AWS Glue Experten in Berlin
erstellen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die serverlose ETL-Workflows entwerfen, Strukturen im AWS Glue Data Catalog pflegen und Data Lakes mit Analysediensten wie Amazon Athena und Amazon Redshift verbinden. Erhalten Sie mit FRATCH präzise Treffer mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich AWS Glue eingesetzt haben
Vili D.
Letzte Position:
Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit
Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
- Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
- Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
- Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
- Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.
Muzamal A.
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Santina W.
Letzte Position:
Business Analystin & BI-Strategin - Vergleichsportal bei dataweys (selbstständig)
- Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
- Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines
Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow
Louis G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Ludvig G.
Letzte Position:
Gründer bei Insightl.ai Lernplattform
- Gründungsversuch mit einer Plattform für Karriereentwicklung und Personalcoaching
- Top-3-Platzierung beim Businessplan-Wettbewerb Berlin-Brandenburg
- Eigenständige Marktanalyse sowie User Research
- Aufbau eines umfassenden Wissensgraphen für Rollen, Fähigkeiten und Erfahrungen
- Datentransformation und Aufbau von Datenpipelines auf Azure
Meisam G.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Srikar K.
Letzte Position:
Anwendungsentwickler bei Vavili Technologies
- War als Full-Stack-Entwickler entscheidend an der Entwicklung von templeswiki.com beteiligt und erstellte und optimierte mehrere Seiten und Microservices, um ein responsives und benutzerfreundliches Erlebnis sicherzustellen.
- Entwickelte einen interaktiven Chatbot mit Natural Language Processing (NLP), um die Nutzerinteraktion zu verbessern und die Kundenkommunikation in der Anwendung zu vereinfachen.
- Baute eine robuste ETL-Pipeline mit Python auf, um mehrsprachige Labels zu erstellen und so eine nahtlose Übersetzung von Inhalten zu ermöglichen.
- Leitete das QA-Team, erstellte einen umfassenden Testplan, um die reibungslose Funktion der Anwendung gründlich zu prüfen, und entwickelte gleichzeitig ein internes Tool zur Anwesenheitsdokumentation, um die Effizienz zu steigern.
Apoorv S.
Letzte Position:
KI-Interviewer
- Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.
Christian R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS Glue einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
64% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Polnisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
83% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die AWS Glue 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der AWS Glue Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Bildung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (42%)
- Automotive (33%)
- Energie (25%)
- Bank- und Finanzwesen (25%)
- Fertigung (25%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Serverlose Datenintegration
AWS Glue ist ein verwalteter AWS-Service zum Erkennen, Vorbereiten, Transformieren und Laden von Daten. Er unterstützt serverlose ETL-Jobs, die Informationen zwischen Data Lakes, Data Warehouses, Datenbanken und Anwendungsspeichern verschieben, ohne dass eine Infrastruktur verwaltet werden muss. Teams nutzen ihn, um wiederholbare Pipelines für Analysen, Berichte und maschinelles Lernen zu erstellen.
Katalog und Erkennung
Der AWS Glue Data Catalog speichert technische Metadaten zu Tabellen, Schemata, Partitionen und Datenspeicherorten. Crawler können unterstützte Quellen untersuchen und Katalogeinträge aktualisieren, während Lake Formation zusätzliche Governance-Kontrollen für den Zugriff ermöglichen kann. Erfahrene Spezialisten entwickeln Benennungs-, Klassifizierungs- und Schemastandards, die Daten leicht auffindbar und sicher nutzbar halten.
Pipelines und Tools
AWS Glue-Jobs verwenden häufig Apache Spark, Python oder Scala für verteilte Transformationen. Spezialisten arbeiten mit Triggern, Workflows, Bookmarks, Verbindungen, DynamicFrames und der visuellen Oberfläche von Glue Studio. Außerdem verbinden sie Glue mit Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR, Kinesis und CloudWatch, um gut überwachbare Datenprozesse zu erstellen.
- Batch- und ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines erstellen
- Dateien in Amazon S3 konvertieren, validieren und partitionieren
- Tabellen registrieren und Schemaänderungen verwalten
- Jobs mit Workflows und externen Schedulern orchestrieren
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche AWS Glue-Spezialisten, wenn sich die Datenquellen vervielfachen, Pipeline-Fehler die Berichterstattung verlangsamen oder ein Data Lake eine klarere Struktur benötigt. Sie können individuelle Skripte modernisieren, manuelle Abläufe reduzieren und Umgebungen auf eine Migration zu AWS vorbereiten. In Berlin ist die Remote-Arbeit üblich, während Workshops mit lokalen Produkt-, Daten- und Compliance-Teams von einer Zusammenarbeit vor Ort profitieren können.
