Apache Spark Experten in der Schweiz
, um Daten mit schnellem, präzisem KI-Matching in großem Maßstab zu verarbeitenBeauftragen Sie Experten, die verteilte Datenpipelines, Streaming-Anwendungen und Machine-Learning-Workflows mit Apache Spark entwickeln und dabei Tools wie PySpark, Scala und Delta Lake verwenden. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Marco S.
Letzte Position:
MS Power BI Developer bei Bayern Facility Management GmbH
Power BI Entwicklung und Administration, Schulung, Beratung, Datenmodellierung, DAX-Entwicklung
MS Fabric, MS Power BI, DAX
Paulo M.
Letzte Position:
Power-BI- und Microsoft-Fabric-BI-Spezialist bei Financial Bank
- Entwicklung semantischer Power-BI-Modelle und DAX-Measures, wodurch die Dauer des Finanzreportings reduziert wurde.
- Implementierung von RLS zur Stärkung des rollenbasierten Datenzugriffs und der Governance-Kontrollen.
- Bereitstellung automatisierter KPI-Dashboards zur Beschleunigung von Reporting und Entscheidungsfindung.
- Entwicklung eines Fabric Lakehouse mit Bronze-, Silver- und Gold-Schichten zur Verbesserung der Datenverarbeitung.
- Erstellung von Fabric-Pipelines und PySpark-Transformationen, wodurch die Verarbeitungszeit um 40% reduziert wurde.
- Erstellung und Optimierung semantischer Power-BI-Modelle zur Verbesserung von Berichtsperformance, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit.
- Optimierung von UNIX-Universen, wodurch die Abfrageausführungszeit um 40% reduziert wurde.
Umgebung: Power BI (Semantische Modelle, DAX, RLS), Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, PySpark), SAP BO 4.3/2025, Web Intelligence, IDT/UNX, InfoBurst, 360Suite, GitHub, JIRA.
Georgios S.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei UBS Bank
- Implementierung eines Code-Refactoring-Frameworks, das Tausende von Repositories mithilfe von generativer KI refaktorieren kann
- Einsatz von Python (Django, Flask, FastAPI), Java und TypeScript in Azure-Cloud (Data Lake, VMs, KI) und GitLab-Infrastruktur
- Mentoring und Pair Programming
- Erwerb der Zertifizierungen Azure AI-900 und AI-102
Ursula M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Matthias I.
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Deschances T.
Letzte Position:
Senior Data Architekt bei Odd Parrot
- Unterstützung des Wealth Managements von UBS als Senior Data Architekt im Rahmen einer mehrjährigen unternehmensweiten Data Mesh-Transformation.
- Steuerung eines strategischen Projektstrangs zur Konzeption und Implementierung eines auf das unternehmensweite Data Mesh-Framework von UBS abgestimmten Datenprodukts.
- Leitung der Architekturdefinition, Abstimmung der Governance und bereichsübergreifende Integration, um skalierbare, konforme und wiederverwendbare Datenprodukte für globale Stakeholder sicherzustellen.
- UBS – Global Wealth Management Data Product Architecture: Entwurf eines unternehmensweit abgestimmten Datenprodukts in 26 Ländern, Definition von Datenverträgen, Metadatenstandards und föderierten Architekturmustern zur bereichsübergreifenden Wiederverwendung in der Bank.
- Festlegung bereichsübergreifender Datenrichtlinien und Zugriffskontrollen, um die Einhaltung regulatorischer Vorgaben in mehreren Regionen (EU, APAC, LATAM, CH) sicherzustellen.
Kalin S.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Karl E.
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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 16 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.
- Bank- und Finanzwesen (100%)
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Bildung (63%)
- Energie (63%)
- Fertigung (63%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
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. Sie unterstützt Batch-Workloads, interaktive Analysen, Echtzeit-Streams und Machine Learning in einem Ökosystem. Teams nutzen sie, um Rohereignisse, Dateien und Datenbankeinträge in zuverlässige Datenprodukte umzuwandeln.
Zentrale Workloads
- Batch-Pipelines für Data Lakes und Data Warehouses erstellen
- Echtzeitereignisse mit Structured Streaming verarbeiten
- Features vorbereiten und Modelle mit MLlib trainieren
- Explorative Analysen mit Spark SQL und DataFrames durchführen
- Daten aus mehreren Systemen abgleichen und anreichern
Spark kann aus Objektspeichern, relationalen Datenbanken, Kafka und verteilten Dateisystemen lesen. Die APIs für Python, Scala, Java und SQL ermöglichen es Teams, das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kontrolle und Zugänglichkeit zu wählen.
Ökosystem und Tools
Apache Spark wird häufig zusammen mit PySpark, Scala, Spark SQL, Delta Lake und MLlib eingesetzt. Gute Spezialisten verstehen außerdem Kafka, Databricks, Kubernetes, Hadoop-kompatiblen Speicher, Airflow und Cloud-Datendienste. Sie optimieren Partitionierung, Caching, Joins und Dateiformate wie Parquet, um Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle zu verbessern.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen häufig freiberufliche Expertise hinzu, wenn ein Prototyp zu einer produktiven Pipeline werden muss, Streaming-Workloads schwierig zu betreiben sind oder langsame Jobs Reporting und Analysen beeinträchtigen. In der Schweiz können sich Projekte über Finanzwesen, Pharma, Fertigung, Einzelhandel und öffentliche Dienstleistungen erstrecken. Eine klare Dokumentation und die Zusammenarbeit in deutsch-, französisch- oder englischsprachigen Teams können wichtig sein.
