Apache Spark Experten in Wien
für leistungsstarke Datenverarbeitung, in wenigen Minuten mit geprüften Spezialisten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die große Datensätze verarbeiten, zuverlässige ETL-Pipelines erstellen und Machine-Learning-Workflows mit Apache Spark, PySpark und Delta Lake entwickeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bank-Kontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Spark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Wien 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 Wien, 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 (71%)
- Informationstechnologie (IT) (71%)
- Fertigung (71%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Bildung (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Transport und Logistik (43%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (43%)
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, Streaming, SQL-Analysen und maschinelles Lernen über ein einheitliches Programmiermodell. Teams setzen sie ein, wenn eine einzelne Maschine das Datenvolumen, die Geschwindigkeit oder die Komplexität ihrer Daten nicht bewältigen kann.
Zentrale Programmiersprachen
Spark-Experten arbeiten häufig mit Scala, Python über PySpark, Java und SQL. Eine zuverlässige Umsetzung setzt ein gutes Verständnis von Spark DataFrames, RDDs, verzögerter Auswertung, Joins, Partitionierung und Ausführungsplänen voraus. Außerdem verbinden sie Spark mit Speicher- und Messaging-Systemen wie Objektspeichern, Kafka und relationalen Datenbanken.
Daten-Pipelines
Apache Spark kommt in Ingestion-, Transformations- und Anreicherungspipelines für Data Lakes und Data Warehouses zum Einsatz. Experten entwickeln Jobs, die Schemaänderungen, verspätete Daten, Wiederholungen und inkrementelle Verarbeitung bewältigen, ohne doppelte Datensätze zu erzeugen. Sie implementieren möglicherweise auch Delta-Lake-Tabellen, Qualitätsprüfungen, Datenherkunft und Orchestrierung mit Airflow oder ähnlichen Tools.
Typische Workloads
- Batch-Pipelines für Logs, Transaktionen und operative Daten erstellen
- Echtzeitereignisse mit Structured Streaming verarbeiten
- Features und Trainingsdaten für maschinelles Lernen vorbereiten
- SQL-Abfragen und Cluster-Workloads optimieren
- Bestehende Hadoop-MapReduce-Jobs zu Spark migrieren
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spark-Spezialisten, wenn Pipelines langsam, instabil oder im Betrieb zu teuer sind. Sie unterstützen bei Cloud-Migrationen, Lakehouse-Projekten, der Einführung von Streaming und der Neugestaltung von Analyseplattformen. In Wien ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Vor-Ort-Arbeit hilfreich sein kann, wenn Datenteams eine enge Abstimmung zwischen deutsch- und englischsprachigen Stakeholdern benötigen.
Was starke Spezialisten liefern
Erfahrene Fachkräfte analysieren Workloads, bevor sie Code ändern. Sie optimieren Partitionen, vermeiden unnötige Shuffles, wählen geeignete Dateiformate und verwenden Caching nur, wenn es sinnvoll ist. Außerdem testen sie Datenverträge, überwachen den Zustand von Jobs und erklären Abwägungen klar, damit eine Spark-Lösung auch nach der Übergabe wartbar bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Apache Spark anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Apache Spark wird für die verteilte Datenverarbeitung in Batch-, Streaming-, SQL- und Machine-Learning-Workloads eingesetzt. Unternehmen nutzen es, um Data Lakes zu transformieren, Ereignisströme zu analysieren, Features vorzubereiten und umfangreiche ETL-Pipelines auszuführen.
Apache Spark hält ein umfassenderes Verarbeitungsmodell im Speicher und bietet APIs für SQL, Streaming und maschinelles Lernen, während Hadoop MapReduce auf datenträgerbasierte Batch-Jobs ausgerichtet ist. Spark wird oft für iterative oder interaktive Workloads bevorzugt, aber die richtige Wahl hängt vom Datenvolumen, den Latenzanforderungen und der bestehenden Hadoop-Umgebung ab.
Ein guter Apache Spark-Spezialist bringt häufig Kenntnisse in Scala oder PySpark, SQL, Cloud-Speichern und verteilten Systemen mit. Erfahrung mit Kafka, Delta Lake, Airflow, Kubernetes, Databricks und Verfahren zur Datenqualität kann für die Umsetzung im Produktivbetrieb ebenfalls wichtig sein.
Apache Spark-Arbeiten können von einer gezielten Änderung an einer Pipeline bis zur vollständigen Neugestaltung einer Datenplattform reichen. Die erforderliche Expertise hängt von Clusterbetrieb, Streaming-Garantien, Governance und Performance-Anforderungen ab. Deshalb sollten Sie vergleichbare Ergebnisse prüfen, statt sich nur auf ein allgemeines Profil zu verlassen.
Apache Spark-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Orchestrierung und Cloud-Umgebungen digital geteilt werden. Teams in Wien bevorzugen möglicherweise dennoch Vor-Ort-Workshops für Architekturentscheidungen, Übergaben oder die Abstimmung zwischen deutsch- und englischsprachigen Stakeholdern.
Apache Spark eignet sich besonders, wenn die Verarbeitung über Warehouse-SQL hinausgeht, etwa bei großen Dateien, komplexen Transformationen, Streaming oder der benutzerdefinierten Vorbereitung von Machine-Learning-Daten. Ein Warehouse-Tool kann für SQL-Transformationen einfacher sein, die bereits effizient innerhalb des Warehouses ausgeführt werden.
Achten Sie auf Nachweise für produktive Pipelines und nicht nur auf die Vertrautheit mit APIs. Ein kompetenter Apache Spark-Experte kann Partitionierungsgrößen, Shuffle-Verhalten, Schemahandling, Fehlerbehebung, Observability sowie die Validierung von Performance und Datenkorrektheit erklären.
Ein Apache Spark-Freelancer kann Batch- oder Streaming-Jobs, wiederverwendbare Transformationsmodule, Deployment-Konfigurationen, Tests und Monitoring-Dashboards liefern. Außerdem sollte er Datenannahmen, Betriebshandbücher und die Entscheidungen dokumentieren, die das Team für die weitere Wartung des Workloads benötigt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 799 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (71%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Fertigung (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Spark eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
