
Big Data-Experten in München
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen, Streaming-Pipelines und Analytics-Umgebungen mit Hadoop, Spark, Kafka und Cloud-Services entwickeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Big Data-Experten eingesetzt haben
Hachem S.
Letzte Position:
Dozent für Machine Learning & BI bei EU Business School
- Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.
Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM
Markus B.
Letzte Position:
Entwickler / DevOps, Beratung bei Eine Landesbehörde in Baden-Württemberg / FSAS Technologies GmbH
Oracle-Projektmanagement und Automatisierung
Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.
Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.
- Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
- Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
- Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
- Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
- Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
- Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
- Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
- Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen
Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass
Philipp G.
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 L.
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
Alyosh A.
Letzte Position:
Berater für Business Intelligence bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Valery K.
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung einer leistungsstarken Anzeigenbereitstellung 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 Solvers, Pytorch, Pandas, Docker
Sukumar R.
Letzte Position:
KI-Berater
- Entwurf durchgängiger KI/ML-Lösungen mit starkem Fokus auf fortschrittliche LLM-Anwendungen, autonome agentische KI-Workflows mit dem MCP-Toolset, Berechnungen von vLM-Embeddings und robuste agentische RAG-Pipelines, um für Kunden aus verschiedenen Branchen einen konkreten Geschäftsnutzen zu schaffen.
- Entwicklung intelligenter agentischer KI-Workflows zur Automatisierung des Abrufs von Wissen und der Schlussfolgerungen für B2B-Kunden, um schneller Geschäftsnutzen zu erzielen.
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines 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 zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
Christian M.
Letzte Position:
Selbstständiger Unternehmensberater bei CuriousMinds Unternehmensberatung
- Strategieberatung, technisches Consulting, Interim Management und Training
- Managementberatung und Ausarbeitung von Applikationslösungen durch interdisziplinäre Lösungsansätze
- Mitarbeiter- und Teamentwicklung sowie Innovations- und Kommunikationsmanagement
Michael M.
Letzte Position:
IT-Berater bei VBL - Volleyball Bundesliga
Konzeption und Design verschiedener Datenschnittstellen für die Verarbeitung von „Big Data“ aus Volleyball-Leistungsdaten als Phase 1 des Großprojekts „Data Driven Content“ der Volleyball Bundesliga in Berlin. UML-Modellierung, Schnittstellendesign, Überwachung der Umsetzung, Inbetriebnahme und Schulung der Anwender. Vorab-Beauftragung für Phase 2 im Sommer 2026 ausgehandelt.
Ernst H.
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
Christiane N.
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
Christian S.
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 D.
Letzte Position:
Dozent für Telematik-Ingenieurwesen bei Polytechnic of Bari
Matthias L.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

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

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
69% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 16%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

