Big Data Experten in Stuttgart
für skalierbare Datenprodukte, vermittelt mit geprüften Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen entwerfen, Spark- und Hadoop-Pipelines entwickeln und Streaming- oder Batch-Daten in zuverlässige Analysen verwandeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Will O.
Letzte Position:
Solution Architekt bei Polizei Behörde Stuttgart
Entwurf von Strategie für Migration von WLS Anwendungen an BKA Cloud und Stack IT
Hybrid Cloud Erstellung für Intern Test und Entwicklung mit Kubernetes
IT Landschaft von veralteter monolithischer Architektur auf Cloud-basierte Architektur Umwandlung
Einbettung von neuen CI/CO Prozessen durch Azure Pipelines
Vervierfachung der Anzahl des Durchsatzes der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen
Migration von Personen-Sicherheitsüberprüfungsanwendungen zu Docker-basierten Anwendungen
Einbau von CI/Deploy Pipelines durch Azure DevOps
Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF
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
Lothar H.
Letzte Position:
Solution Manager für die Untersuchung PoC sowie Austausch und Verfeinerung einer bestehenden Cloud- und IoT Kraftwerks-Steuerung bei Shell AG und NEXT Kraftwerke GmbH
- Untersuchung von PoCs sowie Austausch und Verfeinerung einer bestehenden Cloud- und IoT-Kraftwerkssteuerungslösung zur Zertifikatsverwaltung von erneuerbaren Energieanlagen (Solar, Wind, Biomasse etc.) des größten europäischen EE-Verbundkraftwerksbetreibers in diesem Umfeld, inklusive Analyse der im Feld eingesetzten IoT-Geräte und ihrer Integrations- und Netzanschlussmöglichkeiten mit dem Ziel einer automatisierten PKI-Schlüsselverwaltung.
- Messaging mit Kubernetes für große, API-gebundene Enterprise-Anwendungen
- Risiko- und Angriffsvektoren-Analyse, Software-Qualitäts- und Fehlerbewertungen
- Agiles Workload-Scheduling via Jira & Confluence
- Evaluierung von Nachrichtendiensten Pub/Sub für MQ und Kafka.
- Verschiedene Tests mit „besten Designansätzen“ für Resilienz-Muster wie Circuit-Breaker-Designs, Durchsatzmessung und -überwachung, Bulkhead-Governors – für robustes EA-Design
- Integration des API-Managements mit IBMs API Connect in Kubernetes – für plattformunabhängige Microservices-API-Management-Designs. Google Apigee
- Ansätze für Solution Health Checks bei Lastspitzen + Maßnahmen
- Recherche und Prüfung potenzieller Subdienstleister in der koordinativen Rolle als Solution Manager. CIS20 Controls.
- DREAD- und STRIDE-Sicherheitsbewertungen.
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: 92%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
14% (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 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Stuttgart 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 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 19 Sep 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
Daten im großen Maßstab
Big Data umfasst die Methoden und Systeme zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Datensätzen, die die praktischen Grenzen herkömmlicher Datenbanken überschreiten. Es unterstützt umfangreiche Ereignisströme, große analytische Workloads und komplexe Datenprodukte. Spezialisten verwandeln Rohdaten in verlässliche Daten, die Teams nutzen können.
Was damit entwickelt wird
Zu den typischen Ergebnissen gehören:
- Batch- und Streaming-Pipelines für operative und analytische Daten
- Lakehouse- und Data-Lake-Architekturen für strukturierte und unstrukturierte Quellen
- Echtzeit-Dashboards, Reporting-Schichten und Datensätze für maschinelles Lernen
- Prozesse für Datenqualität, Datenherkunft und Data Governance
Diese Systeme unterstützen vernetzte Produkte, Logistik, Fertigung, Finanzwesen, Handel und wissenschaftliche Workloads.
Ökosystem und Tools
Eine Big-Data-Umgebung kann Apache Spark, Apache Hadoop, Kafka, Flink, Hive, Airflow und Cloud-Speicher kombinieren. Erfahrene Spezialisten verstehen verteilte Verarbeitung, Partitionierung, Schemata, Orchestrierung und Ressourcenverwaltung. Sie arbeiten außerdem mit SQL, Python oder Scala, Containern, Cloud-Diensten und Tools für Observability.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Fachkräfte ins Team, wenn Datenmengen wachsen, Pipelines unzuverlässig werden oder eine neue Plattform eingeführt werden muss, ohne den Betrieb zu beeinträchtigen. In Stuttgart kann das für Teams aus Industrie, Mobilität, Engineering und Forschung relevant sein, die mit Sensor-, Produktions- oder Lieferkettendaten arbeiten. Remote-Arbeit funktioniert gut, wenn Dokumentation, Zugänge und Verantwortlichkeiten klar organisiert sind; die Zusammenarbeit vor Ort kann in komplexen betrieblichen Umgebungen hilfreich sein.
