AWS Glue Experten in Frankfurt
erstellen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die serverlose ETL-Workflows entwerfen, Datenkataloge erstellen und Amazon S3, Athena, Redshift und Lake Formation verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte und verfügbare Freelancer, deren AWS-Glue-Kenntnisse zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich AWS Glue eingesetzt haben
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharmaübernahme für Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Systeme für Transparenzberichte auf Azure,Databricks (Python and Shell Scripting)-Plattformen.
- Verantwortete die Konzeption und Entwicklung skalierbarer ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell scripting und ermöglichte eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen einschließlich Orchestrierung von Jobs und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Techniken zur Performance-Optimierung (Abfrageoptimierung, Parallelisierung, Workload-Optimierung) und verbesserte dadurch die Systemeffizienz und Verarbeitungszeit.
- Setzte ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenzberichte zu unterstützen.
- Entwickelte skalierbare Datengrundlagen für nachgelagerte Analysen und KI-Workloads.
- Leitete Initiativen zur Datenqualität, indem Daten aus mehreren Quellen bewertet, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Überwachung 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)
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
Leonard H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluierung 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
- Einrichtung und Administration des Databricks Workspace
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung der Datenqualität
- Evaluierung möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
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: 2,2 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: 95%)
Master-Abschluss oder höher
40% (Deutschland: 65%)
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 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 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) (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
Serverlose Datenintegration
AWS Glue ist ein vollständig verwalteter Datenintegrationsdienst von Amazon Web Services. Er erkennt, bereitet auf, verschiebt und transformiert Daten, ohne dass Unternehmen ETL-Server verwalten müssen. Teams nutzen ihn, um Data Lakes, Analysepipelines und verwaltete Datensätze in AWS zu erstellen.
Pipelines und Workloads
AWS-Glue-Experten erstellen Workflows, die strukturierte und semi-strukturierte Daten aufnehmen, sie mit Apache Spark transformieren und verlässliche Ergebnisse für Analysen veröffentlichen. Typische Aufgaben umfassen:
- Batch- und ereignisgesteuerte ETL-Pipelines
- Aufnahme von Daten in einen Data Lake auf Amazon S3
- Aufbereitete Tabellen für Amazon Athena und Amazon Redshift
- Inkrementelle Ladevorgänge, Job-Lesezeichen und Abhängigkeitsverwaltung
Katalog und Governance
Der AWS Glue Data Catalog speichert technische Metadaten zu Tabellen, Schemata und Partitionen. Spezialisten konfigurieren Crawler, Klassifizierer und Tabellendefinitionen und verbinden den Katalog anschließend mit Athena, Redshift Spectrum und Lake Formation. Eine starke Governance umfasst außerdem Berechtigungen, Verschlüsselung, Datenherkunft und Kontrollen der Datenqualität.
AWS-Ökosystem und Tools
Zur praktischen Arbeit gehören häufig Python oder Scala, Apache Spark, SQL und AWS Identity and Access Management. Experten nutzen möglicherweise auch AWS Step Functions, EventBridge, CloudWatch, Secrets Manager sowie Terraform oder AWS CloudFormation. Kenntnisse in Partitionierung, Schemaentwicklung, Parquet und Apache Iceberg helfen dabei, Datenplattformen effizient und wartbar zu halten.
Wann Experten hinzugezogen werden sollten
Unternehmen suchen meist während einer Migration, der Einführung eines Data Lakes oder der Modernisierung ihrer Analysen nach freiberuflichen AWS-Glue-Spezialisten. Anzeichen für benötigte Unterstützung sind:
- Glue-Jobs schlagen fehl, laufen langsam oder erzeugen uneinheitliche Schemata
- Analysten können katalogisierte Datensätze nicht finden oder ihnen nicht vertrauen
- Mehrere AWS-Konten benötigen ein einheitliches Integrationsmuster
- Ein Team benötigt vor einem internen Start eine sichere Pipeline
In Frankfurt funktioniert die Zusammenarbeit bei AWS-Projekten oft gut aus der Ferne, während lokale Workshops helfen können, Daten-, Sicherheits- und Geschäftsteams aufeinander abzustimmen. In internationalen Organisationen kann die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig sein.
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute erklären, warum eine Glue-Architektur zum Workload passt, anstatt jede Pipeline als Spark-Job zu behandeln. Sie testen Transformationen, überwachen Kosten und Wiederholungsversuche, dokumentieren Abhängigkeiten und entwickeln Lösungen für die Wiederherstellung. Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Produktionsdaten, IAM-Grenzen, Betriebsmeldungen und einer klaren Übergabedokumentation.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AWS Glue am häufigsten aufkommen.
AWS Glue wird verwendet, um Daten zu erkennen, zu katalogisieren, zu transformieren und zwischen Diensten und Speichersystemen zu verschieben. Unternehmen nutzen es häufig für serverloses ETL, Data Lakes auf Amazon S3, Analysetabellen für Athena und das Laden von Daten in Amazon Redshift.
AWS Glue bietet eine verwaltete, serverlose Datenintegration mit weniger zu betreibender Infrastruktur. Amazon EMR bietet eine umfassendere Kontrolle über Spark und andere Big-Data-Frameworks und eignet sich daher für Workloads, die individuelle Clustereinstellungen oder lang laufende Verarbeitungen benötigen.
Ein guter AWS Glue-Fachmann arbeitet normalerweise mit Python, SQL, Apache Spark und Amazon S3. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Athena, Redshift, Lake Formation, IAM, CloudWatch, Step Functions und Infrastructure as Code mit Terraform oder CloudFormation.
Die erforderliche Erfahrungstiefe hängt vom Umfang ab. Ein einfacher Katalog oder Batch-Job kann gezielte AWS-Glue-Kenntnisse erfordern, während ein produktiver Data Lake Erfahrung mit Partitionierung, Schemaänderungen, Sicherheit, Überwachung, Wiederholungsversuchen und Wiederherstellung voraussetzt.
AWS Glue kann Daten für Amazon Redshift laden und transformieren und sich über unterstützte Konnektoren und individuelle Integrationen mit anderen Warehouses verbinden. Ein Spezialist sollte Datenvolumen, Aktualisierungsbedarf, Netzwerkzugriff und die Frage prüfen, ob Transformationen in Glue oder im Warehouse stattfinden sollten.
Ja. AWS Glue-Projekte werden häufig aus der Ferne über Cloud-Konsolen, Repositories, Infrastructure-as-Code-Workflows und gemeinsame Dokumentation verwaltet. Für Teams in Frankfurt kann gelegentliche Planung vor Ort dennoch bei Sicherheitsprüfungen, dem Zugriff auf Quellsysteme und der Abstimmung mit Stakeholdern helfen.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit fehlgeschlagenen Jobs, verspäteten Daten, Schemaentwicklung und Zugriffsgrenzen umgehen würde. Ein kompetenter AWS Glue-Fachmann kann ein klares Pipelines-Design, nützliche Überwachung, kontrollierte Berechtigungen, getestete Transformationen und eine Dokumentation vorlegen, die ein anderes Team betreiben kann.
AWS Glue unterstützt Streaming-ETL für Quellen wie Amazon Kinesis und Apache Kafka zusätzlich zu seinen Batch-Funktionen. Das passende Design hängt von Latenz, Reihenfolge, Checkpointing, Wiederholung und Zielformat ab. Daher sollte der Spezialist diese Anforderungen vor der Auswahl des Workflows festlegen.
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 782 € 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
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
