Data Pipeline Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten an Bord, die zuverlässige ETL- und ELT-Flows, Orchestrierung in Apache Airflow sowie Batch- oder Streaming-Pipelines für sauberes Reporting und Analysen entwickeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
Ali Desteli
Letzte Position:
Softwareentwickler für Industrial IT & SPS bei Yaskawa Europe GmbH
Entwarf und implementierte die komplette Datenflussarchitektur für die Mercedes-AMG-Batterie-Gehäuse-Produktionslinie, von der Rohmaterialverarbeitung bis zur Rückverfolgbarkeit für den Endkunden.
Entwickelte MQTT-basierte Kommunikationsprotokolle für Siemens S7 SPS-Steuerungen, um einen effizienten Echtzeitdatenaustausch zwischen Maschinen und Leitsystemen zu ermöglichen.
Konzipierte einen lokalen, Ubuntu-basierten Industrie-Server, integrierte Node-RED zur Datenerfassung, MySQL-Datenbanken in Docker-Containern und automatisierte Datenpipelines.
Inbetriebnahme der Vernetzung von 52 Siemens-SPSen und 32 Yaskawa-Schweiß- und Handhabungsrobotern.
Entwarf und implementierte HMI- und Visualisierungssysteme zur Unterstützung der Bedienerschnittstelle und Produktionsüberwachung.
Entwickelte einen 2D-Digitalzwilling des Produktionsbereichs und visualisierte Echtzeit-Prozessdaten von 26 Siemens-SPSen und 18 Yaskawa-Schweißrobotern über Stromquelle-Schnittstellen.
Implementierte Datenerfassung und kamerabasierte Messsysteme zur Schweißqualitätskontrolle und automatisierten Fehlervisualisierung.
Entwarf und optimierte MySQL-Datenbankstrukturen, einschließlich gespeicherter Prozeduren für Datenverarbeitung und Leistungsanalysen.
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Elnazossadat Hosseininia
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Leif Stolberg
Letzte Position:
Software-Architekt bei QualityMinds GmbH
- Leitender Software-Architekt und technischer Teamleiter für eine neue Logistikplattform im Ladehilfsmittelhandel
- Kernentwurf der Softwarearchitektur nach arc42 für Frontend, Backend, Deployment-Strategien und Cloud-native Infrastruktur mit domänengetriebenem Design und hexagonaler Architektur
- Bewertung der ersten Geschäftsanforderungen und Festlegung der Softwareentwicklungs-Roadmap
- Technischer Teamleiter in einem Scrum-Team mit 9 Personen
- Einführung und Ausbau KI-gestützter (JetBrains AI & GitHub Copilot) und kollaborativer Code-Entwicklungsstrategien zur Beschleunigung der Feature-Entwicklung
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Vasuraj Bhatia
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Guino Ndjenndja
Letzte Position:
Senior Dateningenieur bei Infomotion
- Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
- Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
- Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
- Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL
Andreas Vilinski
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler, Architekt bei ifm Solutions GmbH
- IoT-Plattform, um Daten zu verbinden, zu transformieren und umsetzbare Ergebnisse zu liefern
- Entwickelte eine Observability-Lösung für Microservices, um Einblicke für Entwickler und Betrieb zu verbessern
- Führte fortgeschrittene Performance-Optimierungen im .NET-Code, in Datenbanken und bei Zeitreihendaten durch
- Bot Entwicklerteams Architekturberatung zu Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Code-Qualität
- Bewertete und erstellte PoCs für neue Technologien, darunter Zeitreihen-Datenbanken und Messaging-Plattformen
- Technologien: C#/F#/Rust, InfluxDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana, k6, RabbitMQ, EMQX, Docker, Kubernetes, Azure AKS
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
2,5 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 72%)
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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 es abdeckt
Data Pipelines bewegen Daten von Quellsystemen in Warehouses, Lakes und Reporting-Tools. Sie verbinden Extraktion, Transformation, Laden und Orchestrierung, damit Teams den Daten vertrauen können, die sie jeden Tag nutzen. Gute Arbeit in diesem Bereich hält Dashboards aktuell und verhindert kaputte Übergaben zwischen Systemen.
Typischer Stack
- Apache Airflow für Workflow-Orchestrierung und Wiederholungen
- dbt für Transformation und Modellverwaltung
- Kafka oder ähnliche Tools für Streaming-Daten
- Fivetran, Stitch oder eigene Connectoren für die Datenaufnahme
- Snowflake, BigQuery oder Amazon Redshift als Ziele
Typische Aufgaben
Ein Data Pipeline-Spezialist baut Ingestion-Jobs, Zeitpläne, Prüfungen der Datenqualität und ein klares Fehlerhandling. Außerdem optimiert er SQL, verwaltet Schema-Änderungen und stellt sicher, dass Daten in der richtigen Form für Analyse-, Finanz- oder Betriebsteams ankommen. Die beste Arbeit ist im Produktivbetrieb unauffällig und leicht zu pflegen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Experten dazu, wenn Pipelines langsam, fragil oder schwer zu erweitern sind. Der Bedarf entsteht auch bei Warehouse-Migrationen, neuen Quellsystemen oder wenn Teams manuelle Exporte durch zuverlässige Automatisierung ersetzen wollen. In Nürnberg passt das oft für Produktions-, Logistik- und Softwareteams, die saubere Daten über gemischte Systeme hinweg brauchen.
