AWS Glue Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie Experten an Bord, die AWS Glue Jobs entwerfen, ETL-Pipelines aufbauen und warten und Datenkataloge mit S3, Athena und Redshift verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich AWS Glue eingesetzt haben
Monika Thepale
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 Paunel
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 Zadeh
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
Leonard Hußke
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 Krivtsov
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
Anton Rösler
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)
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: 64%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
ETL auf AWS
AWS Glue ist ein verwalteter Data-Integration-Service zum Aufbau von ETL- und ELT-Flows im AWS-Ökosystem. Spezialisten nutzen ihn, um Daten aus S3, Datenbanken und Event-Quellen in Analyse-Speicher zu verschieben, mit weniger manuellem Setup und weniger Infrastrukturaufwand.
Was es abdeckt
- Batch- und Streaming-Datenaufbereitung
- Schema-Erkennung und Katalogisierung
- Job-Orchestrierung und Planung
- Transformation mit Spark
- Wartung serverloser Datenpipelines
Es wird eingesetzt, wenn Rohdaten bereinigt, zusammengeführt, angereichert und in einer Form bereitgestellt werden müssen, die Analysten und Anwendungen nutzen können.
Kern-Ökosystem
Starke Profis, die mit AWS Glue arbeiten, kennen auch die umliegenden Services gut:
- AWS Glue Data Catalog
- Amazon S3
- Amazon Athena
- Amazon Redshift
- IAM und CloudWatch
Sie verstehen auch, wie Glue mit Lake Formation, Lambda, Step Functions und Glue Crawlers in einem größeren AWS-Daten-Stack zusammenspielt.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen freiberufliche AWS Glue Spezialisten, wenn Pipelines ausfallen, sich Schemas ändern oder eine Migration eine sorgfältige Hand braucht. Frankfurter Teams brauchen oft Unterstützung bei regulierten Finanzdaten, Reporting-Schichten oder Cloud-Migrationen, bei denen sowohl eine saubere Übergabe als auch die Zusammenarbeit aus der Ferne wichtig sind.
Was starke Spezialisten tun
Gute AWS Glue Experten schreiben zuverlässige Jobs, optimieren die Spark-Performance und kümmern sich um Partitionierung, Retries und inkrementelle Ladeprozesse. Sie dokumentieren Datenflüsse klar, testen Transformationen und halten Metadaten synchron, damit nachgelagerte Tools nicht an veralteten Tabellen oder defekten Schemas scheitern.
Anzeichen dafür, dass Sie einen brauchen
- Ihre S3-Daten wachsen und brauchen Struktur
- Crawler oder Jobs fallen nach Quelländerungen aus
- Athena-Abfragen liefern unübersichtliche oder unvollständige Daten
- Sie brauchen eine Migration von Skripten zu verwalteten Pipelines
- Ihr Team braucht kurzfristige AWS-Datenexpertise
Ein starker Spezialist weiß auch, wann Glue die richtige Wahl ist und wann ein anderer AWS-Service oder ein individueller Ansatz sauberer ist.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um AWS Glue am häufigsten aufkommen.
AWS Glue wird genutzt, um Data-Integration-Pipelines aufzubauen, die Daten im AWS-Stack sammeln, bereinigen, transformieren und laden. Unternehmen nutzen es für Analyse-Feeds, Katalogisierung, Reporting-Schichten und die automatisierte Aufbereitung von Daten, die in S3 gespeichert oder über Athena und Redshift abgefragt werden.
AWS Glue nutzt Spark im Hintergrund, bringt aber verwaltete Infrastruktur, Crawler, einen Data Catalog und einfachere Orchestrierung mit. Eigene Spark-Jobs können Ihnen mehr Kontrolle geben, aber Glue ist oft schneller im Betrieb, wenn vor allem zuverlässiges ETL mit weniger Plattformaufwand gefragt ist.
AWS Glue ist der größere Service, während der Glue Data Catalog nur ein Teil davon ist. Der Catalog speichert Metadaten zu Tabellen, Partitionen und Schemas, und viele Teams nutzen ihn zusammen mit Athena, Lake Formation und anderen AWS-Services.
Ein starker AWS Glue Spezialist kennt in der Regel Spark, Python oder Scala, IAM, S3 und die Grundlagen der Datenmodellierung. Erfahrung mit Athena, Redshift, CloudWatch und Partition-Design ist ebenfalls wertvoll, weil diese Bausteine die Zuverlässigkeit und die Abfrageleistung beeinflussen.
AWS Glue-Hilfe ist schon früh sinnvoll, wenn Sie eine neue Pipeline aufbauen, wird aber besonders wichtig, wenn sich Quellen oft ändern oder Jobs optimiert werden müssen. Der richtige Spezialist kann auch ein bestehendes Setup retten, Sie müssen also nicht erst alles neu aufsetzen, bevor Sie Unterstützung holen.
Ja, AWS Glue-Arbeit lässt sich meist gut remote erledigen, weil die meisten Aufgaben in AWS, im Quellcode-Management und in der Daten-Dokumentation liegen. Frankfurter Teams kombinieren die Umsetzung oft mit einem kurzen Vor-Ort-Start, wenn Zugriffe, Stakeholder oder Data Governance zusätzliche Abstimmung brauchen.
Ein guter AWS Glue Experte erklärt das Pipeline-Design klar, geht sauber mit Fehlern um und zeigt, wie er Schema-Änderungen und inkrementelle Ladeprozesse testet. Achten Sie auf Nachweise für solides AWS-Service-Wissen und nicht nur auf das Erstellen von Jobs, denn der schwierige Teil ist, Datenflüsse langfristig stabil zu halten.
Wählen Sie AWS Glue, wenn Sie verwaltetes ETL, einen gemeinsamen Katalog und wiederholbare Datenaufbereitung über AWS-Services hinweg brauchen. Wenn die Aufgabe nur ein einfaches Verschieben von Dateien ist, kann ein leichterer Service ausreichen; wenn der Workflow sehr individuell ist, sollte ein Spezialist helfen zu entscheiden, ob Glue trotzdem die beste Wahl ist.
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
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
