
Big Data Experten in Frankfurt
, die komplexe Daten in Entscheidungen verwandeln, dank KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die skalierbare Datenplattformen entwerfen, Spark- und Hadoop-Pipelines entwickeln und analytikfähige Data Lakes bereitstellen. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Alexander H.
Letzte Position:
Senior Product & Strategy Consultant bei hegehofer.consulting
Konzeption, Entwicklung und Markteinführung digitaler Produkte und Plattformen – von der strategischen Ausrichtung über agile Umsetzung bis zum Go-to-Market bzw. Go-Live, Integration von KI in Prozesse und Produkte
Olga L.
Letzte Position:
Business Analystin bei VisualVest (Union Investment)
- Analyse, Strukturierung und Dokumentation fachlicher Anforderungen für digitale Investmentlösungen (z. B. Robo-Advisor).
- Konzeption und Design von Applikationen für neue Altersvorsorgeprodukte inklusive User Flows, UX-Anforderungen und funktionaler Spezifikation.
- Modellierung und Optimierung von Geschäftsprozessen sowie Abstimmung mit Stakeholdern unter Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen im Finanzbereich.
Prasad T.
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce Platform bei BRITA
- Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
- Entwicklung einer Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
- Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
- Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
- Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
- Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Torsten F.
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform inklusive Prozesse und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an bestehendes Reporting sowie neu aufzusetzende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Nutzung von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags zur notwendigen Weiterentwicklung der Prozesse sowie der Power-BI-Plattform.
Aufnahme der IST-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power-BI-Plattform des Kunden.
Analyse von Prozessen und Data-Governance.
Aufnahme und Dokumentation der IST-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Erarbeitung unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI.
Data-Analytics.
KPI-Definition und Reporting.
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung.
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement.
Helge B.
Letzte Position:
Solution-Architekt bei Deutsche Bahn
- Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung der Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kamerasystemen zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-basierte Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
- Die Deutsche Bahn verfügt über eine der weltweit größten SAP-PM-Implementierungen, die eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.
Carlbandro E.
Letzte Position:
IT-Lehrkraft / Coach bei Freiberuflich
Als freiberufliche IT-Lehrkraft und IT-Coach habe ich mich darauf spezialisiert, Menschen Themen wie Cloud Computing, Business Intelligence, Python-Programmierung und agile Frameworks zu vermitteln. Mein Ziel ist es, komplexe technische Inhalte in praktisches, umsetzbares Wissen zu übersetzen. Durch meine umfangreiche Erfahrung als IT-Berater in verschiedenen Branchen und Rollen weiß ich, wie wichtig IT-Schulungen sind - sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeitende.
Michael W.
Letzte Position:
Business-Analyst, Product Owner, stellvertretender Vorsitzender des Beirats bei Bundesministerium, große deutsche Stadt
- Wir entwickelten eine Vernetzungsplattform, um die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch im Bezirk zu verbessern (Projekt 71).
- Wir führten eine Ausschreibung durch und definierten die erforderlichen Dokumente und Prozesse.
- Unser Ziel war es, sicherzustellen, dass der beauftragte Dienstleister vor der Umsetzung eine Qualitätssicherung der Ergebnisse des Projektteams durchführt.
- Wir wählten einen Anbieter aus.
Ulf S.
Letzte Position:
Innovationsmanager bei Claas
- Steuerung von Innovationsprojekten für KI-basierte Systeme mit Schwerpunkt auf Technologie zur Pflanzenerkennung für landwirtschaftliche Anwendungen.
- Förderung digitaler Transformationsinitiativen in Softwareabteilungen sowie Einsatz für agile Methoden und Scrum-basierte Arbeitsabläufe.
- Analyse und Optimierung der Teamstruktur sowie Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und strategischen Weiterentwicklung.
- Wegweisende Integration von KI-Technologie in landwirtschaftliche Maschinen, wodurch Präzisionslandwirtschaft deutlich vorangebracht wurde.
- Entwicklung einer cloudbasierten Dashboard-Plattform für den Echtzeit-Zugriff auf Daten und fundierte Entscheidungen im Feldmanagement.
- Entwicklung kamerabasierter GPS-Systeme für Traktoren zur Verbesserung der Möglichkeiten der Feldanalyse.
- Entwicklung und Implementierung von KI-Schnittstellen zur Vorverarbeitung von Bilddaten, mit nahtloser Übermittlung von Statistiken über LTE in die Cloud.
- Entwicklung innovativer cloudbasierter Dashboard-Plattformen, Einführung modernster Technologiekonzepte und Koordination funktionsübergreifender Teams zur Umsetzung von Projektzielen.
Vladimir F.
Letzte Position:
IT-Berater bei ITZBund
- ITSM Beratung, Analyse und Optimierung von IT-Kapazitäten mit BMC TSCO / BMC Helix
- Konzepterstellung „Governance-Richtlinien des betrieblichen Kapazitätsmanagements“
Richard R.
Letzte Position:
Vice President– Leiter Schadenabwicklung, Europa bei SOMPO International
Betreuung des TPA-Managers und eines Teams von 10 Claims Operation Assistenten.