Woran gute Arbeit erkennbar ist
Ein starker Spezialist schreibt klare Transformationen, hält Abhängigkeiten einfach und dokumentiert den gesamten Fluss von der Quelle bis zum Ziel. Er weiß, wie man Duplikate, verspätet eintreffende Datensätze und fehlerhafte Feeds behandelt, ohne das Vertrauen in die Daten zu verlieren. Außerdem arbeitet er gut mit Analyse-, Security- und Produktteams zusammen.
Zusammenarbeit
Viele Aufgaben rund um Pipelines können remote erledigt werden, vor allem Entwicklung, Review und Fehlersuche. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn der Zugriff auf Altsysteme, lokale Netzwerkbeschränkungen oder die enge Zusammenarbeit mit deutschsprachigen Stakeholdern wichtig sind. Gute Profis fragen nach Quellsystemen, Data Contracts, Anforderungen an die Aktualität und danach, wem welcher Datensatz gehört.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Pipeline am häufigsten fragen.
Eine Data Pipeline bewegt Daten auf kontrollierte Weise von Quellsystemen in Warehouses, Lakes oder operative Tools. Sie wird für Reporting, Analysen, Datensynchronisation und dafür genutzt, dass Teams mit denselben verlässlichen Datensätzen arbeiten. Gute Pipelines übernehmen auch Validierung, Wiederholungen und Schema-Änderungen.
Nein, aber die Begriffe überschneiden sich. Data Pipeline ist die umfassendere Idee: Sie kann ETL, ELT, Streaming, Orchestrierung, Qualitätsprüfungen und Monitoring umfassen. ETL und ELT beschreiben, wie Daten transformiert werden, während die Pipeline den gesamten Ablauf und die Steuerung darum herum abdeckt.
Ein Data Pipeline-Setup umfasst oft Apache Airflow für Orchestrierung, dbt für Transformationen und Kafka für Streaming. Viele Projekte nutzen außerdem Warehouse-Tools wie Snowflake, BigQuery oder Redshift sowie Ingestion-Services wie Fivetran oder eigene APIs. Die richtige Mischung hängt von Batch-, Streaming- und Governance-Anforderungen ab.
Ein starker Data Pipeline-Profi kennt SQL meist sehr gut und arbeitet sicher mit Python. Auch Data Modeling, Cloud-Speicher, APIs, Monitoring und grundlegende Security-Praktiken sind wichtig. Bei vielen Projekten ist das Verständnis der Geschäftsregeln genauso wichtig wie das Schreiben von Code.
Ein Data Pipeline-Projekt braucht die richtige Tiefe für sein Risiko. Einfache Ingestion- oder Reporting-Aktualisierungen brauchen vielleicht gezielte Unterstützung, während Multi-Source-, High-Volume- oder regulierte Umgebungen mehr Erfahrung mit Orchestrierung, Observability und Fehlerwiederherstellung verlangen. Entscheidend ist nachweisbare Arbeit an ähnlichen Abläufen, nicht ein generischer Lebenslauf.
Ein Data Pipeline-Spezialist kann oft remote arbeiten, weil die meisten Build- und Review-Aufgaben in Code und SQL stattfinden. Vor-Ort-Zusammenarbeit in Nürnberg kann helfen, wenn Quellsysteme lokal sind, der Zugriff eingeschränkt ist oder Stakeholder direkte Sessions für Anforderungen und Validierung bevorzugen. Viele Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Bitten Sie um Beispiele für End-to-End-Verantwortung, nicht nur um Skripte. Ein starker Data Pipeline-Kandidat erklärt Datenherkunft, Tests, Alerts und wie er fehlerhafte Läufe oder Schema-Drift behandelt. Klare Dokumentation und praktische Abwägungen sind Anzeichen für ausgereifte Arbeit.
Ein Data Pipeline-Spezialist konzentriert sich darauf, Daten zuverlässig zu bewegen, zu transformieren und zu validieren. Ein Data Engineer kann diese Arbeit auch übernehmen, kümmert sich aber oft zusätzlich um breiteres Plattformdesign, Speicherung, Zugriffsmodelle und Analytics-Infrastruktur. Für viele Unternehmen überschneiden sich die beiden Rollen stark, daher ist die eigentliche Frage, welche Aufgaben geliefert werden müssen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 787 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Automotive (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Pipeline eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
