Big Data Experten in Berlin
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen entwerfen, Spark- und Kafka-Pipelines entwickeln und große, komplexe Datensätze in zuverlässige Analysen verwandeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Stefan O.
Letzte Position:
Gründer bei ProtocolEngine.io
Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.
- Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
- Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
- Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
- Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
- Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
- Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.
Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.
Patrick H.
Letzte Position:
Leitender Technischer Recruiter | Business Partner AWS EMEA bei Amazon Web Services (AWS)
- Zusammenarbeit mit Senior Stakeholdern in ganz AWS EMEA, um Talentstrategie, Partnerentwicklung und Geschäftswachstum im Cloud-Ökosystem voranzutreiben.
- Schwerpunkte:
- Zusammenarbeit mit Sales & Partner Management bei Go-to-Market-Initiativen
- Beratung zur langfristigen Ressourcenstrategie für Cloud-, Data- und Security-Bereiche
- Unterstützung interner Innovationsteams bei der Skalierung von KI- und Automatisierungsprojekten
- Ergebnis: Beitrag zur Expansion von AWS in Zentraleuropa durch die Abstimmung von Geschäfts-, Technologie- und People-Strategie.
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Wolfram K.
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Nikunjkumar P.
Letzte Position:
Senior Java Backend Entwickler bei Questax Professionals GmbH
- Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
- Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
- Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
- Support für unser Produkt und On-Call-Duty
- Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
- Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
- POC für neue Ideen entwickeln
- Wartung und Erweiterung des Backends
- DevOps-Aufgaben
- Kubernetes-Update ausführen
- Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
- Helm Charts entwickeln und anpassen
- ArgoCD anpassen und updaten
- CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln
Olaf T.
Letzte Position:
CTO, Gesellschafterin, Agile Coach, Product Owner bei fluidx digital GmbH
- Entwicklung und Einführung einer browserbasierten Plattform für Kamera-Streaming, Augmented Reality (AR) und visuelles Computing
- Endgeräteunabhängiges Kamera-Streaming für Smartphones, Tablets, Desktop-PCs sowie VR- und AR-Brillen
- Gewährleistung DSGVO-konformen Hostings in Open Telekom Cloud und weiteren souveränen Cloudanbietern
- Intuitive visuelle und kollaborative Funktionen zur Effizienzsteigerung und nahtlosen Integration in bestehende Unternehmenssoftware
Jonathan S.
Letzte Position:
KI-gestützte Produkt- & Geschäftsentwicklung bei Selbstständig
- Entwicklung von Webseiten, CRMs und Micro-SaaS mit Lovable, Claude Code/ VS Studio (Vercel, Next.js, React, Supabase)
- Entwicklung einer Analysedienstleistung zur Erschließung von Automatisierungserträgen
Peter M.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter ohne operative Tätigkeit bei pt plus GmbH & Co. KG
- Full-Service-Marketing-Agentur für globale Technologie-Konzerne
Ludvig G.
Letzte Position:
Gründer bei Insightl.ai Lernplattform
- Gründungsversuch mit einer Plattform für Karriereentwicklung und Personalcoaching
- Top-3-Platzierung beim Businessplan-Wettbewerb Berlin-Brandenburg
- Eigenständige Marktanalyse sowie User Research
- Aufbau eines umfassenden Wissensgraphen für Rollen, Fähigkeiten und Erfahrungen
- Datentransformation und Aufbau von Datenpipelines auf Azure
Julien L.
Letzte Position:
MLOps-Ingenieur bei SAMGEN
- Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings
André G.
Letzte Position:
IT Consulting Projektmanagement / Teilprojektleitung Engineering bei T-Systems (im Auftrag für Behörden)
- Projekte für Netze des Bundes (NdB).
- CR-Management, EoL Änderungsverlangen, Konzeptionen und Dokumentation nach ITSCM.
- Aufbauplanung von Rechenzentren.
- Projektmanagement und Teilprojektleitung Engineering.
- SW Entwicklung für virtuelle Serverlandschaften nach BSI.
Konstantin S.
