Data-Pipeline-Experten in Hamburg
aufbauen, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewähltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige ETL- und ELT-Workflows entwickeln, Cloud- und On-Premise-Datenquellen verbinden und geprüfte Datensätze für Analysen und maschinelles Lernen vorbereiten. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Data-Pipeline-Experten 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.
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
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
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
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
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 die 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
Label: Azure Cloud, Jira, Confluence, Power BI, SAP BW, AWS, Miro, Bee360, Draw.io, SharePoint, MS 365 Plattform, Trello etc.
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.
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 von Güterwagen)
- Ermittlung, ob sich Waggons in Geofences aufhalten
- Routing von Positionsdaten
- Weiterleitung von Positionsdaten und Geofence-Ereignissen an Clients über ITSS
- Entwicklung und Bereitstellung von Services in Kubernetes- und AWS-Lambda-Umgebungen
- Tech-Stack: Kotlin, Spring Boot, Kubernetes, AWS Lambda, PostgreSQL, DynamoDB, Protocol Buffers
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.
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
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Pipeline-Experten 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
10 (Deutschland: 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: 98%)
Master-Abschluss oder höher
55% (Deutschland: 71%)
Doktortitel
18% (Deutschland: 13%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Werbung (33%)
- Bildung (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Lebensmittel und Getränke (25%)
- Gesundheitswesen (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Daten-Pipelines leisten
Eine Daten-Pipeline bewegt Informationen aus Quellsystemen zu Zielen, an denen sie analysiert, in Prozessen genutzt oder gespeichert werden können. Sie kann Ereignisse, Dateien, Datenbankeinträge und API-Antworten erfassen, validieren, transformieren und anschließend in ein Warehouse, einen Data Lake oder einen operativen Dienst laden. Batch- und Streaming-Pipelines unterstützen Reporting, Automatisierung und maschinelles Lernen.
Zentrale Aufgaben bei der Umsetzung
- Quellsysteme, Datenverträge und Geschäftsregeln erfassen
- ETL- oder ELT-Workflows für strukturierte und semi-strukturierte Daten entwickeln
- Validierung, Deduplizierung, Anreicherung und Fehlerbehandlung ergänzen
- Abhängigkeiten, Wiederholungen, Benachrichtigungen und Backfills orchestrieren
- Datenherkunft, Verantwortlichkeiten und operative Runbooks dokumentieren
Eine starke Umsetzung deckt den gesamten Weg von der Datenaufnahme bis zur vertrauenswürdigen Ausgabe ab. Spezialisten definieren außerdem Schnittstellen und Übergabeprozesse, damit interne Teams die Pipeline nach dem Start betreiben können.
Ökosystem und Tools
Bei der Arbeit an Daten-Pipelines werden häufig SQL mit Python oder Scala und eine Orchestrierungsebene wie Apache Airflow, Dagster oder Prefect kombiniert. Teams nutzen möglicherweise Kafka für Event-Streams, dbt für Transformationen im Warehouse sowie Spark oder Flink für verteilte Verarbeitung. Cloud-Dienste von AWS, Azure oder Google Cloud werden mit Warehouses und Lakehouse-Systemen wie Snowflake, BigQuery, Databricks oder Redshift verbunden.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn die Reporting-Grundlage unzuverlässig ist, eine Migration läuft oder neue Quellen in eine zentrale Datenplattform einfließen müssen. Teams in Hamburg können von Workshops vor Ort für die Analysephase profitieren, während die Zusammenarbeit aus der Ferne für Umsetzung, Reviews und Dokumentation gut funktioniert. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch kann gemischte lokale und internationale Teams unterstützen.
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute betrachten Zuverlässigkeit als Produktmerkmal. Sie entwickeln idempotente Jobs, beobachtbare Workflows und sichere Schemaänderungen, statt nur Datensätze zu verschieben. Sie verstehen Datenqualität, Sicherheitsgrenzen, Kostenkontrolle und Performance und testen Fehlerszenarien, anstatt sich allein auf erfolgreiche Durchläufe zu verlassen.
