Dagster-Experten in Deutschland
erstellen, die innerhalb von Minuten durch KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die assetbasierte Pipelines entwerfen, dbt und Snowflake integrieren und Observability mit Dagster umsetzen. Erhalten Sie gezielten Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die passend zu Ihren Anforderungen an die Datenplattform ausgewählt wurden.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Dagster-Experten eingesetzt haben
Mansharan K.
Letzte Position:
MS Fabric | Power BI Consultant bei Gropyus Technologies GmbH
- Entwicklung eines unternehmensweiten, auf Fabric basierenden Governance-Frameworks für Datenprodukte, Erstellung von Datenverträgen und KPIs zur Schemavalidierung, um Vollständigkeit, Aktualität und SLA-Standards für Reporting-Datenprodukte sicherzustellen.
- Einführung von Pipeline-Observability durch die Integration von Daten aus der Dagster-Orchestrierung in automatisierte Data-Health-Reports sowie proaktive Validierung von Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit, bevor sich die Reporting-Schichten in der Produktion aktualisieren.
- Etablierung von BI-as-Code und einer durchgängigen Governance mit Git-basierter Versionskontrolle, CI/CD und Alpha→GA-Release-Management, wodurch Lineage, die Erkennung von Schemaänderungen und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen in der Produktion verbessert wurden.
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Daniel S.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Santina W.
Letzte Position:
Business Analystin & BI-Strategin - Vergleichsportal bei dataweys (selbstständig)
- Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
- Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines
Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierung einer Kommandozeilenschnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierung und Vereinfachung der Interaktion mit Services über die CLI
- Implementierung eines REST-Microservices für benutzerdefinierte Datenschemata auf Basis eines API-first-Ansatzes
- Entwicklung einer ereignisgesteuerten Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Bereitstellung von Services mit Docker und Kubernetes sowie Erweiterung der CLI
- Bewältigung von Komplexität und Datenvolumen durch den Microservice
Can S.
Letzte Position:
Platform Engineer bei ClimateChoice
In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.
- Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
- Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
- Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
- Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
- Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.
Jorge M.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei Deutsche Bahn
- Entwurf und Bereitstellung von Best Practices für Datenmodellierung mit dbt, einschließlich Changing Dimensions, Umgang mit spät eintreffenden Daten und Tests
- Entwurf des Ingestion-Flows von anderen Systemen nach S3 und Redshift
- Entwurf und Implementierung neuer Partitionen für Dagster und inkrementelles Laden mit dbt
- Übersetzung von fachlichen Anforderungen in technische Architekturen
- Einarbeitung und Anleitung von Junior-Teammitgliedern
Axel B.
Letzte Position:
Projektleitung Einführung von Okta als IAM-System bei Fritz Schäger GmbH & Co KG
- Projektleitung
- Aufbau internes IAM-Team
- Okta
- Projektleitung
- IAM-Prozesse
Jonas K.
Letzte Position:
Leiter Business-Intelligence-Team bei CHI Deutschland Cargo Handling GmbH
- Aufbau eines neuen BI-Teams, eines Snowflake-Datenlagers und einer BI-Infrastruktur von Grund auf
- Leitung des BI-Teams zur Förderung datenbasierter Entscheidungen im gesamten Bereich der Frachtabfertigung.
- Entwicklung und Pflege von unternehmensweiten Datenlösungen für Leistungsmessung, Prognosen und operative Effizienz.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Abstimmung der BI-Strategie auf die Geschäftsziele in einem Logistikumfeld mit hohem Durchsatz.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dagster-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
43%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Dagster-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 Dagster-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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Bildung (33%)
- Energie (33%)
- Versicherung (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Fertigung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Dagster leistet
Dagster ist ein Orchestrierungs-Framework zum Erstellen, Planen und Überwachen von Daten-Assets und Pipelines. Es unterstützt Teams dabei, zu definieren, wie Datensätze erzeugt werden, Abhängigkeiten zu validieren und Materialisierungen über Entwicklung und Produktion hinweg zu verfolgen. Das softwaredefinierte Asset-Modell macht Daten-Workflows verständlicher und leichter zu warten.
Zentrale Bausteine
Dagster-Projekte kombinieren Assets, Jobs, Zeitpläne, Sensoren und Ressourcen. Assets beschreiben die Daten, die ein Workflow erstellt, während Jobs die auszuführenden Aufgaben auswählen und Sensoren auf Ereignisse reagieren. Ressourcen verbinden Pipelines mit Warehouses, Speicher, APIs und Rechensystemen, ohne operative Details fest zu codieren.
- Softwaredefinierte Assets und Abhängigkeiten definieren
- Zeitpläne, Sensoren und Partitionen konfigurieren
- Umgebungen, Ressourcen und Ausführungskonfigurationen verwalten
- Checks, Metadaten und die Sichtbarkeit der Datenherkunft hinzufügen
Ökosystem und Tools
Fachleute verbinden Dagster häufig mit dbt, Airflow-Migrationen, Spark, Snowflake, BigQuery, DuckDB und Cloud-Objektspeicher. Python ist zentral für die Projektentwicklung, während Dagster-Integrationen gängige Datenbanken, Transformationstools und Ausführungsumgebungen unterstützen. Dagster UI und Dagster+ bieten Sichtbarkeit, Deployment- und operative Steuerungsmöglichkeiten.
