Big Data Experten in München
– in Minuten passend aus über 15.000 CVs mit der Power von KI.Beauftragen Sie Experten, die Batch- und Streaming-Pipelines entwerfen, Hadoop- und Spark-Jobs optimieren und zuverlässige Lakehouse- und Analytics-Stacks aufbauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
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
Christiane Neher
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Damian Śniatecki
Letzte Position:
CTO bei FRATCH.IO
- Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
- Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
- Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
- Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
- Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
- Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Manikanta Rangaswamy
Letzte Position:
Dateningenieur bei Versicherungskunde
- Entwurf, Entwicklung und Pflege vollständiger ETL-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Datenintegration
- Unterstützung bei Datenqualitätsprüfungen, Tests und Migrationen
- Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen für strukturierte, modulare und wiederverwendbare Datentransformationen
- Einsatz von KI-gestützter Entwicklung, um ETL-Jobs und die Codequalität zu verbessern
- Entwicklung von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung
Ernst Höfler
Letzte Position:
Support/Entwicklung/Beratung – Prozessentwicklung, E-Invoicing, XRechnung, ZUGFeRD
- Betreuung/Support und Weiterentwicklung eines komplexen Prozesses zur Erstellung von XML-Dokumenten für elektronische Rechnungen / E-Invoicing (XRechnung, ZUGFeRD)
- Automatisierung von Betriebsabläufen, Prozessentwicklung und –optimierung
- Entwicklung von Frontend-Applikationen mit MS Power Apps
- Portierung SQL Server 2016 auf SQL Server 2022
- Datenbank-Administration SQL Server
Marc Esser
Letzte Position:
Scrum Master für agile Transformation und Teamentwicklung - DevOps & Cloud-Adoption bei IT Business Unit of Leading European OEM
- Begleitete eine groß angelegte agile Transformation und verbesserte die Agilität der Teams, die DevOps-Einführung und die Cloud-Bereitschaft.
- Unterstützte DevOps- & CI/CD-Praktiken, um Cloud-Deployment-Strategien zu optimieren und die Time-to-Market zu verkürzen.
- Leitete agile Coaching-Initiativen, um die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen IT- und Business-Teams zu stärken.
- Entwickelte agile Governance-Strukturen, um die Führungsebene mit den Zielen der Cloud- und digitalen Transformation abzustimmen.
- Technologien & Frameworks: Agile (Scrum, SAFe), DevOps, Cloud-Adoption, IT-Governance, CI/CD, Change Management
Boris Azar
Letzte Position:
Inhaber und Geschäftsführer bei UBITEQ.io
- Leitung des digitalen Geschäfts
- Konzeption, Entwicklung und Betrieb von Lösungen auf Basis allgegenwärtiger Technologien
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Francesco Di Cugno
Letzte Position:
Dozent für Telematik-Ingenieurwesen bei Polytechnic of Bari
Matthias Lang
Letzte Position:
TypeScript Fullstack-Entwickler bei Card Complete / Bank Austria
- Konzeptionierung und Entwicklung der "Credit Risk Engine" mit Camunda, Node.js und TypeScript
- Greenfield-Projekt zur Kreditkarten-Bonitätsberechnung von Bestands- und Neukunden, inklusive EBA KPIs, SCHUFA und CRIF Scorings
- Aufbau und Modellierung von Workflows (BPMN) und Entscheidungslogiken (DMN) mit Camunda Modeler in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern
- Implementierung von Service Tasks, User Tasks und Jobs mit Nest.js, Node.js und TypeScript, inklusive Exception Handling
- Backend For Frontend (BFF), Frontend mit React, Tailwind und Antd UI Library
- CI/CD mit Gitlab, Kubernetes/Rancher
Arnab Chatterjee
Letzte Position:
Consulting-Partner bei RibbitNova/RibbitPay
- Als Teil des Führungsteams des Krypto-Startups Ribbit bin ich für Fundraising, Geschäftsentwicklung und die Unterstützung der Produktentwicklung von Ribbit Pay zuständig
- Ribbit entwickelt eines der ersten automatisierten, programmierbaren und datenschutzfreundlichen Netzwerke für wiederkehrende Zahlungen im Web3.0
Alyosh Agarwal
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
2,6 Jahre (Deutschland: 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), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
72% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
19% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, 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
Daten in großem Umfang
Big Data wird genutzt, um große, schnelle oder vielfältige Datenmengen zu sammeln, zu bewegen, zu speichern und zu analysieren. Unternehmen holen Spezialisten dazu, wenn klassische Tools für Logs, Events, Transaktionen, Sensor-Daten oder Kundendaten nicht mehr ausreichen. Die Arbeit endet oft in Pipelines, Data Lakes, Dashboards und Eingaben für Machine Learning.
Üblicher Stack
Ein starkes Projekt kombiniert meist mehrere Tools, nicht nur ein Produkt.
