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Apache Superset Experten in Deutschland

aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI

Engagiere 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

Verifizierter Experte

Nitin Bhardwaj

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Leitung Data & Analytics

Berlin
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
Verifizierter Experte

Ashwin Parthasarathy

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Datenwissenschaftler

Berlin
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.
Verifizierter Experte

Bidya Bibhu

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Globaler Lead – Zahlungsrisiko

Berlin
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.
Verifizierter Experte

Anna Moiseeva

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Senior Produktmanager / Projektleiter

Berlin
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.
Verifizierter Experte

Jürgen Fey

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AR/VR/XR-Architekt

Aßling
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
Verifizierter Experte

Marco Poloni

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Senior Siebel CRM und BI Architekt

Stolberg (Rhineland)
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).
Verifizierter Experte

Gyan Prakash

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Cloud-Architekt | Skalierung von MLOps, DevOps & Big Data | Leiter Infrastruktur | Sichere und compliancekonforme Infrastruktur

Berlin
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.
Verifizierter Experte

Fabian Crabus

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Kurzprojekt: Umwandlung monokularer Bilder

Kalkar
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
Verifizierter Experte

Rüdiger Kohl

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Datenanalyst, Daten-Engineering, Controlling, Reporting-Manager

Moers
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.

Verifizierter Experte

Jörg-Ulrich Hammerbacher

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Big-Data-Ingenieur

Friedrichsdorf
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

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

0 2 4 6 8
<€320 €320-​480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €960+

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.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 666 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 600 €

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
Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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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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Philipp Thomaschewski

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