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Big Data Experten in Köln

aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.

Beauftragen Sie Experten, die große, schnell wachsende Daten in zuverlässige Pipelines, Lakehouse-Modelle und nutzbare Analysen verwandeln. Sie arbeiten mit Hadoop, Spark, Kafka, Cloud-Data-Stacks und Reporting-Layern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Alexander Bromberg

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Senior Data Engineer

Köln
Alexander Bromberg

Letzte Position:

Senior Data Engineer bei RWE AG

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

Verifizierter Experte

Beshr Alnirabieh

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Daten- & Business-Analyst | Business Intelligence | KI & Automatisierung

Bonn
Beshr Alnirabieh

Letzte Position:

Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung

  • Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
  • Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
  • Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
  • Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
  • Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Verifizierter Experte

Maurice Knopp

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Senior Solution Architect

Cologne
Maurice Knopp

Letzte Position:

Solution Architect – Cloud-Native Transformation of IoT Monitoring Platform bei NDA / Wind Energy Sector

  • Leitete die End-to-End-Architektur und Migration eines veralteten On-Premise-IoT-Monitoringsystems zu einer cloud-nativen Azure-Plattform in einem Entwicklungsteam mit 17 Mitgliedern
  • Entwarf und implementierte eine skalierbare Microservices-Architektur (Java 21, Spring Boot, Kubernetes, Azure Services), entkoppelte IoT- Datenströme und beseitigte Engpässe des Altsystems
  • Definierte den Tech-Stack, mentorierte Entwickler und koordinierte cross-funktionale Teams in 4 Ländern, um eine hohe Lieferqualität und die Einhaltung der Architekturstandards sicherzustellen
  • Trieb Requirements Engineering und System-Redesign voran, beseitigte jahrelange technische Schulden und führte ereignisgesteuerte Verarbeitung sowie automatisierte Workflows ein
  • Wichtige Erfolge
  • Erhöhte Systemstabilität und Uptime um ~10x und machte 24/7-DevOps-Eingriffe überflüssig
  • Senkte die Hosting-Kosten um ~80 % (5x Einsparung) durch Cloud-Optimierung
  • Verbesserte Performance und Skalierbarkeit und ermöglichte eine stabile Verarbeitung von IoT-Datenströmen mit hohem Volumen
  • Erfolgreiche Migration ohne Unterbrechung von On-Prem in die Cloud, mit hoher Nutzerzufriedenheit und Zuverlässigkeit ab dem ersten Tag
Verifizierter Experte

Emmanouil Tzouridis

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Senior Analytics Engineer

Köln
Emmanouil Tzouridis

Letzte Position:

Senior Analytics Engineer bei Trade Republic Bank GmbH

  • Implementierung von Analytics- und Automatisierungslösungen für die Business Unit Anti Financial Crime
  • Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für produktive ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over und Kartenbetrugserkennung sowie Customer Risk Assessment
  • Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow
Verifizierter Experte

Yannick Tessa

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Cloud Architekt

Bergisch Gladbach
Yannick Tessa

Letzte Position:

Cloud Architekt bei Anonym

  • Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mit Terraform, um eine skalierbare, wiederholbare und sichere Azure-Infrastruktur zu gewährleisten
  • Implementierung und Optimierung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
  • Verwaltung von Container- und Server-Umgebungen sowie AKS
Verifizierter Experte

Kevin Baßler

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Prokurist und KI-Leiter

Bergisch Gladbach
Kevin Baßler

Letzte Position:

Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH

  • Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
  • Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
  • Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
  • Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Verifizierter Experte

Dmitriy Drichel

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Freiberuflicher Senior Data Scientist

Bonn
Dmitriy Drichel

Letzte Position:

Freiberuflicher Senior Data Scientist bei Merck KgaA

  • AWS
  • Genedata Profiler
  • Data Lake
  • APIs
  • RStudio
  • GitLab
  • Python
  • R
  • Datenerfassung, -integration und -simulation
  • Multiplex-Immunfluoreszenz
  • Copy-Number-Variation-Erkennung
  • HLA-Typisierung und Analyse des Heterozygotieverlusts
  • RNA-Expressionsanalyse
Verifizierter Experte

Peter Brungs

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Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse)

Köln
Peter Brungs

Letzte Position:

Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG

  • Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
  • Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
  • Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
  • Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

14 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer

1,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer

10 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Bachelor-Abschluss oder höher

78% (Deutschland: 91%)

Master-Abschluss oder höher

67% (Deutschland: 64%)

Doktortitel

22% (Deutschland: 17%)

Zertifizierungen pro Freelancer

6 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100% (Deutschland: 98%)

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 2 4 6 8
<€800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, die Big Data einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 940 €
Ø Deutschland 843 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 920 €
Median Deutschland 800 €

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

Worum es geht

Big Data ist die Arbeit des Speicherns, Verarbeitens und Analysierens großer Datenmengen, mit denen herkömmliche Tools nicht gut zurechtkommen. Es taucht in Analytics, Event-Streams, Log-Daten, Kundenverhalten und Maschinendaten auf. Das Ziel ist einfach: Daten für Entscheidungen, Automatisierung und Reporting nutzbar machen.

Häufige Stacks

  • Hadoop für verteilte Speicherung und Batch-Verarbeitung
  • Spark für schnelle Transformation und Analysen
  • Kafka für Event-Streaming und Datenbewegung
  • Hive, Trino oder ähnliche Schichten für Abfragen auf Daten im großen Maßstab
  • Cloud-Warehouses und Lakehouse-Setups für moderne Datenteams

Starke Spezialisten wissen, wo jedes Tool passt und wo nicht.