- Hadoop für verteilte Speicherung und Verarbeitung
- Spark für Transformation und Analysen im großen Maßstab
- Kafka für Event-Streaming und Ingestion
- Hive, Trino oder Presto für SQL-Zugriff
- Airflow für Orchestrierung und Planung
Was Experten liefern
Big Data Spezialisten bauen Ingestion-Flows, bereinigen und reichern Daten an und sorgen dafür, dass Transformationen wiederholbar sind. Sie kümmern sich auch um Schema-Design, Qualitätsprüfungen, Lineage und Zugriffsarten für Teams, die vertrauenswürdige Daten brauchen. In München unterstützt das oft Workloads aus Produktion, Mobilität, Finance und Medien.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Freelance-Expertise hilft, wenn eine Plattform modernisiert wird, die Datenmengen wachsen oder Pipelines anfällig sind. Sie hilft auch, wenn ein Team zusätzliche Unterstützung für die Migration von Hadoop zu Cloud-Services, ein neues Lakehouse-Setup oder einen Performance-Check vor dem Release braucht. Klare Verantwortung ist von der Quelle bis zum Bericht wichtig.
Wie gute Arbeit aussieht
Starke Profis im Big-Data-Bereich wissen, woher Daten kommen, wie sie sich verändern und wer sie nutzt. Sie schreiben wartbares SQL und Code, dokumentieren das Verhalten der Pipelines und erkennen Engpässe früh. Sie sollten außerdem die Unterschiede zwischen Batch und Streaming, Speicherformaten und die Grundlagen der Sicherheit verstehen.
Arbeitsmodell
Big-Data-Arbeit kann remote erfolgen, aber die Zusammenarbeit vor Ort hilft, wenn es um Zugänge, Datenrichtlinien oder Workshops mit Stakeholdern geht. Viele Teams in München bevorzugen eine Mischung: remote Umsetzung für Pipelines und Analysen, Vor-Ort-Termine für Architektur, Übergabe oder sensible Systeme. Gute Spezialisten passen sich beiden Formen an.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Big Data am häufigsten aufkommen.
Big Data wird genutzt, um große, schnelle oder komplexe Datenmengen in nutzbare Pipelines, Berichte und Modelle zu verwandeln. Typische Ergebnisse sind Ingestion-Flows, Data Lakes, Event-Verarbeitung und Analytics-Layer, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Es passt, wenn Standarddatenbanken die Last nicht mehr gut bewältigen.
Big Data ist das größere Problemfeld, während Hadoop und Spark häufige Bestandteile der Lösung sind. Hadoop wird oft mit verteilter Speicherung und Batch-Verarbeitung verbunden, und Spark wird weit verbreitet für schnelle Transformationen und Analysen genutzt. Ein Freelancer sollte wissen, wann welches Tool passt und wann eine cloud-native Option besser ist.
Ein starker Big Data Spezialist kennt meist auch SQL, Python oder Scala und Data Modeling. Praktische Erfahrung mit Kafka, Airflow und Cloud-Speicher ist oft ebenfalls wichtig. Für produktive Arbeit sind Tests, Monitoring und Zugriffskontrolle genauso wichtig wie reine Verarbeitungsskills.
Sie brauchen kein riesiges Programm, um Big Data Hilfe zu beauftragen. Freelancer sind nützlich für Pipeline-Design, Unterstützung bei der Migration, Performance-Tuning oder um Datenqualitätsprobleme früh zu beheben. Entscheidend ist, dass Quelle, Ziel und geschäftliches Ziel klar sind.
Ja, ein großer Teil der Big Data Arbeit kann remote erledigt werden, besonders Pipeline-Entwicklung, Fehlersuche und Dokumentation. Für Teams in München sind Vor-Ort-Termine oft hilfreich für das Einrichten von Zugängen, Architektur-Reviews und Workshops mit Stakeholdern. Ein guter Spezialist sollte mit beiden Modi gut zurechtkommen.
Achten Sie auf klares Denken rund um Datenflüsse, nicht nur auf Tool-Namen. Ein starker Big Data Experte kann Quellsysteme, Transformationslogik, Fehlerbehandlung und die Prüfung der Datenqualität erklären. Gute Antworten sind konkret, strukturiert und an echter Delivery-Arbeit orientiert.
Big Data umfasst beides. Dazu gehört die Engineering-Arbeit des Verschiebens und Transformierens von Daten ebenso wie die Analytics-Schicht, die die Daten für Teams nutzbar macht. In vielen Projekten können die besten Spezialisten Architektur, Betrieb und Reporting mit gleicher Klarheit erklären.
Bevor Sie einen Big Data Freelancer beauftragen, definieren Sie die Datenquellen, die Zielausgaben und die wichtigsten Probleme. Teilen Sie den aktuellen Stack, Sicherheitsvorgaben und bekannte Engpässe oder fehlgeschlagene Jobs mit. So hat der Spezialist genug Kontext, um die Arbeit schnell einzuschätzen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 845 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 72% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (97%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (69%) und Bank- und Finanzwesen (51%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (80%).
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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Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!

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