Data-Pipeline-Experten in der Schweiz
, die in wenigen Minuten mithilfe von KI gefunden werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Workflows für Datenaufnahme, Transformation und Orchestrierung in Cloud- und On-Premise-Systemen entwickeln. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die genau zu Ihren Data-Pipeline-Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data-Pipeline-Experten eingesetzt haben
Arthur J.
Letzte Position:
Leitender KI-Berater & Gründer bei Modus Data GmbH
Unabhängige Schweizer Beratung für Data Science und angewandte KI: Strategie, Architektur und praktische Umsetzung maßgeschneiderter KI-, LLM- und MLOps-Projekte. Verfügbar für Beratung auf Teilzeitbasis, Architekturprüfungen und die Umsetzung von Projekten von Anfang bis Ende.
Alejandro A.
Letzte Position:
KI-Forscher & Ingenieur bei Tufa Labs
- Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
- Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
- Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
- Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.
Gwang Jin K.
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Rainer S.
Letzte Position:
Data Engineer | Datenanalyst | Power-BI-Architekt
Bankenprojekt
- Analyse und Aufbau eines Reportstores mit zugehörigen Datenintegrationsabläufen.
- Entwicklung und Optimierung von T-SQL-Stored-Procedures und SSIS-Paketen zur Datenaufbereitung und Beladung.
- Entwicklung von Power-BI-Berichten und Umsetzung fachlicher Reporting-Anforderungen.
Technologien: SQL Server, T-SQL, SSIS, Power BI, Visual Studio 2022, PowerShell, VBA, .NET
Deschances T.
Letzte Position:
Senior Data Architekt bei Odd Parrot
- Unterstützung des Wealth Managements von UBS als Senior Data Architekt im Rahmen einer mehrjährigen unternehmensweiten Data Mesh-Transformation.
- Steuerung eines strategischen Projektstrangs zur Konzeption und Implementierung eines auf das unternehmensweite Data Mesh-Framework von UBS abgestimmten Datenprodukts.
- Leitung der Architekturdefinition, Abstimmung der Governance und bereichsübergreifende Integration, um skalierbare, konforme und wiederverwendbare Datenprodukte für globale Stakeholder sicherzustellen.
- UBS – Global Wealth Management Data Product Architecture: Entwurf eines unternehmensweit abgestimmten Datenprodukts in 26 Ländern, Definition von Datenverträgen, Metadatenstandards und föderierten Architekturmustern zur bereichsübergreifenden Wiederverwendung in der Bank.
- Festlegung bereichsübergreifender Datenrichtlinien und Zugriffskontrollen, um die Einhaltung regulatorischer Vorgaben in mehreren Regionen (EU, APAC, LATAM, CH) sicherzustellen.
Noel F.
Letzte Position:
Karrierewechsel
Kalin S.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Pipeline-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 11 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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 11 Nov 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%)
- Fertigung (67%)
- Bildung (50%)
- Automotive (33%)
- Energie (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Versicherung (33%)
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, an denen sie analysiert, gespeichert oder von Anwendungen genutzt werden können. Sie kann Ereignisströme, Dateien, Datenbankänderungen oder API-Antworten aufnehmen und die Daten anschließend prüfen, transformieren und in Data Warehouses, Data Lakes oder operative Systeme laden. Zuverlässige Pipelines machen Informationen ohne wiederholte manuelle Arbeit verfügbar.
Kernarchitektur
Das Pipeline-Design umfasst Batch- und Streaming-Datenflüsse, Quell-Connectoren, Schemata, Transformationen, Orchestrierung und Monitoring. Spezialisten wählen Muster, die zu Datenvolumen, Bereitstellungsgeschwindigkeit, Wiederherstellungsbedarf und Governance-Anforderungen passen. Häufige Ergebnisse sind aufbereitete Data-Warehouse-Tabellen, Lakehouse-Schichten, Feature-Datensätze und Datenfeeds für Reporting oder Machine Learning.
Ökosystem und Tools
- Datenbanken, SaaS-Anwendungen, APIs, Dateien und Message Broker anbinden
- Workflows mit Apache Airflow, Dagster oder Prefect orchestrieren
- Daten mit SQL, dbt, Spark oder Python transformieren
- Ereignisse über Kafka, Flink oder Cloud-native Dienste streamen
- Governed Data in Snowflake, BigQuery, Databricks oder ähnliche Systeme laden
Der umgebende Stack kann Docker, Kubernetes, Terraform, Git-basierte Bereitstellung und Cloud-Dienste von AWS, Azure oder Google Cloud umfassen. Gute Spezialisten wissen, wie diese Komponenten zusammenspielen, statt jedes Tool isoliert zu betrachten.
Wann Unternehmen Unterstützung brauchen
Unternehmen holen oft Freelancer mit entsprechender Expertise ins Team, wenn ein neues Data Warehouse oder Lakehouse befüllt, anfällige Jobs ersetzt oder zuverlässiges Streaming eingerichtet werden soll. Weitere Anzeichen sind wiederholte Pipeline-Ausfälle, unklare Datenverantwortung, langsame Aktualisierungen und Transformationen, die sich nicht sicher testen lassen. In der Schweiz können Projekte zudem mehrsprachige Teams, regulierte Branchen und hybride Umgebungen umfassen. Deshalb sind klare Dokumentation und reibungslose Zusammenarbeit auf Distanz wichtig.