Anzeichen für Unterstützungsbedarf
Ziehen Sie spezialisierte Expertise hinzu, wenn:
- Batch-Jobs ihre Verarbeitungsfenster verpassen oder ohne klare Diagnose fehlschlagen
- Streaming-Daten verspätet, doppelt oder in falscher Reihenfolge eintreffen
- Cloud- und On-Premise-Systeme keine einheitliche Datenarchitektur haben
- Analysten Kennzahlen nicht auf vertrauenswürdige Quellen zurückführen können
Ein Profi sollte technische Entscheidungen mit Datennutzern, Betriebskosten, Sicherheitsanforderungen und messbarer Zuverlässigkeit verbinden.
Was gute Spezialisten liefern
Die besten Big-Data-Profis beginnen mit Datenverträgen, Workload-Mustern und Fehlerszenarien, statt zuerst Tools auszuwählen. Sie entwickeln wartbare Pipelines, automatisieren Tests und Monitoring und machen Wiederherstellungswege transparent. Sie kommunizieren Abwägungen klar und hinterlassen nützliche Dokumentation, reproduzierbare Deployments und eine Plattform, die das interne Team betreiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Big Data am häufigsten gestellt werden.
Big Data wird zum Erfassen und Verarbeiten großer, schnelllebiger oder vielfältiger Datensätze eingesetzt. Unternehmen nutzen es für operative Analysen, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Erkenntnisse über Kunden und maschinelles Lernen.
Big Data-Plattformen sind für die verteilte Verarbeitung großer oder sich schnell verändernder Datensätze ausgelegt. Ein herkömmliches Data Warehouse konzentriert sich häufig auf strukturierte, modellierte Daten und gesteuertes Reporting, während moderne Lakehouse-Architekturen beide Ansätze verbinden können.
Ein guter Big Data-Spezialist arbeitet möglicherweise mit Apache Spark, Kafka, Flink, Hadoop, Airflow, Cloud-Speicher und SQL. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Python oder Scala, Datenmodellierung, Kubernetes, Infrastrukturautomatisierung, Sicherheit und Observability.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Workload, dem Risiko und der bestehenden Plattform ab. Eine gezielte Verbesserung einer Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der innerhalb eines etablierten Stacks arbeiten kann, während eine neue verteilte Plattform Erfahrung mit Architektur, Migration, Betrieb und Governance voraussetzt.
Ja, viele Big Data-Aufgaben können remote erledigt werden, wenn sicherer Zugriff, klare Schnittstellen und eine gemeinsame Dokumentation vorhanden sind. Vor-Ort-Arbeit kann bei Fabriksystemen, sensibler Infrastruktur oder Workshops mit lokalen Datenverantwortlichen sinnvoll sein.
Spark wird häufig für schnelle Batch-Analysen, iterative Verarbeitung und einheitliche Workloads über Batch- und Streaming-Daten bevorzugt. Hadoop bleibt in etablierten Umgebungen relevant, insbesondere wenn seine Speicher- und Ressourcenverwaltungs-Komponenten bereits integriert sind.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit Schemaänderungen, verspäteten Daten, Wiederholungsversuchen, Backfills, Partitionierung und Datenqualität umgeht. Ein kompetenter Big Data-Profi kann Abwägungen in verständlicher Sprache erklären und zeigen, wie Pipelines getestet, überwacht, abgesichert und wiederhergestellt werden.
Ein Big Data-Freelancer sollte Datenquellen, Volumen, Latenzerwartungen, Aufbewahrungsfristen, Zugriffskontrollen, Verantwortlichkeiten und die aktuelle Toolchain klären. Außerdem sollte er verstehen, wer die Ergebnisse nutzt, wie Vorfälle behandelt werden und ob in Stuttgart Remote- oder Vor-Ort-Arbeit erwartet wird.
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 866 € 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
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