Die richtige Expertise auswählen
Suchen Sie nach Spezialisten, die Zielkonflikte zwischen Batch und Streaming, ETL und ELT sowie Managed Services und selbst gehosteten Tools erklären können. Bitten Sie um Beispiele für Datenherkunft, Monitoring, Wiederherstellung und Tests von Quelle zu Ziel. Eine gute Besetzung kann Geschäftsdefinitionen in Datenverträge übersetzen, mit bestehenden Einschränkungen der Plattform arbeiten und klare Dokumentation, wartbaren Code sowie hilfreiche operative Signale hinterlassen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data-Pipeline-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Eine Daten-Pipeline überträgt Daten zwischen Systemen und führt Schritte wie Validierung, Transformation und Anreicherung durch. Unternehmen nutzen Pipelines, um Warehouses, Dashboards, Anwendungen, Betrugsschutz und Workflows für maschinelles Lernen mit Daten aus Datenbanken, Dateien, APIs oder Event-Streams zu versorgen.
Eine Daten-Pipeline beschreibt den umfassenderen Ablauf der Datenbewegung und -verarbeitung, während ETL Daten extrahiert, transformiert und anschließend lädt. ELT lädt Rohdaten, bevor sie im Zielsystem transformiert werden, was für viele moderne Cloud-Warehouses geeignet ist. Ein Spezialist sollte das Muster anhand von Datenvolumen, Latenz, Governance und Zielsystem auswählen.
Ein starker Daten-Pipeline-Spezialist kombiniert häufig SQL mit Python, Datenmodellierung, APIs und Cloud-Speicher. Nützliches angrenzendes Wissen umfasst Apache Airflow, Kafka, dbt, Spark, Warehouse-Design, Infrastrukturautomatisierung, Tests der Datenqualität und Observability.
Die passende Daten-Pipeline-Erfahrung hängt von Risiko und Umfang ab, nicht von einer festgelegten Berufsdauer. Eine einfache geplante Integration benötigt möglicherweise konzentrierte Fähigkeiten in der Umsetzung, während regulierte oder Streaming-Systeme nachweisbare Erfahrung mit Schemaentwicklung, Wiederherstellung, Zugriffskontrolle und operativer Verantwortung erfordern.
Ja, die Arbeit an Daten-Pipelines eignet sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Code, Cloud-Umgebungen und Dokumentation online geprüft werden können. Termine vor Ort in Hamburg können dennoch bei der Analyse von Quellsystemen, Stakeholder-Workshops und der Zugriffsplanung helfen, besonders wenn Teams gemeinsam Deutsch und Englisch verwenden.
Eine Daten-Pipeline sollte Streaming verwenden, wenn Entscheidungen von Ereignissen mit geringer Latenz abhängen, etwa bei Monitoring, Personalisierung oder operativen Warnmeldungen. Batch ist für regelmäßige Berichte, umfangreiche Backfills und Workloads ohne unmittelbare Anforderungen an die Aktualität häufig einfacher und wirtschaftlicher.
Fragen Sie, wie der Daten-Pipeline-Spezialist mit Duplikaten, verspäteten Datensätzen, fehlerhaften Schemata, Wiederholungen und Teilausfällen umgeht. Starke Antworten umfassen Datenherkunft, automatisierte Datenprüfungen, Monitoring, klare Verantwortlichkeiten und getestete Wiederherstellungsverfahren statt nur einer erfolgreichen Demonstration.
Klären Sie vor der Übernahme eines Daten-Pipeline-Auftrags die Verantwortung für die Quellen, die erwartete Aktualität, das Datenvolumen, Sicherheitsanforderungen und das Zielmodell. Bestätigen Sie außerdem Zugriffsrechte für die Bereitstellung, Zuständigkeiten für Warnmeldungen, Abnahmetests und wer den Workflow nach der Übergabe betreut.
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 749 € 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 (67%) 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-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
