Data Lake Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die Data Lakes für Analytics, Batch- und Streaming-Ingestion sowie sicheren Datenzugriff über Cloud- und Lakehouse-Setups hinweg entwerfen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
Alexander Zhirov
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Vili Dhamo
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Bertrand Rothen
Letzte Position:
Interim IAM Product Owner (Identitätsmanagement) bei REWE digital GmbH
- Etablierung von Identity- & Directory-Management als neues (ausgelagertes) Team und Produkt im IAM-Cluster.
- Leitung des Produkts „Identity & Directory Management“ (8 Personen) als Product Owner.
- Konzept für „Digitale Identitäten“, d. h. IDs mit beliebig vielen Nutzern/Konten und Strategie für ein modernisiertes Produktangebot.
- Modernisierung der APIs, Migration zu containerisierter Infrastruktur, Rollout in internationale Märkte und standardisierte Lösungen im gesamten REWE-Konzern.
- Tech: OpenText™ (NetIQ) eDirectory & Identity Manager, LDAP, SAP HR/HCM, Docker/Kubernetes/Podman, REST-APIs, Microsoft Active Directory & Entra ID, PostgresDB, Keycloak, Ansible, Cyberark (PAM), Apache Kafka, Jira, Confluence, Miro.
Amogha Sathyanarayana
Letzte Position:
Senior Product Manager - OS, Plattform, IAM bei Aleph Alpha GmbH
- Verantwortlich für den Produktlebenszyklus der souveränen KI-Plattform und Betriebssystem-Teams für Enterprise- und Regierungskunden sowie interne Stakeholder (Infra, Lösungslieferung, Support, Umsatz)
- Plattform von einer 200-Nutzer-Beta auf einen vollständigen Rollout mit über 70.000 Mitgliedern bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) aufgebaut und dabei ISO 42001- und EU-KI-Verordnungskonformität sichergestellt
- Die Umstellung auf eine mandantenfähige Shared Inference-Architektur entworfen, wodurch die GPU-Cluster-Auslastung von 20 % auf 85 % stieg und die Infrastrukturkosten pro Kunde für SaaS um 40 % sanken
- Modellquantisierung eingeführt, sodass Kunden fortschrittliche LLMs auf älterer Hardware (A100-GPUs) statt auf H100 ausführen können, wodurch über 70 % der Kosten pro Abfrage eingespart werden
- Komplexe Helm-Konfigurationen in einen dynamischen Modellmanager überführt, wodurch sich die Zeit für Installation oder Austausch von Modellen um rund 80 % verkürzte
- Eine teure Eigenentwicklung eines Dashboard-Services gestoppt, stattdessen auf eine API-first-Datenstrategie umgeschwenkt, die Kunden direkt nutzen können, und so €100.000+ an Opex und Capex eingespart
- Ein sicherheitsorientiertes Agenten-Marktplatz- und Control-Plane-Leuchtturmprojekt für eine Tier-1-Bank aufgebaut, das internen Teams die Bereitstellung autonomer Agenten innerhalb strenger regulatorischer Vorgaben ermöglicht
Mohamed Ghassen Brahim
Letzte Position:
Lead / Principal Cloud-, KI- & Sicherheitsarchitekt bei Freiberufler / CC Conceptualise GmbH
Durchgeführte Projekte:
Projekt: RWE – Aufbau einer konzernweiten Zero-Trust-Cybersecurity-Architektur (CITADEL) Rolle: Senior Enterprise Cybersecurity-Architekt / Zero-Trust-Architekt Unternehmen: RWE AG Beschreibung: Konzeption und Umsetzung der strategischen Cybersecurity-Zielarchitektur CITADEL bei RWE, basierend auf dem Zero-Trust-Architekturprinzip und ausgerichtet an regulatorischen Anforderungen wie NIS2, ISO 27001 und konzernweiten Security-Governance-Vorgaben. Ziel war der Aufbau einer messbaren, auditierbaren und skalierbaren Sicherheitsarchitektur mit starkem Fokus auf Identity Governance, Compliance-Transparenz und operative Steuerbarkeit. Aufgaben & Erfolge:
- Zero-Trust-Architekturdesign: Entwicklung einer unternehmensweiten Zero-Trust-Referenzarchitektur (Identity, Device, Network, Application, Data) inkl. Trust-Zonen, Kontrollpunkten und Durchsetzungsmechanismen gemäß NIS2.
