Databricks Experten in Köln
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Lakehouse-Architekturen entwerfen, zuverlässige Datenpipelines mit Apache Spark und Delta Lake entwickeln und Machine-Learning-Workflows mit MLflow bereitstellen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
Alexander B.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Johannes W.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Soorce GmbH
- Analyse der geschäftlichen Anforderungen
- Integration verschiedener Datenquellen wie ERP-Systeme, Produktionssysteme und externe Datenquellen
- Implementierung der Beladungsstrecken und Verarbeitungslogik mit MSSQL
- Datenmodellierung und Optimierung von Datenmodellen
- Aufsetzen eines Data Quality Managements inkl. Data Profiling mit dynamischer Programmierung
- Unterstützung bei der Konzipierung und Etablierung der Data Governance, insb. im Bereich Data Quality Management und Datenschutz
- Mithilfe bei der Entwicklung von BI-Lösungen mit Tableau zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen
Jeanne Y.
Letzte Position:
Praktikant Prozessingenieur bei Procter & Gamble
- Automatisierte Validierungs-Workflows mit Python eigenständig initiiert und implementiert, dadurch die manuelle Verarbeitung um 58% reduziert und die Effizienz verbessert
- Ein Machine-Learning-Modell zur Erzeugung synthetischer Fehler entwickelt, Ausfallzeiten und Produktionskosten reduziert; lokal sowie über Databricks und Azure AI Factory bereitgestellt
- Einen kleinen Bilddatensatz aus den Produktionslinien genutzt und durch das Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; die Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse funktionsübergreifenden Teams (Ingenieuren, QA, Projektmanagern) präsentiert und so die Abstimmung von ML-Lösungen auf betriebliche Anforderungen sichergestellt
Nenad B.
Letzte Position:
Projekt zur Sicherheits-Videoanalyse bei Airbus bei Airbus
- Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
- DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
- Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.
Rodion O.
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Andreas E.
Letzte Position:
Berater bei Iteratec GmbH
Sophia W.
Letzte Position:
KI-Ingenieur & Technischer Berater bei Freelance
- Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
- Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
- Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
- Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs
Pappu P.
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater (AWS-Dienste und Beratung) bei devoteam GmbH
- Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
- Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
- Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
- Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
- Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien
Giovanni S.
Letzte Position:
Technischer Produktmanager bei Logicc GmbH
Fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen Rechts-, Engineering- und Business-Teams, um null Compliance-Verstöße sicherzustellen und gleichzeitig die Produktgeschwindigkeit beizubehalten.
Führte die Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Aggregator-Plattform an und managte eine Roadmap, die rechtliche Vorgaben mit ambitionierter Feature-Auslieferung in Einklang bringt.
Skalierte das Engineering-Team von 4 auf 9 Entwickler, etablierte Einstellungsprotokolle und technische Onboarding-Prozesse zur Unterstützung schneller Produktiterationen.
Optimierte den Entwicklungsprozess durch Einführung strukturierter Sprint-Zyklen und Backlog-Pflege, was zu einer 20%igen Reduktion der Feature-Entwicklungszeit führte.
Entwarf Architektur und Prototypen für agentenbasierte KI-Workflows mit n8n und RAG-Pipelines auf Langchain.
Jacqueline H.
Letzte Position:
Küchengerätehersteller
Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems
Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora
Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)
Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks
Einführung von Logging mit Loki
Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python
Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines
Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS
Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests
Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs
Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)
Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Databricks einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 69%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Köln 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 Köln, 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Databricks Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Fertigung (64%)
- Bildung (55%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Automotive (45%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Transport und Logistik (36%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Lakehouse-Grundlage
Databricks ist eine Cloud-Daten- und KI-Plattform, die auf dem Lakehouse-Modell basiert. Sie verbindet skalierbaren Data-Lake-Speicher mit Governance nach Warehouse-Prinzipien, SQL-Analysen und Machine-Learning-Workflows. Unternehmen nutzen sie, um eine gemeinsame Umgebung für Batch-Verarbeitung, Streaming, Reporting und fortgeschrittene Analysen zu schaffen.
Daten-Workloads
Die Plattform unterstützt die Aufnahme, Transformation und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten. Teams entwickeln Pipelines für Kundenanalysen, Transparenz in der Lieferkette, Betrugserkennung, Prognosen und operatives Reporting. Delta Lake ergänzt Daten im Cloud-Objektspeicher um transaktionale Zuverlässigkeit, Schema-Kontrolle und Zeitreisen.
- Lakehouse- und Medallion-Architekturen entwerfen
- Batch- und Streaming-Pipelines mit Apache Spark entwickeln
- SQL-Warehouses, Dashboards und gesteuerte Datenprodukte erstellen
- Feature-Daten und Machine-Learning-Workflows vorbereiten
Ökosystem und Tools
Starke Databricks-Spezialisten arbeiten mit Apache Spark, Delta Lake, Unity Catalog und Databricks SQL. Sie nutzen möglicherweise auch Python, Scala, SQL, MLflow, Delta Live Tables und strukturiertes Streaming. Die praktische Umsetzung umfasst häufig Terraform, Git-basierte Bereitstellung, Orchestrierung, Cloud-Speicher und Integrationen mit Azure, AWS oder Google Cloud.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen greifen meist auf freiberufliche Spezialisten zurück, wenn ein Lakehouse entworfen, migriert oder unter Kontrolle gebracht werden muss. Externe Expertise hilft, wenn Pipelines langsam sind, Cloud-Kosten unklar bleiben, Governance unvollständig ist oder Teams Machine Learning in den produktiven Betrieb überführen müssen. In Köln ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Workshops und Abstimmungen mit Stakeholdern weiterhin von lokaler Verfügbarkeit und klarer Kommunikation auf Englisch oder Deutsch profitieren können.
