Dagster Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die datengetriebene Pipelines auf Basis von Assets entwerfen, alte Airflow-DAGs auf moderne Orchestrierungsplattformen migrieren und Software-defined Assets mit dbt und Snowflake integrieren, passgenau mit geprüften, verfügbaren Freelance-Profis.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Dagster eingesetzt haben
Daniel Sedlack
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 Savastürk
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.
Santina Wey
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
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Jorge Machado
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 Bock
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 Fleischer
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 Krauss
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Moderne Datenorchestrierung mit Dagster
Dagster hat die Art und Weise, wie moderne Datenplattformen aufgebaut und betrieben werden, grundlegend verändert. Anders als alte Scheduler, die nur den Abschluss von Aufgaben nachverfolgen, stellt dieser Orchestrator die gesamte Pipeline um Daten-Assets herum auf. Freiberufliche Spezialisten nutzen ihn, um klare Grenzen zwischen Rechenleistung und Speicher zu definieren und Datenplattformen dadurch besonders zuverlässig zu machen.
Kernfunktionen von Dagster-Spezialisten
Erfahrene Profis nutzen die Plattform, um anfällige Skripte durch robuste, testbare Software-Engineering-Praktiken zu ersetzen. Sie sorgen dafür, dass Ihre Datenpipeline wie produktionsreife Software funktioniert.
- Deklarative Datenpipelines mit softwaredefinierten Assets entwerfen
- Isolierte Ausführungsumgebungen mit Docker und Kubernetes einrichten
- Benutzerdefinierte I/O-Manager für sichere Datenübergänge konfigurieren
- dbt-Modelle und Spark-Jobs in einheitliche Orchestrierungen integrieren
Integration des Daten-Ökosystems
Eine zentrale Aufgabe externer Spezialisten ist es, Orchestratoren mit bestehenden Data Lakes, Warehouses und Transformations-Engines zu verbinden. Sie richten nahtlose Verbindungen zu Snowflake, BigQuery und Databricks ein. Durch die Integration von Tools wie Airbyte für das Ingesting und dbt für das Modeling schaffen sie einheitliche Kontrollebenen, die die Datenherkunft von der Quelle bis zum Dashboard nachverfolgen.
Umstieg von alten Orchestratoren
Viele Unternehmen stehen mit älteren Systemen wie Apache Airflow vor hohen Wartungskosten. Der Einsatz eines spezialisierten Experten beschleunigt den Wechsel zu deklarativen, assetbasierten Workflows. Diese Migration minimiert Ausfallzeiten von Pipelines, vereinfacht das Debugging und ermöglicht es Teams, Datenqualitätsprobleme zu erkennen, bevor sie die nachgelagerten Reporting-Ebenen erreichen.
Freiberufliche Zusammenarbeit in Deutschland
Datenplattformen in Deutschland unterliegen strengen Compliance-Vorgaben wie der DSGVO und erfordern daher lokale oder sehr gut abgestimmte Expertise. Freelancer, die auf dem deutschen Markt aktiv sind, entwerfen Deployment-Muster, die sensible Rechenaufgaben innerhalb sicherer europäischer Zonen halten. Ob in der Remote-Zusammenarbeit oder in hybriden Teams in großen Tech-Hubs – diese Spezialisten bringen klare Kommunikation und strukturierte agile Arbeitsweisen mit.
Top-Experten für Pipelines erkennen
Starke Kandidaten zeigen ein tiefes Verständnis für Software-Designmuster und nicht nur für Konfigurationsdateien. Sie legen Wert auf lokale Testmöglichkeiten, Continuous-Integration-Pipelines und strukturiertes Logging. Wer Profis mit einem starken Hintergrund in Python und Cloud-Infrastruktur auswählt, stellt sicher, dass die Datenplattformen skalierbar bleiben und sich leicht übergeben lassen.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Dagster am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Der Wechsel zu Dagster ermöglicht es Teams, von einer auf Aufgaben basierenden Orchestrierung zu softwaredefinierten Assets überzugehen. Dieser Ansatz macht Pipelines einfacher zu testen, nachzuverfolgen und zu warten, weil der Orchestrator die tatsächlichen Daten-Assets versteht, die erzeugt werden, und nicht nur die Ausführungsreihenfolge beliebiger Skripte.
Während ältere Tools sich auf das Planen von Aufgaben konzentrieren, modelliert Dagster die Daten selbst als zentrale Einheit der Orchestrierung. Es bietet native Unterstützung für lokale Tests, versionierte Daten-Assets und sofort nutzbare UI-Tools, die die Datenherkunft nachverfolgen, was die Debugging-Zeit im Vergleich zu älteren Orchestratoren deutlich reduziert.
Ein typisches Dagster-Setup integriert sich eng mit Transformationstools wie dbt, Ingesting-Engines wie Airbyte oder Fivetran und Cloud Data Warehouses wie Snowflake und BigQuery. Experten betreiben den Orchestrator außerdem häufig auf Kubernetes mit Helm-Charts, um das Scaling zu steuern.
Ja, eine der größten Stärken von Dagster ist die Möglichkeit, Pipelines ohne komplexe Infrastruktur lokal auszuführen. Dadurch können freiberufliche Spezialisten Pipeline-Runs auf ihren lokalen Rechnern bauen, mocken und validieren, bevor sie Änderungen in Staging- oder Produktionsumgebungen bereitstellen.
Die meisten Dagster-Profis in Deutschland arbeiten vollständig remote oder im Hybridmodell und passen sich nahtlos an agile Engineering-Teams in großen Tech-Hubs wie Berlin und München an. Sie haben in der Regel regelmäßige virtuelle Abstimmungen, richten sich nach den lokalen Arbeitszeiten und nutzen moderne Collaboration-Tools, um die Entwicklung der Pipelines zu steuern.
Da Dagster auf softwaredefinierten Assets basiert, bietet es Data-Teams eine präzise Nachverfolgung der Datenherkunft bei sensiblen Daten. Freiberufliche Experten nutzen diese Lineage, um sicherzustellen, dass personenbezogene Daten isoliert, korrekt behandelt und mit den strengen europäischen Datenschutzvorschriften konform sind.
Dagster ist ein sehr programmatisches Framework, daher muss ein Dagster-Spezialist über fortgeschrittene Python-Kenntnisse verfügen. Er oder sie muss Software-Engineering-Prinzipien wie Unit-Tests, Type Hints und Dependency Injection verstehen, um saubere und wartbare Pipeline-Konfigurationen zu erstellen.
Ein Senior-Dagster-Experte zeichnet sich dadurch aus, dass er den Fokus auf Tests und Continuous Integration legt und nicht nur auf die Ausführung von Pipelines. Er oder sie sollte Erfahrung mit dem Schreiben von Unit-Tests für Pipelines, dem Entwerfen benutzerdefinierter Metadatenschemata und dem Konfigurieren sicherer Storage-Backends nachweisen können.
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