Umsetzung und Governance
Zuverlässige Lösungen umfassen sichere IAM-Rollen, private Netzwerkverbindungen, Verschlüsselung, Protokollierung und einen sorgfältigen Umgang mit Geheimnissen. Fachleute richten Entwicklungs-, Test- und Produktionsprozesse ein, kontrollieren Jobkosten, verwalten Wiederholungsversuche und überwachen die Datenqualität. Außerdem dokumentieren sie Datenherkunft, Verantwortlichkeiten und Betriebsanleitungen, damit interne Teams die Lösung nach der Übergabe selbst pflegen können.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktiven Pipelines und nicht nur auf Vertrautheit mit der AWS-Konsole. Ein guter Fachmann kann Partitionierung, Spark-Performance, Schemaentwicklung, inkrementelle Verarbeitung und Fehlerbehebung praxisnah erklären. Er sollte außerdem SQL, Python, Datenmodellierung, Infrastructure as Code und die geschäftliche Bedeutung der verarbeiteten Daten verstehen.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu AWS Glue am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
AWS Glue wird verwendet, um Daten über AWS-Services und externe Quellen hinweg zu erkennen, zu katalogisieren, zu transformieren und zu verschieben. Unternehmen nutzen es häufig für die Aufnahme von Daten in Data Lakes, das Laden von Data Warehouses, Berichtspipelines und die Vorbereitung von Analysen oder maschinellem Lernen.
AWS Glue bietet verwaltete Datenintegration und Spark-basierte Verarbeitung, während Apache Airflow hauptsächlich auf die Orchestrierung von Workflows ausgerichtet ist. Beide können zusammenarbeiten: Airflow koordiniert möglicherweise übergeordnete Prozesse, während Glue die Transformationsjobs ausführt.
Ein kompetenter AWS Glue Freelancer verfügt in der Regel über Kenntnisse in Python, SQL, Apache Spark und Datenmodellierung. Erfahrung mit Amazon S3, Athena, Redshift, IAM, CloudWatch, Lake Formation und Infrastructure as Code ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Sicherheit, dem Volumen, der Vielfalt der Quellen und den betrieblichen Anforderungen der Pipeline ab. Wählen Sie für ein produktives AWS Glue-Projekt einen Fachmann, der vergleichbare Arbeiten in den Bereichen Ingestion, Transformation, Überwachung und Fehlerbehebung nachweisen kann, statt sich allein auf Zertifizierungen zu verlassen.
Ja, die meisten AWS Glue-Arbeiten können remote über gemeinsam genutzte Dokumentation, Cloud-Umgebungen und regelmäßige technische Sitzungen umgesetzt werden. Workshops vor Ort in Berlin können dennoch hilfreich sein, wenn Teams sich zu Datenverantwortung, Compliance oder dem Zugriff auf Altsysteme abstimmen müssen.
AWS Glue ist oft besser geeignet, wenn Ingestion, Crawling, serverlose Spark-Verarbeitung oder eine breite Anbindung von Quellen im Mittelpunkt stehen. dbt ist in der Regel stärker bei SQL-basierten Transformationen und Tests in einem bestehenden Data Warehouse, daher nutzen manche Teams beide Lösungen.
Fragen Sie, wie der Fachmann in einer echten Pipeline mit Schemaänderungen, Partitionsdesign, Wiederholungsversuchen, Berechtigungen, Datenqualität und Überwachung umgeht. Ein guter AWS Glue-Spezialist kann Zielkonflikte klar erklären und Dokumentation, Tests sowie betriebliche Schutzmaßnahmen vorzeigen.
Freelancer, die AWS Glue-Projekte für deutsche Teams unterstützen, sollten mit Remote-Zusammenarbeit, klarem technischem Englisch und bei Bedarf deutschsprachigen Workshops vertraut sein. Außerdem sollten sie bereit sein, mit Stakeholdern über Datenresidenz, Zugriffskontrollen und interne Governance zu sprechen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 685 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Polnisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bildung (50%) und Professionelle Dienstleistungen (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS Glue eingesetzt haben
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München 
Frankfurt Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