- Jobs verpassen Verarbeitungsfenster oder schlagen bei wechselnden Datenmengen fehl
- Clusterkosten steigen ohne klare Transparenz über die Workloads
- Batch- und Streaming-Logik liefern uneinheitliche Ergebnisse
- Ältere Hadoop-Workloads benötigen einen modernen Migrationspfad
Fähigkeiten für die Umsetzung
Ein kompetenter Profi beginnt mit Datenverträgen, Workload-Mustern und betrieblichen Anforderungen, statt einfach nur die Clusterkapazität zu erhöhen. Er entwickelt mit Blick auf Fehlertoleranz, idempotente Verarbeitung, Schema-Evolution und beobachtbare Pipelines. Außerdem testet er Transformationen, verwaltet Abhängigkeiten und erklärt die Abwägungen gegenüber Daten-, Produkt- und Infrastrukturteams.
Einen Spezialisten auswählen
Prüfen Sie Arbeiten, die Verantwortung für den Produktivbetrieb zeigen, nicht nur Notebook-Experimente. Fragen Sie, wie der Spezialist langsame Phasen diagnostiziert, verzerrte Joins behandelt, sensible Daten schützt und fehlgeschlagene Jobs überwacht hat. Praktische Kenntnisse in Deployment, Zugriffskontrolle, Testing und Incident Response sind ebenso wichtig wie Kenntnisse der Spark-API. Remote-Arbeit ist oft effektiv, wenn Repositories, Umgebungen und Verantwortlichkeiten klar organisiert sind, während Vor-Ort-Termine bei komplexen Workshops mit Stakeholdern helfen können.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Apache Spark, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Apache Spark wird verwendet, um große Datensätze über verteilte Rechenressourcen hinweg zu verarbeiten und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Batch-ETL, die Vorbereitung von Data Lakes, die Verarbeitung von Streaming-Ereignissen, SQL-Analysen und Feature-Pipelines für Machine Learning.
Apache Spark bietet eine allgemeine Verarbeitungs-Engine mit APIs für SQL, Streaming und Machine Learning, während Hadoop ein umfassenderes Ökosystem ist, das traditionell auf verteiltem Speicher und MapReduce-Verarbeitung basiert. Spark kann mit Hadoop-kompatiblem Speicher arbeiten und wird häufig für interaktivere oder iterative Workloads gewählt.
Apache Spark ist nützlich, wenn Workloads flexible Transformationen, eigenen Code, die Verarbeitung verteilter Dateien oder die Integration mit Streaming-Systemen benötigen. Ein Cloud Data Warehouse kann für kontrollierte relationale Analysen einfacher sein. Die Entscheidung hängt daher von Datenstruktur, Latenz, Betrieb und bestehender Architektur ab.
Ein guter Apache Spark Spezialist arbeitet häufig mit Python oder Scala, SQL, Kafka, Cloud-Speicher und Orchestrierungstools wie Airflow. Kenntnisse in Delta Lake, Kubernetes, Datenmodellierung, Sicherheit und Observability helfen dabei, Spark-Jobs in wartbare produktive Services zu verwandeln.
Das passende Niveau hängt vom Workload ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Eine einfache Batch-Transformation kann gezielte Spark-Kenntnisse erfordern, während Streaming, regulierte Daten, komplexe Joins oder der Clusterbetrieb einen Profi voraussetzen, der vergleichbare Risiken im Produktivbetrieb bewältigt hat.
Apache Spark-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Pipelines und Infrastruktur in gemeinsamen Umgebungen geprüft werden können. Vor-Ort-Arbeit kann bei Architektur-Workshops, der Koordination des Datenzugriffs oder Stakeholder-Terminen dennoch hilfreich sein, insbesondere wenn Teams besondere Anforderungen an Deutsch, Französisch oder Englisch haben.
Bitten Sie den Spezialisten, Partitionierung, Shuffle-Verhalten, den Umgang mit Datenverzerrungen, Schemaänderungen und die Wiederherstellung nach Fehlern anhand eines passenden Szenarios zu erklären. Prüfen Sie Tests, Monitoring, Deployment-Praktiken und Dokumentation – nicht nur, ob ein Notebook das erwartete Ergebnis liefert.
Bei der Arbeit mit Apache Spark geht es um mehr als das Schreiben von Transformationen. Von Fachleuten wird erwartet, dass sie verteilte Ausführung, Ressourcenverwaltung, Datenqualität, Sicherheit und die betrieblichen Auswirkungen von Designentscheidungen in Batch- und Streaming-Pipelines verstehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 810 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (75%) und Französisch (63%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Professionelle Dienstleistungen (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (75%) und Business Intelligence (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
