Dagster Experten in Deutschland
erstellen – schnell durch KI und geprüfte Freelancer-Expertise vermitteltBeauftragen Sie Experten, die beobachtbare Daten-Assets entwerfen, Python-Pipelines orchestrieren und Dagster mit dbt, Spark, Cloud-Speicher und modernen Datenplattformen verbinden. Lassen Sie sich präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammenbringen, die remote oder vor Ort in Deutschland mitarbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Dagster eingesetzt haben
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
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.
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
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
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
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierte eine Kommandozeilen-Schnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierte und vereinfachte die Interaktion mit den Services über die CLI
- Implementierte einen REST-Microservice für benutzerdefinierte Datenschemata basierend auf einem API-first-Ansatz
- Entwickelte ereignisgesteuerte Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Setzte Services mit Docker und Kubernetes ein und erweiterte die CLI
- Bewältigte Komplexität und Datenvolumen über den Microservice
Jonas K.
Letzte Position:
Leiter Business Intelligence Team bei CHI Deutschland Cargo Handling GmbH
- Ein neues BI-Team, ein Snowflake Data Warehouse und die BI-Infrastruktur von Grund auf aufgebaut
- Das BI-Team geleitet, um datengetriebene Entscheidungen in den Cargo-Handling-Operationen voranzutreiben.
- Enterprise-Data-Lösungen für Performance-Tracking, Forecasting und operative Effizienz entworfen und gepflegt.
- Mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um die BI-Strategie an die Geschäftsziele in einem Umfeld mit hohem Durchsatz anzupassen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dagster einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
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
50%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Dagster 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 Dagster 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 (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bildung (38%)
- Energie (38%)
- Versicherung (38%)
- Transport und Logistik (38%)
- Fertigung (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Dagster macht
Dagster ist ein Python-basiertes Orchestrierungs-Framework zum Erstellen, Planen und Überwachen von Daten-Workflows. Sein asset-orientiertes Modell stellt Tabellen, Dateien, Modelle und andere Ergebnisse als zentrale Bestandteile einer Datenplattform dar. Teams nutzen es, um Abhängigkeiten, Datenqualität und Betriebsstatus leichter verständlich zu machen als in einer Sammlung isolierter Skripte.
Zentrale Funktionen
Dagster koordiniert Pipelines über Aufnahme, Transformation, Validierung und Bereitstellung hinweg. Software-definierte Assets beschreiben, wie Daten erzeugt werden, während Jobs, Zeitpläne und Sensoren steuern, wann die Arbeit ausgeführt wird. Partitionen unterstützen die inkrementelle Verarbeitung, und Ressourcen halten Verbindungen zu Data Warehouses, APIs, Speicher- und Rechendiensten über verschiedene Umgebungen hinweg konfigurierbar.
- Datenabhängigkeiten zwischen vorgelagerten und nachgelagerten Quellen modellieren
- Wiederkehrende Asset-Materialisierungen planen
- Arbeit durch Dateien, Ereignisse oder externe Systeme auslösen
- Prüfungen auf Aktualität, Schema und Datenqualität hinzufügen
Ökosystem und Tools
Dagster lässt sich über Ressourcen, I/O-Manager und wiederverwendbare Integrationen mit gängigen Datentools verbinden. Spezialisten verknüpfen es häufig mit dbt, Spark, DuckDB, Snowflake, BigQuery, Kubernetes, Objektspeicher und Cloud-Ausführungsdiensten. Python-Paketierung, Umgebungsverwaltung, CI-Pipelines und Observability-Praktiken sind ebenfalls zentral für wartbare Dagster-Repositories.
Wo Unternehmen es einsetzen
Unternehmen integrieren Dagster in Analyseplattformen, Lakehouses, die Datenaufbereitung für maschinelles Lernen und operative Berichte. Es kann die Batch-Aufnahme, Transformation und Veröffentlichung teamübergreifend koordinieren, ohne die Logik in einem undurchsichtigen Scheduler zu verbergen. In Deutschland kann es eine verteilte Bereitstellung mit Remote-Zusammenarbeit unterstützen, während klare Dokumentation Teams hilft, die an verschiedenen Standorten und in mehreren Sprachen arbeiten.
