Zum Hauptinhalt springen
🇩🇪DSGVO konform
Finden Sie in wenigen Minuten die perfekten

Data-Lake-Experten in München

aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI

Beauftragen Sie Experten, die rohe und aufbereitete Datenschichten entwerfen, Ingestion und Governance einrichten und Analytics-Teams mit vertrauenswürdigen Daten verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data-Lake-Experten eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Christiane Neher

Profil ansehen

Managementberater

Munich
Christiane Neher

Letzte Position:

Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

  • Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
  • Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
  • Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
  • Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
  • Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

  • Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
  • Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
  • Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
  • Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
  • Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
  • Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
  • Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
  • Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
  • Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
  • Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

  • Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
  • Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
  • Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
  • Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

  • Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
  • Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
  • Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
  • MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

  • Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
  • Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
  • Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

  • Analyse der aktuellen Herausforderungen
  • Definition übergeordneter Ziele
  • Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
  • Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
  • Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Verifizierter Experte

Thomas Hoefkens

Profil ansehen

Senior MLOps-, DevOps Engineer

Munich
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).
Verifizierter Experte

Hardeep Bhutter

Profil ansehen

Sr. Data Engineer

Munich
Hardeep Bhutter

Letzte Position:

Sr. Data Engineer bei Charles Schwab Bank

  • End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
  • Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
  • Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
  • Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
  • Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
  • Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
  • Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
  • Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Verifizierter Experte

Harald Laschitz

Profil ansehen

Projektmanagement

Grünwald
Harald Laschitz

Letzte Position:

Projektmanagement bei Loocid LLC

  • Durchführung einer umfassenden Due Diligence-Prüfung für eine potenzielle Akquisition einer Schweizer Produktionsfirma im Rahmen einer Pre-Merger-Analyse
  • Bewertung der Produktionskapazitäten und technischen Infrastruktur
  • Bewertung der Integrationsmöglichkeiten in bestehende Geschäftsprozesse
  • Risikobewertung und Erstellung von Handlungsempfehlungen
  • Dokumentation der Prüfungsergebnisse und Präsentation vor der Geschäftsleitung
Verifizierter Experte

Alyosh Agarwal

Profil ansehen

Business-Intelligence-Berater

München
Alyosh Agarwal

Letzte Position:

Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group

  • Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Verifizierter Experte

Stephan Sahm

Profil ansehen

Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter

München
Stephan Sahm

Letzte Position:

Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io

  • Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

  • Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

  • Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

  • Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

  • Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

Verifizierter Experte

Alexandru Gunescu

Profil ansehen

Leiter Cloud-Infrastruktur

Munich
Alexandru Gunescu

Letzte Position:

Leiter Cloud-Infrastruktur bei BP

  • Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
  • Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
  • Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
  • Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
  • Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
  • Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
  • Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
  • Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
  • Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
  • Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
  • Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
  • Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
  • Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.
Verifizierter Experte

Bhanu Avula

Profil ansehen

Freiberuflicher Salesforce CRM- und Marketing-Cloud-Experte

Munich
Bhanu Avula

Letzte Position:

