Azure Data Factory Experten in Frankfurt, Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die Azure Data Factory Pipelines, Orchestrierungsabläufe und Datenbewegungen über Azure-Dienste, SQL-Quellen und Cloud-Speicher hinweg entwerfen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt, Deutschland kennen, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
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
Petru Kisalita
Letzte Position:
Architekt & Technischer Teamleiter & Senior Entwickler bei Goetel GmbH
- Konzeption, Architektur & Entwicklung/Programmierung der ETL/ELT-Datenpipelines, DWH und BI-Lösung
- Technische Projektleitung, POC – Erstellung eines Proof of Concept
- Vermittlung zwischen Fachbereichen und technischen Teams
- Azure DevOps Boards & Jira
- Datenmodellierung & Data Engineering – Data Warehouse & Data Mart
- Azure (Data Factory, Azure SQL, Azure DevOps CI/CD, Azure Data Lake V2, Business Central REST API, OData API, OAuth2-Token)
- SharePoint-Liste & API für ADF, Firebird DB, Postgres DB, DB2
- Power BI (Power Query), DAX, Excel-PBI-Add-on, GIS-Daten
- Automatisiertes Monitoring/Logging von ETL-Prozessen, Performance-Monitoring, Fehler-Monitoring – Erkennung und Behebung
- Index-Performance-Tuning & Statistik-Monitoring, Transact-SQL
- Datensicherheit – MFA – Multifaktor-Authentifizierung & OAuth2, MS Graph, Azure-Netzwerke & Firewalls, Gateways, Rollen, Benutzergruppen – mit Lese- und Schreibberechtigungen
- Quellen – Vario Bill, Camunda, Radius, Geo-Datenbank, OTRS, PAST, MS Dynamics Business Central, Azure Blob Data Lake, SharePoint-Liste
Ritika Solanki
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Data Factory einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Energie, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
33% (Deutschland: 60%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt, 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 Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory 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
Pipeline-Orchestrierung
Azure Data Factory wird verwendet, um Daten zwischen Cloud- und On-Prem-Systemen zu bewegen, aufzubereiten und zu orchestrieren. Es eignet sich für Batch-ETL, ELT und geplante Daten-Workflows, bei denen Zuverlässigkeit wichtiger ist als eigener Code.
Kernfunktionen
- Pipelines für Ingestion, Transformation und Auslieferung erstellen
- SQL-Datenbanken, APIs, Dateien und Azure Storage verbinden
- Triggers, Parameter und Monitoring für wiederholbare Läufe nutzen
- Mit Synapse, Databricks und Key Vault integrieren
Typische Anwendungsfälle
Unternehmen holen sich Azure Data Factory Spezialisten, wenn sie neue Reporting-Flows, eine Migration von Altdaten oder ein sauberes Setup für Analytics-Plattformen brauchen. In Frankfurt unterstützt das oft Finanz-, Logistik- und Enterprise-Teams, die gemischte Cloud- und Data-Estate-Umgebungen betreiben.
Was starke Spezialisten tun
Gute Fachleute denken über die Qualität der Quellen, Datenherkunft, Fehlerbehandlung und ein kostenbewusstes Design nach. Sie wissen, wie man Pipelines wartbar, sicher und leicht an interne Teams übergibt.
Typische Umsetzungsarbeit
- Inkrementelle Ladeprozesse und geplante Aktualisierungen erstellen
- Quell-zu-Ziel-Transformationen und Copy-Aktivitäten abbilden
- CI/CD, Umgebungsfreigaben und Alerting einrichten
- Die Performance für große Übertragungen und komplexe Abhängigkeiten optimieren
Zusätzliche Fähigkeiten
Starke Azure Data Factory Experten kennen meist auch Azure Synapse, Databricks, SQL, Power BI und Azure DevOps. Sie verstehen Datenmodellierung, Zugriffskontrolle und wie man Connectoren, Anmeldedaten und Laufzeitfehler über den Azure-Stack hinweg behebt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Azure Data Factory anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Azure Data Factory wird verwendet, um Daten zwischen Systemen zu bewegen und zu orchestrieren. Teams nutzen es für ETL- und ELT-Pipelines, geplante Importe und wiederholbare Datenaufbereitung für Reporting oder Analytics. Es ist besonders nützlich, wenn die Arbeit mehrere Quellen wie SQL-Datenbanken, Dateien, APIs und Azure Storage umfasst.