Entwicklung und Implementierung von Prozessen und Arbeitsabläufen mit Guidewire von Grund auf zusammen mit europäischen Schaden-Teams in allen Geschäftsbereichen.
Etablierung von Service-Level-Agreements (SLAs) und detaillierten Key Performance Indicators (KPIs) mit neuen Business-Intelligence-(BI)-Berichten, Zahlungs- und Leistungsanalysen.
Entwicklung, Steuerung und Analyse von über 50 strategischen, operativen und IT-Initiativen, um digitalen Wandel und KI-Automatisierung im Zahlungsverkehr voranzutreiben und gleichzeitig die regulatorische Compliance nach DORA, DSGVO, ACM und BAIT MaRisk zu gewährleisten.
Steigerung der Kundenzufriedenheitswerte um 80 %.
Gewinnung und Mentoring von marktführendem operativem und TPA-Personal.
Nachweisliche starke Stakeholder-Führung und schnelle Entscheidungsfindung.
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Andreas I.
Letzte Position:
Cybersecurity-Fachbegutachter bei Bundesnetzagentur
- Anerkennung von nationalen, notifizierenden Stellen
- Erstellung von Cybersecurity-Kompetenzgutachten
- EU-Funkanlagen-Richtlinie (Radio Equipment Directive)
Zahra D.
Letzte Position:
Daten- und Prozessanalystin im Gesundheitswesen bei Ministerium für Gesundheit und medizinische Ausbildung
- Optimierung der Patientenreise durch Big-Data-Analyse und funktionsübergreifende Zusammenarbeit
- Regionalisierung von NICU-Zentren mit 86 % Abdeckung mittels mathematischer Modelle
- Entwicklung von Patientenfluss- und Geoprozessmodellen mit Python und ArcGIS, mit einer resultierenden Effizienzsteigerung von 18 %
- Simulation zur Optimierung der Bettenauslastung und Reduzierung von Wartezeiten mit Rockwell Arena
- Entwicklung analytischer Dashboards in Zusammenarbeit mit klinischen Experten
- Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen für Geburtsprognosen und funktionsübergreifende Verordnungsanalysen
Tobias G.
Letzte Position:
Leiter IT D-A-CH (CIO) bei Sodexo Service GmbH
- Verantwortlich für IT-Strategie und operatives IT-Governance in der D-A-CH-Region, einschließlich Infrastruktur, Applikationen, Betrieb, Security und Support
- Entwicklung und Umsetzung einer strategischen IT-Transformation zur Steigerung von Skalierbarkeit, Effizienz und Sicherheit der IT-Systeme
- Führung eines Teams von 25 Spezialisten und Koordination mit globalen und regionalen IT-Stakeholdern
- Einführung eines zentralen IT-Service-Modells für über 250 Standorte zur Standardisierung und Optimierung von Prozessen
- Unterstützung und technische Umsetzung eines Carve-outs zur Sicherstellung der Geschäftskontinuität
- Einführung moderner Cloud-Technologien und Automatisierungslösungen zur Prozessoptimierung
- Sicherstellung der Einhaltung von ISO 27001, DSGVO und ITIL-Standards zur Minimierung von Sicherheitsrisiken
- Reduzierung der IT-Kosten um 20 % durch Cloud-Migration und Konsolidierung
- Aufbau und Leitung eines leistungsstarken IT-Teams mit Fokus auf Innovation und Serviceorientierung
- Leitung von IT-Transformationsprojekten, einschließlich ERP-Migration, IT-Sicherheit und Digitalisierung
- Verbesserung des IT-Sicherheitsniveaus durch Implementierung von ISO 27001- und DSGVO-konformen Prozessen
- Optimierung der Servicezeiten um 30 % durch KI-gestützte Prozessautomatisierung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
84% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
44% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
8% (Deutschland: 16%)

Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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) (83%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Fertigung (47%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Transport und Logistik (40%)
- Versicherung (33%)
- Telekommunikation (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Daten im großen Maßstab
Big Data bezeichnet Methoden und Systeme zum Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Daten, die für herkömmliche Datenbanken zu groß, schnelllebig oder vielfältig sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Ereignisströme, Transaktionen, Dokumente, Sensordaten und Kundenaktivitäten zu verlässlichen Informationen für Analysen und Entscheidungen zusammenzuführen.
Was damit entsteht
Big Data unterstützt Plattformen, die Daten stapelweise oder in Echtzeit verarbeiten. Typische Ergebnisse sind:
- Data Lakes und Lakehouse-Architekturen
- Streaming-Pipelines für Ereignisse und Telemetriedaten
- Analyseplattformen und Grundlagen für das Reporting
- Datenaufbereitung für Machine Learning
Zentrales Ökosystem
Zum Ökosystem gehören Apache Spark für die verteilte Verarbeitung, Apache Hadoop und seine Speicherkomponenten, Kafka für Event-Streaming sowie Cloud-Dienste für skalierbaren Speicher und Rechenleistung. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, Python, Scala, Orchestrierungswerkzeugen, Datenkatalogen und Formaten wie Parquet.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen häufig freiberufliche Expertise, wenn sich Datenquellen vervielfachen, Pipelines unzuverlässig sind oder ein bestehendes Data Warehouse neue Workloads nicht unterstützen kann. In Frankfurt können Spezialisten Finanz-, Industrie-, Logistik- und Einzelhandelsteams dabei helfen, lokale Systeme mit cloudbasierten Datenplattformen zu verbinden und sich mit entfernten Stakeholdern abzustimmen.