Wann Unternehmen Fachwissen benötigen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn Pipelines schwer zu testen, zu überwachen oder sicher zu ändern sind. Sie wechseln möglicherweise von Skripten oder Airflow, führen ein assetbasiertes Modell ein oder standardisieren Workflows über Analytics- und Machine-Learning-Teams hinweg. In Deutschland ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während Vor-Ort-Arbeit für Architektursitzungen und Workshops mit Stakeholdern hilfreich ist.
- Fragmentierte Datenorchestrierung modernisieren
- Zuverlässige Backfills und Partitionierung etablieren
- Warehouse-, Lake- und Transformationssysteme verbinden
- Dagster für den Produktivbetrieb vorbereiten
Was gute Spezialisten liefern
Gute Fachleute übersetzen geschäftliche Datenprodukte in klare Asset-Definitionen und gut verwaltbare Abhängigkeiten. Sie entwerfen idempotente Abläufe, sinnvolle Partitionsstrategien und eine hilfreiche Fehlerbehandlung. Außerdem dokumentieren sie Verantwortlichkeiten, testen Transformationen und machen das Verhalten von Pipelines für Datenkonsumenten und Betriebsteams verständlich.
Den richtigen Fachmann auswählen
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Dagster-Repositories, Deployment-Workflows und den Systemen in Ihrem Stack. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Retries, Backfills, Sensoren, Secrets, Umgebungen und Observability umgeht. Eine gute Besetzung kann die Abwägungen gegenüber Airflow oder Prefect erklären, klar mit Analysten und Plattformteams kommunizieren und wartbaren Code statt einer Sammlung undurchsichtiger Jobs hinterlassen.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Dagster-Experten am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Dagster wird verwendet, um Daten-Assets und Pipelines von der Aufnahme über die Transformation bis zur Bereitstellung zu orchestrieren. Unternehmen nutzen es, um Aufgaben zu planen, Abhängigkeiten zu verwalten, Ausführungen zu überwachen, partitionierte Daten zu unterstützen und die Datenherkunft über Warehouses, Lakes und Machine-Learning-Workflows hinweg sichtbar zu machen.
Dagster legt den Schwerpunkt auf softwaredefinierte Assets, Datenherkunft sowie typisierte und testbare Pipeline-Definitionen. Airflow wird häufig für die aufgabenorientierte Planung verwendet und verfügt über ein umfangreiches Operator-Ökosystem. Die bessere Wahl hängt daher davon ab, ob das Projekt ein assetzentriertes Modell, vorhandenes Airflow-Wissen oder bestimmte Integrationen benötigt.
Dagster und Prefect bieten beide Python-basierte Orchestrierung, fördern jedoch unterschiedliche Arten, Workflows und operative Metadaten zu modellieren. Dagster wird häufig wegen der Asset-Herkunft und strukturierter Datenprodukte ausgewählt, während Prefect für Teams geeignet sein kann, die ein flexibleres Flow- und Aufgabenmodell bevorzugen.
Ein guter Dagster-Spezialist sollte Python, SQL, Datenmodellierung und Testing verstehen. Erfahrung mit dbt, Snowflake, BigQuery, Spark, Docker, Kubernetes, Cloud-Speicher und CI/CD ist wertvoll, wenn die Orchestrierungsebene als Teil einer umfassenderen Datenplattform betrieben werden muss.
Der passende Dagster-Hintergrund hängt vom Umfang ab. Für eine gezielte Pipeline-Integration kann ein Spezialist ausreichen, der innerhalb eines bestehenden Repositorys arbeiten kann. Eine Plattformmigration oder ein Produktiv-Rollout erfordert dagegen Erfahrung mit Architektur, Deployment, Backfills, Observability und der Befähigung von Teams.
Die Arbeit mit Dagster eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Repositorys, Deployment-Konfigurationen und Ausführungsverläufe online überprüft werden können. Klären Sie bei Teams in Deutschland vor Beginn des Projekts Arbeitszeiten, Dokumentationsstandards und den Bedarf an deutscher oder englischer Kommunikation. Vor-Ort-Workshops können dennoch bei Architekturentscheidungen helfen.
Bitten Sie einen Dagster-Spezialisten, einen echten Asset-Graphen einschließlich Partitionierung, Retries, Sensoren, Ressourcen und Fehlerbehebung zu erklären. Prüfen Sie Codequalität, Tests, Deployment-Methoden und Dokumentation und stellen Sie fest, ob die Person Orchestrierungsentscheidungen mit Datenverantwortung und geschäftlichen Anforderungen verknüpfen kann.
Die Einführung von Dagster kann unklare Verantwortlichkeiten, uneinheitliche Schemata und nicht idempotente Pipelines sichtbar machen. Teams müssen außerdem Deployment-Umgebungen, Secrets, Ausführungsspeicher, Alerting, Backfills und die Migration bestehender Skripte oder Airflow-Workflows planen, ohne die Datenbereitstellung zu unterbrechen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 789 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (11%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (56%) und Professionelle Dienstleistungen (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (78%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dagster-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
