Databricks Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die Lakehouse-Pipelines entwerfen, Spark-Workloads optimieren und Delta Lake sowie Unity Catalog für verlässlichen Datenzugriff einrichten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
Dmitry Pankov
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Alexander Zhirov
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Sejal Vaidya
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Tobias Lewen
Letzte Position:
Data Engineer bei unitb consulting GmbH
Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.
Tätigkeiten:
- Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
- Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
- Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
- Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
- Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
- Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket
Erfolge:
- 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
- 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
- Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
- 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
- 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
- Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert
Joachim Groth
Letzte Position:
Softwarekoordinator / Business Analyst / Entwickler bei Kassenärztliche Vereinigung Sachsen
- Leitung von Abstimmungen zwischen Fachbereich und IT
- Koordination von Entwicklung und Test
- Business Analyse und strukturierte Anforderungsaufnahme
- Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen
- Integration von Schnittstellen zu internen Systemen
- Entwicklung von SQL-Abfragen und Reporting
- Dokumentation in Confluence Ergebnis: Termingerechte Inbetriebnahme, strukturierte und abgestimmte Projektbasis, Sicherstellung eines koordinierten Projektablaufs.
Diogo Soares
Letzte Position:
Backend-Engineer und AI-Orchestrator bei Stealth Startup
- Biete freiberufliche Softwareentwicklungs- und AI-Orchestrierungsdienste für ein Startup in der Frühphase an.
- Entwickle und koordiniere autonome KI-Systeme, die komplexe, mehrstufige Workflows ausführen können.
- Entwickle Piloten und Proof-of-Concept-Lösungen mit Kundenkontakt.
- Nehme an Meetings mit Kunden und Investoren teil, um die Produktentwicklung und Geschäftsgespräche zu unterstützen.
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Jan Krol
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Enrico Goerlitz
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Raphael Mankopf
Letzte Position:
Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung
Santina Wey
Letzte Position:
Business Analystin & BI-Strategin - Vergleichsportal bei dataweys (selbstständig)
- Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
- Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines
Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow
Vili Dhamo
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Bertrand Rothen
Letzte Position:
Interim IAM Product Owner (Identitätsmanagement) bei REWE digital GmbH
- Etablierung von Identity- & Directory-Management als neues (ausgelagertes) Team und Produkt im IAM-Cluster.
- Leitung des Produkts „Identity & Directory Management“ (8 Personen) als Product Owner.
- Konzept für „Digitale Identitäten“, d. h. IDs mit beliebig vielen Nutzern/Konten und Strategie für ein modernisiertes Produktangebot.
- Modernisierung der APIs, Migration zu containerisierter Infrastruktur, Rollout in internationale Märkte und standardisierte Lösungen im gesamten REWE-Konzern.
- Tech: OpenText™ (NetIQ) eDirectory & Identity Manager, LDAP, SAP HR/HCM, Docker/Kubernetes/Podman, REST-APIs, Microsoft Active Directory & Entra ID, PostgresDB, Keycloak, Ansible, Cyberark (PAM), Apache Kafka, Jira, Confluence, Miro.
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Rohini Adavappa
Letzte Position:
Senior Produktmanager bei Zalando
- Produktstrategie & Vision: Leitung der Reporting-Plattform für Kampagnen-Performance mit über 700 Partnern, Umwandlung manueller, auf MSTR basierender Wochenberichte in eine Echtzeit-Self-Service-Plattform zur Steigerung der Partner-Autonomie und operativen Effizienz
- Strategisches Roadmap-Management: Führung einer stufenweisen Migration mit Priorisierung von Performance-Kampagnen (70 % Umsatz) vor Awareness und Engagement, um eine iterative Plattformentwicklung im Einklang mit Zielen, Partner-Feedback, DSGVO-Vorgaben und Datenaufbewahrungsrichtlinien voranzutreiben
- Nutzerforschung & Kundenerkundung: Regelmäßige Interviews mit Partnern geführt, um Berichtserfordernisse, Entscheidungsprozesse und zusätzliche KPI-Anforderungen zu verstehen, und diese Erkenntnisse in Plattform-Verbesserungen und Feature-Priorisierungen überführt
- Funktionsübergreifende Führung: Zusammenarbeit mit Produktberatern, Analysten, Dateningenieuren, Frontend-Teams und Produktmarketing zur nahtlosen Plattformmigration, Verringerung des PC-Teams um 2 FTE bei gleichzeitiger Verbesserung der Servicequalität
- Skalierte Nutzerakzeptanz: Strategisches Onboarding der Top-30-Partner im Partnerprogramm, Ausweitung auf über 700 Partner im Partnerprogramm und Großhandel durch Schulungsdokumentation, Trainingskoordination und iterative Feedback-Einbindung
- Datengetriebene Produktoptimierung: Implementierung von Google Analytics Tracking und Engagement-Monitoring, Identifikation von Features mit geringer Nutzung (Bericht-Downloads, Detaillinks), Einsatz von AppCues und Re-Engagement-Kampagnen mit einer wöchentlichen Engagement-Rate von 40 %
- KPI-Standardisierung & Governance: Leitung einer funktionsübergreifenden Initiative zur Vereinheitlichung von KPI-Definitionen und -Formeln in Berichten, Dashboards und der ZMS-Plattform, Festlegung von North-Star-Metriken und wesentlichen KPIs für jedes Kampagnenziel zur Gewährleistung konsistenter Messung und Entscheidungsfindung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Databricks einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
65% (Deutschland: 70%)
Doktortitel
24% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Databricks 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
Lakehouse-Arbeit
Databricks wird genutzt, um Data-Lakehouse-Systeme aufzubauen, die Analyse, Engineering und Machine Learning zusammenbringen. Spezialisten arbeiten mit Databricks Notebooks, Jobs, Delta Lake und SQL Warehouses, um Rohdaten in nutzbare Pipelines und verwaltete Tabellen zu verwandeln.