Freelance Salesforce CRM- und Marketing-Cloud-Experte bei Arkplus

  • Zusammenarbeit mit Stakeholdern in verschiedenen Abteilungen, um Geschäftsanforderungen, Ziele und Vorgaben zu identifizieren und zu dokumentieren.
  • Durchführung von Interviews, Workshops und Umfragen zur Sammlung umfassender Anforderungen für Salesforce-Lösungen.
  • Konfiguration von Salesforce-Produkten wie Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Health Cloud und Data Cloud gemäß den Unternehmensanforderungen.
  • Analyse bestehender Geschäftsprozesse und Identifizierung von Verbesserungs- und Automatisierungspotenzialen innerhalb der Salesforce-Plattform.
  • Aufbau von Kampagnen, Automatisierungen und Journeys, Datenmanagement, API-Integrationen, Scripting und Anpassungen, Analysen und Berichterstattung sowie Einführung generativer KI-Funktionen.
  • Entwicklung kundenspezifischer Anwendungen mit Apex, Visualforce und Lightning-Komponenten; Erstellung und Anpassung von Salesforce-Objekten, Workflows, Validierungsregeln und Triggern; Implementierung benutzerdefinierter Oberflächen mit Lightning Web Components (LWC).
  • Erstellung von Schulungsmaterialien und Durchführung von Schulungen zur effektiven Einführung von Salesforce-Lösungen.
  • Laufender Support für Endbenutzer, Fehlerbehebung und Sicherstellung der Nutzerkompetenz in Salesforce.
  • Erstellung und Durchführung von Testplänen, einschließlich Unit-Tests, Integrationstests und User Acceptance Testing (UAT).
  • Identifikation und Lösung von Problemen, um sicherzustellen, dass Salesforce-Lösungen den Geschäftsanforderungen und Qualitätsstandards entsprechen.
  • Design und Implementierung benutzerdefinierter Berichte und Dashboards zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse und Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
Verifizierter Experte

Nikolay Tonev

Profil ansehen

Senior Cloud-Datenarchitekt

Unterhaching
Nikolay Tonev

Letzte Position:

Senior Cloud-Datenarchitekt bei Cloudreach/Eviden (ein ATOS-Unternehmen)

  • Konzipierte eine Self-Service-Plattform mit Google Kubernetes Engine (GKE) für eine große Finanzinstitution (Commerzbank), die über 1000 Nutzer in Hunderten von Produktteams befähigte, Ressourcen eigenständig bereitzustellen und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.
  • Entwarf eine datenproduktorientierte Plattformarchitektur für das britische Verkehrsministerium (Department for Transport, DfT), um mehr als 1500 direkte Endanwender und zahlreiche angebundene Drittsysteme zu bedienen, wodurch Datenzugänglichkeit und Governance verbessert wurden.
  • Trieb das Geschäftswachstum voran, indem ich die strategische Roadmap für die Geschäftslinie 'One Cloud' entwickelte, mit dem Ziel einer Umsatzsteigerung von 10 %.
  • Diente als Kernmitglied der CTO-Authority und gab strategische Empfehlungen zu internen Cloud-Initiativen und Best Practices.
Verifizierter Experte

Maziyar Khorrami

Profil ansehen

Senior Data Engineer

Taufkirchen
Maziyar Khorrami

Letzte Position:

Data Engineer bei MSD Germany

  • Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
  • Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
  • Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
  • Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
  • Datenmodellierung in AWS Redshift

MLOps

  • Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
  • Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
  • Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
  • Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
  • Feature Importance mit mlflow

Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy

Verifizierter Experte

Velika Ivanova

Profil ansehen

Senior Programmmanager - Datenbereitstellung, Client Experience Office

München
Velika Ivanova

Letzte Position:

Senior Programmmanager - Datenbereitstellung, Client Experience Office bei Sun Life Financial

