Azure Synapse Analytics Experten in Frankfurt
Beauftragen Sie Experten, die Lakehouse-Architekturen entwerfen, skalierbare SQL- und Spark-Workloads entwickeln und Power BI mit verwalteten Unternehmensdaten verbinden. FRATCH findet präzise Übereinstimmungen mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die schnell in Ihr Projekt einsteigen können.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Azure Synapse Analytics eingesetzt haben
Carlbandro E.
Letzte Position:
IT-Lehrkraft / Coach bei Freiberuflich
Als freiberufliche IT-Lehrkraft und IT-Coach habe ich mich darauf spezialisiert, Menschen Themen wie Cloud Computing, Business Intelligence, Python-Programmierung und agile Frameworks zu vermitteln. Mein Ziel ist es, komplexe technische Inhalte in praktisches, umsetzbares Wissen zu übersetzen. Durch meine umfangreiche Erfahrung als IT-Berater in verschiedenen Branchen und Rollen weiß ich, wie wichtig IT-Schulungen sind - sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeitende.
Umut G.
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.
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
Othman M.
Letzte Position:
Jira-Cloud-Administrator & Jira-Workflow-Manager bei Mobica, a Cognizant company
- Jira-Administration.
- Implementierung und Verwaltung von Jira-Workflows.
- Definition von Jira-Regeln und Überwachung der Prozesse.
- Mobica-Projekt (siehe Projektliste).
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Ritika S.
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.
Markus G.
Letzte Position:
Daten-Lösungsarchitekt, Gründer bei GRITCON GmbH
- Design und Entwicklung moderner Cloud DWH & Daten Plattformen
- Data-Vault Automatisierung
- Implementierung von ELT und CI/CD Prozessen
- Anforderungsanalyse und Datenmodellierung
- Aufbau einer automatisierten Cloud Daten Plattform als Referenzarchitektur im Financial Risk Controlling (Snowflake, Data-Vault, DBT, Python, GitHub) 2024-10-01 – 2025-06-30, Zürich
- DWH-Weiterentwicklung, Betrieb und Cloud-Migration (Data-Vault, DBT, SAP Data-Services, Alteryx, SQL-Server, Azure Synapse) 2023-03-01 – 2025-06-30, Frankfurt
- Implementierung einer konzernweiten Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, WhereScape, Snowflake, AWS, Scrum) 2021-04-01 – 2023-12-31, Köln
- Proof-of-Concept für eine konzernweite Cloud Daten Plattform (Data-Vault, Snowflake, Synapse, WhereScape, Azure, Scrum) 2022-04-01 – 2022-07-31, Bonn
- Implementierung einer Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS) 2021-07-01 – 2022-04-30, Karlsruhe
- Big-Data Integration aller zum ITSM-Prozess gehörenden Quellsysteme (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS, Scrum) 2021-01-01 – 2021-05-31, Prag
- Entwicklung und Betrieb einer konzernweiten Self-Service-BI-Plattform zur Darstellung von ca. 150 Konzern-KPIs (Data-Vault, WhereScape, Postgres, Jenkins, Talend, AWS, Scrum) 2018-11-01 – 2020-12-31, Frankfurt
- Implementierung eines DWH zur Preissteuerung und Kapazitätsprognose im Personenfernverkehr (SAP BODS, SQL-Server, AWS) 2017-10-01 – 2018-11-30, Frankfurt
- Einführung von SAP BODS und Migration des vorhandenen DWH (SAP, BODS, HANA, Oracle, Cognos) 2017-05-01 – 2017-10-31, Rastatt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Synapse Analytics einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
8 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
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 Azure Synapse Analytics 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 Azure Synapse Analytics Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (86%)
- Automotive (71%)
- Gesundheitswesen (57%)
- Energie (43%)
- Transport und Logistik (43%)
- Fertigung (43%)
- Bildung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Synapse leistet
Azure Synapse Analytics ist der Cloud-Analysedienst von Microsoft, der Datenintegration, Data Warehousing, Big-Data-Verarbeitung und Business Intelligence in einem Arbeitsbereich zusammenführt. Er kombiniert dedizierte SQL-Pools, serverloses SQL, Apache Spark und Pipelines, sodass Teams strukturierte und unstrukturierte Daten analysieren können, ohne separate Analyseumgebungen verwalten zu müssen.
Zentrale Workloads
Unternehmen nutzen Synapse, um verwaltete Unternehmens-Data-Warehouses, Lakehouse-Lösungen und Grundlagen für Berichte aufzubauen. Die Plattform unterstützt die Batch-Datenaufnahme, interaktive Erkundung, Transformationen im großen Maßstab und kuratierte Datensätze für Power BI. Häufige Aufgaben sind:
- Dimensionale Modelle und analytische Data Marts entwerfen
- Dateien, Tabellen und Ereignisdaten in Azure Data Lake Storage verarbeiten
- SQL- und Spark-Transformationen für vertrauenswürdige Datensätze erstellen
- Self-Service-Reporting über Power BI bereitstellen
Ökosystem und Tools
Gute Synapse-Lösungen verbinden mehrere Azure-Dienste. Spezialisten arbeiten häufig mit Azure Data Factory-Pipelines, Azure Data Lake Storage Gen2, Microsoft Purview, Azure DevOps, Key Vault und Power BI. Außerdem nutzen sie T-SQL, Python, PySpark, Notebooks, Git-basierte Bereitstellung und Infrastructure as Code, um Analyseumgebungen reproduzierbar und sicher zu machen.
