Apache Spark Experten in Nürnberg
für skalierbare Datenverarbeitung, in Minuten mit geprüften Fachkräften zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die große Datensätze verarbeiten, zuverlässige ETL-Pipelines erstellen und Spark-Workloads über Cloud-Datenplattformen hinweg betreiben. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelance-Fachkräften.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Ioan D.
Letzte Position:
Senior Software Entwickler bei ING
- Tribe Home, Product Area 4 - Customer in Life, Squad Cybertron.
- Analyse, Design, Entwicklung und Test neuer Anforderungen für Optimmo, eine Software zur Baufinanzierung.
- Analyse, Design, Entwicklung und Test der JEE-Anwendung MWS kredit-baufi.
- Analyse, Design, Entwicklung und Test der Wicket-Anwendung Optimmo.
- Analyse, Design, Entwicklung und Test von kredit-baufi-Batch-Programmen.
- Migration der kredit-baufi-Batches auf RHEL9.
- 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.
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.
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 zum Verbinden und Transformieren von Daten sowie zum Gewinnen konkreter Erkenntnisse
- Entwicklung einer Microservice-Lösung zur Beobachtbarkeit, um Einblicke für Entwickler und den Betrieb zu verbessern
- Umfangreiche Performance-Optimierungen in .NET-Code, Datenbanken und Zeitreihen
- Architekturberatung für Entwicklerteams zu Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Codequalität
- Bewertung und Entwicklung von PoCs für neue Technologien, einschließlich Zeitreihendatenbanken und Messaging-Plattformen
- Technologien: C#/F#/Rust, InfluxDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana, k6, RabbitMQ, EMQX, Docker, Kubernetes, Azure AKS
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
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
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: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Nürnberg verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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 Verarbeitung
Apache Spark ist eine Open-Source-Engine zur Verarbeitung großer Datensätze über Cluster hinweg. Die APIs unterstützen Batch-Workloads, Streaming, maschinelles Lernen und Graphverarbeitung mit Schnittstellen für Scala, Java, Python und R. Die zentrale Abstraktion ist die robuste verteilte Datenverarbeitung, während DataFrame- und Dataset-APIs strukturiertes Arbeiten mit optimierter Ausführung ermöglichen.
Datenpipelines
Unternehmen nutzen Spark, um Daten aus Datenbanken, Objektspeichern, Event-Streams und Geschäftsanwendungen aufzunehmen, umzuwandeln und anzureichern. Es kann Lakehouse-Pipelines, analytische Datenaufbereitung, Feature-Generierung und Verarbeitung nahezu in Echtzeit unterstützen. Gute Lösungen berücksichtigen Datenqualität, Schemaänderungen, Wiederholungen und reproduzierbare Deployments, statt nur Transformationen zu schreiben.
Ökosystem und Tools
Spark arbeitet häufig mit Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi, Kafka, Hive, Parquet und Cloud-Speichern zusammen. Fachkräfte nutzen außerdem Spark SQL, Structured Streaming, MLlib, Notebooks, Workflow-Orchestrierung und Tools für die Überwachung. Je nach Umgebung laufen die Workloads über Kubernetes, Databricks oder verwaltete Cloud-Dienste.
- Batch- und Streaming-Pipelines entwerfen
- Joins, Partitionen, Caching und Shuffle-Verhalten optimieren
- Spark mit Kafka, Data Warehouses und Lakehouse-Speichern verbinden
- Produktionsjobs paketieren, testen und überwachen
Wann Expertise hilft
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn ein Team von Skripten auf einem einzelnen Knoten zu verteilter Verarbeitung wechselt, fragile ETL-Jobs ersetzt oder eine Lakehouse-Migration vorbereitet. Sie hilft auch, wenn Cloud-Computing-Kosten steigen, Streaming-Ergebnisse verzögert eintreffen oder geplante Jobs bei Produktionsvolumen fehlschlagen. In Nürnberg kann die Remote-Zusammenarbeit lokale Industrie-, Logistik- und Softwareteams unterstützen, ohne den Zugang zu Spezialisten einzuschränken.
