Big Data Experten in Stuttgart
, die komplexe Daten in verlässliche Entscheidungen verwandeln – mit KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen entwickeln, Spark- und Hadoop-Pipelines erstellen und analysefertige Datensätze für Industrie-, Automobil- und Digitalunternehmen liefern. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Will O.
Letzte Position:
Solution Architekt bei Polizei Behörde Stuttgart
Entwicklung einer Strategie für die Migration von WLS-Anwendungen in die BKA Cloud und zu Stack IT
Aufbau einer hybriden Cloud für interne Tests und Entwicklung mit Kubernetes
Umwandlung der IT-Landschaft von einer veralteten monolithischen Architektur in eine cloudbasierte Architektur
Einführung neuer CI/CO-Prozesse durch Azure Pipelines
Vervierfachung des Durchsatzes bei der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen
Migration von Anwendungen für Personen-Sicherheitsüberprüfungen zu Docker-basierten Anwendungen
Einrichtung von CI-/Deploy-Pipelines durch Azure DevOps
Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF
Lothar H.
Letzte Position:
Solution Manager für die Untersuchung von PoCs sowie den Austausch und die Verfeinerung einer bestehenden Cloud- und bei Shell AG und NEXT Kraftwerke GmbH
- Untersuchung von PoCs sowie Austausch und Verfeinerung einer bestehenden Cloud- und IoT-Kraftwerkssteuerungslösung zur Zertifikatsverwaltung von Kraftwerken für erneuerbare Energien (Solar, Wind, Biomasse usw.) des in diesem Umfeld größten europäischen EE-Verbundkraftwerksbetreibers, einschließlich der Untersuchung der im Feld eingesetzten IoT-Geräte und deren Integration und Netzanbindung mit dem Ziel einer automatisierten PKI-Schlüsselverwaltung.
- Messaging mit Kubernetes für große API-angebundene Enterprise-Anwendungen
- Analyse von Risiken und Angriffsvektoren, Bewertungen von Softwarequalität und Fehlern
- Agile Arbeitslastplanung über Jira und Confluence
- Evaluierung von Nachrichtenstreams und Pub/Sub für MQ und Kafka.
- Diverse Tests mit „besten Designansätzen“ hinsichtlich Resilience-Patterns wie Circuit-Breaker-Designs, Durchsatzmessung und Monitoring sowie Bulkhead-Governors für ein robustes EA-Design
- Integration des API-Managements mit IBMs API Connect in Kubernetes für plattformunabhängige Microservices-API-Management-Designs. Google Apigee
- Ansätze zur Zustandsprüfung von Lösungen für Lastspitzen sowie deren Behebung
- Recherche und Untersuchung verfügbarer, infrage kommender Subdienstleister in der koordinierenden Rolle als Solution Manager. CIS20 Controls.
- DREAD- und STRIDE-Sicherheitsbewertungen.
Albert F.
Letzte Position:
Leitender Product Owner bei CMBlu Energy AG
- Lead Product Owner für 4 Entwicklungsteams
- Leitung und Koordination eines Greenfield-Projekts mit paralleler Implementierung der Kernkomponenten durch unabhängige Teams; Management von Abhängigkeiten und Ressourcen
- Etablierung eines Data-Lakehouse-Ansatzes inklusive Analyse des Mengengerüsts und zukünftiger Anforderungen im Rahmen einer Cloud-Migration (Best-of-Breed-Ansatz)
- Verantwortung für die Anforderungsanalyse, Auswahl und Pilotierung eines LIMS/ELN-Systems, unterstützt durch Beratung der Entscheidungsträger und Management der externen Dienstleister
- Einführung und Management eines OpenWeb UI- und Azure Open AI-basierten RAG-Systems zur Unterstützung der Wissensgewinnung und datengetriebenen Analysen
- Einrichtung, Konfiguration und Management von Jira-Projekten sowie Entwicklung projektbezogener Workflows und Automatisierungen
- Implementierung klassischer Scrum-Prozesse mit allen Zeremonien und Übernahme der Scrum-Master-Rolle für alle beteiligten Teams
- Unterstützung bei der Personalauswahl durch Interviews und Assessments aus der Perspektive eines Product Owners
- Entscheidungsfindung in zentralen Architekturfragen, darunter die Auswahl der Plattform für das Data-Lakehouse (Databricks) und die strategische Integration von LIMS und Analyseplattformen
Thomas A.
