AWS Glue Experten in Frankfurt
mit geprüften Spezialisten und der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Glue-ETL-Jobs entwerfen, das AWS Glue Data Catalog verwalten und zuverlässige Datenpipelines für Athena, S3 und Redshift aufbauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich AWS Glue eingesetzt haben
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Anton R.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Leonard H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Roman K.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AWS Glue einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
40% (Deutschland: 63%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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 19 Sep 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) (83%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Werbung (33%)
- Bildung (33%)
- Energie (33%)
- Fertigung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
AWS Glue Grundlagen
AWS Glue ist ein verwalteter Data-Integration-Service auf AWS. Er wird verwendet, um Daten zu entdecken, zu transformieren und zwischen Systemen zu verschieben, ohne selbst eine vollständige Batch-Plattform betreiben zu müssen. Unternehmen nutzen ihn für ETL, Katalogisierung und serverlose Datenpipelines.
Typische Umsetzungsarbeiten
- ETL- und ELT-Jobs für S3, Redshift und Data Lakes bauen
- Crawlers und das AWS Glue Data Catalog einrichten
- Daten für Athena, Lake Formation und Analysetools aufbereiten
- Geplante oder ereignisgesteuerte Pipeline-Schritte orchestrieren
Wichtige Fähigkeiten
Starke Fachleute kennen Spark, Python oder Scala, IAM und die Grundlagen des AWS-Netzwerks. Sie verstehen Partitionen, Schemaänderungen, Dateiformate wie Parquet oder JSON und wissen, wie Jobs stabil bleiben, wenn sich Quelldaten ändern. Gute Arbeit umfasst außerdem Logging, Retries und klare Runbooks.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen oft freie Experten, wenn eine Pipeline zu spät ist, eine Migration blockiert oder ein bestehendes Glue-Setup schwer zu pflegen ist. Sie brauchen vielleicht Hilfe beim Tuning von Jobs, beim Aufräumen des Katalogs, beim Umgang mit Abhängigkeiten oder dabei, alte Skripte in verwaltete AWS Glue Workflows zu überführen. In Frankfurt passt das oft zu Projekten, bei denen eng mit Cloud- und Datenteams an verschiedenen Standorten zusammengearbeitet werden muss.
Ökosystem und Tools
AWS Glue wird selten allein genutzt. Es steht oft neben S3, IAM, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions und Lake Formation.
- Datenerkennung und Metadatenverwaltung
- Serverlose Spark-Transformationen
- Pipeline-Orchestrierung und Automatisierung
- Governance für gemeinsam genutzte Datenbestände
Was starke Spezialisten liefern
Ein starker AWS Glue Spezialist schreibt Jobs, die sich leicht erneut ausführen, testen und erweitern lassen. Er dokumentiert Zuordnungen, verarbeitet fehlerhafte Datensätze und hält die Kosten im Griff, indem er die passende Jobform und das richtige Datenlayout wählt. Die besten Experten hinterlassen eine Pipeline, die das Team sicher betreiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AWS Glue am häufigsten aufkommen.
AWS Glue wird verwendet, um verwaltete Datenpipelines auf AWS aufzubauen. Es hilft Teams dabei, Quelldaten zu entdecken, zu transformieren und in Ziele wie S3, Redshift oder Abfrageebenen wie Athena zu laden. Unternehmen beauftragen Spezialisten für ETL, Katalogarbeit und Pipeline-Automatisierung.
AWS Glue bietet Ihnen eine verwaltete Möglichkeit, Spark-basierte Transformationen auszuführen, ohne das Cluster-Setup selbst zu betreiben. Es ist eine gute Wahl, wenn Sie AWS-native Datenintegration und weniger Infrastrukturaufwand wollen. Wenn ein Projekt volle Laufzeitkontrolle braucht, passt eigenes Spark auf EMR oder ein anderer Stack vielleicht besser.
Ein Unternehmen holt meist einen AWS Glue Experten dazu, wenn Jobs fehlschlagen, der Katalog unübersichtlich ist oder eine Migration schnell umgesetzt werden muss. Freelancer sind auch nützlich, wenn das interne Team AWS kennt, aber wenig praktische ETL-Erfahrung hat. Das ist häufig bei einmaligen Fehlerbehebungen, Neudesigns und Lieferengpässen der Fall.
Ein starker AWS Glue Spezialist kennt meist auch S3, IAM, Athena, Redshift und Lambda. Python ist üblich, und Spark-Kenntnisse helfen sehr bei Transformationslogik und Fehlersuche. Auch Datenmodellierung und Wissen über Dateiformate sind wichtig.
Viele AWS Glue Projekte können remote umgesetzt werden, vor allem wenn die Datenpipelines und AWS-Konten bereits zugänglich sind. Vor-Ort-Arbeit in Frankfurt kann helfen, wenn Sicherheitsprüfungen, Abstimmungen mit Stakeholdern oder Migrationsplanung enge Koordination erfordern. Das beste Setup hängt davon ab, wie viel Zugriff und Zusammenarbeit das Projekt braucht.
Ein AWS Glue Projekt, das nur ein paar Crawlers und einfache Jobs braucht, ist etwas anderes als ein kompletter Neuaufbau einer Datenplattform. Kleinere Aufgaben kann ein fokussierter Spezialist übernehmen, während Migrationen, Tuning und Governance-Arbeit tiefere AWS- und Data-Engineering-Erfahrung erfordern. Der echte Test ist, ob die Person ähnliche Pipeline-Arbeit schon einmal geliefert hat.
Achten Sie auf klares Job-Design, sauberes Fehlerhandling und einen guten Umgang mit dem AWS Glue Data Catalog. Gute Spezialisten erklären, warum sie ein bestimmtes Muster gewählt haben, wie sie Schemaänderungen handhaben und wie die Pipeline nach der Übergabe betrieben wird. Fragen Sie nach Beispielen für Debugging, Performance-Tuning und Produktionssupport.
AWS Glue ist vor allem für ETL bekannt, deckt aber auch Katalogisierung, Erkennung und Orchestrierung rund um Daten-Workflows ab. Viele Teams nutzen es als Teil eines größeren AWS-Datenstacks und nicht als eigenständiges Tool. Das macht es nützlich für Analytics-Pipelines, Lakehouse-Arbeit und kontrollierten Datenaustausch.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 780 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 40% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Gesundheitswesen (50%) und Transport und Logistik (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die AWS Glue in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AWS Glue eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
München Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
