Big Data Experten in Deutschland
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend vorgeschlagen werden.Beauftragen Sie Experten, die Batch- und Streaming-Pipelines bauen, Hadoop- und Spark-Jobs optimieren und Data-Lake- und Warehouse-Setups für zuverlässige Analysen gestalten können. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Jens Henneberg
Letzte Position:
Interim CTO (punktuelle Einsätze) bei Fujitsu / FSAS
Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.
- Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
- Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen
Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps
Sandra Klinkenberg
Letzte Position:
Webinar-Leiterin - Blackout-Prävention und -Vorbereitung bei SANDRA KLINKENBERG • Beratende Betriebswirtin, selbstständig unabhängige UnternehmensBeraterin
- Webinar zu Blackout - Brownout - Stromausfall - wie erkenne ich es und was kann ich tun?
Martin Hermann
Letzte Position:
Lead Product Owner bei Energy
- Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
- Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
- Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
- Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
- Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
- Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
- Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
- Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen 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-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Patrick Hohensee
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.
Gerhard Kolar
Letzte Position:
Senior Projektmanager und Bauleiter bei HENSOLDT Optronics GmbH
- Aufbau des Rechenzentrums in Oberkochen (Defence Bereich)
- Planung des LWL-Rings, Simulation der Wifi-Ausleuchtung
- Verlegeplan der WAN- und LAN-Kabel für Büro und Produktion (Infrastruktur)
- Anpassung des SAP-Systems (R3) für den Standort Oberkochen (Software)
- IT-Transformation des SAP-Systems auf SAP HANA
- Planung der Netzwerkinfrastruktur und Servertechnologien im SAP-Umfeld
- Pré-Sales-Unterstützung und Aufbau des Changemanagements
- Eigenständige Koordination von Utilities nach Time, Budget und Quality
- Abbildung des Projekts in MS Project und ServiceNow
- Entwicklung und Konzeptionierung der Hardware und Software
- Demandmanagement und Portfoliomanagement
- Aufbau eines Risikoregisters und Migrationsplans
- Aufbereitung von zahlungsbegründenden Unterlagen in Abstimmung mit den zuständigen finanz- und kaufmännischen Funktionen
- Budget: 5 Mio. - 34 FTE
Halil Oeztoprak
Letzte Position:
Senior Cloud Operations- und DevSecOps-Ingenieur (Azure / Terraform / CI-CD) bei KfW Bankengruppe
Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).
Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.
Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.
Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.
Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.
Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.
Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.
CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.
Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.
Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.
Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).
Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.
Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.
Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.
SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).
Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.
Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.
CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.
Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.
Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.
Kiriakos Krastillis
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
- Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, react, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.
Alexander Zhirov
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.
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Ines Lukin
Letzte Position:
UX Designer für KI-Produkte bei freelance
- Entwicklung von AI-first-Workflows, die KI in bestehende Produkterlebnisse integrieren
- Entwicklung von UX-Konzepten für Prompt-Management, wiederverwendbare und kombinierte Prompt-Workflows, Tagging, Suche und Informationsorganisation
- Erstellung von User Flows, Wireframes, Prototypen und High-Fidelity-Interfaces in Figma
- Definition wiederverwendbarer UI-Patterns, Komponenten und Interaktionslogik für skalierbare Produkte
- Untersuchung von Human-AI-Interaktionsmustern mit Fokus auf Nutzerkontrolle, Transparenz und beherrschbare kognitive Belastung
- Übersetzung von Produktanforderungen und technischen Einschränkungen in entwicklungsreife UX/UI-Spezifikationen
Thomas Meyer
Letzte Position:
Executive Consultant, Coach Geschäftsführung bei Internationales Beratungsunternehmen
- Unterstützung der Geschäftsführung in kritischen strategischen Themenstellungen mit hohem Investitionsvolumen (z.B. Großprojekt > 250 Mio. Euro).
- Begleitung der Finanzierung von Großprojekten mit einem Kreditvolumen von 100 Mio. Euro.
