Data Lakehouse Experten in München
– mit geprüften, verfügbaren Spezialisten und der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Lakehouse-Architekturen entwerfen, zuverlässige Batch- und Streaming-Pipelines bauen und Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi für Analytics-Teams optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data Lakehouse eingesetzt haben
Ajay Kumar Deekonda
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
- Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
- Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
- Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
- Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
- Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
- Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
- Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
- Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Sara Zarei
Letzte Position:
Datenanalyst / Analytics-Ingenieur bei IDG Tech Media GmbH
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
- Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
- Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
- Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
- Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
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.
Max Ritter
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Martin Musiol
Letzte Position:
Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up
- Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
- Extraktion kontext-relevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
- Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
- Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
- Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zur Datenübernahme
- Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
- Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI
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
10 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 57%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 13%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
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 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Lakehouse-Grundlagen
Ein Data Lakehouse verbindet die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur, die für Analytics und BI nötig ist. So können Teams Rohdaten und aufbereitete Daten an einem Ort speichern und sie dann mit SQL, Notebooks und modernen Data-Tools abfragen.
Was es unterstützt
- Batch- und Streaming-Aufnahme
- Reporting im Warehouse-Stil auf gemeinsam genutzten Daten
- Workflows für Data Science und Machine Learning
- Governance, Lineage und Zugriffskontrolle
Das ist hilfreich, wenn Unternehmen weniger Kopien derselben Daten und einen klareren Weg von der Aufnahme bis zur Erkenntnis wollen.
Das Kern-Ökosystem
Starke Spezialisten kennen den Stack rund um Data Lakehouse, nicht nur eine einzelne Engine. Sie arbeiten mit Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi, Spark, SQL-Warehouses, Orchestrierungs-Tools und Katalogdiensten.
Sie verstehen auch Speicherlayout, Tabellenformate, Partitionierung, Schema-Evolution und Query-Tuning.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist dann nach freiberuflicher Expertise, wenn ein Lakehouse entworfen, repariert oder teamübergreifend skaliert werden muss. In München passt das oft zu datenintensiver Arbeit in der Fertigung, Mobilität, im Finanzbereich und in Software-Teams, die verlässliches Reporting und schnelleren Datenzugriff brauchen.
Ein freiberuflicher Spezialist hilft, wenn Migrationspläne unklar sind, Pipelines instabil sind oder Governance-Regeln verschärft werden müssen.
Was gute Profis tun
- Ein klares Lakehouse-Modell für rohe, verfeinerte und bereitgestellte Daten entwerfen
- Die Performance für große Abfragen und gemischte Workloads verbessern
- Regeln für Namensgebung, Qualität und Verantwortlichkeiten festlegen, an die sich Teams halten können
- Data Engineering mit Anforderungen aus Analytics und Machine Learning abstimmen
Die besten Profis halten das Design einfach, dokumentieren Abwägungen und wählen Tools, die zum tatsächlichen Workflow des Teams passen.
Gute Projektpassung
Wenn Ihre Daten auf getrennte Lakes, Marts und Warehouse-Ebenen verteilt sind, kann ein Lakehouse Reibung reduzieren. Es hilft auch, wenn Teams Reporting in nahezu Echtzeit, wiederholbare Pipelines oder eine gemeinsame Datenbasis für viele Anwendungsfälle brauchen.
Der richtige Experte erklärt, wann Data Lakehouse die richtige Wahl ist und wann ein einfacheres Warehouse- oder Lake-Setup ausreicht.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Lakehouse am häufigsten aufkommen.
Ein Data Lakehouse wird genutzt, um Datenspeicherung und Analytics an einem Ort zu verbinden. Es unterstützt Reporting, Data Science und Machine Learning, ohne dass Teams die Daten zuerst in separate Systeme kopieren müssen. So lassen sich Rohdaten, bereinigte Daten und kuratierte Daten leichter aufeinander abstimmen.
Ein Data Lakehouse behält die Offenheit eines Data Lakes bei und ergänzt sie um Warehouse-ähnliche Struktur und Governance. Ein Warehouse ist oft besonders stark bei kuratiertem Reporting, während ein Lakehouse dafür gebaut ist, sowohl rohe Dateien als auch strukturierte Analytics zu verarbeiten. Viele Teams wählen es, wenn sie eine Grundlage für viele Workloads wollen.
Ein Data Lakehouse ist die Architektur, während Databricks Lakehouse ein bekannter kommerzieller Ansatz dafür ist. Suchende verwenden beide Begriffe oft dann, wenn sie dasselbe Projektziel meinen. In der Praxis kann der genaue Stack auch Delta Lake, Spark und eine Katalogschicht enthalten.
Ein starker Data Lakehouse-Spezialist kennt meist auch SQL, Spark, Python und Data Modeling. Erfahrung mit Orchestrierung, Cloud-Speicher und Tabellenformaten wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi ist oft wichtig. Governance und Performance-Tuning sind genauso wichtig wie der Code der Pipelines.
Ein Data Lakehouse-Projekt kann mit einem fokussierten Spezialisten starten, wenn das Ziel eine kleine Migration oder die Behebung einer einzelnen Pipeline ist. Größere Vorhaben brauchen jemanden, der Design, Ingestion, Sicherheit und Query-Performance zusammen betrachtet hat. Je mehr Systeme und Teams beteiligt sind, desto nützlicher wird tiefes Architekturwissen.
Ja, viele Data Lakehouse-Projekte eignen sich sehr gut für Remote-Arbeit. Ein Spezialist kann Architektur, Pipelines und Tabellendesign meist auch ohne Vor-Ort-Präsenz prüfen, solange Zugriff und Kommunikation klar geregelt sind. Vor-Ort-Zeit hilft vor allem dann, wenn Workshops mit Stakeholdern oder Entscheidungen zur Data Governance sensibel sind.
Achten Sie bei Data Lakehouse auf klare Antworten zu Tabellenformaten, Datenqualitätsregeln und Abwägungen bei der Query-Performance. Gute Profis können erklären, wie sie mit Schema-Änderungen, verspätet eintreffenden Daten und Zugriffskontrolle umgehen, ohne sich hinter Toolnamen zu verstecken. Fragen Sie nach Beispielen für Pipelines oder Lakehouse-Designs, die sie verbessert haben.
Ein Data Lakehouse ist nicht für jedes Setup die richtige Antwort. Wenn Ihre Reporting-Anforderungen einfach sind und Ihr Datenvolumen überschaubar ist, kann ein kleineres Warehouse oder ein gut betriebener Lake leichter zu pflegen sein. Ein guter Spezialist sagt Ihnen, wann der zusätzliche Aufbau den Mehraufwand nicht wert ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 837 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in München, 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 München, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Fertigung (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lakehouse eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
