Data Pipeline Experten in Austria
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftrage Experten, die zuverlässige ETL- und ELT-Flows entwerfen, Airflow, dbt, Kafka und Spark einrichten und Batch- sowie Streaming-Jobs stabil halten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Austria kennen, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
Karl Forstner
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 Pasieka
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.
Marcel Steger
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.
Nikolaus Jäger-Grassl
Letzte Position:
Lösungsarchitekt bei HIT Baumärkte
- Führung hochwirksamer digitaler Retail-Transformation mit Fokus auf Datenintegration, App-Integration und Strategien für zukunftsweisendes Customer Engagement.
Daniel Auferbauer
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.
Elija Lechner
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-Systeme inklusive Organisationsstruktur, Datenflüsse, Systemlandschaften, Architektur und strategische Datenintegration
- Datenmodellierung, ETL-Prozesse, Reporting und Datenqualitätsmanagement
Hossein Adibpouya
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.
Armin Fanzott
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
Kevin Lang
Letzte Position:
Datenberater 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.
Bernhard Keprt
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
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
10
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
90%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Austria 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 Austria, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Pipelines bewegen Daten von Quellsystemen in Warehouses, Lakes und Analyse-Tools. Sie übernehmen Extraktion, Validierung, Transformation und Laden, damit Teams Berichte, Dashboards und nachgelagerte Services vertrauen können. Gute Arbeit in diesem Bereich hält Geschäftsdaten konsistent und aktuell.
Häufige Stacks
- ETL- und ELT-Flows
- Batch- und Streaming-Jobs
- Airflow, dbt, Kafka, Spark
- Warehouse- und Lake-Integrationen
- Monitoring, Retries und Lineage
Typische Arbeit
Unternehmen holen Spezialisten dazu, um neue Ingestion-Flows zu bauen, fehleranfällige Skripte zu ersetzen oder langsame Jobs zu entwirren. Sie helfen auch, wenn Daten aus APIs, Dateien, Event-Streams oder Altsystemen kommen und einen sauberen Weg in die Analyse brauchen. In Austria betrifft das oft Reporting, Logistik, Finanzen und industrielle Datenumgebungen.
Starkes Profil
Ein starker Profi versteht Datenmodelle, Schema-Änderungen, Idempotenz und Fehlerbehandlung. Er oder sie schreibt klare Transformationen, dokumentiert Abhängigkeiten und entwirft Jobs, die sich sicher erneut ausführen lassen. Außerdem wissen sie, wie man Tempo, Kosten und Datenqualität ausbalanciert.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Freelance-Expertise ist sinnvoll, wenn ein Projekt eine schnelle Rettung, eine Plattform-Migration oder einen kurzen Implementierungs-Schub braucht. Sie hilft auch, wenn interne Teams Unterstützung bei Observability, Orchestrierung oder Testabdeckung rund um bestehende Pipelines brauchen. Die besten Spezialisten hinterlassen ein System, das einfacher zu betreiben ist, nicht nur einfacher auszurollen.
Fokus bei der Lieferung
Gute Ergebnisse umfassen Source-to-Target-Mappings, getestete Transformationen, Zeitplanregeln, Alerts und Runbooks. Die Arbeit sollte frische Daten rechtzeitig verfügbar machen und Fehler leicht diagnostizierbar machen. Für Remote-Arbeit in Austria sind klare Dokumentation und kurze Feedback-Schleifen besonders wichtig.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Pipeline am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Eine starke Data Pipeline bewegt Daten von operativen Systemen in Bereiche, in denen sie analysiert, wiederverwendet oder an andere Tools ausgeliefert werden können. Sie wird für Reporting, Kundenanalysen, Produktmetriken und ereignisgesteuerte Automatisierung genutzt. Gute Pipelines schützen außerdem die Datenqualität, während der Ablauf immer komplexer wird.
Data Pipeline ist die breitere Idee: der gesamte Weg, den Daten von der Quelle bis zum Ziel nehmen. ETL und ELT beschreiben zwei gängige Transformationsarten innerhalb dieses Ablaufs. Beim Hiring bedeutet das: Ein Spezialist muss oft Orchestrierung, Validierung, Speicherung und Transformationen entwerfen, nicht nur ein einziges Skript.
Ein Data Pipeline-Spezialist arbeitet oft mit Airflow, dbt, Kafka, Spark und Cloud-Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift. Der richtige Stack hängt davon ab, ob die Arbeit Batch, Streaming oder beides ist. Gute Freelancer passen die Tools an die Datenstruktur und das Betriebsmodell an.
Ein Data Pipeline-Experte sollte SQL, Datenmodellierung, API-Integration und Monitoring verstehen. Erfahrung mit Tests, Versionskontrolle und Cloud-Services ist ebenfalls wichtig. Für Produktionsarbeit sollte er oder sie wissen, wie man Retries, Schema-Drift und Zugriffskontrollen handhabt.
Ein Data Pipeline-Projekt braucht meist jemanden, der schon mit Live-Daten gearbeitet hat und nicht nur mit Prototypen. Je kleiner der Umfang, desto wertvoller wird praktische Erfahrung, wenn Quellen ausfallen oder sich Anforderungen ändern. Für komplexe Migrationen oder Volumenflüsse solltest du einen Spezialisten wählen, der ähnliche Sonderfälle schon einmal gelöst hat.
Die meiste Data Pipeline-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Zugriff, Sicherheit und Data Governance gut eingerichtet sind. Zeit vor Ort kann bei Discovery-Workshops, Übergaben oder wenn Teams eng mit lokalen Stakeholdern in Austria zusammenarbeiten müssen, helfen. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Ein starker Data Pipeline-Profi erklärt Quellannahmen, Data Contracts, Fehlerbehandlung und Testabdeckung klar. Er oder sie sollte auch zeigen, wie Jobs überwacht, Vorfälle behoben und Transformationen verständlich gehalten werden. Wenn die Arbeit schwer zu betreiben ist, ist die Umsetzung meist noch nicht fertig.
Ja, Data Pipeline-Arbeit wird schwieriger, wenn Quellsysteme alt, schlecht dokumentiert oder inkonsistent sind. Ein guter Spezialist nimmt sich Zeit für Mapping, Validierung und Fallback-Behandlung, bevor er den finalen Flow schreibt. Das ist besonders wichtig, wenn die Daten Finanzen, Betrieb oder langfristiges Reporting unterstützen müssen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 810 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% 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 (90%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bildung (50%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (70%).
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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
