Azure Synapse Analytics Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Synapse-Workspaces entwerfen, Spark- und SQL-Pipelines bauen und Data-Lake-, Warehouse- und Reporting-Workloads verbinden. Sie erhalten schnelle, präzise Treffer mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Azure Synapse Analytics eingesetzt haben
Manikanta Rangaswamy
Letzte Position:
Dateningenieur bei Versicherungskunde
- Entwurf, Entwicklung und Pflege vollständiger ETL-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Datenintegration
- Unterstützung bei Datenqualitätsprüfungen, Tests und Migrationen
- Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen für strukturierte, modulare und wiederverwendbare Datentransformationen
- Einsatz von KI-gestützter Entwicklung, um ETL-Jobs und die Codequalität zu verbessern
- Entwicklung von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung
Hardeep Bhutter
Letzte Position:
Sr. Data Engineer bei Charles Schwab Bank
- End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
- Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
- Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
- Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
- Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
- Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
- Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
- Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Maziyar Khorrami
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Stefan Corsten
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Satish Kore
Letzte Position:
Nachhaltigkeitspraktikant bei Forschungszentrum Jülich GmbH
- Entwickelte Energieschätzmodelle, um den Stromlade- und Wasserstoffbetankungsbedarf an Lade- und Tankstellen für Logistik-Lkw in Deutschland zu ermitteln.
- Schätzte die zukünftige Güterverkehrsnachfrage in Deutschland mithilfe eines hausinternen Verkehrsbedarfsmodells.
- Entwarf ein Netzwerk aus Stromlade- und Wasserstofftankstellen auf Basis der Ergebnisse des Verkehrsmodells und unterstützte so die datenbasierte Infrastrukturplanung.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Synapse Analytics einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 60%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 5)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
83% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Azure Synapse Analytics bringt Datenintegration, SQL-Analysen, Spark-Verarbeitung und Reporting in einer Umgebung zusammen. Unternehmen nutzen es, um Rohdaten aus vielen Quellen zu verbinden, für die Analyse aufzubereiten und kontrolliert an Business-Teams bereitzustellen. Oft wird es auch als Synapse Analytics oder Azure Synapse bezeichnet.
Häufige Anwendungsfälle
- Datenpipelines mit Synapse Pipelines erstellen
- Ad-hoc-SQL auf aufbereiteten Daten ausführen
- Große Datensätze mit Spark verarbeiten
- Warehouse-Ebenen für BI-Tools vorbereiten
- Data Lake-, Lakehouse- und Reporting-Flows verbinden
Tools und Ökosystem
Starke Profis kennen die Azure-Bausteine rundherum, nicht nur den Synapse-Workspace. Dazu gehören oft Microsoft Entra ID, Azure Data Lake Storage, Power BI, Azure Monitor und Quellsysteme wie SQL-Datenbanken, APIs und Event-Streams. Sie verstehen auch den älteren Hintergrund von Azure SQL Data Warehouse, der in echten Projekten noch immer auftaucht.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn ein Warehouse neu aufgebaut werden muss, Pipelines ausfallen, Kosten steigen oder Reporting langsam und schwer verlässlich wird. In München kommt das oft in Analytics-Projekten für Fertigung, Mobilität, Versicherungen und Enterprise-IT vor, wo saubere Übergaben und klare Dokumentation wichtig sind. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine helfen, wenn Datenverantwortung oder Reporting-Anforderungen noch unklar sind.
Was starke Spezialisten tun
Gute Experten halten Modelle einfach, trennen Roh- und aufbereitete Schichten und optimieren SQL- und Spark-Jobs für planbare Läufe. Sie schreiben klare Deploymentschritte, überwachen den Zustand der Pipelines und vermeiden versteckte Abhängigkeiten zwischen Speicherung, Transformation und Reporting. Sie wissen auch, wann Synapse die richtige Wahl ist und wann ein anderes Azure-Analytics-Setup sauberer ist.
