Data-Pipeline-Experten in Österreich
aus über 15.000 LebensläufenBeauftragen Sie Experten, die ETL- und ELT-Workflows entwickeln, Cloud- und Unternehmensdatenquellen verbinden und zuverlässige Batch- oder Streaming-Pipelines bereitstellen. FRATCH findet schnell präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data-Pipeline-Experten 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.
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.
Nikolaus J.
Letzte Position:
Lösungsarchitekt bei HIT Baumärkte
- Führung hochwirksamer digitaler Retail-Transformation mit Fokus auf Datenintegration, App-Integration und Strategien für zukunftsweisendes Customer Engagement.
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.
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
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-Systeme inklusive Organisationsstruktur, Datenflüsse, Systemlandschaften, Architektur und strategische Datenintegration
- Datenmodellierung, ETL-Prozesse, Reporting und Datenqualitätsmanagement
Kevin L.
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 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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Pipeline-Experten 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 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die Data-Pipeline-Experten 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-Pipeline-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Bildung (50%)
- Fertigung (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Bank- und Finanzwesen (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Gesundheitswesen (30%)
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, wo sie analysiert, operativ genutzt oder gespeichert werden können. Sie kann Ereignisse in Echtzeit erfassen oder geplante Batches verarbeiten. Typische Ergebnisse sind vertrauenswürdige Data Warehouses, Reporting-Schichten, Datensätze für Machine Learning und operative Datendienste.
Zentrale Pipeline-Muster
Pipelines können ETL-, ELT-, Change-Data-Capture- oder ereignisgesteuerten Designs folgen. Gute Spezialisten wählen das Muster passend zu Datenvolumen, Latenz, Governance- und Wiederherstellungsanforderungen. Sie definieren Schemata, Transformationen, Abhängigkeiten und klare Zuständigkeiten – von der Aufnahme bis zur Nutzung.
Ökosystem und Tools
Die Arbeit kann relationale Datenbanken, APIs, Dateien, Message Broker und SaaS-Systeme umfassen. Häufig eingesetzte Tools sind Apache Airflow, Dagster, dbt, Apache Kafka, Spark, Snowflake, Databricks sowie Cloud-Dienste von AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud. SQL, Python, Containerisierung und Infrastrukturautomatisierung unterstützen die Pipeline häufig.
Wo Unternehmen sie einsetzen
- Konsolidierung von Finanz-, Vertriebs- und Kundendaten für das Reporting
- Versorgung von Data Warehouses, Lakehouses und Analytics-Plattformen
- Übertragung von Ereignissen in Monitoring- oder Personalisierungssysteme
- Aufbereitung von kontrollierten Datensätzen für Machine Learning
- Ersetzen fragiler Skripte durch überwachbare Workflows
Pipelines kommen in der Fertigung, im Einzelhandel, in der Logistik, bei Finanzdienstleistern, im Gesundheitswesen und im öffentlichen Sektor zum Einsatz. Das Design muss die Quellsysteme, das Sicherheitsmodell und die betrieblichen Rahmenbedingungen der Organisation berücksichtigen.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen häufig während einer Migration, eines Plattformumbaus oder der Einführung eines integrationsintensiven Produkts einen Spezialisten hinzu. Externe Expertise ist auch hilfreich, wenn fehlgeschlagene Jobs, doppelte Datensätze, langsame Ladevorgänge oder unklare Datenherkunft die bestehenden Daten unzuverlässig machen. In Österreich kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Dokumentation und Zugangsprozesse etabliert sind; bei komplexen Legacy-Umgebungen und Stakeholder-Workshops kann die Arbeit vor Ort hilfreich sein.
Woran Qualität erkennbar ist
Zuverlässige Fachkräfte entwickeln idempotente Jobs, nützliche Tests, Alarmierungen, Wiederholungslogik und klare Runbooks. Sie überwachen Aktualität, Vollständigkeit, Latenz und Kosten, statt einen erfolgreichen Lauf als Qualitätsnachweis zu betrachten. Außerdem verstehen sie Zugriffskontrollen, Datenschutzanforderungen, die Weiterentwicklung von Schemata und die Art, wie Fachanwender die resultierenden Daten validieren.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data-Pipeline-Experten am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Eine Data Pipeline überträgt und transformiert Informationen zwischen Systemen, damit sie Analytics, Reporting, Anwendungen oder Machine Learning unterstützen können. Sie kann Datenbanken, APIs, Dateien, Event-Streams und SaaS-Quellen verbinden und dabei Validierungen sowie Geschäftsregeln anwenden.
Eine ETL-Pipeline extrahiert Daten, transformiert sie vor dem Laden und wird häufig eingesetzt, wenn das Zielsystem nur begrenzte Transformationsmöglichkeiten bietet. ELT lädt Rohdaten zuerst und transformiert sie im Warehouse oder Lakehouse. Data Pipeline ist der übergeordnete Begriff und kann beide Ansätze sowie Streaming-Workflows umfassen.
Ein guter Data-Pipeline-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Python, Cloud-Speicher, Datenbanken und Orchestrierungstools. Erfahrung mit Apache Airflow, dbt, Apache Kafka, Spark, Datenmodellierung, Tests und Infrastrukturautomatisierung ist ebenfalls wertvoll.
Ein Data-Pipeline-Projekt benötigt einen Spezialisten, dessen Erfahrung zu seinen Quellen, Zielen, Latenz- und Governance-Anforderungen passt. Eine einfache geplante Integration kann fokussierte Umsetzungskompetenz erfordern, während eine regulierte Streaming-Plattform oder Migration umfassendere Erfahrung in Design, Überwachung und Störungsbehebung benötigt.
Ja, Data-Pipeline-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Entwicklung, Tests und Monitoring über gemeinsam genutzte Cloud- und Versionskontrollumgebungen erfolgen. Sitzungen vor Ort können dennoch für Zugangsfreigaben, die Analyse von Legacy-Systemen und Workshops mit Datenverantwortlichen nützlich sein.
Prüfen Sie, ob die Data Pipeline automatisierte Tests, dokumentierte Abhängigkeiten, sichere Wiederholungen, Monitoring und einen klaren Wiederherstellungsprozess besitzt. Fragen Sie, wie der Spezialist mit doppelten Datensätzen, verspäteten Daten, Schemaänderungen, Zugriffskontrollen und Fehlern umgeht, die nachgelagerte Nutzer betreffen.
Eine Data Pipeline sollte Streaming verwenden, wenn Nutzer oder Systeme Ereignisse mit geringer Verzögerung benötigen, etwa für operative Warnungen oder Live-Personalisierung. Batch-Verarbeitung ist für regelmäßiges Reporting, große historische Ladevorgänge und Workloads ohne unmittelbaren Aktualitätsbedarf oft einfacher und kostengünstiger.
Ein Data-Pipeline-Spezialist sollte Zuständigkeiten für Quellen, Datenverträge, Ziele, Erwartungen an die Aktualität, Sicherheitsregeln und Abnahmekriterien klären. Außerdem sollte er Bereitstellungspraktiken, Monitoring-Verantwortlichkeiten, den Zugang zu repräsentativen Daten und die Art bestätigen, wie Fachverantwortliche die Korrektheit überprüfen.
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-Experten 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:
- Deutschland
- Österreich
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
