Data Pipeline Experten in Hamburg
in Minuten mit der Power von KI und geprüften, verfügbaren Spezialisten.Beauftrage Experten, die zuverlässige ETL- und ELT-Flows entwerfen, Batch- und Streaming-Pipelines aufbauen und Warehouses, Lakes und operative Systeme mit sauberen Übergaben und klarer Verantwortung verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
Panagiotis Tsafaridis
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 Sedlack
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 Bhavsar
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 Patel
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 Bonfigt
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
Thorsten Boock
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
Shahram Djafari
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.
Padma Priya Srinivasan
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Erfolgreich einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Behandelte überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
- Behandelte natürliche Sprachverarbeitung mit Python.
Aravind Sasi Nair Purayath
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 Otterbach
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 Singh
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 Pape
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 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: 72%)
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 30 Aug 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 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
Worum es geht
Eine Data Pipeline bewegt Daten von Quellsystemen dorthin, wo Teams sie nutzen können. Oft umfasst sie ETL-, ELT- und Streaming-Pipelines, die mit Tools wie Apache Airflow, dbt, Kafka oder cloud-nativen Services gebaut werden. Starke Profis halten Daten frisch, nachvollziehbar und bereit für Analysen oder den Betrieb.
Typische Aufgaben
- APIs, Datenbanken, Dateien und Event-Streams verbinden
- Rohdaten in nutzbare Tabellen und Modelle umwandeln
- Jobs, Wiederholungen und Abhängigkeitsbehandlung planen
- Ausfälle, verspätete Daten und Schema-Änderungen überwachen
- Warehouses, Lakes und Reporting-Ebenen unterstützen
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Freelance-Expertise hilft, wenn eine Pipeline ausfällt, zu komplex wird oder für mehr Zuverlässigkeit neu aufgebaut werden muss. Sie hilft auch, wenn ein Unternehmen in Hamburg temporäre Unterstützung für eine Cloud-Migration, eine neue Warehouse-Einführung oder ein dringendes Problem mit der Datenqualität braucht. Spezialisten können je nach Team und Zugriffsbedarf remote oder vor Ort mitarbeiten.
Was starke Profis tun
Gute Spezialisten denken in Datenflüssen, nicht nur in Aufgaben. Sie definieren Quellen, Transformationen, Validierung und Verantwortung klar und ergänzen dann Logging, Alarme und Wiederherstellungswege. Sie wissen auch, wie sie Geschwindigkeit, Kosten und Wartbarkeit ausbalancieren, damit die Pipeline mit dem Geschäft wachsen kann.
Skills rund um den Stack
Ein starkes Profil verbindet meist SQL, Python, Orchestrierung und Cloud-Speicher mit einem soliden Verständnis für Data Modeling. Je nach Architektur sind Kenntnisse in Airflow, dbt, Spark, Kafka, BigQuery, Snowflake oder Databricks oft hilfreich. Kommunikation ist ebenfalls wichtig, weil Pipeline-Arbeit Analyse, Produkt und Betrieb berührt.
Gute Passung für Projekte
Unternehmen holen Spezialisten meist für Greenfield-Builds, Migrationen, Debugging oder die Härtung eines bestehenden Setups dazu. Wenn das Team klare Datenverträge, stabile Planung und verlässliche Ergebnisse braucht, kann ein fokussierter Experte schneller vorankommen als ein Generalist. Für Teams in Hamburg kann die Zusammenarbeit auf Deutsch oder Englisch gut funktionieren, solange die Übergaben präzise sind.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Pipeline? Hier findest du die passenden Antworten.
Eine starke Data Pipeline bewegt Daten von Quellsystemen in Analyse-, Reporting-, Machine-Learning- oder operative Tools. Sie kann Daten in Batches laden, Ereignisse in Echtzeit streamen oder beides in derselben Architektur tun. Das Ziel ist einfach: verlässliche Daten an den richtigen Ort bringen, mit klarer Kontrolle über Transformationen und Fehler.
Nicht genau. Data Pipeline ist der breitere Begriff, während ETL und ELT gängige Wege beschreiben, Daten zu bewegen und zu transformieren. In vielen Projekten werden die Begriffe gleich verwendet, aber eine Pipeline kann auch Validierung, Routing, Orchestrierung und Monitoring über klassisches ETL hinaus enthalten.
Ein Data Pipeline-Projekt umfasst oft Orchestrierungstools wie Apache Airflow, Transformationsschichten wie dbt und Bewegungs- oder Streaming-Tools wie Kafka. Es hängt auch vom Ziel-Stack ab, zum Beispiel Snowflake, BigQuery, Databricks oder ein Cloud-Object-Store. Der beste Spezialist wählt Tools, die zu Datenform und Betriebsanforderungen passen, nicht umgekehrt.
Ein starker Data Pipeline-Spezialist bringt meist SQL, Python, Data Modeling und Cloud-Know-how mit. Erfahrung mit Schema-Design, Observability, Tests und Zugriffskontrolle ist ebenfalls wertvoll. Wenn die Arbeit Streaming umfasst, sind Kafka oder ähnliche Event-Tools oft auch wichtig.
Das hängt vom Risiko und der Komplexität der Pipeline ab. Ein kleiner Batch-Flow mit einer einzigen Quelle braucht vielleicht einen fokussierten Spezialisten, während eine unternehmensweite Plattform-Migration jemanden erfordert, der Orchestrierung, Recovery und Datenqualität in großem Umfang beherrscht. Entscheidend ist der Nachweis ähnlicher Arbeit, nicht ein langer Lebenslauf.
Ja, die meiste Data Pipeline-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn das Team klare Zugriffsregeln und gute Dokumentation hat. Vor Ort in Hamburg kann aber trotzdem helfen, wenn Quellsysteme sensibel sind, Stakeholder Workshops brauchen oder eine Migration enge Abstimmung erfordert. Viele Teams nutzen in der ersten Phase ein hybrides Setup und wechseln danach auf Remote-Ausführung.
Frag, wie sie in früheren Projekten mit defekten Jobs, verspäteten Daten, Schema-Änderungen und Backfills umgegangen sind. Ein solider data pipeline-Experte kann die Ursache, die Lösung und die danach eingebauten Schutzmaßnahmen erklären. Achte auf klares Denken bei Monitoring, Wiederholungen, Datenverträgen und Übergabe, nicht nur auf Tool-Namen.
Eine Data Pipeline für Batch bewegt Daten in geplanten Blöcken, während eine Streaming-Pipeline Ereignisse verarbeitet, sobald sie eintreffen. Batch ist oft einfacher und günstiger zu betreiben, aber Streaming ist besser, wenn Systeme Entscheidungen oder Alarme in nahezu Echtzeit brauchen. Viele ausgereifte Architekturen nutzen beides, je nach Anwendungsfall.
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 eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
