Azure Synapse Analytics Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Synapse-Workspaces entwerfen, SQL- und Spark-Pipelines bauen und Data Lakes mit Reporting-Layern verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Azure Synapse Analytics eingesetzt haben
Hardeep B.
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 N.
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 K.
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 C.
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.
Manikanta R.
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
Satish K.
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 (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 11)
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: 65%)
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 19 Sep 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 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.
- Bank- und Finanzwesen (83%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Versicherung (33%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Data Warehousing
Azure Synapse Analytics bringt SQL, Spark und Datenintegration in einem Service für Analytics-Workloads zusammen. Es wird genutzt, um Rohdaten in Reporting-Modelle zu überführen, Business-Dashboards bereitzustellen und Data-Lake- und Warehouse-Architekturen zu unterstützen. Viele Teams suchen noch nach Azure Synapse oder dem älteren Namen Azure SQL Data Warehouse.
Was Spezialisten liefern
- Einrichtung von Workspaces und Zugriffskonzepten
- Entwicklung mit dediziertem oder serverlosem SQL
- Spark-Notebooks für Datenaufbereitung und Analyse
- Pipelines für Batch-Ingestion und Orchestrierung
- Anbindung an Power BI und nachgelagerte Reports
Wann Unternehmen Freelancer hinzuziehen
Teams suchen meist externe Hilfe, wenn ein Warehouse neu aufgebaut werden muss, eine Migration von SQL Data Warehouse läuft oder die Pipeline-Logik schwer wartbar geworden ist. Freelancer helfen auch, wenn ein Release wegen Performanceproblemen, Sicherheitsprüfung oder unklaren Zuständigkeiten zwischen Data- und Analytics-Teams blockiert ist.
Ökosystem und Tools
Starke Profis, die mit Azure Synapse Analytics arbeiten, wissen, wie man SQL, Spark, Data Lake Storage, Key Vault und Azure Data Factory Muster kombiniert. Sie sollten Tabellen, Partitionen, Dateiformate und Zugriffskontrollen verstehen. In München arbeiten sie oft mit internationalen Teams zusammen, daher ist klare Kommunikation auf Englisch wichtig.
Was starke Experten mitbringen
Ein guter Spezialist schreibt sauberes SQL, versteht Datenmodellierung und weiß, wann serverlose Abfragen sinnvoll sind und wann dedizierte Ressourcen besser passen. Er testet Pipelines, prüft Lineage und hält die Logik für andere Experten nachvollziehbar. Außerdem erkennt er Designprobleme früh, bevor daraus langsame Reports oder instabile Aktualisierungen werden.
Typische Projektergebnisse
Typische Deliverables sind ein sauber verwalteter Analytics-Workspace, zuverlässige Ingestion-Jobs, kuratierte Warehouse-Layer und reportingfähige Datensätze. Teams beauftragen außerdem Unterstützung bei Migrationsplanung, Query-Tuning, kostensensitivem Design und Übergabedokumentation. Das Ziel sind stabile Analytics, denen Business-Anwender ohne Nacharbeit vertrauen können.
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 Analytics-Umgebungen aufzubauen, die Datenintegration, SQL-Abfragen, Spark-Verarbeitung und Warehouse-Reporting in sich vereinen. Unternehmen verwenden es, um Rohdaten aus Quellen in kuratierte Datensätze zu überführen, die Dashboards, Analysen und operatives Reporting unterstützen.
Azure Synapse Analytics überschneidet sich mit beiden, ist aber breiter als ein reines Orchestrierungstool und stärker auf Warehousing ausgerichtet als ein reiner Spark-Workspace. Teams kombinieren es oft mit Azure Data Factory für die Ingestion oder mit Databricks für umfangreiche, notebookgetriebene Entwicklung, je nach Workload.
Ein starker Synapse-Spezialist kennt in der Regel SQL, Datenmodellierung, Spark und Azure-Speicherkonzepte. Kenntnisse in Power BI, Sicherheitsdesign, CI/CD und Pipeline-Monitoring sind ebenfalls hilfreich, weil Synapse-Projekte selten beim reinen Schreiben von Abfragen enden.
Der passende Azure Synapse Analytics-Experte hängt von der Aufgabe ab. Ein kleiner Reporting-Workspace braucht vielleicht nur gezielte Unterstützung, während eine Migration, ein Performance-Redesign oder ein kontrollierter Plattform-Rollout einen Spezialisten erfordert, der End-to-End-Delivery und Troubleshooting beherrscht.
Ja, Azure Synapse Analytics-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben auf Design, Entwicklung und Review basieren. In München können Vor-Ort-Termine dennoch bei der Analyse, in Workshops mit Stakeholdern oder bei Übergaben helfen, besonders wenn die Datenverantwortung auf mehrere Teams verteilt ist.
Achte auf einen Synapse Analytics-Experten, der Abwägungen klar erklären kann und nicht nur Abfragen schreiben kann. Gute Anzeichen sind ein strukturierter Pipeline-Entwurf, sinnvolle Sicherheitsentscheidungen, klare Dokumentation und die Fähigkeit zu beschreiben, wie die Lösung nach dem Go-live betrieben wird.
Für viele Azure Synapse Analytics-Anwendungsfälle ja, vor allem wenn ein Team SQL Analytics, Spark und Integration in einer Umgebung haben möchte. Die beste Wahl hängt von der Zielarchitektur, den vorhandenen Azure-Diensten und davon ab, ob das Projekt eher ein Warehouse- oder ein Notebook-first-Ansatz braucht.
Unternehmen bitten einen Synapse-Spezialisten oft darum, langsames SQL zu bereinigen, defekte Pipelines zu reparieren, das Laden von Daten zu verbessern oder alte Warehouse-Logik in ein besser wartbares Design zu migrieren. Sie holen Freelancer auch hinzu, wenn Governance, Zugriffskontrolle oder die Workspace-Struktur schwer zu pflegen geworden sind.
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 751 € 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