  • Verwaltung eines digitalen Portfolios im Wert von 30 Mio. $, bei dem strategische Ziele mit technologischen Lösungen verknüpft wurden, um die Kundenerfahrung über Geschäftsbereiche hinweg zu personalisieren und zu verbessern, wodurch Engagement und Zufriedenheit stiegen.
  • Zusammenarbeit mit der Leitung des Client Experience Office und funktionsübergreifenden Teams zur Definition des Geschäftswerts und zur Initiierung digitaler Transformationsinitiativen sowie digitaler Praktiken im gesamten Unternehmen.
  • Leitung der Initiative „Unified View of the Client (UC360)“ durch vier agile Squads zur Integration unterschiedlicher Kundendaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen in eine einheitliche Analytikplattform, wodurch Kundeneinblicke, Marketingengagement und Journey-Analysen erweitert wurden.
  • Verwaltung eines Jahresbudgets von 8 Mio. $, Sicherstellung einer Budgetabweichung von +/- 5 % sowie Durchführung vierteljährlicher Inkrementalplanungen zur Synchronisierung funktionsübergreifender Abhängigkeiten.
  • Steigerung der Verkäufe und des verwalteten Vermögens um 26 Mio. $, indem die UC360-Plattform zur Umsetzung gezielter Marketingstrategien und Kundenansprache genutzt wurde, unterstützt durch prädiktive Modelle und tiefgehende Einblicke, wodurch die Produktivität des Analytikteams gesteigert und die Markteinführung beschleunigt wurde.
  • Behebung von Fehlanpassungen und Dateninkonsistenzen durch Koordination einer Drittanbieterbewertung zur Definition eines neuen Zielbilds für Daten und Analytik sowie eines Betriebsmodells mitsamt Governance-Rahmen, wodurch termingerechte Projektdurchführungen und funktionsübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht wurden.
  • Erstellung detaillierter Berichte zu KPIs, Finanzprognosen und Ressourcenplanung für fünf agile Teams, um sicherzustellen, dass Projekte ihre Ziele erreichten und messbare Renditen lieferten, wodurch Effizienz und Wirkung in wichtigen Geschäftsbereichen maximiert wurden.
Verifizierter Experte

Natalia Dobrova

Profil ansehen

Senior HR-Business-Partner für Tech und Marketing

Munich
Natalia Dobrova

Letzte Position:

Senior HR-Business-Partner für Tech und Marketing bei KONUX GmbH

  • Organisationsdesign & HR-Transformationsprojekt.
  • Entwicklung von OKRs.
Verifizierter Experte

Jonas Anschütz

Profil ansehen

Senior Berater (Freiberuflich)

München
Jonas Anschütz

Letzte Position:

Senior Berater (Freiberuflich) bei Div. Unternehmen aus den Sektoren Energie, GKV, IT

  • Beratung in IT-Beschaffung, Vergabeverfahren und Prozessmanagement
  • Erstellen von Verfahrens- und Vertragsunterlagen
  • Projekt- und Dokumentenmanagement sowie Qualitätssicherung
  • Analyse und Optimierung von Unternehmensprozessen
  • Konfliktanalyse, Vertragsprüfung und Lösungsentwicklung
Verifizierter Experte

Nandana Roy

Profil ansehen

IT Product Owner

München
Nandana Roy

Letzte Position:

IT Product Owner bei PwC

  • Projekt: SAP-Migration (ECC zu S/4HANA) – US-basierte interne Analytics-Lösung zur Verwaltung von Finanz- und Personal-Performance-Insights für über 10.000 Nutzer in Nord- und Südamerika.
  • Leitete die Cloud-Migration von einem Legacy-Data-Warehouse zu Azure Data Lake und Databricks und steigerte so die Systemskalierbarkeit um 40% sowie reduzierte manuelle Eingriffe um 60%.
  • Übernahm die End-to-End-Produktverantwortung für 3 cross-funktionale Agile-Teams mit der SAFe-Methodik und Azure DevOps.
  • Entwarf und implementierte Datenpipelines mit Azure Data Factory, wodurch die Datenübernahme um 30% schneller wurde und Datenfehler um 25% sanken.
  • Definierte die Produkt-Roadmap, den Backlog und Sprint-Ziele in Zusammenarbeit mit Stakeholdern und sicherte, dass 95% der Ergebnisse den Geschäftserwartungen entsprachen.
  • Verwaltete den Produkt-Backlog und priorisierte die Feature-Entwicklung basierend auf Stakeholder-Bedürfnissen, was zu einer 25% Steigerung der Sprint-Velocity und einer Sprint-Abschlussquote von 100% führte.
  • Moderierte Agile-Zeremonien (Sprint-Planning, Reviews, Retrospektiven), die die Zusammenarbeit im Team verbesserten und die Lieferzeiten um 20% verkürzten.
  • Führte Anforderungsaufnahme und -analyse durch, verbesserte die Datenqualität und die Ausrichtung an den Geschäftszielen und steigerte so die Migrationseffizienz um 25%.
  • Arbeitete eng mit Geschäftsverantwortlichen zusammen, wodurch die Zeit zur Streitbeilegung um 15% sank und die Ausrichtung am Geschäftswert gestärkt wurde.
  • Erstellte KPI-Dashboards zur Messung der Produktakzeptanz und Plattformstabilität, was die Stakeholder-Zufriedenheit um 20% steigerte.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data-Lake-Experten einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

