Data Pipeline Experten in Österreich
aufbauen, vermittelt mit geprüften, verfügbaren Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die ETL- und ELT-Workflows entwickeln, Streaming-Quellen mit Kafka verbinden und zuverlässige Verarbeitung mit Apache Airflow oder dbt orchestrieren. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Datenprojekt.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
Karl F.
Letzte Position:
ONECEPT Website bei ONECEPT GmbH
Entwicklung und Umsetzung der Website onecept.at mit React/Next.js. Fokus auf responsives Webdesign, performante Komponentenstruktur, SEO-Grundoptimierung und technisches Deployment.
Technologien: React, Next.js, TypeScript / JavaScript
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Marc-Anthony T.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Dawnguard.AI
- Dawnguard innerhalb von zwei Monaten vom ersten Produktkonzept zu einem veröffentlichten MVP entwickelt, die Backend-Plattform aufgebaut und die Scan-Zeiten von Cloud-Umgebungen über 70 Konten hinweg von ungefähr 40 Minuten auf unter zwei Minuten reduziert.
- Die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS entworfen und entwickelt, damit das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren und die KI Architekturmuster bewerten konnte.
- Verteilte APIs und dynamische Cosmos-DB-Schemas entwickelt, um sich schnell ändernde Produktanforderungen und variable Strukturen von Cloud-Umgebungen zu unterstützen.
- Die Architektur-Generierungs-Engine entwickelt, um Kunden mit 100+ Cloud-Konten zu unterstützen und vollständige Architekturen mit ungefähr 25,000 Ressourcen dynamisch zu generieren.
- Eigene Tools zur Datengenerierung entwickelt, mit denen die KI- und Frontend-Teams groß angelegte Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
- Backend-Funktionen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen KI, Frontend und Business von der technischen Konzeption bis zur Implementierung und zum Test vollständig umgesetzt.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Elija L.
Letzte Position:
Berater bei Fujitsu Deutschland Mediashop GmbH
- Begleitung und Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung eines unternehmensweiten HUB-Systems zur Integration unterschiedlichster Data Warehouse- und BI-Systeme sowie Datenquellen und Anwendungen im internationalen Kontext
- Beratung und Analyse im Bereich unternehmensweiter Data- und BI-Systems inklusive Organisationsstruktur, Datenflüsse, Systemlandschaften, Architektur und strategische Datenintegration
- Datenmodellierung, ETL-Prozesse, Reporting und Datenqualitätsmanagement
Daniel A.
Letzte Position:
Solution Architect und Fullstack Developer bei IoT Sensor Data Processing and Evaluation
- Ein Konzept für die Analyse von Sensordaten entwickeln.
- Umsetzungsoptionen, Produkte und Preise in Azure bewerten.
- Das Lösungskonzept dem Kunden präsentieren und vertreten.
- Eine ETL-Pipeline zur Verarbeitung von Sensordaten implementieren.
- BI-Lösungen mit dem Daten-Repository integrieren.
- Dokumentation und Support für Endanwender bereitstellen.
Hossein A.
Letzte Position:
Datawarehouse Consultant bei LENZING AG
- Beratung zur Enterprise-Data-Warehouse- und Reporting-Praxis bei einem der größten Industriekonzerne Österreichs.
- Entwicklung und Standardisierung von Power-BI-Dashboards sowie Data-Visualization-Governance für unternehmensweites Reporting.
- Entwicklung eines WCAG-konformen, farbenblind-sicheren Visualisierungsstandards (Okabe-Ito-Palette), um Dashboards im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen.
Nikolaus J.
Letzte Position:
Integrationsarchitekt bei CECIL
Konzeption einer API-first Omnichannel-Integration, die WhatsApp Business API mit Salesforce Marketing Cloud verbindet, um Kundendaten über mehrere Plattformen hinweg zu vereinheitlichen.
Automatisierung von Kunden-Onboarding- und Engagement-Workflows mittels Marketing Cloud Journeys, SSJS und Azure Functions.
Entwicklung einer Middleware-Schicht zur Synchronisation von WhatsApp-Interaktionen mit Sales Cloud für nahtloses Tracking der Kundenerfahrung.
Kevin L.
Letzte Position:
Data Consultant bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Armin F.
Letzte Position:
Leiter KI & Data Science bei Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
Bernhard K.
Letzte Position:
KI-Berater bei Bitpanda
- Beratung zur KI-Strategie und -Implementierung für eine der führenden digitalen Asset-Plattformen Europas
- Unterstützung von Teams bei der Integration agentischer KI-Workflows, Optimierung der Entwicklerproduktivität durch KI-gestützte Tools und Bewertung neuer KI-Technologien für Fintech-Anwendungen
Valerio S.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei DonTouch SA
Verantwortlich für die Integration und Wartung von Webdiensten für externe Kunden und interne Systeme, mit Schwerpunkt auf der Automatisierung von ETL-Pipelines und dem Infrastrukturmanagement.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Pipeline einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
70%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Data Pipeline 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Pipeline Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Bildung (50%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Fertigung (42%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (42%)
- Professionelle Dienstleistungen (42%)
- Einzelhandel (42%)
- Biotechnologie (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Pipelines leisten
Eine Data Pipeline bewegt Informationen aus Quellsystemen zu Zielen, an denen sie analysiert, operativ genutzt oder gespeichert werden können. Sie kann Anwendungsereignisse, Geschäftstransaktionen, Sensordaten oder Dateien erfassen und diese anschließend validieren, transformieren und bereitstellen. Batch- und Streaming-Designs unterstützen unterschiedliche Anforderungen an Aktualität, Kosten und Zuverlässigkeit.