- Identity & Access Governance (IGA): Design und Einführung von IGA-Governance-Strukturen inkl. Rollenmodellen, Rezertifizierungsprozessen, Segregation of Duties (SoD) und Lifecycle-Management für Identitäten und Zugriffe.
- Security Governance & KPIs: Definition und Implementierung von Security-KPIs und Metriken zur Steuerung von Zero-Trust-Reifegrad, Identitätsrisiken und Compliance-Erfüllung auf Management-Ebene.
- Compliance & Reporting: Aufbau standardisierter Compliance-Reports und Dashboards zur Unterstützung interner Audits, externer Prüfungen und regulatorischer Nachweispflichten (u. a. NIS2).
- Architektur- & Stakeholder-Alignment: Enge Abstimmung mit Enterprise Architecture, IT-Betrieb und Fachbereichen zur Integration der CITADEL-Architektur in bestehende IT- und Security-Landschaften.
- Strategische Sicherheitsberatung: Beratung von Programmen und Projekten hinsichtlich Zero-Trust-Konformität, Identity-Zentrierung und regulatorischer Anforderungen im Energie- und KRITIS-Umfeld. Technologien & Methoden: Zero Trust Architecture, NIS2, Identity Governance & Administration (IGA), IAM, RBAC, SoD, Entra ID, Sailpoint, Zscaler, Terraform / IaC, Policy as Code, Security KPIs, Compliance Reporting, NIS2, NIST 2.0, ISO 27001, Enterprise Security Architecture, Governance Frameworks, Risk & Control Management
Projekt: Aufbau einer skalierbaren AI Workbench Plattform auf Microsoft Azure Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Siemens Energy Beschreibung: Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer sicheren, modularen Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung von Data Science, Machine Learning und KI-Anwendungen für verschiedene Engineering-Teams bei Siemens Energy. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud-Architektur: Entwurf und Implementierung einer Infrastructure-as-Code-Lösung (Terraform) zur automatisierten Bereitstellung von Azure-Ressourcen (Resource Groups, Storage Accounts, Cosmos DB, Application Insights, Netzwerk, PostgreSQL Flexible Server, Azure Container Apps, Azure Container Registry).
- Developer Portal: Um Self-Service und die Befähigung von Entwicklern, Data Scientists und KI/ML-Ingenieuren zu ermöglichen, wurde Backstage mit benutzerdefinierten Frontend- und Backend-Plugins (Node.js, TypeScript, React.js, PostgreSQL, Container-Apps) verwendet.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Umsetzung von Azure RBAC, um Engineering-Gruppen (z. B. AI Engineers) gezielten Zugriff (z. B. Storage Blob Data Contributor, Reader) auf relevante Ressourcen zu ermöglichen.
- Datenplattform-Engineering: Aufbau und Konfiguration einer mehrstufigen Storage-Landschaft (Raw, Curated, Vektordaten) inkl. automatisierter Container-Erstellung und Zugriffssteuerung für fortgeschrittene Analyse- und KI-Workloads.
- DevOps-Integration: Anbindung von Azure DevOps für CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Einhaltung von Sicherheitsstandards.
- Sicherheit & Compliance: Implementierung von Private Endpoints, Netzwerkrichtlinien und Managed Identities zur Sicherstellung von Datenschutz und regulatorischer Konformität.
- Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit interdisziplinären Teams zur Ausrichtung der Cloud-Infrastruktur an geschäftlichen und technischen Anforderungen und zur Förderung der digitalen Transformation bei Siemens Energy. Technologien: Azure, Terraform, Azure DevOps, Cosmos DB, Application Insights, Azure Storage, Private Endpoints, Azure Synapse, Azure Machine Learning, Azure Entra ID, RBAC, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL, Python (Automatisierung), Git
Projekt: Aufbau einer skalierbaren Data Plattform POC auf Azure Kubernetes Service (AKS) Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Hannover Rück SE Beschreibung: Entwicklung und Bereitstellung einer modularen, containerisierten KI-Plattform auf Microsoft Azure zur Unterstützung von Data Engineering und Data Science Teams bei der Hannover Rück SE. Die Plattform basiert auf AKS und integriert JupyterHub, Spark, Kafka, Airflow sowie eine zentrale Benutzeroberfläche zur Verwaltung. Ziel war es, eine wiederverwendbare, sichere Umgebung für datengetriebene Anwendungen und Experimente bereitzustellen. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud- und Plattformarchitektur: Aufbau einer Kubernetes-basierten Infrastruktur mittels Terraform und Helm, unterstützt durch Azure Container Registry (ACR) für die Bereitstellung containerisierter Komponenten.
- Workbench-Design: Integration von JupyterHub (Bitnami Helm Chart), Spark-Cluster, Kafka-Streaming, Apache Airflow und Redpanda in ein konsistentes System mit rollenbasierter Steuerung.
- DevOps-Automatisierung: Entwicklung von PowerShell-Skripten und CI/CD-Prozessen für Image-Vorbereitung, Chart-Deployment und Secrets-Management mit Helm.
- Self-Service & Skalierbarkeit: Ermöglichung einer standardisierten, reproduzierbaren Bereitstellung für Data Science Umgebungen auf Mandantenbasis. Katalog und Entwicklerportal wurden über Backstage mit einer benutzerdefinierten Integration mit Azure DevOps bereitgestellt, um Pipelines auszulösen und zu überwachen (Node.js, TypeScript, React.js, Spotify Backstage mit Custom Plugins, gehostet auf AKS).
- Netzwerk & Sicherheit: Einsatz privater Endpunkte, Netzwerkrichtlinien, Key Vault und RBAC zur Sicherstellung von Sicherheit und Governance-Vorgaben im Versicherungskontext.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit Data Scientists, DevOps-Teams und Security Offices zur Integration von Anforderungen in Design und Betrieb. Technologien: Azure, AKS, Helm, Terraform, Azure Container Registry, PowerShell, Apache Spark, JupyterHub, Airflow, Kafka, Redpanda, Azure Key Vault, Azure Monitor, RBAC, Kubernetes Secrets, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL
Projekt: Data & AI Plattform Engineer Unternehmen: Allianz Technology Beschreibung:
- Befähigung und Unterstützung der Nutzer der Allianz Data Platform (ADP) – insbesondere Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning Engineers – zur optimalen Nutzung der Plattform auf Basis von Azure Synapse und Azure Machine Learning, um ihre geschäftlichen Ziele effizient zu erreichen.
- Beratung zu Architektur, Best Practices und effizientem Einsatz der ADP für End-to-End-Anwendungsfall-Pipelines – von der Datenaufnahme über Datenverarbeitung bis hin zu Softwarebereitstellung und Feedbackschleifen.
- Erklärung von Vor- und Nachteilen vorgeschlagener Plattformlösungen gegenüber internen und externen Stakeholdern, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
- Definition und Implementierung von Best Practices (insbesondere in PySpark) sowie kontinuierliche Verbesserung des ADP-Stacks und der finalen Produktionsumgebung.
- Identifikation und Umsetzung von Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung von Leistung, Zuverlässigkeit und Automatisierung der Plattform.
- Erstellung technischer Dokumentation sowie interner Ankündigungen und Blogbeiträge, um Neuerungen, Funktionen und Best Practices der ADP zu kommunizieren.
Projekt: OneTenant – Post-Merger Azure & M365 Consolidation Rolle: Projektleiter / Azure Workstream Lead Unternehmen: Alliance Healthcare Deutschland / GEHE
- Post-Merger Tenant-Konsolidierung: Migration und Zusammenführung von zwei bestehenden Microsoft-Tenants in einen neuen Ziel-Tenant im Rahmen eines M&A-Projekts, inkl. Azure, Entra ID (Azure AD) und Microsoft 365.
- End-to-End-Migrationssteuerung: Planung, Koordination und Durchführung von Cloud-to-Cloud- und On-Prem-to-Cloud-Migrationen unter Berücksichtigung von Business Continuity, regulatorischen Anforderungen (u. a. Datenschutz, IT-Compliance) und Cutover-Strategien.
