Big Data Experten in Berlin
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die skalierbare Datenplattformen entwickeln, Apache Spark- und Hadoop-Pipelines erstellen und Streaming- sowie Batch-Daten in zuverlässige Analysen verwandeln. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Big Data-Projekt.
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.
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Peter M.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter ohne operative Tätigkeit bei pt plus GmbH & Co. KG
- Full-Service-Marketing-Agentur für globale Technologiekonzerne
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.
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
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
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.
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
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), Business Intelligence, Produktentwicklung
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: 93%)
Master-Abschluss oder höher
41% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
5% (Deutschland: 16%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
92% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (44%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Einzelhandel (40%)
- Bildung (36%)
- Fertigung (32%)
- Automotive (28%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Daten in großem Maßstab
Big Data umfasst die Methoden und Systeme, die zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Datensätzen verwendet werden, die die praktischen Grenzen herkömmlicher Datenbanken überschreiten. Dazu gehören strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Informationen – von Klickströmen und Sensordaten bis hin zu Transaktionen, Dokumenten und Medien. Die Arbeit verbindet verteiltes Rechnen, Datenarchitektur und die Bereitstellung von Analysen.
Plattformen und Tools
Das Ökosystem umfasst Apache Hadoop für verteilte Speicherung und Verarbeitung, Apache Spark für Batch- und Streaming-Workloads sowie Kafka für den Ereignistransport. Spezialisten arbeiten außerdem mit Cloud-Speichern, Data Warehouses, Lakehouses, SQL, Python, Scala und Java. Orchestrierung, Kataloge, Datenherkunft, Zugriffskontrollen und Observability sorgen dafür, dass Pipelines in der Produktion zuverlässig nutzbar bleiben.
Was Unternehmen entwickeln
- Batch-Pipelines, die operative und externe Daten zusammenführen
- Streaming-Systeme für Warnmeldungen, Empfehlungen und Entscheidungen in Echtzeit
- Lakehouses und analytische Data Warehouses für Berichte und Exploration
- Feature-Pipelines, die Daten für Machine Learning vorbereiten
- Governance-Workflows für Qualität, Datenherkunft und kontrollierten Zugriff
Diese Systeme finden sich in Einzelhandel, Finanzwesen, Logistik, Medien, Fertigung, Forschung und öffentlichen Dienstleistungen. In Berlin benötigen Unternehmen häufig Datengrundlagen, die Produkt-, Betriebs- und Analyseteams bei remote oder vor Ort stattfindender Arbeit miteinander verbinden.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn Datenvolumen, Geschwindigkeit oder Vielfalt die Grenzen bestehender Systeme sichtbar machen. Typische Auslöser sind die Migration von Legacy-Datenbanken, unzuverlässige Pipelines, steigende Cloud-Kosten oder der Wechsel von Batch-Verarbeitung zu Streaming. Experten können die aktuelle Architektur bewerten, einen praktikablen Zielzustand definieren und die ersten Workloads in Produktion bringen.
Fähigkeiten für die Umsetzung
Starke Fachkräfte klären Datenverantwortung, Aufbewahrung, Zugriff und Anforderungen an Service-Level, bevor sie Tools auswählen. Sie entwickeln Lösungen für Partitionierung, Schema-Evolution, Wiederholungen, Backfills und Fehlerwiederherstellung und automatisieren anschließend Tests und Bereitstellung. Außerdem dokumentieren sie Entscheidungen und erklären Zielkonflikte verständlich gegenüber Stakeholdern aus Produkt, Sicherheit und Analytics.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Produktionssysteme statt nur auf Vertrautheit mit Tool-Namen. Ein fähiger Big Data Spezialist kann Daten von der Quelle bis zum Dashboard verfolgen, Engpässe anhand messbarer Belege erklären und zeigen, wie die Qualität überwacht wird. Für die Zusammenarbeit mit Berlin sollten Sie frühzeitig Arbeitszeiten, Sprache, Erwartungen an Workshops und das Verhältnis zwischen Remote-Arbeit und Terminen vor Ort vereinbaren.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Big Data? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Big Data wird verwendet, um große, sich schnell verändernde oder vielfältige Datensätze für Berichte, Prognosen, Empfehlungen, Betrugserkennung und operative Entscheidungen zu erfassen und zu verarbeiten. Es bildet außerdem die Grundlage für viele Systeme für Machine Learning und Echtzeitanalysen.
Big Data-Ansätze sind für die verteilte Speicherung und Verarbeitung verschiedener Datentypen und Workloads ausgelegt. Ein herkömmliches Data Warehouse ist meist strukturierter und auf kontrollierte analytische Abfragen ausgerichtet, obwohl moderne Lakehouses Elemente beider Ansätze verbinden.
Ein starker Big Data Spezialist kann mit Apache Spark, Hadoop, Kafka, Cloud-Objektspeichern, SQL und Orchestrierungstools arbeiten. Die richtige Kombination hängt davon ab, ob das Projekt Batch-Verarbeitung, Event-Streaming, ein Lakehouse, die Vorbereitung für Machine Learning oder kontrollierte Berichte benötigt.
Big Data-Arbeit profitiert von Erfahrung in Datenmodellierung, verteilten Systemen, Cloud-Infrastruktur, DevOps, Sicherheit und Machine-Learning-Operations. Kenntnisse in Python, Scala oder Java sind nützlich, aber fundierte Entscheidungen zu Schemata, Zuverlässigkeit und Verantwortung sind ebenso wichtig.
Die erforderliche Big Data-Erfahrung hängt eher vom Risiko, Umfang und Reifegrad des Systems ab als von einer bestimmten Karrierestufe. Eine kleine Pipeline kann fokussierte Umsetzungsfähigkeiten erfordern, während eine regulierte Plattform oder ein Streaming-System mit hohem Volumen nachgewiesene Erfahrung in Architektur, Governance und im Umgang mit Vorfällen verlangt.
Big Data-Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Infrastruktur und Dokumentation digital geteilt werden. Berliner Teams sollten dennoch Kommunikationszeiten, Workshop-Abläufe, Zugriffsverfahren und Situationen festlegen, in denen Termine vor Ort zur Analyse oder mit Stakeholdern einen Mehrwert bieten.
Bitten Sie einen Big Data Spezialisten, eine Produktionspipeline von der Datenerfassung über Speicherung, Verarbeitung, Qualitätsprüfungen und Nutzung zu erklären. Achten Sie auf einen klaren Umgang mit Fehlern, Schemaänderungen, Sicherheit, Kosten und Observability, der durch konkrete Ergebnisse statt durch eine Liste von Tools belegt wird.
Big Data ist gerechtfertigt, wenn Datenvolumen, Geschwindigkeit, Vielfalt oder analytische Komplexität eine echte Einschränkung für einfachere Datenbank- oder Data-Warehouse-Designs darstellen. Ein guter Spezialist sollte auch bereit sein, eine einfachere Architektur zu empfehlen, wenn sie die Anforderungen mit weniger Betriebsaufwand erfüllt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 837 € 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, 41% mindestens einen Master-Abschluss und 5% 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 (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (48%), Medien und Unterhaltung und Druck (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (68%) und Produktentwicklung (68%).
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
