Data Pipeline Experten in Hamburg
aufbauen, schnell vermittelt aus über 15.000 LebensläufenBeauftragen Sie Experten, die robuste Workflows für Datenaufnahme, -transformation und Orchestrierung über Cloud- und On-Premise-Systeme hinweg entwickeln. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die genau zu Ihrer Datenlandschaft und Ihren Projektzielen passen.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
Panagiotis T.
Letzte Position:
Senior Data Engineer Consultant bei GOLDNER GmbH
- Einarbeitung sowie umfassende Dokumentation und Systemanalyse durchgeführt, um die bestehende Dateninfrastruktur zu bewerten und eine schnelle Integration sowie Zusammenarbeit zwischen den fachlichen Datenteams (Modellierung, Verarbeitung, Reporting) zu ermöglichen.
- Gemeinsam die Architektur und die Projektstruktur für ein zentrales Data-Pipeline-Repository definiert, inklusive hierarchischer Standards, Wissensmanagement-Strategien und rollenbezogener Verantwortlichkeiten, um die Wartbarkeit und die Einarbeitung zu verbessern.
- Open-Source-Tools für Data Routing (Airbyte, Apache NiFi, Dragster) für Ingest- und Sync-Anforderungen in der Retail-Analyse bewertet und validiert, inklusive lokalem Benchmarking und Tests von Fehlersituationen.
- Die Konzeption und Bereitstellung von Airbyte in Kubernetes geleitet, eigene Helm-Charts erstellt, den Umgang mit Secrets abgesichert und Ingress mit TLS sowie internem DNS-Routing konfiguriert, sodass API und UI vollständig erreichbar waren.
- Probleme mit dem Ingress-Controller analysiert und behoben, dabei mehrere Debugging- und Testphasen durchlaufen und die Setup- sowie Replikationsschritte für eine skalierbare Wiederverwendung dokumentiert.
- Datenmodelle an den ARTS-Standard angepasst, die Schema-Ausrichtung für ERP- und Reporting-Use-Cases unterstützt und Review-Schleifen koordiniert, um die zukünftige Datenverarbeitungslogik abzustimmen.
- Strategische One-Pager zu MinIO, Pub/Sub und Routing-Architekturen erstellt und technische Orientierung für Architekturentscheidungen sowie Investitionsplanung gegeben.
- Sicheren Zugriff und Authentifizierungsmechanismen ermöglicht, darunter die erste Bewertung einer SAML-Integration, Reviews der Cluster-Konfiguration und Verbesserungen bei Service-Annotations.
Sanchit B.
Letzte Position:
Freelancer bei S2S Dynamics UG
- Umsetzung branchenübergreifender Anwendungen mit LLMs
- Entwicklung von Cloud-Infrastrukturen für Kunden
- End-to-End-Datenpipelines zur Bereitstellung von Modellen in Echtzeit implementiert
- Die gesamte IT-Systemadministration und den Desktop-Support betreut
Thorsten B.
Letzte Position:
Senior-Softwareentwickler bei Codegy
- Entwicklung von Kotlin/Spring-Boot-Microservices, die auf Kubernetes und AWS Lambda bereitgestellt werden
- Implementierung von Monitoring-Lösungen
- Backend-Entwicklung für die Traigo-Plattform (Buchung/Analyse für Güterwagen)
- Ermittlung von Wagenaufenthalten in Geofences
- Weiterleitung von Positionsdaten
- Weiterleitung von Positionsdaten und Geofence-Ereignissen an Kunden über ITSS
- Entwicklung und Bereitstellung von Services in Kubernetes- und AWS-Lambda-Umgebungen
- Technologiestack: Kotlin, Spring Boot, Kubernetes, AWS Lambda, PostgreSQL, DynamoDB, Protocol Buffers
Heena P.
Letzte Position:
Retirement Spend & Tax Optimizer Agentic AI App (Vibe Coding) bei Persönliches Projekt
Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung
- Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
- Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender
Padma Priya S.
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs erfolgreich abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Beschäftigung mit überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Algorithmen.
- Beschäftigung mit Natural Language Processing unter Verwendung von Python.
Shahram D.