- Azure Plattform-Setup: Design, Aufbau und Härtung der neuen Azure-Landing-Zone inkl. Subscription-Struktur, Netzwerk-Topologie, Identity-Architektur, Security-Baseline und Governance-Framework (RBAC, Policies, Blueprints).
- IAM & Security-Integration: Konsolidierung und Neustrukturierung von Entra ID (Azure AD), Rollenmodellen, Conditional Access, Privileged Identity Management (PIM) und Identity-Governance für eine sichere Post-Merger-Zielarchitektur.
- Microsoft 365 Migration: Durchführung der mandantenübergreifenden M365-Migration (Exchange Online, OneDrive, SharePoint, Teams) mit AvePoint Fly, inkl. Benutzer-, Daten- und Berechtigungsübernahme.
- Problem- & Cutover-Management: Identifikation, Priorisierung und Lösung technischer und organisatorischer Risiken während der Migrationswellen, inkl. Go-Live-Vorbereitung und Hypercare-Phase.
- Stakeholder- & Programmsteuerung: Enge Abstimmung mit IT, Security, Compliance, Business Units und externen Migrationspartnern zur Sicherstellung einer stabilen und revisionssicheren Post-Merger-IT-Plattform.
- Service Transition: Überführung von Applikationen, Plattformen und Betriebsmodellen in eine konsolidierte Zielorganisation.
- Kommunikation: Steuerung internationaler Projektteams in Deutsch und Englisch in einem unternehmenskritischen Post-Merger-Transformationsprogramm.
- Technologien: Azure Cloud: Aufbau und Betrieb einer M&A-fähigen Cloud-Plattform mit Azure Networking, Compute, Storage, Entra ID, Security Center und Governance-Services; Microsoft 365 & AvePoint Fly: Tenant-to-Tenant Migration von Collaboration-, Mail- und Identitätsdaten.
Projekt: Aufbau einer Azure KI & Analytics Plattform für Single Risk Reporting Unternehmen: Hannover Rück SE
- Entwickelte eine skalierbare und leistungsstarke Azure Data & AI Analytics Plattform für das Single Risk Reporting.
- Implementierte die Infrastruktur automatisiert mit Infrastructure as Code (IaC) mittels Tools wie PowerShell/Bicep.
- Entwickelte und optimierte Datenpipelines für die Verarbeitung und Validierung großer Datenmengen.
- Setzte eine Self-Hosted Integration Runtime auf, um eine sichere Verbindung zu SAP-Systemen zu gewährleisten.
- Integrierte die aufbereiteten Daten in MicroStrategy und erstellte interaktive Dashboards und Berichte für datenbasierte Entscheidungen.
- Sicherstellte Datenschutzkonformität und Sicherheitsanforderungen durch rollenbasierte Zugriffskontrolle und Compliance-Maßnahmen. Technologien: Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning, RAG, LLMs, Infrastructure as Code (IaC), Azure Data Pipelines, Self-Hosted Integration Runtime, SAP, MicroStrategy
Integrations-Engineering Azure / CI/CD Unternehmen: Mercedes-Benz Tech Innovation Tätigkeiten & Verantwortlichkeiten:
- Systemanalyse & Anforderungsdefinition: Bewertung geplanter Systemlandschaften zur Identifikation von Integrations- und Sicherheitsanforderungen.
- Integrationsarchitektur & Design: Definition und Umsetzung von Anforderungen zur Integration von Microsoft Dynamics 365 in bestehende Azure-basierte Infrastrukturen.
- Architektur & Infrastruktur: Aufbau sicherer, skalierbarer Azure Landing Zones, Design von Cloud-Architekturen und Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mittels Bicep, YAML und PowerShell.
- Entwicklung von KI-Lösungen: Design & Implementierung einer RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation) auf Basis von Azure OpenAI, Azure AI Search, Cosmos DB, Data Lake und Azure Machine Learning Workspace.
