Data-Pipeline-Experten in Nürnberg
aufbauen, die in wenigen Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Batch- und Streaming-Workflows entwickeln, Quellen wie Kafka und Cloud-Speicher verbinden und getestete Datentransformationen für Analytics und maschinelles Lernen liefern. FRATCH vermittelt Ihnen präzise geprüfte und verfügbare Freelancer, die schnell starten können.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data-Pipeline-Experten eingesetzt haben
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Siemens Healthineers
- Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
- Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
- Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
- Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
- Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
- Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
- Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Leif S.
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 S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Ali D.
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 T.
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.
Guino N.
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 V.
Letzte Position:
Senior-Softwareentwickler, Architekt bei ifm Solutions GmbH
- IoT-Plattform zum Verbinden und Transformieren von Daten sowie zum Gewinnen konkreter Erkenntnisse
- Entwicklung einer Microservice-Lösung zur Beobachtbarkeit, um Einblicke für Entwickler und den Betrieb zu verbessern
- Umfangreiche Performance-Optimierungen in .NET-Code, Datenbanken und Zeitreihen
- Architekturberatung für Entwicklerteams zu Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Codequalität
- Bewertung und Entwicklung von PoCs für neue Technologien, einschließlich Zeitreihendatenbanken und Messaging-Plattformen
- Technologien: C#/F#/Rust, InfluxDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana, k6, RabbitMQ, EMQX, Docker, Kubernetes, Azure AKS
Vasuraj B.
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
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
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: 99%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 72%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Nürnberg 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 Nürnberg, 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 29 Okt 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) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (75%)
- Automotive (63%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Energie (38%)
- Fertigung (38%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Pipelines leisten
Eine Data Pipeline bewegt Informationen aus Quellsystemen zu Zielen, wo sie analysiert, für Berichte verwendet oder von Anwendungen genutzt werden können. Sie kann strukturierte Datensätze, Ereignisströme, Dateien und APIs aufnehmen und anschließend validieren, transformieren und in Data Warehouses, Data Lakes oder operative Speicher laden.
Gängige Architekturen
Batch-Pipelines verarbeiten Daten nach einem Zeitplan, während Streaming-Pipelines Ereignisse verarbeiten, sobald sie eintreffen. Robuste Designs berücksichtigen Schemaänderungen, verspätete Datensätze, Wiederholungen, Reihenfolge, Deduplizierung sowie die Zustellung genau einmal oder mindestens einmal, wenn der Anwendungsfall dies erfordert.
- Transaktionsdaten in ein Data Warehouse
- Produkt- und Kundenereignisse in Analytics-Systeme
- IoT-Signale in Überwachungssysteme
- Dateien und APIs in kontrollierte Datenspeicher
Ökosystem und Tools
Projekte können Apache Kafka, Apache Spark, Apache Airflow, dbt, Flink oder Cloud-native-Dienste kombinieren. Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, Python, Java oder Scala, containerisierten Workloads, Objektspeichern und Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift. Überwachung, Datenherkunft und Zugriffskontrolle gehören ebenfalls zur Umsetzung.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn eine Pipeline unzuverlässig, schwer zu ändern oder nur schwer zu überwachen ist. Das ist häufig bei der Migration eines Data Warehouses, dem Wechsel von Batch zu Streaming, einer neuen Analytics-Initiative oder der Integration von Systemen in Fertigung, Logistik, Einzelhandel und Finanzdienstleistungen der Fall. Teams in Nürnberg benötigen möglicherweise auch Unterstützung, die sowohl lokale Zusammenarbeit vor Ort als auch Remote-Arbeit ermöglicht.
- Inkonsistente Quelldaten abgleichen
- Fehlgeschlagene Läufe und manuelle Wiederherstellung reduzieren
- Tests und Kontrollmechanismen für Deployments einführen
- Verantwortlichkeiten, Datenherkunft und Abhängigkeiten dokumentieren
Typische Ergebnisse
Ein Profi kann ein Ingestion-Konzept, Transformationsmodelle, Orchestrierungs-Workflows und eine Infrastrukturkonfiguration erstellen. Zu den nützlichen Ergebnissen gehören Datenverträge, Validierungsregeln, Monitoring-Dashboards, Alarmierungsrichtlinien, Runbooks und eine Dokumentation, mit der ein internes Team das System sicher betreiben kann.