Letzte Position:
IT-Projektleiter & -Berater (Konzeption und Umsetzung von EU-Verordnungen) bei Witt Group / Otto Group
- Planung, Steuerung und Monitoring des Projekts Corporate Responsibility Tech Enablement für die IT
- Konzeption und Umsetzung der EUDR (EU-Entwaldungsverordnung)
- Konzeption und Umsetzung der Öko-Design-Verordnung
- Weiterführung von Projekten im Rahmen der Corporate Responsibility Strategie
- Festlegung und Überprüfung von Vorgaben (z. B. Governance, Erfolgskennzahlen) und gegebenenfalls Analyse der Probleme und deren Lösung
- Übergeordnete Leitung, Marketing, Kommunikation und Qualitätssicherung der Projekte
- Erstellung des Projektplans inkl. Timeline/Roadmap, Budget und Ressourcen
- Sicherstellung der Einhaltung von Budget und Zeitvorgaben
- Vorgabe von Richtlinien zur Projektsteuerung, Festlegen von Methoden und Prioritäten
- Planung und Tracking von Ressourcen & Aufwänden, auch in Zusammenarbeit mit anderen IT-Bereichen
- Auswertung von Projekten und Aufbereitung der Ergebnisse (Reporting an Geschäftsleitung)
- Identifizierung und Minimierung von Risiken
- Regelmäßige Kommunikation mit Stakeholdern
- Steuerung interner und externer Stakeholder und Dienstleister (Jira, Confluence, Backlog-Management, Task-Tracking, Sharepoint, MS 365 Plattform etc.)
- Entwicklung von Standards und Automatisierung von Prozessen
- Technische Konzeption und Dokumentation des Digitalen Produktpasses
- Auswahl und Evaluierung möglicher Software-Anbieter
- Schulung und Workshops auf Osapiens
Label: Azure Cloud, Jira, Confluence, Power BI, SAP BW, AWS, Miro, Bee360, Draw.io, Sharepoint, MS 365 Plattform, Trello, Osapiens, Naravero etc.
Daniel S.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Marcus B.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Deutsche Bahn AG über Scoore GmbH
- Entwicklung von ETL-Strecken mit Talend (7/ Enterprise)
- Entwicklung/Anpassung von Datenbankschemata und Datenbankfunktionen (PostgreSQL)
- Entwicklung von GIT-CI-Pipelines
Technologien: Talend Enterprise, Git, PostgreSQL, DBeaver, SQL, PL-SQL, Liquibase
Aravind S.
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Simson O.
Letzte Position:
Product Owner Salesforce bei Hermes Germany GmbH
- Optimierung und Einführung von Salesforce-Prozessen (Sales Cloud + Marketing Cloud) zur Vertriebsunterstützung.
- Implementierung von Prozessen zur Anforderungsaufnahme aus verschiedenen Fachbereichen.
- Ausbau des Reportings für Transparenz von Projektfortschritten und Backlog-Prioritäten.
- Verwaltung des Backlogs, Erstellung von User-Stories und Akzeptanzkriterien.
Daniel P.
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Anurag S.
Letzte Position:
Datenanalyst (Fachexperte) bei Cognizant
- Datenpipelines für rohe und kuratierte Datenschichten mit AWS S3, Glue, Athena und Lake Formation erstellen
- CI/CD mit GitHub Actions oder GitLab CI und CodePipeline einrichten
- Modelle in Demo-APIs prototypisch umsetzen, mit Docker verpacken, in Git versionieren, Grundtests mit pytest hinzufügen und Deployments auf AWS SageMaker Endpoint unterstützen
- Explorative Datenanalyse und Feature Engineering mit pandas und PySpark durchführen; Experimente in MLflow oder Weights and Biases nachverfolgen
- A/B-Tests entwerfen und durchführen, um das Nutzerengagement zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Pipeline einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Werbung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
55% (Deutschland: 72%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Werbung (33%)
- Bildung (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Lebensmittel und Getränke (25%)
- Transport und Logistik (25%)
- Bauwesen (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Datenpipelines leisten
Eine Datenpipeline bewegt Informationen über wiederholbare Schritte zur Datenaufnahme, Validierung, Transformation und Bereitstellung von Quellsystemen zu Zielsystemen. Sie kann Dashboards, maschinelles Lernen, operative Berichte, Kundendatenprodukte und Geschäftsprozesse in Echtzeit unterstützen. Gute Designs machen Daten nachvollziehbar, zeitnah und nützlich.
Zentrale Pipeline-Muster
Pipelines können in Batches, kontinuierlich als Streams oder nach einem hybriden Modell laufen. Spezialisten wählen das Muster anhand der Anforderungen an Aktualität, des Verhaltens der Quellen, des Volumens, der Fehlertoleranz und der Governance-Anforderungen.
- Daten aus APIs, Datenbanken, Dateien und Event-Brokern extrahieren
- Datensätze bereinigen, standardisieren und anreichern
- Daten in Warehouses, Lakes und operative Speicher laden
- Datenherkunft, Qualitätsprüfungen und Verarbeitungsstatus verfolgen
Ökosystem und Werkzeuge
Die Arbeit umfasst häufig Apache Airflow, Dagster, Prefect oder verwaltete Orchestrierungsdienste sowie Apache Kafka und cloudnative Streaming-Tools für Event-Flows. SQL, Python, Spark, dbt, Docker und Kubernetes können Datenaufnahme und Transformation miteinander verbinden. Als Speicher kommen unter anderem Snowflake, BigQuery, Databricks, Amazon Redshift oder Lakehouse-Systeme zum Einsatz.