Letzte Position:
Interim Mandat bei Vincorion Power Systems GmbH
- Prozess- und Projektmanagement zur Optimierung von Produkten und Entwicklungsprozessen bei Energiesystemen
- Technisches Risikomanagement
- Requirements-Engineering und Systemarchitektur
- System-FMEA von Stromerzeugeraggregaten und Energiespeichermodulen mit dem Ziel generischer Strukturen
- Claim Management gemäß § 313 BGB
- Regulatorisches Umfeld: Militär- und NATO-Standards, AQAP, VG-Normen
Dennis D.
Letzte Position:
Gründer bei Latence
- Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
- End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
- TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
- vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
- ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
- llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.
Dean R.
Letzte Position:
CEO / Chefwissenschaftler bei ENUM
- Blockchain-Plattformtechnologie
- Digitale Blockchain-Plattform / Digitale Ökonomie.
Harshal V.
Letzte Position:
Projektpraktikant bei Global Shapers Stuttgart Hub
- Teilnahme an Nachhaltigkeits-Workshops und Jugendentwicklungs-Sitzungen („Purpose Factory“).
Tom D.
Letzte Position:
Mitgründer & CTO bei Ferris Labs AG
- Fokus auf Talent- und Produktentwicklung sowie Lösungsarchitektur
Joachim K.
Letzte Position:
Inkubator bei DatenBerg GmbH
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
3,3 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 93%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 16%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 Stuttgart 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 Stuttgart, 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) (89%)
- Automotive (78%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (67%)
- Fertigung (56%)
- Bildung (44%)
- Energie (44%)
- Transport und Logistik (44%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Big Data umfasst
Big Data bezeichnet die Methoden und Systeme, mit denen Daten in einem Umfang, einer Geschwindigkeit oder Vielfalt gesammelt, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, die herkömmliche Datenbanken nicht effizient bewältigen können. Dazu gehören strukturierte Datensätze, Ereignisströme, Sensormesswerte, Dokumente und andere komplexe Quellen. Ziel sind nützliche, verlässliche Informationen für Abläufe, Produkte und Entscheidungen.
Plattformen und Tools
Eine Big-Data-Lösung kombiniert häufig verteilte Speicherung, Batch-Verarbeitung, Stream-Processing und Datenmanagement. Zu den gängigen Technologien gehören Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka, Hive, Flink, Cloud Data Lakes und Lakehouse-Architekturen. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, Python oder Java, Orchestrierungstools, Container-Umgebungen und Systemen zur Überwachung und Beobachtbarkeit.
Was Unternehmen entwickeln
Big Data unterstützt Systeme, die große oder sich kontinuierlich verändernde Datensätze verarbeiten müssen.
- Data Lakes und Lakehouse-Plattformen für Analysen und maschinelles Lernen
- Echtzeit-Pipelines für Telemetrie, Betrugserkennung und operative Überwachung
- Datenprodukte für Kunden, Lieferketten und Produktion
- Reporting-Schichten, Feature Stores und Self-Service-Analytics-Umgebungen
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen binden häufig freiberufliche Spezialisten ein, wenn eine bestehende Datenlandschaft schwer skalierbar, steuerbar oder wartbar geworden ist. Sie können Architekturen bewerten, fragmentierte Quellen verbinden, Hadoop-Workloads modernisieren oder zuverlässige Batch- und Streaming-Pipelines etablieren. In Stuttgart kann diese Arbeit Automobil-, Fertigungs-, Logistik- und Forschungseinrichtungen unterstützen, mit Workshops vor Ort und – wenn sinnvoll – remote umgesetzten Leistungen.