20 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)

Positionsdauer

3,3 Jahre (Deutschland: 2,4 Jahre)

Positionen pro Freelancer

8 (Deutschland: 10)

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Bachelor-Abschluss oder höher

89% (Deutschland: 95%)

Master-Abschluss oder höher

61% (Deutschland: 70%)

Doktortitel

6% (Deutschland: 17%)

Zertifizierungen pro Freelancer

2 (Deutschland: 4)

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95% (Deutschland: 98%)

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 2 4 6 8
<€640 €640-​800 €800-​960 €960-​1120 €1120+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Data-Lake-Experten einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 820 €
Ø Deutschland 822 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €
Median Deutschland 800 €

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

Kernzweck

Ein Data Lake speichert große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten an einem Ort. Er wird für Analytics, Reporting, Machine Learning und den Datenaustausch zwischen Teams genutzt. Gute Experten wissen, wie man den Lake flexibel hält, ohne dass er zu einem unübersichtlichen Archiv wird.

Übliche Stacks

Data-Lake-Arbeit basiert oft auf Cloud-Speicher- und Verarbeitungstools.

  • Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage
  • Spark, Databricks oder EMR für die Verarbeitung
  • Hive, Trino oder Athena für den Query-Zugriff
  • Kafka und Batch-Pipelines für die Ingestion

Was gute Experten tun

Ein guter Fachmann definiert Ordner- oder Tabellenstrukturen, Metadatenregeln, Zugriffskontrollen und Lifecycle-Richtlinien. Außerdem sorgt er dafür, dass Rohdaten, bereinigte Daten und für Analytics vorbereitete Daten leicht zu finden sind. Diese Arbeit ist genauso wichtig wie die Speicherschicht selbst.

Wann Unternehmen Hilfe brauchen

Freelance-Unterstützung ist üblich, wenn ein Lake zu schnell wächst, die Datenqualität sinkt oder Teams sich nicht auf Governance einigen können. Sie hilft auch, wenn ein Unternehmen von einem reinen Warehouse-Setup auf ein Lake- oder Lakehouse-Modell umsteigt. In München kommt das oft in Industrie-, Mobilitäts-, Finanz- und Softwareteams vor, die einen gemeinsamen Datenzugriff brauchen.

Lieferbereiche

Typische Aufgaben sind:

  • Ingestion-Pipelines und Schema-Behandlung
  • Einrichtung von Data Catalog und Lineage
  • Design von Sicherheit, Berechtigungen und Verschlüsselung
  • kosteneffiziente Speicher- und Aufbewahrungsregeln
  • Data-Quality-Checks und kuratierte Bereiche

Worauf man achten sollte

Die besten Experten schreiben klare Data Contracts, verstehen die Grenzen von Cloud-Speicher und wissen, wie man Offenheit und Kontrolle ausbalanciert. Sie können die Unterschiede zwischen einem Data Lake, einem Warehouse und einem Lakehouse erklären. Wenn sie nicht beschreiben können, wie Nutzer den Daten vertrauen sollen, ist das Setup noch nicht fertig.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

FRATCH GPT liefert in Minuten Freelancer-Vorschläge mit nachvollziehbarer Begründung und transparenten Preisen und hilft deiner Personalabteilung, schnell und regelkonform die besten Talente zu finden.