- Beratung in schwierigen Personalfragen und bei der Besetzung von Führungspositionen.
- Führung und Management in virtuellen Projektumgebungen.
- Strategische Beratung zur Digitalisierung sowie Finanzierungs- und Beteiligungsthemen.
- Impuls- und Ratgeber für festgefahrene Verhandlungen, Vertragsgestaltung und Lösungsoptionen.
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
Julian Hillebrand
Letzte Position:
IT-Projektleiter KI-Produkt zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse bei Führender Anbieter für Großverpflegung & Catering
Projekt: Konzeption und Umsetzung eines KI-Produkts für vier fachliche Anwendungsfälle
Projektleitung eines KI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes KI-Produkt für vier Anwendungsfälle umgesetzt wurde: automatisierte Briefings aus CRM- und Dokumentendaten, sprachbasierte Erfassung und Strukturierung von Berichten, Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Stammdaten sowie datenbasierte Marktanalysen. Zentraler Schwerpunkt war eine datenschutzkonforme Architektur, die die interne IT-Sicherheitsprüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare KI-Anwendungsfälle mit klar abgegrenztem Produktscope und klarem Nutzenversprechen
- Auswahl und Bewertung von Modellen und Architekturvarianten für Textextraktion, Sprache-zu-Text und Kontextanreicherung aus Fachsystemen, inklusive LLM-Anbindung, Function Calling und Retrieval
- Erarbeitung und Durchsetzung einer Architektur mit europäischem Hosting, Datenminimierung und Maskierung personenbezogener Daten als Voraussetzung für die Freigabe
- Steuerung der Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT, IT-Sicherheit und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
- Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
- Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz
Prasad Tilloo
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA
- Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
- Entwarf die 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.
- Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
- Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
- Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
- 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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
64%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Big Data ist die Arbeit des Sammelns, Verschiebens, Speicherns und Verarbeitens sehr großer Datensätze über verteilte Systeme hinweg. Es wird für Analysen, Berichte, Suche, Betrugskontrollen, Log-Analysen und operative Datenprodukte genutzt. Häufige Stacks sind Hadoop, Spark, Kafka, Hive und Cloud-Datendienste.
Typische Aufgaben
- Batch-Pipelines für große Quellsysteme aufbauen
- Streaming-Flows für Ereignisse in nahezu Echtzeit einrichten
- Data Lakes, Warehouses und Lakehouse-Schichten entwerfen
- Jobs, Speicherformate und Abfragepfade optimieren
- Monitoring, Lineage und Datenqualitätsprüfungen ergänzen
Wo es passt
Unternehmen holen Big-Data-Spezialisten hinzu, wenn Datenmengen die manuelle Verarbeitung oder einfache Datenbank-Setups übersteigen. In Deutschland betrifft das oft Industrie-, Mobilitäts-, Finanz-, Handels-, Medien- oder Logistikdaten. Die Arbeit kann remote oder vor Ort stattfinden, aber enge Zusammenarbeit hilft, wenn Teams Zugriff auf sensible Daten oder Altsysteme brauchen.
Kenntnisse im Ökosystem
Starke Profis kennen mehr als nur ein Tool. Sie verstehen Spark, Hadoop, Kafka, SQL, Python und Cloud-Services wie AWS, Azure oder Google Cloud. Sie wissen auch, wie man Dateiformate, Partitionierung, Orchestrierung und Zugriffsrechte so wählt, dass Systeme stabil und nutzbar bleiben.
Was gute Spezialisten liefern
Gute Big-Data-Experten schreiben klaren Pipeline-Code, halten die Kosten im Griff und machen Daten vertrauenswürdig. Sie können vorhandene Jobs lesen, Engpässe beheben und Kompromisse einfach erklären. Außerdem arbeiten sie gut mit Analytics-, Security- und Business-Teams zusammen, was wichtig ist, wenn Datenprodukte viele Nutzer haben.