Wann Expertise wichtig ist
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn eine Organisation von älteren Data-Warehouses migriert, fragmentierte Berichte zusammenführt oder eine moderne Datenplattform aufbaut. Sie hilft auch, wenn Abfragekosten, langsame Pipelines, unklare Zuständigkeiten oder unzuverlässige Datenqualität die Umsetzung behindern. In Frankfurt ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während regulierte Branchen möglicherweise weiterhin Workshops vor Ort und eine klare Kommunikation auf Deutsch oder Englisch benötigen.
Verantwortlichkeiten bei der Umsetzung
Ein Spezialist kann die Quelllandschaft bewerten, die Zielarchitektur definieren und einen Umsetzungsplan erstellen. Zu den typischen Aufgaben gehören die Konfiguration von Arbeitsbereichen, der Aufbau von Datenaufnahme-Pipelines, die Optimierung von SQL- und Spark-Jobs, die Einrichtung von Zugriffskontrollen, die Überwachung des Betriebs und die Dokumentation der Übergabe. Eine gute Umsetzung umfasst außerdem Tests, Bereitstellungsautomatisierung und Wiederherstellungsverfahren und nicht nur die Ausgabe von Dashboards.
Gute Spezialisten
Die besten Fachleute verstehen sowohl die technischen Abläufe der Plattform als auch die geschäftliche Bedeutung der Daten. Sie unterscheiden, wann serverloses SQL, dedizierte SQL-Pools oder Spark geeignet sind, kontrollieren die Isolierung von Workloads und entwickeln mit Blick auf Beobachtbarkeit. Achten Sie auf klare Entscheidungen zu Partitionierung, Speicherformaten, Sicherheit, Datenherkunft und Power BI-Performance, unterstützt durch wartbaren Code und praxisnahe Dokumentation.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Azure Synapse Analytics.
Azure Synapse Analytics wird verwendet, um Daten über Cloud-Data-Warehouses und Data Lakes hinweg aufzunehmen, zu transformieren und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Unternehmensberichte, analytische Data Marts, Lakehouse-Workloads, umfangreiche SQL-Abfragen und Datenprodukte für Power BI.
Azure Synapse Analytics kombiniert SQL Data Warehousing, Spark-Verarbeitung und Datenintegration innerhalb des Azure-Ökosystems. Databricks wird häufig für stark kollaborative Data-Science- und Engineering-Workloads bevorzugt, während Snowflake einen starken Fokus auf verwaltetes Cloud-Data-Warehousing legt. Die richtige Wahl hängt von den vorhandenen Diensten, Workload-Mustern, Governance-Anforderungen und den Fähigkeiten des Teams ab.
Ein guter Synapse-Spezialist verfügt in der Regel über Kenntnisse in T-SQL, Python oder PySpark, Azure Data Lake Storage und Azure Data Factory. Erfahrung mit Power BI, Microsoft Purview, Azure DevOps, Git, Sicherheitskontrollen und Infrastructure as Code ist ebenfalls wertvoll.
Der erforderliche Hintergrund hängt vom Umfang ab. Für eine fokussierte Pipeline- oder Reporting-Aufgabe kann ein Spezialist ausreichen, der mit einem bestimmten Synapse-Workload vertraut ist. Eine Migration oder Unternehmensplattform erfordert dagegen jemanden, der Erfahrung mit Architektur, Sicherheit, Performance-Optimierung, Bereitstellung und betrieblicher Übergabe hat.
Ja. Azure Synapse Analytics-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung cloudbasiert sind. Workshops vor Ort in Frankfurt können dennoch bei der Erfassung der fachlichen Anforderungen, der Abstimmung mit Stakeholdern oder der Data Governance helfen. Der Spezialist sollte außerdem sicher in den für das Projekt erforderlichen Sprachen kommunizieren können.
Bitten Sie den Fachmann zu erklären, warum er für einen bestimmten Workload serverloses SQL, dedizierte SQL-Pools oder Spark wählen würde. Prüfen Sie Beispiele für Datenmodellierung, Pipeline-Design, Sicherheit, Überwachung, Kostenkontrolle und Tests. Achten Sie auf eine klare Begründung statt auf eine bloße Liste von Azure-Diensten.
Ein Synapse-Freelancer kann ein Architekturdesign, die Konfiguration von Arbeitsbereichen, Datenaufnahme-Pipelines, SQL- oder Spark-Transformationen, analytische Modelle und für Power BI geeignete Datensätze liefern. Außerdem kann er Bereitstellungsautomatisierung, Zugriffsdokumentation, die Einrichtung der Überwachung, Testabdeckung und Wissenstransfer bereitstellen.
Zu den häufigen Risiken gehören schlecht partitionierte Daten, unkontrollierter Verbrauch von Abfragekapazitäten, unklare Sicherheitsgrenzen und Pipelines, die nicht überwacht oder wiederhergestellt werden können. Auch bei Azure Synapse Analytics entstehen Probleme, wenn Teams ältere Data-Warehouse-Designs kopieren, ohne sie an Lake Storage, verteilte Verarbeitung und Azure-native Governance anzupassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 761 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (86%) und Automotive (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Betrieb (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Synapse Analytics 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 Hamburg München Köln 
Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