Probier es aus:

Teste FRATCH GPT

Häufig gestellte Fragen

Unsicher, wo du bei Data-Lake-Experten anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.

Ein Data Lake wird genutzt, um rohe und verarbeitete Daten in einer gemeinsamen Umgebung für Analytics, Reporting und Machine Learning zu speichern. Er hilft Teams dabei, Quelldaten, transformierte Daten und historische Daten zusammenzuhalten, ohne zu früh eine feste Struktur vorzugeben. Gute Setups machen diese Daten durchsuchbar und nutzbar, nicht nur gespeichert.

Ein Data Lake speichert Daten in einem flexibleren Format und nimmt meist zuerst rohe Eingaben auf. Ein Data Warehouse ist stärker strukturiert und für feste Reporting-Muster optimiert. Viele Unternehmen nutzen beides, wobei der Lake das Warehouse speist oder breitere Analysen unterstützt.

Ein Data-Lake-Projekt braucht oft externe Hilfe, wenn die Ingestion unübersichtlich wird, Zugriffsregeln unklar sind oder Teams den gefundenen Daten nicht vertrauen können. Freelancer sind auch während Cloud-Migrationen, bei der Neugestaltung von Governance oder wenn ein Lakehouse-Ansatz eingeführt wird, hilfreich. Der beste Zeitpunkt für Hilfe ist, bevor sich schlechte Strukturen ausbreiten.

Ein starker Data-Lake-Spezialist kennt meist auch Cloud-Speicher, SQL, Python, Spark und Data Modeling. Wissen über Governance-, Sicherheits- und Metadaten-Tools ist ebenfalls wichtig. Wenn das Projekt AWS, Azure oder Databricks nutzt, ist diese Erfahrung besonders nützlich.

Ein Data Lake ist die Speicherbasis; ein Lakehouse ergänzt darauf Tabellenmanagement, Zuverlässigkeit und Warehouse-ähnliche Funktionen. In vielen modernen Setups baut das Lakehouse auf derselben Speicherschicht auf, bietet aber stärkere Governance und bessere Query-Performance. Unternehmen wählen je nach benötigter Kontrolle und Struktur zwischen beiden.

Ja, ein Data-Lake-Spezialist kann oft remote arbeiten, weil die meisten Aufgaben in Cloud-Umgebungen und dokumentierten Pipelines stattfinden. Vor-Ort-Zeit kann am Anfang eines Projekts trotzdem helfen, besonders bei Zugriffsprüfungen, der Abstimmung mit Stakeholdern oder Gesprächen zu sensiblen Daten. Für Teams in München ist hybride Zusammenarbeit üblich, wenn Fach- und Technikteams engen Kontakt brauchen.

Ein guter Data-Lake-Profi kann Ingestion, Governance, Qualität und Zugriffskontrolle in einfacher Sprache erklären. Achten Sie auf konkrete Beispiele dafür, wie er mit fehlerhaften Schemas, doppelten Daten oder unklaren Zuständigkeiten umgegangen ist. Gute Antworten verbinden das Storage-Design immer damit, wie Menschen die Daten tatsächlich nutzen.

Nicht ganz. Azure Data Lake bezeichnet meist die Speicher- und Analysedienste von Microsoft zum Aufbau eines Data Lakes, insbesondere Azure Data Lake Storage. Der allgemeine Begriff umfasst das gesamte Designmuster, unabhängig davon, welche Cloud- oder Speicherlösung verwendet wird.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 820 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 61% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Französisch (32%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Professionelle Dienstleistungen (63%) und Bank- und Finanzwesen (58%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Business Intelligence (79%) und Projektmanagement (68%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Lake-Experten 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.

Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg

Kostenlose Demo vereinbaren

Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.

Kontakt-Formular

Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!

FRATCH CEO Avatar

Philipp Thomaschewski

FRATCH CEO

LinkedInFRATCH