Dask Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KIBeauftragen Sie Experten, die Dask-Datenworkflows entwerfen, verteiltes Rechnen mit dask.distributed optimieren und Python-Analytics-Jobs über Cluster skalieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Dask eingesetzt haben
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Sejal Vaidya
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Moritz Kath
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Holger Dettmar
Letzte Position:
Software Entwickler
- Einarbeitung in komplexe Legacy Software zur Steuerung zentraler Schiffs-Systeme (Ada, Java, C++).
- Implementieren von Tests zur Identifizierung von Memory-Leaks.
- Refactoring bestehender Projektinhalte und Tests auf objektorientierte Standards.
- Fehleridentifizierung und ‑behebung in bestehenden, verteilten Java- und C++-Anwendungen in einem DONAR/CORBA Netzwerk.
- Produkte: Squish, NetBeans, MKS Integrity, DONAR, CORBA, DOORS, Windchill.
- Kenntnisse: Python, Java, Linux, C++, Ada.
Daniel Carton
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Mohamed Saleh
Letzte Position:
Machine Learning Engineer (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenauslesung aus PDFs, unter Nutzung von Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI LLMs (GPT-4), um Genauigkeit zu steigern und komplexe Dokumentstrukturen zu bewältigen.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und deployte den Agenten auf Vertex AI.
- Entwarf Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage zu laden, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu schreiben.
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für konsistente lokale Entwicklung und Bereitstellung.
- Nutze PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, indem er Tools nutzt und Azure Document Intelligence integriert.
- Trug zum Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen bei, indem ich Databricks einsetzte, um bestehende CDRs zu finden und die Gesamtkosten zu berechnen.
- Entwickelte einen konversationalen KI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarifextraktion und setzte den Service mit Azure Container Apps um.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
Johannes Riesterer
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter & Technischer Leiter bei Studio Fluffy UG
- Wissenschaftliches Rechnen
- Maschinelles Lernen
- Generative Gestaltung & UX
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dask einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Energie
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
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 Dask 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
Verteiltes Python
Dask ist ein Python-Framework für paralleles und verteiltes Rechnen. Es hilft Teams dabei, große Arbeitslasten in kleinere Aufgaben aufzuteilen und sie auf einer Maschine oder in einem Cluster auszuführen. Unternehmen nutzen es für Datenverarbeitung, Analysen und Workloads, die nicht in den Speicher passen.
Typische Arbeit
- Lazy Data-Pipelines mit Dask DataFrame und Dask Array aufbauen
- Python-Code mit verzögerten Aufgaben parallelisieren
- Cluster-Läufe mit dask.distributed orchestrieren
- Skalierbare Notebook-Workflows für Analyse-Teams vorbereiten
Passung ins Ökosystem
Starke Spezialisten wissen, wie Dask mit pandas, NumPy, SciPy, Jupyter und Objektspeicher zusammenspielt. Sie verstehen auch, wie man den Overhead von Aufgaben, Speicherverbrauch, Serialisierung und Scheduling ausbalanciert. Genau das hält verteilten Python-Code unter echter Last stabil.
Wann Unternehmen beauftragen
Teams holen freiberufliche Experten dazu, wenn pandas-Jobs zu langsam werden, wenn ETL skalieren muss oder wenn lokale Skripte in ein Cluster-Setup überführt werden sollen. In Deutschland kommt das oft in Analytics-Teams, der Fertigung, der Logistik und in Forschungsumgebungen vor, die bereits auf Python setzen. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn der Datenzugriff und das Cluster-Setup klar sind.
Was starke Experten tun
Starke Dask-Profis lesen Code und Datenfluss zusammen. Sie wissen, wann verzögertes Rechnen sinnvoll ist, wann Zwischenergebnisse gespeichert werden sollten und wann ein anderer Ansatz besser ist. Sie schreiben klare Pipelines, vermeiden Speicher-Spitzen und halten das System gut wartbar.