Letzte Position:
Leiter der Cyber-Abwehr-Einheit bei Simonow Consulting GmbH
- Aufbau der Cyber-Abwehr-Einheit nach einem schwerwiegenden Cybersecurity-Zwischenfall
- Rekrutierung eines Teams von Cybersecurity-Architekten, -Ingenieuren und Senior Security Analysten
- Steuerung der Ressourcen und Aktivitäten des Teams bei der Definition und Umsetzung einer Ziel-Cybersicherheitsarchitektur, Überwachung der IT-Landschaft, Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsereignisse und -vorfälle sowie Beratung weiterer IT-Stakeholder zur Verbesserung der Cybersicherheitslage der Organisation (vergleichbar mit der Rolle eines Technical CISO)
- Leitung der Trennung von Information Security (Governance, Risiko, Compliance) und Cyber-Abwehr-Einheit (technische Cybersicherheit) in enger Zusammenarbeit mit dem CISO
- Verantwortung für die Auswahl und das Onboarding eines externen Security Operations Center (MSSP)
Nick P.
Letzte Position:
Globaler ERP-, KI- & Supply-Chain-Projektmanager bei Dr. Martens
- Leitung der End-to-End-Einführung eines SAP Supply Chain Management (SCM / TD / SD) ERP-Programms, einschließlich Projektinitiierung, detaillierter Anforderungsanalyse, Definition des Operating Model, Systemdesign, Implementierung, Tests, Cutover und globalem Go-Live in Europa, Asien und Nordamerika. Sicherstellung, dass die ERP-Lösung zentrale Supply-Chain-, Produktions- und Planungsprozesse unterstützt, um künftiges Unternehmenswachstum zu ermöglichen.
- Durchführung funktionsübergreifender Workshops mit den Teams für Supply Chain, Beschaffung, Planung, Produktion und Logistik, um Anforderungen zu erfassen, das zukünftige Operating Model zu definieren und das End-to-End-Systemdesign abzubilden. Konsolidierung von über 150 Anforderungen in strukturierte Dokumente gemäß SAP-Standards.
- Gestaltung des Lösungsdesigns und der Einbindung von Anbietern in der frühen Discovery-Phase, Unterstützung bei der Auswahl der besten Technologiepartner und Sicherstellung, dass das Systemdesign Produktionsplanung, Bestandsverwaltung, Lagerhaltung, Logistik und Supply-Chain-Prognosen abdeckt.
- Verwaltung der D365-Konfiguration und Fehlerbehebung, Gewährleistung der Übereinstimmung mit Geschäftsprozessen und Lösung von Integrationsproblemen zwischen D365, SAP-SCM-Modulen und umgebenden Systemen.
- Unterstützung bei Anpassungen des Grain-Datenmodells zur Aufnahme von Planungsdaten in Snowflake und Footprint, um Enterprise-Reporting und Analytics-Entwicklung zu ermöglichen.
- Steuerung von Umfang, Zeitplänen, Risiken und Abhängigkeiten über internationale Teams in Europa, Asien und den USA, Pflege integrierter Projektpläne, Issue-Logs und Executive Reports, um Stakeholder-Abstimmung und Projektfortschritt voranzutreiben.
- Ermöglichung der Integration KI-gestützter Bedarfsprognosetools in Supply-Chain-Planungsprozesse, Verbesserung der Prognosegenauigkeit, Lagerumschlagshäufigkeit und operativen Entscheidungsfindung in mehreren Regionen.
- Leitung der SIT-, UAT- und Datenmigrationsphasen, einschließlich Entwurf von Testszenarien, Fehler-Triage-Management und Koordination der Testdurchführung zur Validierung von Supply-Chain- und Produktions-Workflows vor dem Rollout.
- Ausarbeitung detaillierter Cutover-Pläne, Durchführung von Business-Readiness-Aktivitäten und Hypercare-Support zur Gewährleistung eines reibungslosen und koordinierten Go-Live sowie einer vollständigen Übergabe an die Fachbereiche.
Andrej B.