Verantwortlichkeiten bei der Umsetzung
Ein Profi kann zunächst bestehende Quellen prüfen, Verträge definieren, Abhängigkeiten erfassen und Qualitätsprüfungen einrichten, bevor er den Datenfluss aufbaut. Zu den Ergebnissen können Dienste zur Datenaufnahme, Transformationsmodelle, Orchestrierungspläne, Bereitstellungskonfigurationen, Lineage-Dokumentation und Betriebsleitfäden gehören. Außerdem sollte er Wiederholungsversuche, Idempotenz, Backfills, Alarmierungen und den sicheren Umgang mit sich ändernden Schemata einplanen.
Woran Sie starke Experten erkennen
Achten Sie auf nachweisliche Erfahrung mit produktiven Pipelines, die auch bei Änderungen verständlich und wiederherstellbar blieben. Gute Fachleute erklären die Kompromisse zwischen Batch und Streaming, belegen die Datenqualität mit aussagekräftigen Tests und machen Ausfälle für die richtigen Personen sichtbar. Sie können Kostenkontrolle, Zugriffsrechte, Observability und Disaster Recovery praxisnah besprechen und ihre Kommunikation an Produkt-, Analytics- und Infrastrukturteams anpassen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data-Pipeline-Experten, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Eine Data Pipeline sammelt Informationen aus Quellen wie Datenbanken, APIs, Anwendungen und Ereignisströmen und verschiebt und transformiert sie anschließend für ein Zielsystem. Unternehmen nutzen Pipelines, um Analytics, operative Workflows, Reporting, Machine Learning und Datenprodukte mit konsistenten Informationen zu versorgen.
Eine Data Pipeline bezeichnet den umfassenderen Ablauf, Daten zu bewegen und zu verarbeiten. ETL und ELT beschreiben hingegen, wann die Transformation im Verhältnis zum Laden stattfindet. Bei ETL werden Daten vor dem Ziel transformiert, bei ELT werden sie zuerst geladen und dann im Data Warehouse oder Lakehouse transformiert. Eine Pipeline kann eines dieser Muster oder eine Kombination aus beiden nutzen.
Ein guter Data-Pipeline-Spezialist kennt sich in der Regel mit SQL, Python, Datenmodellierung, Cloud-Speicher, APIs und Messaging-Systemen aus. Nützliche zusätzliche Kenntnisse umfassen Apache Airflow, dbt, Spark, Kafka, Docker, Terraform, Observability und Zugriffsverwaltung. Auch Wissen über das Design von Data Warehouses oder Lakehouses ist wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Komplexität der Quellen, den Erwartungen an die Bereitstellung, der Vertraulichkeit der Daten und den Folgen eines Ausfalls ab. Für einen einfachen Batch-Datenfluss kann gezielte Umsetzungserfahrung genügen. Streaming, Migrationen oder regulierte Workloads erfordern dagegen einen Profi, der in vergleichbaren Umgebungen bereits Orchestrierung, Wiederherstellung, Qualitätskontrollen und Betriebsverantwortung übernommen hat.
Ja, ein großer Teil der Data-Pipeline-Arbeit lässt sich remote erledigen, wenn Systeme, Zugangsdaten und Umgebungen über sichere Verfahren zugänglich sind. Vor-Ort-Termine können dennoch bei der Bestandsaufnahme, Architekturentscheidungen oder Workshops mit vertraulichen Daten hilfreich sein. Klären Sie vor Beginn Kommunikationsroutinen, Dokumentation, Überschneidungen bei den Arbeitszeiten und Sprachanforderungen.
Eine Data Pipeline sollte Streaming nutzen, wenn Nutzer oder Systeme Ereignisse mit geringer Verzögerung benötigen, etwa für Betrugsprüfungen, Live-Monitoring oder operative Auslöser. Batch ist oft einfacher und kostengünstiger für geplantes Reporting, große regelmäßige Datenladungen und Prozesse, bei denen keine sofortige Aktion nötig ist. Die Entscheidung sollte sich nach den geschäftlichen Anforderungen an Latenz und Wiederherstellung richten, nicht nach dem neuesten Trend.
Bitten Sie den Data-Pipeline-Spezialisten, ein konkretes Design zu erklären, einschließlich Fehlerbehandlung, Schemaänderungen, Tests, Backfills, Monitoring und Zugriffssteuerung. Prüfen Sie, ob die Dokumentation klar ist und ob Aktualität, Vollständigkeit und Korrektheit gemessen werden. Ein guter Profi kann Kompromisse verständlich erläutern und zeigen, wie das System nach der Übergabe betrieben wird.
Vor dem Start sollte ein Data-Pipeline-Freelancer Quellsysteme, Zielmodelle, Anforderungen an Aktualisierung oder Latenz, Verantwortlichkeiten, Sicherheitsvorgaben und Abnahmekriterien klären. Außerdem sollte er Zugang zur Bereitstellung, die bestehende Orchestrierung, Erwartungen an die Datenqualität und die Zuständigkeit für Vorfälle bestätigen. So lässt sich verhindern, dass ein technisch einwandfreier Datenfluss im täglichen Betrieb scheitert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 752 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (50%) und Spanisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Fertigung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Data Pipeline in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Business Intelligence (67%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Pipeline-Experten eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
