Data Pipeline Experten in Köln
mit geprüften Spezialisten und präzisem MatchingEngagiere Experten, die zuverlässige Datenflüsse entwerfen, ETL- und ELT-Prozesse bauen und Warehouses, Streaming-Tools und BI-Layer verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
Alexander Bromberg
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Piet Althoff
Letzte Position:
Founder bei RubberMetrics.com
- Selbst gehostete Plattform für Tischtennis-Zubehör.
- Entwicklung eines benutzerdefinierten „Racket Builder“, der einen ko-evolutionären genetischen Algorithmus nutzt, um die optimalen Kombinationen aus Schlägerhölzern und Belägen anhand von physikalischen Heuristiken und Spielerdaten in einem Suchraum mit über 4 Milliarden Kombinationen zu identifizieren, zu bewerten und zu empfehlen.
- Entwicklung eines vollständig automatisierten Web-Crawlers, um Equipment-Spezifikationen zu erfassen, inklusive einer automatisierten Pipeline zur Bildnormalisierung sowie Datenharmonisierung über DeepSeek.
- Cloudflare Edge Workers in Rust geschrieben, um Suchanfragen mit geringer Latenz auszuführen und rechenintensive Simulationen vom Hauptserver auszulagern.
- Hohe Performance- und Barrierefreiheitsstandards in einer großen Nuxt-4-Codebasis mit Lighthouse-Scores von 95–100/100/100.
Beshr Alnirabieh
Letzte Position:
Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung
- Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
- Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
- Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
- Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
- Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Rodion Orlinskiy
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Jeanne Yap
Letzte Position:
Process Engineering Intern bei Procter & Gamble
- Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
- Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
- Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt
André Filip
Letzte Position:
GenAI-Produktverantwortlicher bei OW Media Solutions GmbH
- Entwurf und Leitung der Entwicklung eines automatisierten Kurzvideo-Generierungssystems.
- Aufbau eines skalierbaren AWS-Backends mit Step Functions, Lambda, S3, ECS Fargate und DynamoDB.
- Entwicklung der Videoerstellung mit OpenCV und FFMPEG; Gewährleistung wartbarer Python-Codequalität.
- Betreuung und Coaching eines Python-Entwicklers und Schulung des Kunden in AI-Workflows.
- Reduzierung der End-to-End-Produktionszeit von Stunden auf Minuten.
- Erstellung einer modularen, erweiterbaren Architektur zur Unterstützung künftiger AI-Modelle.
Pappu Prasad
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater (AWS-Dienste und Beratung) bei devoteam GmbH
- Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
- Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
- Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
- Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
- Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien
Giovanni Spinelli Barrile
Letzte Position:
Technischer Produktmanager bei Logicc GmbH
Fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen Rechts-, Engineering- und Business-Teams, um null Compliance-Verstöße sicherzustellen und gleichzeitig die Produktgeschwindigkeit beizubehalten.
Führte die Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Aggregator-Plattform an und managte eine Roadmap, die rechtliche Vorgaben mit ambitionierter Feature-Auslieferung in Einklang bringt.
Skalierte das Engineering-Team von 4 auf 9 Entwickler, etablierte Einstellungsprotokolle und technische Onboarding-Prozesse zur Unterstützung schneller Produktiterationen.
Optimierte den Entwicklungsprozess durch Einführung strukturierter Sprint-Zyklen und Backlog-Pflege, was zu einer 20%igen Reduktion der Feature-Entwicklungszeit führte.
Entwarf Architektur und Prototypen für agentenbasierte KI-Workflows mit n8n und RAG-Pipelines auf Langchain.
Nico Schäfer
Letzte Position:
Quantitative Modellierung und Modellentwicklung, statistische Datenauswertung, Reporting bei DB InfraGO / Brockmann & Büchner Partnergesellschaft
- Technische Projektleitung, Anforderungsmanagement und Konzeption zur Steuerung des Datenteams bei der Entwicklung eines "predictive maintenance" Modells für die Instandhaltungsplanung der DB InfraGo.
- Statistische Modellierung und Auswertungsprogrammierung mit R Studio zur Störungsanalyse im Präventionsmanagement: Multivariate Modellierung via QuasiPoisson-, Negativ-Binomial, Lasso, offset, Splines, RandomForest.
- Umsetzung verschiedener R ShinyDashboards.
- Sparringspartner und Anforderungsmanagement Datenengineering, Datenmodell und ETL-Strecke in Tableau Prep.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Pipeline einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Finanzen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 72%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, 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 dazugehört
Data Pipelines bewegen Daten von Quellsystemen in die Tools, die Menschen für Analyse, Reporting und Betrieb nutzen. Sie werden für Batch-Jobs, Streaming-Flows, ETL, ELT und Datenintegration über Warehouses, Lakes und Dashboards hinweg gebaut.