- Programmierung & Services: Entwicklung und Integration von Lösungen mit C#, TypeScript, PowerShell und X++ sowie Einsatz von Azure Functions, Azure Logic Apps, Power Platform und weiteren Services.
- API-Management: Verwaltung und Sicherstellung des sicheren Datenflusses durch Azure API Management und Implementierung von RESTful APIs.
- DevSecOps: Aufbau und Betrieb sicherer DevSecOps-Pipelines in Azure DevOps und GitHub, inklusive automatisierter Security- und Compliance-Checks.
- Fehlerbehebung & Optimierung: Identifizierung, Analyse und Behebung von Integrationsproblemen in Echtzeit sowie kontinuierliche Optimierung von Prozessen für Performance und Effizienz.
- Dokumentation & Wissenstransfer: Erstellung umfassender technischer Dokumentation (inkl. IaC) sowie Schulung von Teammitgliedern und Endanwendern. Eingesetzte Technologien & Tools: Microsoft Azure (Landing Zones, Data Lake, API Management, Logic Apps, Functions, Cosmos DB, Machine Learning Workspace), Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations (ERP in der Public Cloud), C#, TypeScript, PowerShell, YAML, Bicep, Azure DevOps, GitHub Actions, Security- und Compliance-Tools.
Projekt: Sirius: Weiterentwicklung von Single Risk Solution Unternehmen: Hannover Rück SE
- Weiterentwicklung des Systems: Verbesserung der bestehenden Module für die Erfassung, Verarbeitung und Administration von Policydaten.
- Integration neuer Features: Einführung neuer Funktionen, die den aktuellen geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
- Optimierung der Benutzererfahrung: Verbesserung der Interaktion zwischen Benutzern und System, insbesondere durch Anpassungen in der UI/UX.
- Datenverwaltung: Entwicklung von Lösungen für die Verwaltung und Konsistenz von Single-Risk-Daten, inklusive automatisierter Validierung und Berichterstattung.
- Sicherstellung der Skalierbarkeit: Optimierung der Software-Architektur, um zukünftige Anforderungen und eine wachsende Datenmenge zu unterstützen.
- Technologien: Azure DevOps, C# und .NET Core, Angular, RabbitMQ
Projekt: Cloud Native Anwendung für Security und Compliance Management Unternehmen: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft AG
- Das Projekt entwickelt eine interne cloud-native Webanwendung für das Sicherheits- und Compliance-Management in der Azure Cloud.
- Architekturkonzeption, Prototyping, POC, MVP und vollständige Produktentwicklung. Bereitstellung der Azure-Infrastruktur.
- Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps. Azure Cloud Verwaltung.
- Azure DevOps, Azure AD, App-Registrierung und Sicherheit. Entwicklung von Diensten in .NET Core.
- Selbstverwaltung und Onboarding von Anwendungen auf der Plattform über Spotify Backstage mit benutzerdefinierten Plugins zur Integration mit Azure DevOps und zur Automatisierung von Richtlinienbereitstellung und Überwachungstools.
- IaC mit YAML und Bicep / ARM-Vorlagen. SQL Server DB, App Services, Functions.
- Microsoft Graph API, Single Sign-On, Azure AD Services. Betrieb und Sicherheitsüberwachung der Dienste.
Projekt: Semis Rollout Unternehmen: GEA Gruppe
- OTSec - PSec Projektkombination aus Azure DevOps Pipeline, Terraform, Kubernetes, CAF.
Projekt: Entwicklung einer Cloud Native Data Platform Unternehmen: Carl Zeiss Digital Innovation GmbH Teil des Teams der Gesundheitsdatenplattform
- Konzeption, Prototyping, POC, MVP und Full-Product-Entwicklung. Bereitstellung von Azure-Infrastruktur, Sicherheit und Compliance, Serverless-Architektur, CI/CD und Qualitätssicherung.
- Terraform IaC und Bash-Scripting. TypeScript und Node.js für Azure Functions.
- Verwendung von Azure API Management, Azure Functions, Azure FHIR APIs, Azure Data Lake, DICOM, Azure Health Services, Azure Cosmos DB
Hai Dang
Letzte Position:
Principal Systemarchitekt & Tech Lead bei IU International University of Applied Sciences
Leitung der Architektur und Bereitstellung einer KI-gestützten Plattform für Bildungsinhalte, Verantwortung für zwei Entwicklungsteams mit voller technischer Verantwortung.
