Data Lakehouse Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen – mit KI-Unterstützung.Beauftragen Sie Experten, die Lakehouse-Architekturen entwerfen, zuverlässige Batch- und Streaming-Pipelines bauen und Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi für Analytics- und KI-Projekte optimieren. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Data Lakehouse eingesetzt haben
Alexander Z.
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.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Enrico G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Germo G.
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 R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Lakehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 97%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Polnisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in 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 Lakehouse einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Lakehouse Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Automotive (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Energie (33%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Fertigung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was ein Lakehouse macht
Ein Data Lakehouse verbindet die Skalierbarkeit eines Data Lakes mit der Struktur und Zuverlässigkeit eines Warehouses. Teams nutzen es für Analytics, Reporting, ML-Feature-Pipelines und kontrollierten Self-Service-Zugriff auf rohe und aufbereitete Daten. Es passt zu Organisationen, die weniger Kopien derselben Daten und einen Ort für verlässliche Tabellen wollen.
Kern-Stack
- Tabellenebenen mit Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi
- Spark, SQL-Engines und Streaming-Tools für Ingestion und Transformationen
- Objektspeicher wie S3, ADLS oder GCS
- Katalog, Lineage und Zugriffskontrolle für die kontrollierte Nutzung
Starke Spezialisten wissen, wie Tabellenformate, Rechen-Engines und Speicher zusammenarbeiten. Sie verstehen auch Partitionierung, Schema-Änderungen und das Dateilayout, damit das System schnell und gut wartbar bleibt.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen freiberufliche Hilfe, wenn ein Lakehouse vom Prototypen in die Produktion soll, wenn Pipelines langsamer werden oder wenn Datenqualität das Vertrauen in Berichte beschädigt. Teams in Berlin brauchen oft Unterstützung bei Product Analytics, SaaS-Daten-Stacks, Media, Fintech und Mobilitätsdaten. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Termine helfen, wenn viele Beteiligte sich bei Zugriff und Modell-Design abstimmen müssen.
Was gute Experten liefern
Gute Professionals erstellen nicht nur Tabellen. Sie definieren Ingestion-Muster, bauen Medallion-artige Schichten, setzen Data Contracts auf und sorgen dafür, dass Batch- und Streaming-Pfade konsistente Ergebnisse liefern. Sie dokumentieren außerdem Verantwortlichkeiten, Aktualisierungslogik und Fehlerbehandlung, damit das Team das Setup betreiben kann.
Fähigkeiten, die zählen
Ein starker Data Lakehouse Spezialist bringt meist SQL, Spark, Python und Wissen zu Cloud-Speicher zusammen mit einem klaren Verständnis für Governance mit. Er sollte ACID-Verhalten, Compaction, Clustering und Kostenabwägungen einordnen können, ohne den Stack zu überengineeren. Erfahrung mit Databricks, externen Snowflake-Tabellen oder offenen Tabellenformaten ist oft nützlich.
Häufige Projektsignale
Wenn Ihr Team diese Probleme sieht, wird meist Lakehouse-Expertise gebraucht:
- BI- und ML-Teams nutzen unterschiedliche Kopien derselben Daten
- Pipelines sind schwer nachzuvollziehen oder nach Fehlern schwer wiederherzustellen
- Die Query-Performance sinkt, wenn die Daten wachsen
- Zugriffsregeln und Tabellenverantwortung sind unklar
In Berlin bedeutet gute Zusammenarbeit oft, auf Englisch mit Produkt- und Engineering-Teams zu arbeiten und sich dabei in kurzen Feedback-Schleifen mit Data Owners und Analysten abzustimmen. Die besten Experten halten das System einfach genug für den täglichen Einsatz.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Data Lakehouse wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Ein Data Lakehouse wird genutzt, um rohe und aufbereitete Daten in einer Architektur zu speichern und dabei Analytics, Reporting und Machine Learning zu unterstützen. Es ist eine häufige Wahl, wenn Teams Warehouse-ähnliche Tabellen auf Lake-Speicher wollen, ohne alles in getrennte Systeme zu duplizieren.
Ein Lakehouse liegt zwischen beiden. Im Vergleich zu einem Data Lake bringt es Tabellenverwaltung, Qualitätskontrollen und zuverlässigere Abfragen mit; im Vergleich zu einem Warehouse bietet es meist flexiblere Speicherung und eine einfachere Handhabung großer, gemischter Datensätze.
Ein Data Lakehouse Projekt umfasst oft Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi sowie Spark und SQL-Engines für Transformationen und Abfragen. Teams nutzen außerdem Cloud-Objektspeicher, einen Datenkatalog, Orchestrierung und Zugriffskontrolle, damit das Setup nutzbar und sauber gesteuert bleibt.
Ein starker Lakehouse Spezialist kennt meist SQL, Python, Spark und Cloud-Datenspeicher. Erfahrung mit Streaming, Datenmodellierung, Governance und Performance-Tuning ist ebenfalls wichtig, weil die Arbeit oft Ingestion, Tabellendesign und Betriebssicherheit umfasst.
Eine Data Lakehouse Migration oder ein neuer Plattformaufbau braucht meist jemanden, der bereits Produktions-Datenpipelines betreut hat und nicht nur Proof-of-Concepts. Wenn Governance, mehrere Teams oder gemischte Batch- und Streaming-Daten im Spiel sind, brauchen Sie einen Spezialisten, der Designentscheidungen sicher treffen kann.
Ja. Die meisten Data Lakehouse Arbeiten können remote erledigt werden, weil es meist um Design, Implementierung, Review und Fehlersuche geht. Für Berliner Teams hilft Vor-Ort-Zeit, wenn Datenverantwortung, Sicherheit oder Analytics-Anforderungen schnell zwischen mehreren Personen abgestimmt werden müssen.
Achten Sie auf sauberes Tabellendesign, klare Data Lineage, nachvollziehbare Aktualisierungslogik und Query-Performance, die auch mit wachsenden Daten stabil bleibt. Ein starker Lakehouse Experte schreibt außerdem gut lesbare Pipelines, behandelt Schema-Änderungen sicher und erklärt Abwägungen, statt sie zu verstecken.
Nicht genau. Data Lakehouse ist die Architektur, während Databricks eine häufig genutzte kommerzielle Umgebung ist, um sie umzusetzen. Viele Teams nutzen auch offene Formate wie Iceberg oder Delta Lake außerhalb von Databricks, daher hängt die richtige Wahl von Ihrem Stack und Ihren Governance-Anforderungen ab.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 758 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 75% mindestens einen Bachelor-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Polnisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lakehouse 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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