Typische Aufgaben
- APIs, Datenbanken, Dateien und Event-Streams anbinden
- Eingehende Daten bereinigen, transformieren und validieren
- Daten in Warehouses oder Lakehouse-Stacks laden
- Fehler, Verzögerungen und Schema-Änderungen überwachen
Gängiger Stack
Ein starker Spezialist kennt Tools wie Airflow, dbt, Kafka, Spark, Fivetran und Cloud-Services wie AWS, Azure oder GCP. Er versteht auch Orchestrierung, Scheduling, Partitionierung, Lineage und wie man Pipelines testbar und wartbar hält.
Wann Unternehmen beauftragen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Team, wenn eine Pipeline langsam, fragil oder schwer zu erweitern ist. Sie tun das auch für neue Analytics-Plattformen, Migrationsprojekte und dringende Fixes nach fehlerhaften Jobs oder schlechten Quelldaten.
Was starke Spezialisten tun
Gute Profis planen nicht nur für den Happy Path, sondern auch für Fehlerfälle. Sie dokumentieren Abhängigkeiten, bauen Prüfungen ein, halten Transformationen lesbar und übergeben Systeme, die Teams ohne Rätselraten betreiben können. In Köln ist das oft wichtig für Commerce-, Logistik-, Medien- und Industrie-Datenteams, die eine klare Zusammenarbeit mit lokalen oder remote arbeitenden Spezialisten brauchen.
Was dich erwartet
Ein gutes Projekt startet mit Quellsystemen, Datenqualität, Anforderungen an Aktualität und der Zielarchitektur. Die besten Experten fragen nach Verantwortlichkeiten, Alerts, Zugriffsrechten und danach, wer die Ergebnisse nutzt. So bleibt die Pipeline praktisch, stabil und leicht weiterzuentwickeln.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Pipeline am häufigsten aufkommen.
Eine starke Data Pipeline verwandelt rohe Quelldaten in nutzbare Daten für Reporting, Analytics, Machine Learning und operative Systeme. Sie kann Daten in Batches, nahezu in Echtzeit oder beides bewegen, je nachdem, wie das Unternehmen sie nutzt. Das Ziel ist ein sauberer, zuverlässiger Fluss von der Quelle zum Ziel.
Nicht ganz. Data Pipeline ist der übergeordnete Begriff; ETL und ELT beschreiben gängige Wege, Daten innerhalb dieser Pipeline zu bewegen und zu transformieren. Viele Teams nutzen weiterhin ETL, wenn Transformationen vor dem Laden passieren, und ELT, wenn das Warehouse die Hauptarbeit übernimmt.
Ein Data Pipeline Spezialist arbeitet oft mit Airflow, dbt, Kafka, Spark und Cloud-Datendiensten. Nützliche Zusatzfähigkeiten sind SQL, Datenmodellierung, Orchestrierung, Monitoring und grundlegendes Python oder Scala für die Transformationslogik. Die beste Wahl hängt davon ab, ob die Pipeline Batch, Streaming oder hybrid ist.
Ein Data Pipeline Projekt kann einfach oder hochkomplex sein, daher hängt das richtige Level von Quellen, Volumen, Aktualitätsanforderungen und Zuverlässigkeit ab. Kleine Reporting-Flows brauchen eine praktikable Einrichtung und gute Datenprüfungen. Größere Systeme brauchen Spezialisten, die Retries, Lineage, Zugriffskontrolle und Incident Response beherrschen.
Hol dir einen Data Pipeline Spezialisten ins Boot, wenn interne Teams ausgelastet sind, der aktuelle Flow ständig ausfällt oder eine neue Datenplattform schnell live gehen muss. Freelancer sind auch bei Migrationen, Cloud-Umzügen und Aufräumarbeiten nach Jahren mit Ad-hoc-Skripten hilfreich. Sie können sich auf die Umsetzung konzentrieren, ohne lange Einarbeitung.
Die meiste Data Pipeline Arbeit kann remote erledigt werden, weil es vor allem um Design, Coding, Testing und Abstimmung geht. Vor-Ort-Zeit in Köln kann helfen, wenn der Zugang zu Stakeholdern, Altsystemen oder sensiblen internen Daten persönlich einfacher ist. Viele Teams nutzen ein Mischmodell.
Achte auf einen Data Pipeline Spezialisten, der Abwägungen klar erklärt und zeigt, wie er mit Fehlern, Tests und Monitoring umgeht. Gute Zeichen sind sauberes SQL, lesbare Transformationslogik und ein praxisnaher Umgang mit Datenqualität und Verantwortlichkeiten. Frage nach Beispielen für Systeme, die er langfristig stabil gehalten hat.
Data Pipeline Arbeit ist ein Teil von Data Engineering und konzentriert sich darauf, Daten über Systeme hinweg zu bewegen und zu formen. Ein breiteres Data-Engineering-Profil kann auch Modellierung, Plattformdesign, Governance und die Bereitstellung für Analytics abdecken. Wenn es im Projekt vor allem um zuverlässigen Datenfluss geht, ist ein Pipeline-Spezialist oft die beste Wahl.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 726 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 88% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
