg sollten vor Beginn der Arbeit Zugriffsrechte, Arbeitssprache, Dokumentationsstandards und Zeitfenster für Meetings vereinbaren; Vor-Ort-Termine können bei der Analyse oder komplexen Übergaben helfen.
Apache Spark läuft in Databricks mit verwalteten Clustern, Notebooks, gemeinsamer Arbeitsbereichsnutzung und zusätzlichen Lakehouse-Tools. Databricks kann den operativen Aufwand reduzieren, aber Teams sollten dennoch Governance, Portierbarkeit, Kostenkontrolle und den Bedarf an direkter Verwaltung von Cloud- oder Kubernetes-Umgebungen prüfen.
Eine hochwertige Apache Spark-Lösung verfügt über klare Datenverträge, wiederholbare Tests, sinnvolle Partitionierung und Monitoring für Performance und Datenqualität. Bitten Sie den Spezialisten, Abfragepläne, Fehlerbehandlung und Kostenabwägungen zu erklären, und prüfen Sie anschließend eine kleine repräsentative Aufgabe oder einen technischen Rundgang.
Ein Apache Spark-Freelancer kann Batch- oder Streaming-Pipelines, Spark-SQL-Transformationen, Performance-Verbesserungen, Migrationspläne oder Runbooks für den Produktionsbetrieb liefern. Das Projekt sollte außerdem Tests, Bereitstellungsanweisungen, Monitoring-Anforderungen und eine Dokumentation umfassen, mit der das interne Team das Ergebnis betreiben kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 707 € 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 75% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 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 (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (75%) und Bank- und Finanzwesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Produktentwicklung (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