Häufige Projekthinweise
- pandas-Workflows laufen in Timeouts oder brauchen zu viel Speicher
- Batch-Verarbeitung muss parallel laufen
- Python-Notebooks sind zu produktiven Datenjobs geworden
- Das Cluster-Verhalten ist unklar und schwer zu debuggen
- Das Team braucht einen sauberen Weg vom Prototyp zur skalierbaren Ausführung
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Dask am häufigsten gestellt werden.
Dask wird genutzt, um Python-Workloads parallel und über Cluster hinweg auszuführen. Es passt gut für große Datenaufbereitung, skalierbare Analysen und Jobs, die als pandas- oder NumPy-Code beginnen, aber mehr Kapazität brauchen. Viele Teams nutzen es auch, um denselben Python-Workflow beizubehalten und trotzdem mehr Daten zu verarbeiten.
Dask erweitert vertraute pandas-ähnliche Arbeit auf größere Datensätze und verteilte Ausführung. Pandas ist einfacher für kleinere Aufgaben im Arbeitsspeicher, während Dask hilft, wenn der Workload eine Maschine übersteigt. Ein starker Spezialist kann Ihnen sagen, wann Sie pandas-ähnlichen Code skalieren und wann Sie die Pipeline umbauen sollten.
Dask wird oft gewählt, wenn das Team bereits stark auf Python ausgerichtet ist und einen leichteren Weg in die Parallelverarbeitung sucht. Spark kann für sehr große Plattform-Setups besser passen, aber Dask ist für Data Science und Python-lastige Workflows oft einfacher. Die richtige Wahl hängt von der Codebasis, der Datenstruktur und den betrieblichen Anforderungen ab.
Ein guter Dask-Freelancer bringt meist fundierte Kenntnisse in Python, pandas, NumPy und verteilten Systemen mit. Erfahrung mit Jupyter, Cloud-Speicher, Linux und containerbasierten Setups ist ebenfalls oft nützlich. Für produktive Arbeit sind Logging, Profiling und Speicher-Tuning genauso wichtig wie die API selbst.
Dask-Expertise ist wichtig, wenn ein Prototyp langsam, fehleranfällig oder teuer im Betrieb geworden ist. Sie ist auch wichtig, wenn Task Graphs, Cluster-Verhalten oder Speicherengpässe schwer zu verstehen sind. In solchen Fällen kann ein Spezialist das Design vereinfachen, statt nur mehr Worker hinzuzufügen.
Ja, Dask-Projekte funktionieren oft gut remote, wenn Datenzugriff, Umgebung und Cluster-Setup dokumentiert sind. In Deutschland arbeiten Teams häufig mit lokalen Ansprechpartnern und entfernten Python-Spezialisten zusammen, besonders bei Analytics- und Data-Infrastruktur-Arbeiten. Vor-Ort-Zeit ist vor allem dann nützlich, wenn sichere Systeme oder interne Umgebungen direkten Zugriff brauchen.
Ein starker Dask-Spezialist erklärt Abwägungen klar und kann zeigen, wie er Engpässe reduziert hat, nicht nur, wie er die Bibliothek genutzt hat. Achten Sie auf eine saubere Task-Struktur, sinnvolle Partitionierung und einen ruhigen Umgang mit Speicher- und Scheduler-Problemen beim Debuggen. Gute Arbeit hinterlässt außerdem Code, den das Team weiter unterstützen kann.
Nein, Dask ist das breitere Python-Projekt, während dask.distributed der verteilte Scheduler und Cluster-Bestandteil ist, den viele Teams in der Produktion nutzen. Ein Freelancer sollte sowohl die Daten-APIs auf höherer Ebene als auch das Ausführungsmodell auf niedrigerer Ebene verstehen. Diese Kombination ist wichtig, wenn ein Workflow vom Notebook in einen gemeinsam genutzten Cluster wandert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Dask in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 754 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Dask in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Dask in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Dask in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Dask in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (63%) und Energie (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Dask in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dask eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