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 München 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 München, die Big Data-Experten 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 Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (87%)
- Professionelle Dienstleistungen (66%)
- Bank- und Finanzwesen (53%)
- Bildung (45%)
- Fertigung (42%)
- Automotive (39%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (37%)
- Gesundheitswesen (34%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Big Data abdeckt
Big Data bezeichnet Methoden und Systeme zum Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Daten, die für herkömmliche Datenbanken zu groß, schnell oder vielfältig sind. Es unterstützt Batch-Analysen, Echtzeitentscheidungen, die Vorbereitung für maschinelles Lernen und umfangreiche Berichte aus strukturierten und unstrukturierten Quellen.
Zentrales Ökosystem
Fachleute arbeiten mit verteilter Speicherung, Rechen-Engines, Messaging-Systemen und Cloud-Infrastruktur. Zu den gängigen Tools gehören Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, Hive, Trino, Databricks, Snowflake sowie Services von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Eine starke Umsetzung hängt außerdem von Python, SQL, Java oder Scala ab.
Was Unternehmen entwickeln
Big Data-Know-how kommt in Systemen zum Einsatz, die operative Daten mit Ereignissen, Dateien, Sensoren oder Kundenaktivitäten verbinden.
- Data Lakes und Lakehouse-Architekturen
- Streaming-Pipelines für operative Warnmeldungen
- Batch-Verarbeitung und Unternehmensanalysen
- Feature-Pipelines für maschinelles Lernen
- Governance-, Katalogisierungs- und Datenqualitätsprozesse
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen beauftragen häufig freiberufliche Experten während einer Plattformmigration, der Einführung von Streaming oder eines Datenqualitätsprogramms. Sie können eine bestehende Architektur bewerten, geeignete Speicher- und Verarbeitungsmuster auswählen, zuverlässige Pipelines aufbauen und Entscheidungen für das interne Team dokumentieren. In München kann dies produzierende Unternehmen, Mobilität, Finanzwesen, Versicherungen und Forschungsorganisationen unterstützen, während die Zusammenarbeit remote oder vor Ort erfolgt.
Wichtige Fähigkeiten
Ein starker Fachmann versteht verteilte Systeme und nicht nur einzelne Tools. Achten Sie auf Erfahrung mit Partitionierung, Schemaentwicklung, Fehlertoleranz, Orchestrierung, Sicherheit, Zugriffskontrollen und kostenbewusstem Cloud-Design. Außerdem sollten sie technische Entscheidungen mit Datenverantwortung, Servicelevels und messbaren Geschäftsanwendungsfällen verbinden.
Zeichen für Qualität
Zuverlässige Umsetzung beginnt mit klaren Datenverträgen, beobachtbaren Pipelines und wiederholbaren Tests. Gute Spezialisten erklären die Unterschiede zwischen Batch und Streaming, validieren Daten in jeder Phase und planen die Wiederherstellung, wenn Jobs oder Quellen ausfallen.
- Nachvollziehbare Datenherkunft von der Quelle bis zur Erkenntnis
- Überwachung von Aktualität, Volumen und Fehlern
- Sicherer Umgang mit sensiblen Daten
- Reproduzierbare Deployments und dokumentierte Runbooks
- Ein Übergabeplan, den interne Teams betreiben können
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Big Data-Experten am häufigsten aufkommen.
Big Data wird verwendet, um große, schnelllebige oder komplexe Datensätze aus Quellen wie Anwendungen, Maschinen, Transaktionen und vernetzten Geräten zu sammeln und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Prognosen, Personalisierung, Betrugserkennung, die Überwachung von Abläufen und maschinelles Lernen.
Big Data-Systeme sind für die verteilte Verarbeitung vielfältiger und kontinuierlich eintreffender Daten ausgelegt. Ein herkömmliches Data Warehouse konzentriert sich meist auf kuratierte, strukturierte Daten und kontrollierte Berichte, auch wenn moderne Lakehouse-Architekturen zunehmend beide Ansätze verbinden.
Ein guter Big Data-Spezialist sollte sicher mit SQL, Python, Cloud-Infrastruktur und Datenmodellierung umgehen können. Erfahrung mit Apache Spark, Kafka, Orchestrierung, Containerisierung, Sicherheit und Pipelines für maschinelles Lernen ist ebenfalls hilfreich, wenn das Projekt mehrere Bereiche des Ökosystems umfasst.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab. Eine gezielte Verbesserung einer Pipeline kann einen Spezialisten für ein einzelnes Verarbeitungstool erfordern, während eine neue Plattform jemanden braucht, der Architektur entwerfen, Governance definieren, Zuverlässigkeit sicherstellen und interne Teams durch die Umsetzung führen kann.
Ja, viele Big Data-Arbeiten können remote erledigt werden, da Infrastruktur, Code-Repositories und Cloud-Umgebungen online zugänglich sind. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Workshops, Datenquellen aus der Produktion, Sicherheitsprüfungen oder der engen Zusammenarbeit mit Teams in München hilfreich sein.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit Datenherkunft, Schemaänderungen, fehlgeschlagenen Jobs, verspäteten Ereignissen und Zugriffskontrollen umgeht. Ein kompetenter Big Data-Fachmann kann Zielkonflikte klar erklären, zeigen, wie Pipelines getestet werden, und eine Überwachung definieren, die belegt, ob Daten vollständig, aktuell und nutzbar sind.
Hadoop bleibt in einigen etablierten Umgebungen relevant, insbesondere wenn seine Komponenten für verteilte Speicherung und Verarbeitung bereits eingebettet sind. Neue Projekte setzen je nach Anforderungen und vorhandenen Fähigkeiten möglicherweise eher auf Cloud-Objektspeicher, Apache Spark, verwaltete Streaming-Services oder Lakehouse-Plattformen.
Ein Big Data-Freelancer sollte vor dem Start die Datenquellen, Zielgruppen, das Betriebsmodell, die Cloud-Umgebung und die Compliance-Erwartungen klären. In München können sowohl Deutsch als auch Englisch wichtig sein, besonders wenn lokale Betriebsteams und internationale Technologiegruppen zusammenarbeiten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 821 € 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, 69% mindestens einen Master-Abschluss und 17% 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 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (97%) und Französisch (26%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Professionelle Dienstleistungen (66%) und Bank- und Finanzwesen (53%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Produktentwicklung (82%) und Business Intelligence (76%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data-Experten 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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