Wann Unternehmen Spezialisten brauchen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn eine Pipeline unzuverlässig ist, eine Warehouse-Migration läuft oder Teams fragmentierte Systeme verbinden müssen, ohne die Bereitstellung zu verlangsamen. In Hamburg können Spezialisten Logistik, Luftfahrt, Medien, Fertigung und andere datenintensive Bereiche unterstützen und dabei remote oder mit lokalen Teams zusammenarbeiten.
- Manuelle Übertragungen durch automatisierte Workflows ersetzen
- Verspätete, doppelte oder unvollständige Daten reduzieren
- Ein Warehouse oder Lakehouse für eine breitere Nutzung vorbereiten
- Überwachung, Alarmierung und Wiederherstellungsverfahren einführen
Fähigkeiten für zuverlässige Bereitstellung
Eine kompetente Fachkraft versteht Einschränkungen der Quellen, Schemaänderungen, Idempotenz, Wiederholungsversuche, Partitionierung und Backfills. Sie kann Zugangsdaten absichern, Zugriffe verwalten, die Datenherkunft dokumentieren und Transformationen vor der Veröffentlichung testen. Außerdem verbindet sie technische Entscheidungen mit Servicelevels, Betriebskosten und den Entscheidungen, die die Daten unterstützen müssen.
Wie Qualität bewertet wird
Achten Sie auf Nachweise produktiver Pipelines mit klarer Verantwortung, beobachtbaren Abläufen und kontrollierten Bereitstellungen. Gute Spezialisten erklären Zielkonflikte zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung, grenzen Fehler ein und machen erneute Ausführungen sicher. Sie fragen nach Datenverträgen, Aufbewahrung, Datenschutz, Wiederherstellungszielen und den Personen, die das System nach der Übergabe betreiben werden.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Pipeline? Hier findest du die passenden Antworten.
Eine Datenpipeline sammelt Informationen aus Quellen, wendet Validierung und Transformation an und liefert sie an Systeme wie Warehouses, Lakes, Dashboards oder Umgebungen für maschinelles Lernen. Sie kann nach einem Zeitplan laufen, auf Ereignisse reagieren oder beide Ansätze kombinieren.
Eine Datenpipeline ist der umfassendere Ablauf, der Informationen bewegt und verarbeitet, während ETL und ELT beschreiben, an welcher Stelle in diesem Ablauf die Transformation stattfindet. Bei ETL wird vor dem Laden transformiert, bei ELT werden die Daten zuerst geladen und anschließend im Zielsystem transformiert.
Ein guter Spezialist für Datenpipelines arbeitet normalerweise sicher mit SQL, Python, Datenmodellierung, Cloud-Speicher und Orchestrierung. Kenntnisse in Apache Kafka, Spark, dbt, Docker, Kubernetes, Monitoring und Zugriffskontrolle sind wertvoll, wenn die Pipeline mehrere Systeme umfasst.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Komplexität der Quellen, den Anforderungen an die Aktualität, Compliance-Vorgaben und dem Betriebsrisiko ab. Ein kleiner geplanter Workflow benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung bei der Umsetzung, während Streaming-, Migrations- oder Hochverfügbarkeitsprojekte einen Spezialisten erfordern, der vergleichbare Pipelines produktiv betrieben hat.
Ja. Data Pipeline-Arbeit eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Repositories, Cloud-Umgebungen, Tickets und Monitoring-Tools sicher gemeinsam genutzt werden können. Vor-Ort-Termine in Hamburg können dennoch bei der Bestandsaufnahme, Stakeholder-Workshops oder dem Zugriff auf sensible Systeme hilfreich sein; auch die Spracherwartungen sollten frühzeitig vereinbart werden.
Eine Datenpipeline kann Apache Airflow, Dagster, Prefect oder verwaltete Orchestrierung sowie Apache Kafka für Event-Streams verwenden. Transformation und Analyse nutzen häufig SQL, Python, Spark, dbt und Plattformen wie Snowflake, BigQuery oder Databricks.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit Schemaänderungen, fehlgeschlagenen Abläufen, doppelten Datensätzen, verspäteten Daten, Backfills und Observability umgeht. Eine zuverlässige Fachkraft für Datenpipelines kann Tests, Datenherkunft, Alarmierung, Zugriffskontrolle und sichere Wiederherstellung klar und praxisnah erklären.
Klären Sie die Quellsysteme, Zielsysteme, Datenaktualität, erwarteten Volumina, Verantwortlichkeiten und Sicherheitsgrenzen. Für ein Datenpipeline-Projekt sollten außerdem Erfolgskriterien für Datenqualität, Wiederherstellung, Dokumentation und Übergabe definiert werden, damit das Ergebnis objektiv bewertet werden kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 750 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (58%) und Werbung (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (92%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