Entwurf und Architektur der Content-Hub-Plattform als Ersatz für das Legacy-System SiteFusion, wodurch Dozenten KI-unterstützte Lernmaterialien erstellen können, um die Lernergebnisse der Studierenden zu verbessern.
Festlegung der technischen Strategie, Definition der Architektur-Anforderungen und Abstimmung von zwei funktionsübergreifenden Teams (AI Media Team, TEAQ Team) auf eine gemeinsame Roadmap.
Umsetzung der Clean-Architecture-Prinzipien und KI-agentenfreundlicher Dokumentationsstandards in der gesamten Engineering-Organisation.
Förderung moderner Entwicklungsabläufe einschließlich CI/CD-Automatisierung und MongoDB-basierter Content-Management-Lösungen.
Germo Görtz
Letzte Position:
BI-Entwickler bei Rhenus Logistics
- Business-Intelligence-Entwicklung im Logistikbereich.
- Migration bestehender Reporting- und Analyse-Lösungen von Cognos auf Microsoft BI.
- Einsatz von Microsoft SQL Server, SSAS, Power BI und weiteren Komponenten der Microsoft-BI-Plattform.
Christian Richter
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Viktoria Beran
Letzte Position:
Freiberuflicher Globaler Recruiter für IT & Engineering bei Freiberuflicher Globaler Recruiter für IT & Engineering
- Active Sourcing (Europa & Asien)
- End-to-End Recruiting (Europa & Asien): Koordination der Recruitmentprozesse; Beratung in der Recruitmentstrategie
- Zusammenarbeit mit Hiring Managern inkl. C-Level und Global Vice President
- Vertragsvorbereitung und Besprechung aller Fragen mit den Bewerbern
- Schulungen und Mentoring zu den Themen Interviewführung, Active Sourcing, Selbstorganisation, Pipelineaufbau
- Langjährige umfassende Arbeitserfahrung mit Personaldienstleistungsunternehmen
- Zusammenarbeit mit globalen HR-Abteilungen inkl. Betriebsrat
- Sehr gute Anwenderkenntnisse mit MS-Office 2011 (Word, PowerPoint, Excel)
- Sehr gute Anwenderkenntnisse in CRM/ATS-Systemen (Salesforce, Personio, iCIMS, HCL Notes)
Ilya Isakov
Letzte Position:
Daten/Plattform/Software-Ingenieur/SRE bei IT Consulting
- Entwickelte eine Plattform basierend auf IoT, Azure, Kubernetes und Postgres für eine bestehende Anwendung
- Migrierte von "Click-Ops" und UI-definierten CI/CD-Pipelines zu Infrastruktur als Code mit Terraform, wodurch eine vollständige Neubereitstellung mehrerer Umgebungen möglich wurde
- Technologien: Terraform, OpenTofu, Azure, Azure DevOps, Kafka, IoT, Kubernetes, Grafana, Prometheus, GitOps, relationale Datenbanken
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Lake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2,4 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 70%)
Doktortitel
22% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Berlin 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 Berlin, die Data Lake 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 ein Data Lake ist
Ein Data Lake speichert rohe und strukturierte Daten an einem Ort und macht sie bereit für Analytics, Machine Learning und Reporting. Er kombiniert oft Objektspeicher, Katalogdienste und Verarbeitungstools, damit Teams mehr Quelldaten behalten können, ohne zu früh ein einheitliches Schema erzwingen zu müssen.
Typische Anwendungsfälle
- Logs, Ereignisse, Dateien und Warehouse-Feeds zentralisieren
- BI-, Data-Science- und ML-Workflows unterstützen
- Historische Daten für Prüfungs- und Replay-Anforderungen aufbewahren
- Batch- und Streaming-Pipelines auf einer gemeinsamen Basis aufbauen
Kern-Stack
Starke Spezialisten kennen den gesamten Stack rund um den Speicher, nicht nur die Speicherebene. Dazu gehören Spark, Databricks, Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi, Hadoop, Kafka, Airflow und Cloud-Dienste wie S3, ADLS und Google Cloud Storage.