Azure Data Factory ist der vollständige Produktname, und ADF ist die gebräuchliche Kurzform, nach der viele suchen. Man sagt auch Azure Data Factory, wenn man den Pipeline-Dienst, die Orchestrierungsschicht oder das breitere Azure-Setup für Datenintegration meint. In älteren Gesprächen vergleichen manche Teams es bei einer Migration noch mit SSIS-ähnlichen Workloads.
Ein Azure Data Factory Spezialist ist eine gute Wahl, wenn Pipelines schnell gebaut, nach Fehlern repariert oder für Skalierung und Wartbarkeit neu gestaltet werden müssen. Unternehmen holen sich Freelancer auch für Migrationen von alten ETL-Tools, Arbeiten an der Azure Landing Zone oder eine kurze Prüfung vor einem Produktiv-Release. Wenn das interne Team mit Analytics- oder Anwendungsarbeit ausgelastet ist, kann externe Unterstützung den Fortschritt sichern.
Azure Data Factory konzentriert sich auf Orchestrierung und Datenbewegung, während SSIS meist an ältere Integrationsmuster gebunden ist und Databricks stärker bei umfangreicher Transformationslogik ist. Synapse kommt oft ins Spiel, wenn Teams eine breitere Analytics-Plattform rund um die Pipelines wollen. Ein starker Spezialist weiß, wann ADF die Arbeit orchestrieren sollte und wann die Transformation anderswo stattfinden sollte.
Ein starker Azure Data Factory Freelancer kennt meist auch SQL, Azure Storage, Key Vault, Monitoring und CI/CD-Praktiken. Vertrautheit mit Synapse, Databricks, Power BI und Source-Control-Workflows hilft sehr, weil reale Projekte selten in einem einzigen Dienst bleiben. Sicherheit, Retry-Logik und klare Fehlerbehandlung sind genauso wichtig wie das Pipeline-Design.
Ein Azure Data Factory Projekt braucht für einen einfachen Pipeline-Aufbau vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, aber komplexe Migrationen oder Setups mit mehreren Umgebungen erfordern mehr Erfahrung. Je schwieriger die Quellsysteme, Freigabeprozesse und der Deployment-Prozess sind, desto wertvoller wird ein erfahrener Experte. Ein gutes Zeichen ist, ob die Person Laufzeitentscheidungen, Datenflusslogik und Fehlerwiederherstellung klar erklären kann.
Ja, Azure Data Factory Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben in Azure, im Source Control und in der Dokumentation stattfinden. Teams in Frankfurt wünschen sich trotzdem manchmal etwas Überschneidung für Workshops, Zugriffsprüfungen oder Gespräche mit Stakeholdern, besonders in regulierten oder bereichsübergreifenden Umgebungen. Klare Kommunikation auf Englisch reicht meist aus, obwohl Deutsch bei der lokalen Abstimmung helfen kann.
Suchen Sie nach einem Azure Data Factory Fachmann, der Pipeline-Design, Monitoring, Namensstandards und den Umgang mit fehlgeschlagenen Läufen erklären kann. Gute Antworten erwähnen Triggers, Parameter, Linked Services, den sicheren Umgang mit Secrets und die Übergabe zwischen Umgebungen. Die besten Leute sprechen in konkreten Umsetzungsschritten und nicht nur in Dienstnamen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 762 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 33% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Energie (83%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