Typische Projekte

Unternehmen holen Big-Data-Spezialisten für neue Pipelines, Migrationen, Performance-Tuning und die Wiederherstellung von Datenplattformen dazu. Sie helfen auch, wenn ein Reporting-Setup zu langsam ist, die Datenqualität unklar ist oder Teams eine einheitliche Sicht über viele Quellen brauchen.

In Köln ist das oft wichtig für Medien-, Logistik-, Retail-, Versicherungs- und industrielle Datenumgebungen, die On-Premise-Systeme mit Cloud-Services verbinden.

Was gute Spezialisten tun

  • Klare Abläufe für Ingestion, Speicherung und Verarbeitung entwerfen
  • Effiziente Spark-Jobs und stabile Batch- oder Stream-Logik schreiben
  • Datenqualitätsprüfungen und Fehlerbehandlung verbessern
  • Schemas, Lineage und Übergabeschritte dokumentieren
  • Eng mit Analytics-, Produkt- und Operations-Teams zusammenarbeiten

Fähigkeiten rund um die Arbeit

Big-Data-Arbeit liegt meist neben SQL, Python, Cloud-Services, Linux und Data Modeling. Viele Projekte brauchen außerdem Erfahrung mit Orchestrierung, Monitoring, Sicherheit und Kostenkontrolle. Die besten Profis machen den gesamten Ablauf leichter betreibbar, nicht nur schneller baubar.

Wann externe Hilfe sinnvoll ist

Nutzen Sie externes Know-how, wenn internen Teams Plattformwissen fehlt, eine zweite Meinung zur Architektur gebraucht wird oder eine Frist an eine Migration oder einen Launch gebunden ist. Freelance-Support hilft auch, wenn Sie gezielt Hilfe für ein enges Problem brauchen statt eines langen Einstellungsprozesses.

Remote-Arbeit passt gut für Design, Coding, Review und Fehlersuche. Zeit vor Ort in Köln kann helfen, wenn der Zugriff auf interne Systeme, Stakeholder oder Gespräche zur Data Governance wichtig ist.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Big Data.

Big Data wird genutzt, um große Mengen an Betriebs-, Kunden- und Maschinendaten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Teams setzen es für Dashboards, Prognosen, Betrugsprüfungen, Event-Analysen und datengetriebene Produktentscheidungen ein. Es ist besonders nützlich, wenn Daten aus vielen Systemen kommen und kontrolliert verarbeitet werden müssen.

Big Data ist die übergeordnete Arbeit mit Daten im großen Maßstab, während Hadoop und Spark Teile des Werkzeugkastens sind. Hadoop wird oft mit verteilter Speicherung und Batch-Jobs verbunden, Spark wird häufig für schnellere Verarbeitung und Analysen genutzt. Ein guter Spezialist weiß, wie man diese Tools mit Speicher-, Orchestrierungs- und Abfrage-Layern kombiniert.

Ein Unternehmen braucht meist einen Big Data-Spezialisten, wenn Pipelines langsam sind, Datenquellen wachsen oder Reporting unzuverlässig ist. Bedarf entsteht auch bei Cloud-Migrationen, Plattform-Neuaufbau oder wenn Batch- und Streaming-Daten zusammengeführt werden müssen. Wenn das System schwer zu betreiben wird, lohnt sich externe Hilfe oft.

Ein starker Big Data-Freelancer bringt meist SQL-, Python-, Cloud- und Data-Modeling-Kenntnisse mit. Erfahrung mit Kafka, Spark, Hive, Orchestrierung, Monitoring und Linux ist oft ebenfalls wichtig. Die besten Leute können auch klar mit Analysten, Produktteams und dem Operations-Team sprechen.

Das hängt vom Umfang ab, aber Big Data-Arbeit braucht oft jemanden, der schon echte Produktionsprobleme gelöst hat. Kleine Aufgaben wie die Behebung einer einzelnen Pipeline brauchen vielleicht nur begrenzte Unterstützung, während Plattformdesign oder Migration tiefere Erfahrung erfordern. Achten Sie auf klare Beispiele für Performance-Tuning, Datenqualitätsbehandlung und stabile Lieferung.

Ja, die meiste Big Data-Arbeit kann remote erledigt werden, weil viel davon aus Code, Datenmodellen und Systemprüfungen besteht. Für Unternehmen in Köln kann Zeit vor Ort trotzdem helfen bei Zugriffsprüfungen, Workshops mit Stakeholdern oder sensiblen Infrastrukturthemen. Ein gemischtes Setup ist üblich, wenn sowohl technische als auch fachliche Inputs wichtig sind.

Ein guter Big Data-Profi erklärt Kompromisse klar und versteckt sich nicht hinter Toolnamen. Achten Sie auf ein sauberes Pipeline-Design, Aufmerksamkeit für Fehlerbehandlung, Datenqualitätsprüfungen und Dokumentation, die andere nutzen können. Gute Arbeit sollte leicht zu betreiben sein und nicht nur in einer Demo beeindrucken.

Ja, denn Big Data umfasst weiterhin Ingestion, Streaming, Transformation und die Zuverlässigkeit der Plattform rund um diese Warehouses. Cloud-Tools lösen einen Teil des Problems, nehmen aber nicht die Notwendigkeit einer guten Datenarchitektur. Viele Teams brauchen weiterhin Hilfe mit Kafka, Spark, Orchestrierung, Governance und Fehlerbehebung bei Skalierung.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 940 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 78% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.

Freelancer in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (40%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Gesundheitswesen (50%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (70%).

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

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