Wo Projekte schiefgehen
Ein Data Lake wird unübersichtlich, wenn Ingestion-Regeln, Metadaten und Zugriffskontrolle schwach sind. Unternehmen holen sich freiberufliche Experten dazu, um doppelte Daten zu bereinigen, Zonen zu definieren, das Katalogisieren zu verbessern und die Plattform für Analysten und Engineers nutzbar zu machen.
Was gute Experten liefern
Gute Fachleute schreiben klare Ingestion-Logik, entwerfen Partitionierung und richten zuverlässige Prüfungen für die Datenqualität ein. Sie wissen auch, wie man Schemata dokumentiert, Berechtigungen verwaltet und Pipelines für gemischte Teams in Berlin und in Remote-Setups nachvollziehbar hält.
Wann man einstellen sollte
Holen Sie sich externe Hilfe, wenn Sie ein neues Lakehouse brauchen, eine Migration von Hadoop oder einem Warehouse-zentrierten Setup ansteht oder langsame und unzuverlässige Pipelines behoben werden müssen. Ein starker Spezialist kann auch dabei helfen, die Plattformauswahl mit bestehenden Cloud- und Sicherheitsstandards abzustimmen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data Lake, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Ein starker Data Lake wird genutzt, um rohe und aufbereitete Daten für Analytics, Reporting, Machine Learning und Exploration zu speichern. Er hilft Teams dabei, Quelldaten an einem Ort zu halten und trotzdem verschiedene Anwendungsfälle mit unterschiedlichen Verarbeitungsebenen zu bedienen.
Ein Data Lake speichert Daten in ihrer ursprünglichen oder nur leicht verarbeiteten Form und ist für flexiblen Zugriff gedacht. Ein Warehouse ist stärker strukturiert und auf Abfragen ausgelegt, während ein Lake oft breitere Ingestion, Replay und Machine-Learning-Arbeit unterstützt.
Nein. Data Lake ist das breitere Speicher- und Verarbeitungskonzept, während Delta Lake eine Tabellen- und Transaktionsschicht ist, die Zuverlässigkeitsfunktionen auf dem Lakespeicher ergänzt. Viele Teams nutzen Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi, um Lake-Daten einfacher verwalten zu können.
Ein guter Data Lake Spezialist kennt meist Spark, Kafka, Airflow und einen oder mehrere Cloud-Speicherdienste wie S3, ADLS oder Google Cloud Storage. Kenntnisse in Databricks, Delta Lake, Iceberg oder Hudi sind oft wichtig, wenn die Plattform Tabellenformate und Governance braucht.
Ein Data Lake Projekt profitiert von externer Expertise, wenn das aktuelle Setup unklare Zuständigkeiten, uneinheitliche Datenqualität oder langsame Pipelines hat. Es hilft auch, wenn ein Unternehmen von Hadoop auf Cloud-Speicher umsteigt oder ein Lakehouse-Design von Grund auf aufbaut.
Ja. Data Lake Arbeit ist oft gut remote machbar, weil die meisten Aufgaben in Code, Cloud-Konsolen und Dokumentation stattfinden. Berliner Teams wünschen sich vielleicht trotzdem vor Ort Zeit für Workshops, Sicherheitsprüfungen oder die Abstimmung mit Stakeholdern zu Beginn des Projekts.
Achten Sie auf jemanden, der Ingestion, Katalogisierung, Zugriffskontrolle und Datenqualität in einfachen Worten erklären kann. Ein starker Data Lake Profi zeigt klare Beispiele für Pipeline-Design, den Umgang mit Schemata und dafür, wie die Daten für echte Nutzer zuverlässig gehalten wurden.
Ein Data Lake Experte sollte auch Datenmodellierung, Cloud-Sicherheit, SQL und Orchestrierung verstehen. Je nach Stack können Erfahrung mit Streaming, Governance und Kostenkontrolle genauso wichtig sein wie die Speicherebene.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 880 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Automotive (55%) und Professionelle Dienstleistungen (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (64%) und Produktentwicklung (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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