Zentrale Pipeline-Muster
ETL transformiert Daten vor dem Laden in ein Zielsystem, während ELT Rohdaten zuerst lädt und sie innerhalb eines Warehouses oder Lakehouses transformiert. Datenintegration kann APIs, Datenbanken, SaaS-Tools und Event-Streams kombinieren. Ein gutes Design verarbeitet Schemaänderungen, Duplikate, verspätete Datensätze, Wiederholungen und fehlgeschlagene Übertragungen, ohne das Vertrauen in die Ergebnisse zu verlieren.
Ökosystem und Tools
Gängige Ökosysteme kombinieren Cloud-Speicher, Warehouses, Message Broker und Orchestrierungstools. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit Apache Airflow, Kafka, dbt, Spark, Flink, SQL und Python sowie mit Services von AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud. Außerdem richten sie Versionskontrolle, automatisierte Tests, Datenherkunft, Geheimnisverwaltung und Infrastruktur als Code ein.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen oft freiberufliche Expertise hinzu, wenn bestehende Datenflüsse langsam, instabil oder schwer nachvollziehbar sind. Typische Aufgaben umfassen:
- Pipelines von geplanten Skripten auf eine verwaltete Orchestrierung migrieren
- Operative Systeme an ein Warehouse oder Lakehouse anbinden
- Echtzeit-Erfassung für Ereignisse, Telemetrie oder Kundenaktivitäten ergänzen
- Monitoring, Wiederherstellung und Prüfungen der Datenqualität verbessern
Umsetzung in Österreich
Ein starker Profi kann Teams in der österreichischen Fertigung, im Finanzwesen, im Einzelhandel, in der Logistik, im Energiesektor und bei öffentlichen Dienstleistungen unterstützen, wo zuverlässige Datenbewegung Reporting und operative Abläufe ermöglicht. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Dokumentation, Verantwortlichkeiten und Verfahren für Vorfälle klar sind; Vor-Ort-Arbeit kann bei der Analyse von Quellsystemen oder komplexen Migrationen hilfreich sein. Je nach Team können Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig sein.
Woran man gute Arbeit erkennt
Starke Spezialisten machen das Verhalten von Pipelines beobachtbar und wiederholbar. Sie definieren Verträge für eingehende Daten, testen Transformationen, schützen sensible Felder und messen Aktualität, Vollständigkeit und Wiederherstellung nach Fehlern. Sie erklären Abwägungen klar, hinterlassen wartbare Runbooks und entwickeln für die tatsächliche Arbeitslast statt nur für die erste erfolgreiche Übertragung.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Pipeline am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Eine Data Pipeline überträgt Daten zwischen Systemen und bereitet sie für Analysen, Reporting, maschinelles Lernen oder die operative Nutzung auf. Sie kann Dateien, Datenbankeinträge, API-Antworten oder Event-Streams aufnehmen, validieren, transformieren und an ein Warehouse, Lakehouse oder eine Anwendung liefern.
Eine Data Pipeline beschreibt den umfassenderen Datenfluss einschließlich Aufnahme, Verarbeitung, Orchestrierung und Bereitstellung. ETL transformiert Daten vor dem Laden, während ELT Rohdaten zuerst lädt und sie am Zielort transformiert. Eine Pipeline kann eines dieser Muster sowie Streaming- oder hybride Schritte enthalten.
Ein starker Data Pipeline Spezialist verbindet in der Regel SQL und Python mit Cloud-Speicher, Data Warehouses, APIs und verteilter Verarbeitung. Erfahrung mit Apache Airflow, Kafka, dbt, Spark, Monitoring, Testing, Sicherheit und Infrastruktur als Code ist ebenfalls wertvoll.
Der passende Data Pipeline Profi hängt von der Komplexität des Systems ab, nicht von einer festen Anzahl an Berufsjahren. Eine einfache geplante Integration kann fokussierte ETL-Expertise erfordern, während umfangreiches Streaming, strenge Governance oder eine Migration über mehrere Clouds nachweisbare Erfahrung in Design, Betrieb und Wiederherstellung voraussetzt.
Ja, Data Pipeline Arbeit eignet sich oft für Remote-Zusammenarbeit, da Entwicklung, Tests und Monitoring in gemeinsam genutzten Cloud-Umgebungen stattfinden. Vor-Ort-Termine in Österreich können dennoch bei Workshops, Zugriffsbeschränkungen, der Analyse von Quellsystemen oder der Abstimmung mit Betriebsteams hilfreich sein.
Ein Data Pipeline Tool sollte nach Arbeitslast und Betriebsmodell ausgewählt werden. Kafka eignet sich für Event-Streaming, Apache Airflow koordiniert geplante oder voneinander abhängige Aufgaben und dbt konzentriert sich auf SQL-basierte Transformationen; viele Produktivsysteme verwenden sie gemeinsam, statt sie als direkte Alternativen zu betrachten.
Eine gut entwickelte Data Pipeline verfügt über klare Datenverträge, beobachtbare Abläufe, getestete Transformationen und ein definiertes Verhalten bei der Wiederherstellung. Achten Sie auf den zuverlässigen Umgang mit Duplikaten, verspäteten Daten, Schemaänderungen und sensiblen Informationen sowie auf eine Dokumentation, mit der ein anderer Profi das System betreiben und erweitern kann.
Vor der Übernahme eines Data Pipeline Projekts sollten Quellsysteme, Ziele, Datenvolumen, Anforderungen an die Aktualität, Verantwortlichkeiten bei Fehlern und Zugriffsanforderungen geklärt werden. Bestätigen Sie außerdem, ob die Aufgabe Architektur, Implementierung, Cloud-Infrastruktur, Monitoring, Dokumentation oder Übergabe umfasst, da diese Verantwortlichkeiten den Umsetzungsplan bestimmen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 811 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Italienisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bildung (50%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Pipeline 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