Fähigkeiten für die Umsetzung
Ein kompetenter Profi beginnt mit klaren Datenverträgen, Datenherkunft und Zugriffsregeln, statt Werkzeuge isoliert auszuwählen. Er plant für Ausfälle, kontrolliert Rechenkosten, überwacht Aktualität und Qualität und macht Pipelines von der Aufnahme bis zur Nutzung beobachtbar. Erfahrung mit Governance und datenschutzbewusstem Umgang mit Daten ist ebenso wichtig wie Erfahrung mit verteilter Verarbeitung.
Die richtige Wahl treffen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktiven Systemen, relevanten Datenmengen, sich ändernden Schemata und operativer Verantwortung. Fragen Sie, wie der Spezialist mit verspäteten Ereignissen, doppelten Datensätzen, Nachladungen, fehlgeschlagenen Jobs und veränderten Geschäftsdefinitionen umgegangen ist. Gute Kandidaten erklären die Abwägungen zwischen Batch und Streaming, Data Warehouse und Lakehouse, selbst verwaltetem Hadoop und verwalteten Cloud-Diensten in einer Sprache, die Ihre Teams nutzen können.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Big Data am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Big Data wird verwendet, um große, schnelllebige oder vielfältige Datenmengen zu sammeln und zu verarbeiten. Häufige Anwendungsbereiche sind Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, vorausschauende Wartung, Lieferkettenanalysen, Kundenanalysen und die Überwachung von Abläufen in Echtzeit.
Big Data-Systeme verarbeiten vielfältigere Datentypen und verteilte Workloads, einschließlich Streaming und halbstrukturierter Informationen. Ein herkömmliches Data Warehouse ist oft einfacher für kontrolliertes, strukturiertes Reporting, während moderne Lakehouse-Architekturen flexiblen Speicher mit Analysen im Stil eines Data Warehouses verbinden.
Ein guter Big Data Spezialist verbindet in der Regel verteilte Verarbeitung mit SQL, Python oder Scala, Datenmodellierung und Cloud-Infrastruktur. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind Apache Kafka, Orchestrierung, Überwachung, Data Governance, Machine-Learning-Workflows und Sicherheit.
Das passende Niveau hängt vom Risiko, Umfang und der betrieblichen Komplexität des Systems ab. Für eine neue Pipeline sollten Sie jemanden suchen, der vergleichbare Muster für Datenaufnahme, Verarbeitung und Überwachung entworfen hat. Bei einer fokussierten Migration oder Optimierungsaufgabe kann umfassende Expertise mit den relevanten Werkzeugen wichtiger sein als die Verantwortung für eine gesamte Plattform.
Ja, Big Data-Arbeit eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da Repositories, Cloud-Umgebungen und Überwachungswerkzeuge sicher geteilt werden können. Treffen vor Ort in Frankfurt können dennoch bei der Aufnahme, bei Architekturentscheidungen und bei der Abstimmung zwischen Teams mit Datenverantwortung hilfreich sein.
Apache Spark eignet sich für verteilte Batch-Verarbeitung, SQL-Workloads, Streaming und die Vorbereitung von Machine Learning mit großen Datenmengen. Es ist jedoch nicht automatisch für jede Aufgabe die beste Wahl. Ein Spezialist sollte es abhängig von Latenz, Kosten und Wartungsaufwand mit Warehouse-SQL, verwalteten Diensten oder einfacheren Verarbeitungsoptionen vergleichen.
Hadoop bleibt in einigen etablierten Umgebungen relevant, insbesondere wenn sein Ökosystem für verteilten Speicher und verteilte Verarbeitung bereits fest integriert ist. Bei neuen Projekten werden häufig verwalteter Cloud-Speicher und entsprechende Dienste bevorzugt. Ein qualifizierter Spezialist sollte jedoch zunächst Migrationsaufwand, Datenabhängigkeiten, Compliance und vorhandenes Betriebswissen bewerten, bevor er eine Änderung empfiehlt.
Fragen Sie, wie der Spezialist die Datenqualität sicherstellt, mit Schemaänderungen umgeht und fehlgeschlagene oder verzögerte Jobs wiederherstellt. Ein glaubwürdiger Big Data Profi kann klare Überlegungen zu Datenherkunft, Überwachung, Sicherheit, Kostenkontrolle und der geschäftlichen Bedeutung der Daten zeigen – nicht nur eine Liste von Werkzeugen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 825 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 84% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 44% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Italienisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Business Intelligence (87%) und Projektmanagement (87%).
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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