Apache Superset Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die Superset-Dashboards bauen, SQL-basierte Diagramme entwerfen und sicheren Datenzugriff für Teams und Stakeholder einrichten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Apache Superset eingesetzt haben
Dmitry Pankov
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Nitin Bhardwaj
Letzte Position:
Leiter Financial Analytics bei Independent Consultant
FP&A-Tech-Transformation für ein Unternehmen mit neunstelligen Umsätzen geleitet – von der Behebung alter technischer Schulden bis zur Einführung einer AI-native EPM-Lösung
- Steuerung der FP&A-Transformation von A bis Z, vom Architektur-Redesign über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
- Bewertung von über 12 EPM-Plattformen durchgeführt, von Verhandlungen mit Anbietern bis zu einem Auswahlrahmen, der auf die langfristige Planung ausgerichtet war
- Einschränkungen in der Architektur der Finanzplanung analysiert, die Ergebnisse dem CFO vorgestellt und das Mandat der Führungsebene zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur gesichert
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Bidya Bibhu
Letzte Position:
Global Lead (Product) – Payments Platform (Risk & Data Products) bei Chargebee
- Verantworte Strategie und Roadmap für die Zahlungsorchestrierungs- und Risikointelligenzprodukte für Enterprise-Abonnementkunden.
- Führe umfassende Workflow-Analysen und Nutzerinterviews durch, um das Onboarding neu zu gestalten, was zu einer 5-fachen Steigerung des Funnel-Durchsatzes und einer Reduzierung manueller Schritte um 70 % führte.
- Erstelle PRDs für skalierbare Datenpipelines, Betrugssignale und Automatisierungslogik, was die Genauigkeit der Erkenntnisse und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung um 30 % verbessert.
- Arbeite mit Engineering-, Daten-, Design- und Sicherheitsteams zusammen, um über 15 Enterprise-Funktionen mit 100 % erfolgreicher Release-Qualität auszuliefern.
- Führe Risk-Analytics-Dashboards und Performance-KPIs ein, wodurch die Untersuchungszeit um 40 % verkürzt und die Transparenz in den Teams verbessert wurde.
- Leite die Priorisierung neuer Funktionen, technischen Schulden und Sicherheitsinitiativen (PCI DSS, Zugriffskontrollen, Revisionsfähigkeit).
- Führe die Entwicklung ML-basierter Betrugserkennungsmodelle (Regression, Entscheidungsbäume) zur Identifikation von Hochrisikotransaktionen an, wodurch Rückbelastungen um 20 % gesenkt wurden.
- Entwerfe End-to-End-Analyse-Dashboards (Tableau, Redshift) zur Visualisierung des globalen Risikoexposures, wodurch die Onboarding-SLA von 2,4 Tagen auf 3 Minuten verkürzt wurde.
- Arbeite mit Engineering- und Datenteams zusammen, um skalierbare Payment-Risikoplattformen einzuführen und so die Compliance-Transparenz und Entscheidungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
- Betreue Analysten und Data Scientists in agilen Sprint-Zyklen und verankere eine datengetriebene Kultur im Risikobereich.
Anna Moiseeva
Letzte Position:
Senior Produktmanager / Projektleiter bei Keepcode
- Definition und Verantwortung für den gesamten Produktlebenszyklus des Flaggschiffprojekts (Web- und Mobile-App mit über 15 Mio. Nutzern). Leitung der Umsetzung, Überwachung und Analyse von Produktmetriken, Daten und KPIs.
- Steuerung der Roadmap-Planung: Übersetzung der langfristigen Produktvision und -strategie, der Geschäftsziele und Kundenbedürfnisse in einen priorisierten Backlog für funktionsübergreifende Teams.
- Führung funktionsübergreifender Teams mit agilen Methoden: Moderation von Daily Stand-ups, Sprint-Planung, Poker-Planung, Retrospektiven und Demos; Durchführung von Kick-off-Meetings für Features.
- Aufrechterhaltung einer klaren und vertrauensvollen Kommunikation mit Stakeholdern durch Produktupdates, Präsentationen und regelmäßige Berichte; fungieren als Bindeglied zwischen technischen Teams und Geschäftsführung.
- Anwendung eines datengetriebenen Hands-on-Ansatzes mit Produktanalyse, Experimenten und Kundeninterviews zur Entscheidungsfindung im gesamten Produktentwicklungsprozess.
- Mitwirkung an der jährlichen Strategieplanung mit dem Vorstand durch Übertragung von Marktdynamik, Kundenbedürfnissen und Wettbewerbspositionierung in umsetzbare Produktroadmaps und Ziele.
- Steigerung der In-App-Konversionsrate um 13% und Reduzierung der durchschnittlichen Kaufzeit um 50% durch Implementierung von Google Analytics und UX/UI-Redesign.
- Reduzierung der Support-Last um 60% durch Implementierung eines KI-gestützten Supports mit Wissensdatenbank und automatischer Jira-Ticket-Erstellung.
- Verringerung der Abwanderungsrate wichtiger Kunden um 14% und Steigerung der internen Projekterlöse um 22% im Jahresvergleich durch Aufbau eines datengetriebenen Analyseframeworks in Power BI.