Letzte Position:
Leitender UX-Design-Ingenieur bei Journexx GmbH
- Leitung, Konzeption und Entwicklung der UX- und UI-Strategie und deren Umsetzung für die Plattform
- Erstellung von Styleguides und Designsystemen in Figma
- Schaffung einer generischen End-to-End-Layoutstruktur für Big-Data-Cockpits in Figma und Sass (CSS, Design Tokens)
- Workflows, Wireframes, Nutzerforschung und Rapid-Prototyping
- Vorbereitung und Durchführung von Workshops und Discoverys
- Integration von Designs und Layouts in bestehende Frontend-Templates
- Prototyping (Low-/Mid-/High-Fidelity) verschiedener Apps für Journalisten und Verlage
- Entwicklung von Showcases für iOS und Android, Design Thinking, qualitative und quantitative Nutzertests sowie A/B-Tests
- Frontend-Entwicklung in enger Zusammenarbeit mit Design-Abteilungen
- Aktives Change-Management im Publishing- und Journalismussektor sowie gegenüber Stakeholdern
- Kommunikation im Unternehmen und Informations-Hub für Teams
- Sensibilisierung und Überzeugung für Digitalisierung und neue Produkte
- Erstellung von Konzepten und Designs für Gamification-Elemente auf der Plattform
- Überzeugung großer Branchenvertreter (u. a. WAN-IFRA) bezüglich neuer Konzepte und Einnahmequellen
- Entwicklung neuer Cloud-native-Apps und Umsatzstrategien
- Vorbereitung und Erstellung verschiedener Materialien für Change-Prozesse
- Erstellung von Präsentationen, Mini-Apps und Infomaterial zur Unterstützung von Change-Kampagnen
- Leitung von insgesamt drei Teams
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Medien, Unterhaltung und Druck
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
9% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Big Data 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 Big Data Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (81%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (41%)
- Bildung (37%)
- Professionelle Dienstleistungen (37%)
- Einzelhandel (37%)
- Fertigung (33%)
- Automotive (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Big Data umfasst
Big Data bezeichnet Methoden und Systeme zum Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Datensätzen, die für herkömmliche Werkzeuge zu groß, schnelllebig oder vielfältig sind. Es unterstützt Batch-Verarbeitung, Echtzeitanalysen, Machine-Learning-Pipelines und operative Berichte. Unternehmen nutzen es, um verteilte Daten in Entscheidungen, Produkte und automatisierte Prozesse zu verwandeln.
Systeme, die damit entwickelt werden
Big-Data-Spezialisten schaffen die Grundlagen für Empfehlungsdienste, Betrugserkennung, Kundenanalysen, vernetzte Produkte und Berichte im großen Maßstab. Typische Aufgaben umfassen:
- Entwurf von Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouse-Architekturen
- Entwicklung von Batch- und Streaming-Pipelines
- Aufbereitung von Datensätzen für Analysen und Machine Learning
- Ergänzung von Governance, Data Lineage und Qualitätskontrollen
Ökosystem und Werkzeuge
Das Ökosystem verbindet verteilte Speicher, Verarbeitungs-Engines, Messaging-Systeme und Cloud-Dienste. Zu den gängigen Technologien gehören Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Kafka, Trino, Hive, Airflow und Snowflake. Erfahrene Spezialisten arbeiten außerdem mit Python, SQL, Java oder Scala, containerisierten Deployments, Orchestrierung und Werkzeugen für Observability.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team eine bestehende Datenlandschaft modernisieren, einen plötzlichen Anstieg des Datenvolumens bewältigen oder ein neues Analyseprodukt entwickeln muss. Sie kann auch unterstützen, wenn Pipelines langsam sind, Cloud-Kosten unklar bleiben oder verschiedene Teams denselben Kennzahlen nicht vertrauen können. In Berlin unterstützen Spezialisten häufig verteilte Teams aus Technologie, Mobilität, Finanzwesen, Handel und Medien.
