Apache Spark Experten in Zürich
für skalierbare Datenverarbeitung, innerhalb von Minuten mit geprüften Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Datenpipelines entwickeln, verteilte Workloads optimieren und Apache Spark mit Databricks, Kafka und Cloud-Datenplattformen verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Zürich 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.
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
25 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
14%
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 Zürich 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 Zürich, 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 (71%)
- Bildung (57%)
- Energie (57%)
- Fertigung (57%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Versicherung (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-Abfragen, maschinelles Lernen und Graphverarbeitung über ein einheitliches Programmiermodell. Teams nutzen Scala-, Python-, Java- oder R-APIs, um Rohdaten in zuverlässige analytische Ergebnisse umzuwandeln.
Daten-Workloads
Spark wird für den Aufbau von Data Lakes, ETL-Pipelines, Empfehlungssystemen, Betrugserkennungsprozessen und Grundlagen für das Reporting eingesetzt. Die In-Memory-Ausführung und die parallele Verarbeitung eignen sich für Workloads, die über die Möglichkeiten einer einzelnen Maschine hinausgehen, während Spark Structured Streaming kontinuierlich eintreffende Daten unterstützt.
- Daten aus Dateien, APIs und Datenbanken transformieren und validieren
- Batch- und Streaming-Pipelines entwickeln
- Features für maschinelles Lernen vorbereiten
- Spark-SQL-Modelle für Analysen erstellen
Ökosystem und Tools
Erfahrene Apache Spark Spezialisten arbeiten mit Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming und MLlib. Sie kennen sich außerdem mit Delta Lake, Apache Kafka, Hadoop Distributed File System, Kubernetes und Cloud-Speicher aus. Databricks ist eine häufig genutzte verwaltete Umgebung, aber Spark läuft auch auf großen Cloud-Diensten und selbst verwalteten Clustern.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Fachkräfte hinzu, wenn eine Pipeline langsam, teuer oder schwer zu betreiben ist. Sie benötigen möglicherweise Unterstützung bei der Migration von älteren Hadoop-Jobs, der Optimierung von Joins und Partitionen, der Einführung von Streaming oder der transparenten Darstellung der Datenqualität. In Zürich verbinden Projekte häufig Analysen mit Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Life Sciences oder industriellen Abläufen.
- Fehlgeschlagene Jobs und instabile Cluster-Workloads reduzieren
- Klare Datenverträge und Monitoring entwickeln
- Prototypen in wartbare Produktionspipelines überführen
- Spark in bestehende Cloud- und Warehouse-Systeme integrieren
Was starke Spezialisten liefern
Ein fähiger Profi beginnt mit Anforderungen an Datenvolumen, Latenz, Schema und Zuverlässigkeit, statt Spark standardmäßig auszuwählen. Er wählt geeignete Partitionierung, Caching- und Dateiformate aus und misst anschließend Ausführungspläne und Ressourcennutzung. Saubere Tests, Dokumentation, Beobachtbarkeit und sichere Deployment-Praktiken sind ebenso wichtig wie funktionierender Code.
Zusammenarbeit in Zürich
Apache Spark Arbeit kann remote, vor Ort oder in einem hybriden Modell umgesetzt werden. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Datenzugriff, Cluster-Umgebungen und Verantwortlichkeiten klar definiert sind. Für Zürcher Teams kann die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch relevant sein, insbesondere wenn Spezialisten mit Stakeholdern aus den Bereichen Daten, Sicherheit und Business zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Apache Spark? Hier findest du die passenden Antworten.
Apache Spark wird für verteilte Datenverarbeitung, Batch- und Streaming-Pipelines, SQL-Analysen und die Vorbereitung für maschinelles Lernen eingesetzt. Es kann Daten aus Cloud-Speichern, Datenbanken, Kafka und Hadoop-basierten Systemen verarbeiten und die Ergebnisse anschließend in Lakes, Warehouses oder operative Dienste schreiben.
Apache Spark bietet eine umfassende Engine für Batch-Verarbeitung, SQL, Streaming und maschinelles Lernen in einem Ökosystem. Apache Flink wird häufig für Ereignisverarbeitung mit niedriger Latenz bevorzugt, während ein Warehouse für kontrollierte SQL-Analysen einfacher sein kann; die richtige Wahl hängt von Latenz, Datenvolumen, Betrieb und bestehender Architektur ab.
Für Apache Spark Arbeit sind häufig Kenntnisse in Python oder Scala, SQL, Cloud-Speichern, Kafka, Delta Lake und Orchestrierungstools erforderlich. Erfahrene Spezialisten verstehen außerdem Datenmodellierung, CI/CD, Kubernetes oder verwaltete Dienste wie Databricks sowie Monitoring und Zugriffskontrollen.
Apache Spark Projekte benötigen einen Spezialisten, der den relevanten Workload bereits in der Produktion bearbeitet hat und nicht nur Tutorials absolviert hat. Eine kleine Transformation kann gezielte Unterstützung bei der Umsetzung erfordern, während Streaming, Migration oder Cluster-Optimierung nachweisbare Fähigkeiten in Leistungsanalyse, Fehlerbehebung und Data Governance verlangen.
Apache Spark Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Jobs und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Stimmen Sie Datenzugriff, Verantwortlichkeiten für Deployments, Arbeitszeiten und Dokumentation frühzeitig ab; Vor-Ort-Termine in Zürich können hilfreich sein, wenn Architektur-Workshops oder die Abstimmung mit Stakeholdern erforderlich sind.
Die Qualität bei Apache Spark zeigt sich in der Argumentation des Spezialisten zu Partitionen, Joins, Dateigrößen, Schemata und Ausführungsplänen. Fragen Sie nach Beispielen für messbare Verbesserungen der Zuverlässigkeit, Teststrategien und Monitoring-Praktiken und achten Sie darauf, ob er Zielkonflikte erklärt, statt zu versprechen, dass Spark allein jedes Leistungsproblem löst.
Databricks ist eine verwaltete Daten- und Analyseplattform, die Apache Spark als zentrale Verarbeitungs-Engine nutzt. Sie bietet zusätzliche Funktionen für Arbeitsbereiche, Governance, Zusammenarbeit und den verwalteten Betrieb, während Spark auch unabhängig auf Cloud-Diensten oder selbst verwalteter Infrastruktur ausgeführt werden kann.
PySpark ist die Python-Schnittstelle für Apache Spark und eine praktische Wahl, wenn Teams bereits Python für Analysen oder maschinelles Lernen verwenden. Scala kann eine engere Integration mit den nativen Spark-APIs bieten und für Teams geeignet sein, die starke Typisierung und JVM-basierte Dienste priorisieren; Codequalität, Tests und das Workload-Design bleiben entscheidend.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, 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 Zurich, Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Französisch (71%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Professionelle Dienstleistungen (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Apache Spark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (71%) 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