Wann man einstellen sollte
Wenn Ihre Pipelines ausfallen, Ihre Abfragen langsam sind oder Teams sich darüber streiten, wo Daten liegen, brauchen Sie gezielte Hilfe. Freelancer sind nützlich für Migrationen, Plattform-Neuaufbau, Performance-Tuning und kurze Projektspitzen. Sie sind auch wertvoll, wenn Ihr internes Team für eine kritische Lieferung zusätzliche Unterstützung braucht.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Big Data, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Big Data wird genutzt, um große, schnelle oder vielfältige Datensätze zu verarbeiten, mit denen normale Systeme nur schwer gut zurechtkommen. Unternehmen setzen es für Berichte, Ereignisanalysen, Tracking von Kundenverhalten, Betrugserkennung, Suche und operative Dashboards ein. Meist steht es hinter Pipelines, Data Lakes oder Analytics-Plattformen.
Big Data konzentriert sich oft auf verteilte Verarbeitung, Streaming und rohe oder halbstrukturierte Daten in großem Maßstab. Ein Data-Warehouse-Setup ist meist strukturierter und stärker auf Abfragen ausgerichtet. In vielen Unternehmen überschneiden sich beide Bereiche: Big-Data-Systeme speisen das Warehouse, und das Warehouse unterstützt das Reporting fürs Business.
Big Data-Projekte nutzen Hadoop in manchen Umgebungen weiterhin, vor allem dort, wo ältere Cluster oder HDFS-basierte Setups noch im Einsatz sind. Spark ist heute üblich für schnellere Batch- und In-Memory-Verarbeitung, ersetzt aber nicht jedes Hadoop-Komponent. Viele reale Systeme kombinieren Spark mit Kafka, Hive und Cloud-Speicher.
Ein starker Big Data-Spezialist kennt meist SQL, Python und mindestens ein Orchestrierungs-Tool wie Airflow. Auch Kenntnisse in Kafka, Spark, Hadoop, Cloud-Plattformen und Data Modeling sind wertvoll. Für produktive Systeme sind Datenqualität, Sicherheit und Monitoring genauso wichtig wie Code.
Ein Big Data-Projekt braucht die richtige Tiefe, nicht nur allgemeine Data-Erfahrung. Kleine Proof-of-Concepts brauchen vielleicht nur einen Spezialisten, der Systeme sauber miteinander verbindet, während Migrationen, Performance-Tuning oder sauber gesteuerte Pipelines tieferes Plattformwissen erfordern. Je mehr Datenquellen und Teams beteiligt sind, desto wichtiger wird nachweisbare Umsetzung.
Ja, Big Data-Arbeit eignet sich oft gut für Remote-Umsetzung, weil ein großer Teil der Arbeit in Code, Notebooks und Infrastrukturkonfiguration stattfindet. In Deutschland kann die Arbeit vor Ort trotzdem hilfreich sein, wenn das Projekt gesperrte Systeme, Workshops oder enge Zusammenarbeit mit Business-Teams umfasst. Viele Einsätze nutzen ein hybrides Setup.
Achten Sie auf jemanden, der Designentscheidungen erklären kann und nicht nur Tool-Namen nennt. Ein starker Big Data-Profi hat echte Pipelines gebaut, Ausfälle behandelt, Performance optimiert und Datenqualitätsprobleme gelöst. Fragen Sie nach Beispielen für Migrationen, Produktionsvorfälle oder Systeme, die er oder sie end-to-end verbessert hat.
Big Data ist die Größen- und Systemseite des Problems: große Datensätze über verteilte Tools speichern und verarbeiten. Data Engineering ist breiter und umfasst Pipelines, Modellierung, Integration und Bereitstellungspraktiken rund um Daten. In der Praxis arbeiten viele Spezialisten in beiden Bereichen, besonders in Analytics-lastigen Teams.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 843 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (97%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Professionelle Dienstleistungen (47%) und Bank- und Finanzwesen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Business Intelligence (75%) und Produktentwicklung (74%).
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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