Typische Ergebnisse
- Batch- und Streaming-Datenpipelines
- Design und Optimierung von Delta-Lake-Tabellen
- Datenqualitätsprüfungen und Orchestrierung
- Spark-Tuning für große Workloads
- Analyse auf Notebook-Basis und wiederverwendbare Jobs
Kern-Stack
Starke Profis kennen Apache Spark, SQL, Python und die Databricks Lakehouse Platform. Sie arbeiten außerdem mit Unity Catalog, MLflow, dbt, Cloud-Speicher und Warehouse-Integrationen. Die besten Experten halten den Datenzugriff sauber und Jobs leicht wartbar.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen brauchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn eine Pipeline langsam ist, eine Migration festhängt oder ein Team ein sauberes Setup für gemeinsame Datenarbeit braucht. Databricks Experten helfen auch beim Rollout der Plattform, bei der Kostenkontrolle und beim Design sicherer Zugriffe. In Berlin unterstützen sie oft Produktteams, Medienunternehmen und datenintensive Services, die flexible Umsetzung brauchen.
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein starker Experte schreibt klaren Spark-Code, versteht verteilte Verarbeitung und kann Kompromisse einfach erklären. Er sollte wissen, wie man fehlerhafte Jobs debuggt, Schema-Änderungen handhabt und Delta-Tabellen stabil hält. Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Produktionsdaten, nicht nur auf Notebooks.
Arbeitsmodell
Freiberufliche Databricks Spezialisten können je nach Zugriffsbedarf und Team-Setup remote oder vor Ort einsteigen. Bei Projekten in Berlin ist hybrides Arbeiten oft üblich, wenn Workshops, Übergabe-Termine oder Prüfungen der Daten-Governance wichtig sind. Die beste Zusammenarbeit bleibt nah an der Datenplattform und am Geschäftsziel.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Databricks am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Databricks wird genutzt, um Lakehouse-Plattformen für Data Engineering, Analytics und Machine Learning aufzubauen. Teams verwenden es, um Daten aufzunehmen, mit Spark zu transformieren, in Delta Lake zu speichern und für Reporting oder nachgelagerte Apps bereitzustellen. Es passt gut, wenn ein Stack sowohl Pipelines als auch Analysen unterstützen muss.
Databricks ergänzt Spark um verwaltete Werkzeuge, nicht nur um die Laufzeit selbst. Das bedeutet einfachere Job-Orchestrierung, gemeinsame Notebooks, Governance-Funktionen und integrierte Unterstützung für das Lakehouse-Modell. Reines Spark kann für kleinere oder stärker kontrollierte Setups trotzdem die richtige Wahl sein, aber Databricks wird oft gewählt, wenn Teams weniger Plattformarbeit wollen.
Ein starker Databricks Spezialist arbeitet meist gut mit SQL, Python und Cloud-Speicher. Erfahrung mit Delta Lake, Unity Catalog, dbt, MLflow und Datenmodellierung ist oft ebenfalls wichtig. Wenn Ihr Projekt Streaming oder BI-Auslieferung umfasst, sind diese Fähigkeiten genauso wichtig wie die Kernplattform.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab, aber Databricks-Arbeit ist selten nur die einfache Nutzung von Notebooks. Einfache Analyseaufgaben kann ein Generalist übernehmen, während Migrationen, Governance oder Produktionspipelines jemanden brauchen, der ähnliche Arbeit schon einmal umgesetzt hat. Bei kritischen Datenpfaden zählt bewährte Produktionserfahrung am meisten.
Ja, die meiste Databricks-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Zugriff, Sicherheit und Kommunikation gut aufgesetzt sind. Berliner Teams nutzen remote Spezialisten oft für den Aufbau von Pipelines, Tuning und Migrationen und holen sie dann für Workshops oder Übergaben vor Ort dazu. Hybrid funktioniert gut, wenn mehrere Teams dieselbe Datenplattform nutzen.
Viele sagen Databricks, wenn sie die komplette Databricks Lakehouse Platform meinen. Die Plattform umfasst Spark-basierte Rechenleistung, Delta Lake, Governance, Notebooks, Jobs und unterstützende Werkzeuge rund um das Lakehouse-Muster. Wenn Sie jemanden einstellen, stellen Sie sicher, dass der Spezialist den ganzen Stack versteht und nicht nur eine einzelne Funktion.
Achten Sie bei Databricks-Projekten auf klare Erklärungen, strukturierte Pipelines und praktische Debugging-Gewohnheiten. Gute Spezialisten können erklären, wie sie Schema-Änderungen, Performance, Zugriffskontrolle und Übergaben handhaben. Fragen Sie nach Beispielen aus produktiven Systemen, nicht nur nach Notebooks oder Schulungsmaterial.
Berliner Unternehmen aus Medien, E-Commerce, Fintech, SaaS und Mobilität nutzen Databricks oft für datenintensive Arbeit. Die Plattform passt zu Teams, die gemeinsame Datenaufbereitung, Analytics und Machine Learning an einem Ort brauchen. Besonders nützlich ist sie, wenn verschiedene Teams auf dieselben verwalteten Datentabellen angewiesen sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 83 €, was einem Tagessatz von etwa 664 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 65% mindestens einen Master-Abschluss und 24% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Spanisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (78%), Bank- und Finanzwesen (39%) und Professionelle Dienstleistungen (39%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (83%) und Business Intelligence (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