- Optimierung der Kosten des Empfehlungsprogramms um 17% und Steigerung der Kundenbindung um 22%.
- Ermöglichung der globalen Marktexpansion in über sechs Regionen durch Leitung von Design und Umsetzung einer Zahlungsintegrationsplattform mit Integration von mehr als zehn Zahlungsmethoden über eine einheitliche API.
Jürgen Fey
Letzte Position:
AR/VR/XR-Architekt bei Deutsche Telekom
- Definition einer generischen, universellen Systemplattform für XR (AR, VR)-Anwendungsfälle im Rahmen der europäischen IPCEI-Initiative
- Bewertung der verfügbaren Optionen für Backend-, Streaming- und Client-Implementierungen
- Entwicklung von PoC-Implementierungen und technische Bewertung potenzieller Komponenten
- Leitung des Entwicklungsteams und Definition der Ziel-Architektur für eine vollständige End-to-End-Lösung
- Entwurf und Integration von GenAI-PoCs (LLM, Zeitreihen, Vorhersagen, Agents)
- Erforschung von NeRFs und Gaussian Splatting für XR-Content-Erstellung und Analyse von Methoden zur Messung und Reduzierung von Systemlatenzen
- Arbeit an GPU-Scheduling, CUDA und verwandten Themen
- Definition und Implementierung von Backoffice- und Endnutzer-Dashboards mit Grafana und Superset
- Einsatz von Jaeger Tracing zur Analyse spezifischer Ereignisse
- Definition einer GenAI-basierten automatischen Alarmfunktion für bestimmte Ereignisse und Ereigniscluster mit KPI-Werten
- Integration von AR/VR/XR-IoT-Geräten
- Zusammenarbeit mit Business-Development- und UX-Teams in einem parallelen Design-Thinking-Prozess zur Abstimmung technischer und Customer-Journey-Anforderungen
- Integration der neuen Services und Plattform in bestehende Telko-Umgebungen und Analyse von Tools wie Camara für Teilintegrationen und Handover-Szenarien
Marco Poloni
Letzte Position:
Senior Siebel CRM und BI Architekt
- Wartung und Weiterentwicklung einer Siebel CRM Service & Marketing Implementierung (Siebel 23.1, Opentext, OBIEE, Informatica).
Gyan Prakash
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Fabian Crabus
Letzte Position:
Kurzprojekt: Umwandlung monokularer Bilder
- Umwandlung monokularer Bilder in Tiefenbilder und Punktwolken als Trainingsdaten für Jetson- und Zed-Stereokameras
- Entwicklung eines Drohnenerkennungssystems auf Audio- und Video-Basis mit Python
Rüdiger Kohl
Letzte Position:
Datenanalyst und Reporting-Manager bei Energieversroger
Power BI-Reporting für verschiedene Fachbereiche bei einem Energieversorger umgesetzt. Agiles Projekt: Dabei eigenverantwortliche Organisation und Rücksprache mit Fachabteilungen und IT und regelmäßige Präsentation von Teilschritten und Ergebnissen vor der Projektleitung.
Jörg-Ulrich Hammerbacher
Letzte Position:
Datenflüsse der Krankenkassen
- Weiterentwicklung und Erstellung von Datenflüssen der Krankenkassen
- Datenverwaltung unterschiedlicher Persistenzen (DB2, MSSQL, PostgreSQL, S3, eigene APIs, …)
- Dokumentationen und Schulungen
- Planung und Einführung von NiFi 2.X (Major-Upgrade)
- Grafana-Anbindungen zur Visualisierung, Überwachung und Alarmierung
- Umfangreiche NiFi-API-Nutzung, um den Zustand des Systems und seiner Teile permanent zu überwachen
Philipp Kunz
Letzte Position:
Crisis Infrastructure
- Arbeit an einem Projekt für redundant aufgebaute Kriseninfrastruktur
- Verwendete Technologien: TypeScript, Node, Java, MongoDB, Kafka
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Superset einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
22%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Apache Superset 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Superset-Dashboards
Apache Superset ist ein Open-Source-Business-Intelligence-Tool für interaktive Dashboards und Self-Service-Analysen. Teams nutzen es, um Daten zu erkunden, KPIs zu verfolgen und klare Einblicke in Betriebs-, Produkt- und Finanzdaten zu teilen. Starke Spezialisten wissen, wie man rohe Warehouse-Daten in nutzbare Reporting-Schichten verwandelt.
Typische Arbeit
- Diagramme, Filter und Dashboard-Layouts für unterschiedliche Zielgruppen erstellen
- Superset mit Warehouses, Datenbanken und semantischen Schichten verbinden
- SQL-Abfragen für schnellere, sauberere Berichte optimieren
- Rollen, Zeilenebenen-Zugriff und geteilte Ansichten einrichten
Einbindung ins Ökosystem
Superset sitzt oft auf PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Trino und anderen SQL-Quellen. Es braucht außerdem ein solides Setup aus Python, SQL und Cloud rund um Authentifizierung, Caching und Deployment. Erfahrene Profis wissen, wie sie die BI-Schicht mit dem darunterliegenden Datenmodell in Einklang halten.
