Big Data Experten in Stuttgart
, in Minuten passend aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIEngagiere Experten, die Data Lakes, Streaming-Pipelines und Analyseplattformen mit Hadoop, Spark und Kafka bauen. Erhalte schnell geprüfte, verfügbare Spezialisten für dein Stuttgart-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Dennis Dickmann
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.
Will Orrantia
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 Frischmann
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 Hinsche
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 Arends
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
Dean Rakic
Letzte Position:
CEO / Chefwissenschaftler bei ENUM
- Blockchain-Plattformtechnologie
- Digitale Blockchain-Plattform / Digitale Ökonomie.
Harshal Vaidya
Letzte Position:
Projektpraktikant bei Global Shapers Stuttgart Hub
- Teilnahme an Nachhaltigkeits-Workshops und Jugendentwicklungs-Sitzungen („Purpose Factory“).
Tom Debus
Letzte Position:
Mitgründer & CTO bei Ferris Labs AG
- Fokus auf Talent- und Produktentwicklung sowie Lösungsarchitektur
Joachim Kahl
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: 91%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 64%)
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Big Data wird genutzt, um große, sich schnell verändernde Datenmengen zu speichern, zu bewegen und zu analysieren. Es unterstützt Reporting, Prognosen, Betrugsprüfungen, Kundenanalysen und operative Dashboards. Teams holen Spezialisten dazu, wenn Datenmenge, Vielfalt oder Geschwindigkeit einfache Datenbanken und Tabellenkalkulationen übersteigen.
Häufige Stacks
- Hadoop für verteilten Speicher und Batch-Verarbeitung
- Spark für groß angelegte Datentransformation und Analysen
- Kafka für Event-Streams und Echtzeit-Pipelines
- Hive, Delta Lake oder Cloud-Data-Lake-Tools für aufbereitete Zugriffe
- SQL und Python für Datenarbeit über Teams hinweg
Wann man einstellen sollte
Unternehmen suchen nach freiberuflichen Spezialisten, wenn eine Plattform entworfen, gerettet oder erweitert werden muss, ohne die Lieferung auszubremsen. Typische Fälle sind die Migration von altem Reporting, das Beheben langsamer Jobs, das Zusammenführen von Daten aus vielen Systemen oder das Bereitstellen nahezu in Echtzeit verfügbarer Einblicke für Produkt- und Betriebsteams.
Starke Profile
Gute Fachleute kennen Datenmodellierung, Pipeline-Design und Performance-Tuning. Sie schreiben sauberes SQL, verstehen verteilte Systeme und gehen sorgfältig mit Datenqualität, Herkunft und Zugriffskontrolle um. Gute Arbeit zeigt sich in zuverlässigen Pipelines, klarer Dokumentation und Systemen, die andere weiter betreiben können.
Stuttgart braucht
In Stuttgart unterstützt Big-Data-Arbeit oft Fertigung, Mobilität, Logistik, Finanzen und vernetzte Produkte. Manche Projekte brauchen Workshops vor Ort mit deutschsprachigen Stakeholdern; andere laufen problemlos remote, wenn Anforderungen, Datenzugriff und Sicherheitsregeln klar sind. Die besten Spezialisten passen sich an beides an.
Ergebnisse
Ein solides Big-Data-Engagement sollte praktische Ergebnisse hinterlassen, nicht nur Code. Das bedeutet meist Ingestion-Jobs, Transformationslogik, Monitoring, Testdaten und Übergabenotizen. Das Ziel ist eine Plattform, die weiter funktioniert, wenn sich Quellen ändern, Volumina steigen oder neue Anwendungsfälle hinzukommen.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Big Data am häufigsten gestellt werden.
Big Data wird genutzt, um große oder schnell fließende Daten aus vielen Quellen zu sammeln und zu verarbeiten und sie dann in Berichte, Alarme und Produkt-Insights umzuwandeln. Es bildet oft die Basis für Data Lakes, Streaming-Feeds und Analyseschichten, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Unternehmen beauftragen Spezialisten, wenn sie Skalierung, Geschwindigkeit und zuverlässige Datenverarbeitung über mehrere Systeme hinweg brauchen.
Big Data ist breiter als ein klassisches Warehouse-Setup, weil es oft Batch-, Streaming- und unstrukturierte Daten einschließt. Ein Warehouse ist weiterhin nützlich für gesteuertes Reporting, aber Big-Data-Arbeit ist stärker, wenn Daten aus vielen Systemen kommen oder schnell verarbeitet werden müssen. Viele Projekte nutzen beides zusammen.
Ein starker Big Data Spezialist sollte auch SQL, Python, Datenmodellierung und die Grundlagen verteilter Verarbeitung kennen. Kenntnisse in Cloud-Speicher, Orchestrierung, Datenqualität und Monitoring sind genauso wichtig wie Tool-Namen wie Spark oder Hadoop. Gute Kommunikation ist wichtig, wenn Business-Teams von den Daten abhängen.
Der richtige Big Data Freelancer hängt von der Aufgabe ab, nicht nur vom Lebenslauf. Für einen Pipeline-Fix oder eine fokussierte Migration reicht praktische Erfahrung mit ähnlichen Datenflüssen und Tools oft aus. Für Plattformdesign oder Arbeiten an Produktionsstabilität möchte man jemanden, der Skalierung, Fehlerfälle und Übergaben bereits erlebt hat.
Big Data Arbeit umfasst Hadoop noch in älteren Umgebungen und in manchen speicherlastigen Batch-Setups. Spark wird oft gewählt für schnellere Transformation, flexiblere Verarbeitung und eine breitere Nutzung über Batch- und interaktive Workloads hinweg. Ein guter Spezialist sollte mit beiden arbeiten können und erklären, wann welches passt.
Ja, Big Data Arbeit wird oft remote erledigt, wenn der Spezialist sicher auf die richtigen Systeme, Daten und Umgebungen zugreifen kann. In Stuttgart bevorzugen manche Unternehmen dennoch On-Site-Sessions für die Abstimmung mit Stakeholdern, besonders wenn viele Teams die Anforderungen prägen. Hybride Zusammenarbeit ist üblich, wenn die Regeln für den Datenzugriff es erlauben.
Achte auf klare Beispiele für Pipelines, Performance-Tuning und Entscheidungen zur Datenqualität in Big Data Projekten. Starke Spezialisten können Abwägungen, den Umgang mit Fehlern und erklären, wie sie Jobs beobachtbar und wartbar halten würden. Frage, wie sie Daten validieren und wie sie die Arbeit an das nächste Team übergeben.
Ein Big Data Projekt umfasst oft Kafka für Streams, Spark für Verarbeitung, Hive oder SQL-Engines für den Zugriff und Cloud-Speicher für den Data Lake. Python, Orchestrierungstools und Monitoring-Stacks tauchen ebenfalls häufig auf. Der beste Spezialist versteht, wie diese Teile zusammenpassen, nicht nur ein einzelnes Tool isoliert.
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 865 € 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
