Data Lakehouse Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Lakehouse-Architekturen entwerfen, Batch- und Streaming-Daten zusammenführen und Delta Lake oder Apache Iceberg für zuverlässige Analysen optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data Lakehouse eingesetzt haben
Deepa K.
Letzte Position:
Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis
- Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
- Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
- Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
- Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
- Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
- Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
- Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.
Ajay Kumar D.
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.
Emanuel F.
Letzte Position:
Interimsarchitekt & Data-Taskforce-Leiter bei Freelancer / Projekteinsätze
- Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
- Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
- BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
- Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL
Sara Z.
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 N.
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 A.
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 R.
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 M.
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
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 55%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 14%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 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 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) (75%)
- Fertigung (75%)
- Automotive (63%)
- Pharmazeutika (63%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Energie (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Lakehouse-Grundlagen
Ein Data Lakehouse verbindet die Flexibilität eines Data Lakes mit der Zuverlässigkeit und den Leistungsmerkmalen eines Data Warehouses. Es wird genutzt, um einen Ort für rohe, aufbereitete und für Analysen bereite Daten zu schaffen, ohne jede Arbeitslast in ein separates System zu verschieben. Viele Teams suchen auch nach dem Lakehouse-Pattern, Delta Lake oder Apache Iceberg, wenn sie dieses Setup meinen.
Typische Anwendungsfälle
- Zentrale Analytics-Datenebene für BI und Reporting
- Streaming- und Batch-Pipelines in einer Architektur
- Aufbereitung von Feature- und Trainingsdaten für Machine Learning
- Verwalteter Self-Service-Datenzugriff für viele Teams
Das Modell passt zu Unternehmen, die schnellen Zugriff auf große, gemischte Datenmengen brauchen und trotzdem starke Kontrolle über Qualität und Schema behalten wollen. In München ist es oft wichtig für Automotive-, Industrie-, Versicherungs- und Software-Teams, die über Cloud- und Hybrid-Umgebungen hinweg arbeiten.
Ökosystem und Tools
Ein starker Lakehouse-Stack umfasst oft Spark, SQL-Engines, Tabellenformate wie Delta Lake oder Apache Iceberg, Orchestrierung, Katalog- und Governance-Tools. Fachleute arbeiten außerdem mit Objektspeicher, Notebook-Workflows und Cloud-Services von AWS, Azure oder Google Cloud. Die genaue Mischung hängt von der Latenz, dem Umfang und der Anzahl der Nutzer ab, die auf die Daten zugreifen sollen.
Wann freiberufliche Hilfe wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Lakehouse-Design schnell gewählt, neu aufgebaut oder stabilisiert werden muss. Typische Anzeichen sind fragmentierte Datenpipelines, langsame Abfragen, unklare Datenverantwortung oder wiederkehrende Probleme zwischen Analytics- und Data-Engineering-Teams. Freelancer können auch bei Migrationen von älteren Warehouse- oder Hadoop-Setups unterstützen.
Was starke Spezialisten tun
- Saubere Speicher-, Partitionierungs- und Tabellenlayouts entwerfen
- Ingestions-, Transformations- und Testprozesse einrichten
- Governance, Zugriffsregeln und Data Contracts definieren
- Abfrageleistung und Pipeline-Zuverlässigkeit verbessern
Starke Fachleute verstehen sowohl die Anforderungen aus Data Engineering als auch aus Analytics. Sie wissen, wie man Offenheit für Exploration mit Leitplanken für den produktiven Einsatz ausbalanciert. Außerdem dokumentieren sie Entscheidungen klar, damit interne Teams die Plattform nach dem Einsatz weiter betreiben können.
Arbeiten in München
Teams in München wünschen sich oft Spezialisten, die mit Analysten, Platform-Teams und Fachbereichen auf Englisch und manchmal auch auf Deutsch zusammenarbeiten können. Vor-Ort-Workshops helfen bei Architektur-Reviews und der Migrationsplanung, während ein Großteil der Implementierung remote erfolgen kann. Die besten Ergebnisse kommen von Experten, die Abwägungen einfach erklären und sich an das lokale Betriebsmodell anpassen können.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Lakehouse am häufigsten aufkommen.
Ein gut aufgesetztes Data Lakehouse wird genutzt, um rohe Daten, aufbereitete Datensätze und Analysen in einer Architektur zu verbinden. Es unterstützt BI, Machine Learning und operative Reports, ohne jedes Team auf separate Systeme zu zwingen. Deshalb entscheiden sich viele Unternehmen dafür, wenn sie sowohl Flexibilität als auch Kontrolle brauchen.
Ein Lakehouse liegt zwischen den beiden. Im Vergleich zu einem Data Lake bringt es mehr Struktur, Governance und verlässliche Abfragen mit; im Vergleich zu einem Warehouse verarbeitet es offenere Datenformate und groß angelegte Pipeline-Workflows. Teams wählen es meist, wenn sie eine gemeinsame Ebene statt mehrerer getrennter Systeme wollen.
Data Lakehouse-Projekte umfassen oft Apache Spark, SQL-Query-Engines, Delta Lake, Apache Iceberg sowie Katalog- oder Governance-Tools. Auch Cloud-Speicher und Orchestrierung sind häufig Teil des Stacks. Ein guter Spezialist sollte verstehen, wie diese Bausteine zusammenwirken, nicht nur, wie man ein einzelnes Tool benutzt.
Einen Data Lakehouse-Spezialisten braucht man meist, wenn eine neue Architektur entworfen, ein altes Setup migriert oder Pipelines schwer verlässlich geworden sind. Es hilft auch, wenn Abfrageleistung, Datenqualität oder Zugriffskontrolle für Reibung zwischen Teams sorgt. Freiberufliche Unterstützung ist sinnvoll, wenn interne Mitarbeiter bereits stark mit Lieferaufgaben ausgelastet sind.
Ein Lakehouse-Projekt braucht mehr als nur grundlegende SQL- oder Notebook-Kenntnisse. Der Spezialist sollte Datenmodellierung, Speicherlayout, Streaming- oder Batch-Ingestion, Governance und das Debuggen von Leistungsproblemen verstehen. Bei größeren Vorhaben ist es wichtig, dass die Person produktive Datensysteme gebaut hat und nicht nur Prototypen.
Ja, die meiste Data Lakehouse-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Hauptaufgaben Architektur, Implementierung und Review sind. In München ist Vor-Ort-Zeit vor allem für Kickoff-Workshops, die Abstimmung mit Stakeholdern und die Migrationsplanung hilfreich. Ein hybrides Setup funktioniert oft am besten, wenn viele Teams von der Plattform abhängen.
Ein starker Data Lakehouse-Experte kann erklären, warum eine Designentscheidung getroffen wurde und welche Abwägungen sie mit sich bringt. Achten Sie auf klare Gedanken zu Governance, Leistung, Tests und langfristiger Wartung, nicht nur auf Tool-Namen. Gute Arbeit hinterlässt außerdem Dokumentation, die Ihr Team wirklich nutzen kann.
Ein Lakehouse-Einsatz betrifft oft gleichzeitig Analytics-, Plattform- und Fachbereiche. Freelancer sollten mit wechselnden Anforderungen, Fragen zur Datenverantwortung und dem Bedarf rechnen, Entscheidungen sorgfältig zu dokumentieren. Die besten Projekte sind die, bei denen Zugänge, Ziele und Erfolgskriterien von Anfang an klar sind.
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, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 25% 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 2,1 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 (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Fertigung (75%) und Automotive (63%).
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 (63%).
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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Berlin Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