Zu bewertende Fähigkeiten
Suchen Sie nach Fachkräften, die Ausführungspläne, Partitionierung, Serialisierung, Speicherdruck und Datenschiefe praxisnah erklären können. Sie sollten sicher mit SQL, Python oder Scala umgehen und in der Lage sein, Pipeline-Design mit Sicherheit, Tests und Deployment zu verbinden. Erfahrung mit dem relevanten Speicherformat, der Cloud-Umgebung und der Orchestrierungsebene ist ebenso wichtig wie die Kenntnis der Spark-Syntax.
Zuverlässige Umsetzung
Eine starke Spark-Implementierung verfügt über klare Datenverträge, reproduzierbare Umgebungen und messbares Pipeline-Verhalten. Gute Fachkräfte analysieren Workloads, bevor sie sie optimieren, behandeln verspätete oder doppelte Events bewusst und dokumentieren betriebliche Abwägungen. Sie hinterlassen Tests, Warnmeldungen und Runbooks, damit interne Teams das System nach Ende des Projekts weiter betreiben können.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Apache Spark wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Apache Spark wird für verteilte Batch-Verarbeitung, Streaming-Analysen, Datenaufbereitung und Workflows für maschinelles Lernen eingesetzt. Es eignet sich für Workloads, bei denen Daten über ein Cluster statt auf einem einzelnen Rechner verarbeitet werden müssen.
Apache Spark wird häufig für einheitliche Batch- und Streaming-Pipelines, SQL-Workloads und Lakehouse-Verarbeitung eingesetzt. Apache Flink wird oft bevorzugt, wenn kontinuierliche Stream-Verarbeitung mit niedriger Latenz und zeitbezogenes Event-Verhalten im Mittelpunkt stehen; die richtige Wahl hängt vom Workload und Betriebsmodell ab.
Ein guter Apache Spark Spezialist bringt in der Regel Kenntnisse in SQL, Python oder Scala, Wissen über verteilte Systeme und Erfahrung mit Kafka oder Cloud-Speichern mit. Vertrautheit mit Delta Lake, Apache Iceberg, Kubernetes, Databricks und Workflow-Orchestrierung kann ebenfalls wichtig sein.
Der erforderliche Hintergrund hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Eine einfache Pipeline benötigt möglicherweise gezielte Spark-Kenntnisse, während eine Produktionsplattform Erfahrung mit Partitionierung, Datenschiefe, Streaming-Semantik, Deployment, Überwachung und Fehlerbehebung erfordert.
Apache Spark-Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Cloud-Umgebungen und Datenverträge online geprüft werden können. Teams in Nürnberg sollten sich auf Arbeitssprache, Zugriffskontrollen, Überschneidungen bei Meetings und eine klare Zuständigkeit für Änderungen in der Produktion einigen.
Beauftragen Sie einen Spark-Fachmann, wenn Pipelines langsam, unzuverlässig, teuer oder schwer skalierbar sind. Externe Expertise kann auch bei Migrationen von veralteten ETL-Systemen, der Einführung eines Lakehouse, Streaming-Architekturen und der Produktionsreife helfen.
Bitten Sie den Spezialisten, eine echte Performance-Analyse zu erklären, einschließlich Ausführungsplan, Partitionsstrategie und getroffener Abwägungen. Achten Sie auf Belege für Tests, Überwachung, Datenqualitätskontrollen und klare Dokumentation, nicht nur auf die Vertrautheit mit API-Aufrufen.
Apache Spark enthält MLlib für Workflows des verteilten maschinellen Lernens und kann Features aus großen Datensätzen aufbereiten. Es ist nützlich, wenn Datenaufbereitung und Modelltraining eng an einer verteilten Datenplattform stattfinden sollen, auch wenn spezialisierte Tools für manche fortgeschrittenen Modelle besser geeignet sein können.
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 708 € 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
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.
Berlin 
Hamburg 
München 
Köln 
Frankfurt 
Düsseldorf Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