- Anfällige Cron- und skriptbasierte Workflows ersetzen
- dbt-Modelle mit vorgelagerter Datenaufnahme koordinieren
- Reproduzierbare Datensätze für maschinelles Lernen vorbereiten
- Daten-Pipelines in mehreren Umgebungen betreiben
Wann Freelancer-Expertise hilft
Freelance-Spezialisten sind hilfreich, wenn ein Team Dagster einführt, von Airflow oder einem anderen Scheduler migriert oder Ordnung in eine wachsende Datenlandschaft bringen möchte. Sie können Asset-Grenzen definieren, Bereitstellungsmuster etablieren, bestehende Tools verbinden und die Fehlerbehandlung verbessern, ohne kritische Datenprodukte zu beeinträchtigen. Externe Unterstützung hilft auch, wenn interne Teams während eines Plattformübergangs gezielt Unterstützung bei der Umsetzung benötigen.
Was starke Experten liefern
Starke Fachkräfte verstehen sowohl Orchestrierung als auch die umgebenden Datensysteme. Sie entwerfen klare Asset-Graphen, trennen Geschäftslogik von Infrastruktur, nutzen Partitionen und Backfills sicher und machen Ausführungen leicht überprüf- und wiederholbar. Außerdem testen sie Sensoren und Zeitpläne, verwalten Geheimnisse, dokumentieren Zuständigkeiten und stimmen die Bereitstellung auf das Cloud- oder Kubernetes-Setup des Unternehmens ab. Qualität zeigt sich in planbaren Abläufen, nützlichen Warnmeldungen und Pipelines, die auch bei sich ändernden Anforderungen verständlich bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Dagster am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Dagster wird verwendet, um Daten-Workflows zu definieren, zu planen und zu überwachen, die aus Assets wie Warehouse-Tabellen, Dateien und Datensätzen für maschinelles Lernen bestehen. Unternehmen nutzen es für Datenaufnahme, Transformation, Validierung, Backfills und Veröffentlichung über Cloud- und On-Premises-Systeme hinweg.
Dagster legt den Schwerpunkt auf software-definierte Assets, typisierte Konfiguration, Lineage und datenbewusste Observability, während Airflow weithin für aufgabenbasierte gerichtete azyklische Graphen und Scheduling bekannt ist. Die bessere Wahl hängt vom bestehenden Ökosystem, Betriebsmodell und Bedarf des Teams an Transparenz auf Asset-Ebene ab.
Ein starker Dagster-Spezialist versteht normalerweise Python, SQL, Datenmodellierung und Cloud-Speicher ebenso wie Orchestrierung. Erfahrung mit dbt, Spark, Kubernetes, Snowflake, BigQuery, CI-Pipelines und Datenqualitätsprüfungen kann für eine durchgängige Umsetzung wichtig sein.
Der passende Dagster-Experte sollte Workflows mit ähnlichen Quellen, Zielen und betrieblichen Anforderungen umgesetzt haben und nicht nur Tutorials abgeschlossen haben. Bitten Sie um Beispiele mit Partitionen, Wiederholungsversuchen, Sensoren, Bereitstellungen und Monitoring in Produktion, die zum Umfang Ihrer Datenplattform passen.
Dagster eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da seine Repositories, Asset-Definitionen und Bereitstellungskonfigurationen in der Versionsverwaltung geprüft werden können. Teams in Deutschland sollten vor Beginn der Umsetzung Dokumentationsstandards, Arbeitszeiten, Spracherwartungen und Zugriffsverfahren vereinbaren.
Dagster kann gut passen, wenn ein Unternehmen Kontrolle über Asset-Definitionen, Ausführungsumgebungen und Integrationen über mehrere Systeme hinweg benötigt. Ein verwalteter Orchestrator kann vorzuziehen sein, wenn die Verringerung des Betriebsaufwands wichtiger ist als die individuelle Anpassung der Datenplattform.
Ein Dagster-Projekt kann ein Asset-Repository, Zeitpläne, Sensoren, Partitionierungslogik, Ressourcen, Tests und eine Bereitstellungskonfiguration liefern. Es sollte außerdem Run-Monitoring, Fehlerbehandlung, Dokumentation und klare Zuständigkeiten für die betriebenen Datenprodukte umfassen.
Achten Sie auf eine Dagster-Implementierung mit übersichtlichen Asset-Graphen, deterministischen Transformationen, sicheren Wiederholungsversuchen und getesteten Backfills. Gute Arbeit macht Abhängigkeiten und Fehler sichtbar, hält Zugangsdaten aus dem Code heraus und bietet praktische Runbooks für die Personen, die die Pipelines betreiben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 812 € 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, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Dagster in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dagster eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