Worauf Sie achten sollten
Ein verlässlicher Spezialist versteht T-SQL, Spark-Notebooks, ETL/ELT-Design, Sicherheit und Azure-Governance. Er oder sie sollte mit Business-Analysten, Datenverantwortlichen und BI-Teams zusammenarbeiten können, ohne jede Änderung in eine lange technische Debatte zu verwandeln. Für Projekte in München reicht oft gutes Englisch, während Deutsch in Workshops und bei Stakeholder-Reviews hilfreich sein kann.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Azure Synapse Analytics am häufigsten gestellt werden.
Azure Synapse Analytics wird genutzt, um Datenaufnahme, Transformation, SQL-Analysen und Spark-basierte Verarbeitung an einem Ort zusammenzubringen. Unternehmen setzen es für Data-Warehouse-Aufgaben, den Zugriff auf Data Lakes und Reporting-Flows ein, die eine enge Kontrolle über Datenbewegungen brauchen. Es passt gut, wenn mehrere Azure-Dienste zusammenarbeiten müssen.
Synapse Analytics liegt zwischen einem klassischen Warehouse und einer breiteren Analytics-Umgebung. Im Vergleich zu Databricks wird es oft gewählt, wenn SQL-Warehousing und integriertes Pipeline-Management wichtiger sind als notebook-lastige Data-Science-Arbeit. Im Vergleich zu einem traditionellen Warehouse bietet es mehr Möglichkeiten für Data Lakes und Spark.
Ein solider Azure Synapse Analytics-Spezialist sollte T-SQL, Spark, Datenmodellierung, Pipeline-Orchestrierung und die Grundlagen der Azure-Sicherheit kennen. Erfahrung mit Power BI, Azure Data Lake Storage und der Integration von Quellsystemen ist ebenfalls wertvoll. Die besten Spezialisten können zwischen technischem Design und Business-Reporting-Anforderungen wechseln.
Das passende Niveau hängt davon ab, ob Sie einen kleinen Pipeline-Fix, ein Warehouse-Redesign oder ein komplettes Analytics-Setup brauchen. Azure Synapse-Arbeit braucht oft jemanden, der bereits Berechtigungen, Workspace-Struktur, Performance-Tuning und den Deploymentsprozess betreut hat. Wenn das Projekt viele Quellsysteme berührt, wählen Sie einen Spezialisten, der schon End-to-End-Arbeit geliefert hat.
Die meiste Azure Synapse Analytics-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Hauptaufgaben Design, Coding, Test und Review sind. Vor-Ort-Zeit in München hilft, wenn Quellsysteme, Reporting-Anforderungen oder Governance-Regeln eng mit lokalen Teams besprochen werden müssen. Ein hybrides Modell ist für Workshops und Projektstarts üblich.
Achten Sie auf klare Pipeline-Designs, gut lesbares SQL, sinnvollen Spark-Einsatz und starke Dokumentation. Ein guter Synapse Analytics-Experte erklärt Abwägungen, nicht nur Syntax, und kann beschreiben, wie er Sicherheit, Wiederholungen und Datenqualitätsprüfungen handhabt. Fragen Sie nach Beispielen aus dem Produktiveinsatz, nicht nur nach Demos.
Ja. Viele Menschen verwenden Azure SQL Data Warehouse noch als alten Namen, wenn sie den Warehouse-Teil von Azure Synapse Analytics meinen. Ein Spezialist sollte sowohl das aktuelle Synapse-Setup als auch die ältere Bezeichnung verstehen, weil viele echte Projekte und interne Dokumente den früheren Begriff noch nutzen.
Fragen Sie, welche Teile des Stacks die Person tatsächlich geliefert hat: Datenaufnahme, Transformation, SQL-Serving, Spark-Verarbeitung oder BI-Integration. Bei Azure Synapse Analytics möchten Sie jemanden, der erklären kann, wie er den Workspace strukturieren, Zugriffe schützen und die Lösung wartbar halten würde. Klare Antworten darauf sind ein starkes Zeichen für praktische Erfahrung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 752 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Persisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (83%), Informationstechnologie (IT) (67%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Azure Synapse Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Synapse Analytics eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