Was gute Fachleute liefern
Gute Big-Data-Arbeit beginnt mit klaren Datenverträgen, sinnvollen Verantwortungsgrenzen und einem Design, das zu den tatsächlichen Workloads passt. Erfahrene Fachleute testen die Wiederherstellung nach Ausfällen, behandeln Schemaänderungen und schützen sensible Informationen, statt sich nur auf den Durchsatz zu konzentrieren. Sie erklären Abwägungen klar und hinterlassen Dokumentation, Monitoring und wartbare Pipelines.
Zusammenarbeit und Projektpassung
Big-Data-Projekte beziehen Datenproduzenten, Analysten, Produktteams, Sicherheitsspezialisten und Plattformverantwortliche ein. Ein freiberuflicher Spezialist sollte diese Gruppen sicher zusammenbringen, Geschäftsfragen in Datenmodelle übersetzen und sowohl remote als auch vor Ort arbeiten können. Achten Sie auf Erfahrung mit produktiven Systemen, zuverlässiger Übergabe und praktischen Entscheidungen zu Cloud, Open Source und Managed Services.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Big Data? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Big Data wird verwendet, um große, schnelllebige oder besonders vielfältige Informationsmengen für Analysen und operative Entscheidungen zu verarbeiten. Typische Anwendungen sind Betrugserkennung, Empfehlungen, vernetzte Geräte, Prognosen, Kundensegmentierung und Machine Learning.
Big Data-Architekturen verarbeiten vielfältigere Datentypen und nutzen verteilte Verarbeitung über Speicher- und Rechensysteme hinweg. Ein herkömmliches Data Warehouse eignet sich oft besser für gesteuerte, strukturierte Berichte, während ein Lakehouse oder ein hybrides Design flexible Datenerfassung mit zuverlässigen analytischen Modellen verbinden kann.
Ein guter Big Data-Freelancer verbindet in der Regel SQL und Python mit verteilter Verarbeitung, Cloud-Infrastruktur und Datenmodellierung. Erfahrung mit Kafka, Spark, Airflow, Containern, Orchestrierung, Datenqualität und Sicherheit ist wertvoll, wenn die Arbeit produktiv eingesetzt wird.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von Umfang, Risiko und Reife der bestehenden Plattform ab. Eine gezielte Erweiterung einer Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der innerhalb etablierter Muster arbeitet, während eine Neugestaltung der Plattform Erfahrung mit Architektur, Migration, Governance und operativer Verantwortung voraussetzt.
Ja. Big Data eignet sich oft gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Code, Cloud-Umgebungen und Dokumentation standortübergreifend geteilt werden können. Termine vor Ort können bei der Analyse, der Abstimmung mit Stakeholdern oder dem Zugang zu kontrollierten Umgebungen dennoch hilfreich sein, insbesondere für Teams in Berlin.
Hadoop bleibt relevant, wenn Unternehmen etablierte Umgebungen für verteilte Speicherung und Verarbeitung betreiben. Neuere Projekte konzentrieren sich möglicherweise auf Spark, Flink, Cloud-Objektspeicher oder Managed Platforms. Der beste Spezialist versteht daher die Rolle von Hadoop, ohne es in jede Architektur zu zwingen.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit verspäteten Daten, Duplikaten, Schemaänderungen, fehlgeschlagenen Jobs und Zugriffskontrollen umgeht. Hochwertige Big Data-Arbeit umfasst klare Datenverträge, reproduzierbare Pipelines, Monitoring, sinnvolle Tests und Dokumentation, die ein anderer Fachmann pflegen kann.
Ein Big Data-Freelancer sollte das Geschäftsergebnis, die Quellsysteme, die Datenverantwortung, die Anforderungen an die Aktualität und das akzeptable Verhalten bei Ausfällen klären. Außerdem sollte er die Cloud- oder On-Premise-Umgebung, Compliance-Vorgaben, Teamverantwortlichkeiten und die Kriterien zur Erfolgsmessung bestätigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 844 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (96%), Englisch (96%) und Spanisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Bank- und Finanzwesen (48%), Medien und Unterhaltung und Druck (41%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (70%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