Was starke Spezialisten auszeichnet
Die besten Spezialisten verbinden technische Entscheidungen mit Datenqualität, Betriebskosten, Latenz und Geschäftsrisiken. Sie klären die Verantwortlichkeiten für Quellen, definieren messbare Anforderungen an Aktualität und Vollständigkeit und testen Fehlerszenarien vor der Veröffentlichung. Außerdem kommunizieren sie klar mit Analysten, Anwendungsteams, Sicherheitsexperten und Fachanwendern.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data-Pipeline-Experten am häufigsten fragen.
Eine Data Pipeline transportiert Daten zwischen Systemen und wendet Schritte wie Validierung, Anreicherung, Transformation und Laden an. Unternehmen nutzen Data Pipelines für Berichte, Dashboards, maschinelles Lernen, operative Analytics und ereignisgesteuerte Anwendungen.
Eine Data Pipeline ist das umfassendere Konzept der Datenübertragung und -verarbeitung, während ETL die Transformation von Daten vor dem Laden beschreibt und ELT die Transformation nach dem Laden. Eine Pipeline kann beide Ansätze nutzen und außerdem Streaming, Replikation oder die direkte Zustellung von Ereignissen unterstützen.
Ein starker Data-Pipeline-Spezialist kombiniert in der Regel SQL mit Python, Java oder Scala und versteht Orchestrierung, Cloud-Speicher, Data Warehouses und APIs. Nützliches angrenzendes Wissen umfasst Apache Kafka, Apache Spark, dbt, Airflow, Datenmodellierung, Infrastrukturautomatisierung, Testing und Monitoring.
Ein Data-Pipeline-Projekt benötigt Erfahrung, die seiner Komplexität, Datenmenge, Latenzanforderungen und Compliance-Vorgaben entspricht. Eine einfache Batch-Integration kann einen spezialisierten Experten erfordern, während verteiltes Streaming, Migrationen oder stark regulierte Workloads nachweisbare Fähigkeiten in Architektur, Zuverlässigkeit und Incident-Management voraussetzen.
Ja, Data-Pipeline-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Quellzugriffe, Infrastruktur und Code-Reviews online verwaltet werden können. Termine vor Ort in Nürnberg können dennoch bei der Systemaufnahme, Workshops mit Stakeholdern und der Koordination mit Teams helfen, die physische oder Produktionsabläufe betreuen.
Ein Data-Pipeline-Freelancer sollte erklären können, wie er mit fehlerhaften Datensätzen, Schemaänderungen, Wiederholungen, doppelten Ereignissen, Monitoring und Wiederherstellung umgeht. Fragen Sie nach konkreten Beispielen für die Verantwortung im Betrieb und verlangen Sie Ergebnisse wie Tests, Dokumentation, Datenherkunft und Runbooks statt nur einer Liste von Tools.
Eine Data Pipeline sollte Streaming verwenden, wenn das Unternehmen Reaktionen mit niedriger Latenz, kontinuierliches Monitoring oder ereignisgesteuerte Entscheidungen benötigt. Batch-Verarbeitung ist oft einfacher und kostengünstiger, wenn Aktualisierungen bis zu geplanten Läufen warten können. Die Entscheidung sollte daher den Anforderungen an die Aktualität und den betrieblichen Rahmenbedingungen folgen.
Eine Data Pipeline lässt sich oft verbessern, indem Fehler analysiert, Aktualität und Vollständigkeit gemessen, automatisierte Datentests ergänzt und Konfigurationen vom Code getrennt werden. Ein kompetenter Freelancer überprüft außerdem Orchestrierung, Qualität der Alarmierungen, Kosten, Sicherheit, Datenherkunft und Wiederherstellungsverfahren, bevor er eine Neugestaltung empfiehlt.
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-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