Fähigkeiten hinter zuverlässigen Systemen
Erfolgreiche Big-Data-Arbeit erfordert mehr als die Auswahl einer Verarbeitungs-Engine. Fachleute verstehen Datenmodellierung, Partitionierung, Schema-Evolution, verteiltes Rechnen, Sicherheit, Datenqualität und Kostenkontrolle. Sie verbinden außerdem die technische Umsetzung mit geschäftlichen Anforderungen, klären Verantwortlichkeiten und dokumentieren, wie Daten von der Quelle bis zur Entscheidung fließen.
Wie Sie Spezialisten bewerten
Achten Sie auf Erfahrungen mit Produktivsystemen statt nur auf Listen von Tools. Ein guter Spezialist kann Zielkonflikte zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung erklären, zeigen, wie Fehler behandelt werden, und messbare Kontrollen der Datenqualität beschreiben, ohne vertrauliche Informationen offenzulegen. Erfahrung mit Cloud-Services, DevOps, Governance und klarer Kommunikation mit Stakeholdern ist wertvoll, besonders wenn Teams in Stuttgart und an entfernten Standorten zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Big Data am häufigsten gestellt werden.
Big Data wird eingesetzt, um große, schnelllebige oder vielfältige Datensätze zu sammeln und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für vernetzte Produkte, vorausschauende Wartung, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Logistikplanung, Kundenanalysen und industrielle Abläufe.
Big-Data-Umgebungen sind für verteilte Verarbeitung ausgelegt und können rohe, semi-strukturierte und Streaming-Daten verarbeiten. Ein herkömmliches Data Warehouse konzentriert sich meist auf aufbereitete strukturierte Daten und kontrolliertes Reporting, auch wenn moderne Lakehouse-Systeme zunehmend beide Ansätze verbinden.
Ein guter Big-Data-Spezialist verbindet häufig Kenntnisse in Spark oder Hadoop mit SQL, Python oder Java, Kafka, Cloud-Speicher und Workflow-Orchestrierung. Datenmodellierung, Machine-Learning-Operations, DevOps, Sicherheit und Data Governance können je nach Projekt ebenfalls wichtig sein.
Das passende Niveau für Big Data hängt von der Größe, dem Risiko und der Phase des Systems ab. Eine gezielte Verbesserung einer Pipeline kann einen Spezialisten für eine klar definierte Umsetzungsphase erfordern, während eine Plattformmigration oder Streaming-Architektur von jemandem profitiert, der Produktivsysteme verantwortet hat und technische Entscheidungen anleiten kann.
Big-Data-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da auf Repositories, Cloud-Umgebungen und Überwachungstools online zugegriffen werden kann. Workshops vor Ort in Stuttgart können dennoch bei der Analyse von Quellsystemen, beim Verständnis von Fabrik- oder Betriebskontexten, bei der Abstimmung mit Stakeholdern und bei Entscheidungen zu Datenverantwortlichkeiten helfen.
Die Entscheidung zwischen Apache Spark und Apache Hadoop hängt von der Arbeitslast und der bestehenden Umgebung ab. Spark wird häufig für schnelle Batch- und Streaming-Berechnungen eingesetzt, während Hadoop-Komponenten für etablierte Speicher- und Verarbeitungslandschaften weiterhin relevant sein können. Ein Spezialist sollte Migrationsaufwand, vorhandene Fähigkeiten und Betriebskosten bewerten.
Gute Big-Data-Arbeit umfasst klare Datenverträge, wiederholbare Pipelines, Überwachung, kontrollierten Zugriff und dokumentierte Wiederherstellungsverfahren. Fragen Sie, wie der Spezialist mit verspäteten Ereignissen, Schemaänderungen, doppelten Datensätzen, fehlgeschlagenen Jobs und Vorfällen bei der Datenqualität umgeht – nicht nur, welche Tools er verwendet hat.
Ein Big-Data-Projekt kann unklare Verantwortlichkeiten für Quellen, sich ändernde Schemata und Abhängigkeiten zwischen Analytics-, Software- und Betriebsteams umfassen. Freelancer sollten damit rechnen, Geschäftsergebnisse zu klären, mit verteilten Systemen zu arbeiten, Zielkonflikte zu kommunizieren und eine Dokumentation zu hinterlassen, mit der interne Teams den Betrieb übernehmen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 862 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Automotive (78%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (89%) und Business Intelligence (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