Wenn Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Superset-Expertise, wenn das Reporting schneller wächst, als das interne Team es unterstützen kann. Das ist häufig in der Produktanalyse, im Finanzreporting, in der Operations-Arbeit und bei internen Dashboards der Fall. In Deutschland bedeutet das oft die Zusammenarbeit mit Teams, die klare Dokumentation, saubere Übergaben und reibungslose Remote-Zusammenarbeit erwarten.
Was starke Spezialisten tun
Ein starker Spezialist ordnet nicht nur Diagramme an. Er strukturiert Filter gut, hält Dashboards lesbar und weiß, wo das SQL liegen sollte. Außerdem achtet er auf Berechtigungen, Benennungen und Wartbarkeit, damit Business-Nutzer den Zahlen vertrauen können, die sie sehen.
Typische Projektsignale
- Dashboards sind langsam, uneinheitlich oder schwer zu nutzen
- Mehrere Teams brauchen unterschiedliche Ansichten derselben Daten
- Zugriffskontrolle und Freigaben sind nicht sauber eingerichtet
- Das Unternehmen braucht Hilfe von einem Superset-, Apache Superset- oder BI-Spezialisten
- Bestehende Berichte müssen neu gestaltet, bereinigt oder migriert werden
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Apache Superset am häufigsten gestellt werden.
Apache Superset wird genutzt, um Dashboards, Diagramme und Ad-hoc-Analysen auf Basis von SQL-Datenquellen zu erstellen. Unternehmen verwenden es für Betriebsberichte, Produkt-Tracking, Finanzansichten und interne Self-Service-Analysen. Es passt gut, wenn Teams flexible Erkundung wollen, ohne eine eigene Reporting-App von Grund auf zu bauen.
Superset wird oft gewählt, wenn ein Unternehmen eine Open-Source-BI-Schicht und starke SQL-gesteuerte Kontrolle bevorzugt. Tableau und Power BI sind in Business-Teams oft bekannter, aber Superset ist attraktiv, wenn der Stack technischer ist und die Daten ohnehin in Warehouses oder Datenbanken liegen. Die richtige Wahl hängt von Governance, Deployment-Anforderungen und davon ab, wer die Berichte pflegen soll.
Ein starker Apache Superset-Spezialist sollte SQL sehr gut beherrschen, Dashboard-Design verstehen und mit gängigen Datenplattformen vertraut sein. Python-Kenntnisse helfen bei Deployment, Konfiguration und Erweiterungen. Erfahrung mit Authentifizierung, Berechtigungen und Caching ist ebenfalls nützlich, wenn das Setup sicher und stabil sein muss.
Einfache Dashboard-Arbeiten brauchen vielleicht nur einen Spezialisten, der sich mit Diagramm-Setup, Filtern und SQL-Abfragen auskennt. Komplexere Projekte brauchen mehr Erfahrung mit Datenmodellierung, Zeilenebenen-Sicherheit, Performance-Tuning und Deployment. Wenn die Arbeit gemeinsame Kennzahlen oder sensible Daten betrifft, solltest du jemanden wählen, der schon Produktions-Setups in Superset betreut hat.
Freiberufliche Hilfe für Apache Superset ist sinnvoll, wenn Reporting-Arbeit dringend ist, dem internen Team BI-Kapazität fehlt oder die aktuellen Dashboards bereinigt werden müssen. Sie ist auch nützlich bei Migrationen von einem anderen BI-Tool oder wenn neue Datenquellen schnell eingebunden werden müssen. Freelancer können bei Design, Aufbau, Review oder Übergabe unterstützen.
Ja. Superset-Projekte eignen sich oft gut für Remote-Arbeit, weil der Großteil der Arbeit in SQL, Dashboard-Design und Konfiguration liegt. Vor-Ort-Arbeit kann bei Stakeholder-Workshops oder Zugriffsprüfungen trotzdem hilfreich sein, aber viele Teams in Deutschland arbeiten effektiv mit Spezialisten zusammen, die remote arbeiten und klar dokumentieren.
Achte auf eine klare Dashboard-Struktur, sauberes SQL und sorgfältigen Umgang mit Zugriffsregeln in Apache Superset. Gute Spezialisten fragen nach der Datenquelle, der geschäftlichen Fragestellung und den späteren Nutzern des Dashboards. Außerdem sollten sie die Abwägungen bei Performance, Filterdesign und Wartbarkeit in klarer Sprache erklären können.
Ein solider Superset-Profi fragt, woher die Daten kommen, welche KPIs wichtig sind und wer Zugriff braucht. Er sollte außerdem die Deployment-Details, bestehende Datenmodelle und klären, ob es sich um einen Aufbau, eine Migration oder eine Bereinigung handelt. Diese Antworten helfen, das Dashboard-Design zu formen und spätere Nacharbeiten zu vermeiden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Apache Superset in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 666 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Apache Superset in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Apache Superset in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Apache Superset in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Apache Superset in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Transport und Logistik (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Apache Superset in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (92%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Superset eingesetzt haben
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