- Fehleranfällige Aufnahme- und Transformationsprozesse überarbeiten
- Kataloge, Berechtigungen, Datenherkunft und Qualitätsprüfungen etablieren
- Veraltete Warehouses oder Data Lakes migrieren
- Notebooks und Modelle in wiederholbare Produktions-Workflows überführen
Was starke Spezialisten liefern
Erfahrene Fachleute verbinden Plattformentwurf mit Geschäftsergebnissen. Sie trennen die Themen Speicher, Rechenleistung und Orchestrierung, wählen geeignete Dateiformate und Partitionierungsstrategien und machen Pipeline-Fehler sichtbar. Außerdem dokumentieren sie Annahmen, testen Transformationen und schaffen Betriebsabläufe, die interne Teams nach der Übergabe selbstständig weiterführen können.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Bewerten Sie Spezialisten anhand eines konkreten Gesprächs über Ihre Cloud-Umgebung, Datenmengen, Ihr Sicherheitsmodell und Ihre Ziele. Fragen Sie, wie sie inkrementelles Laden, Schemaänderungen, Streaming-Zuverlässigkeit, Zugriffskontrollen und Kostenmanagement umsetzen würden. Ein starkes Portfolio sollte mehr als Notebooks zeigen: Achten Sie auf getestete Pipelines, gesteuerte Datenprodukte, automatisierte Bereitstellung und messbare Verantwortung für den Betrieb.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Databricks.
Databricks wird verwendet, um Daten in großem Umfang in einer gemeinsamen Lakehouse-Umgebung aufzunehmen, zu transformieren und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Reporting, Streaming, Machine Learning, Prognosen und gesteuerte Datenprodukte. Ein Freelancer kann diese Workloads mit Cloud-Speicher, Geschäftssystemen und bestehenden Analysetools verbinden.
Databricks bringt Data Engineering, SQL-Analysen und Machine Learning auf Cloud-Data-Lake-Speicher näher zusammen. Ein herkömmliches Warehouse kann eine gute Wahl für strukturiertes Reporting sein, während Databricks häufig in Betracht gezogen wird, wenn Teams offene Formate, Verarbeitung großer Datenmengen oder gemischte Datentypen benötigen. Die richtige Wahl hängt von Workload, Governance, Teamkenntnissen und Cloud-Architektur ab.
Ein kompetenter Databricks-Spezialist verbindet in der Regel Apache Spark, Python oder Scala, SQL und Kenntnisse im Bereich Cloud-Speicher. Erfahrung mit Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, Infrastructure as Code, Orchestrierung und Datenqualität ist ebenfalls wertvoll. Diese zusätzlichen Fähigkeiten helfen dabei, Notebooks in sichere und wartbare Produktionssysteme zu überführen.
Das richtige Maß an Databricks-Erfahrung hängt vom Umfang des Projekts ab. Eine gezielte Verbesserung einer Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der innerhalb einer bestehenden Architektur arbeiten kann, während ein neues Lakehouse, eine Migration oder ein Governance-Modell umfassendere Design- und Umsetzungserfahrung verlangt. Teilen Sie die aktuelle Plattform, Risiken und erwartete Übergabe, damit der Fachmann an der tatsächlichen Arbeit gemessen werden kann.
Ja. Databricks-Arbeit eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne mithilfe von Cloud-Umgebungen, Versionskontrolle, Dokumentation und geplanten Workshops. Kölner Teams können lokale oder hybride Termine für Architekturentscheidungen und die Abstimmung mit Stakeholdern wählen, während die Umsetzung remote erfolgt. Legen Sie Kommunikationssprache, Zugriffsverfahren und Arbeitszeiten zu Beginn fest.
Ein guter Databricks-Freelancer sollte getestete Logik für Datenaufnahme und Transformation, klare Datenverträge und dokumentierte Abhängigkeiten liefern. Die Arbeit sollte außerdem Monitoring, Fehlerbehandlung, Zugriffsberechtigungen, automatisierte Bereitstellung und Hinweise für die Übergabe abdecken. Produktionsreife ist genauso wichtig wie ein erfolgreicher Notebook-Lauf.
Databricks unterstützt Machine Learning durch verwaltete Experimente, Feature-Vorbereitung, Modellverfolgung und Workflows für die Bereitstellung. MLflow wird häufig verwendet, um Durchläufe zu protokollieren und Modelle zu verwalten, während Spark und Delta Lake große Trainingsdatensätze unterstützen. Ein Spezialist sollte dennoch Modellbereitstellung, Datenqualität, Monitoring und Verantwortlichkeiten über das erste Experiment hinaus klären.
Bitten Sie einen Databricks-Spezialisten, eine relevante Architektur und die dahinterstehenden Abwägungen zu erklären. Achten Sie auf praktische Antworten zu Partitionierung, inkrementeller Verarbeitung, Schemaänderungen, Unity-Catalog-Berechtigungen, Kostenkontrolle und Pipeline-Überwachung. Starke Fachleute können zeigen, wie sie die Lösung testen, bereitstellen, dokumentieren und nach dem Start unterstützen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 732 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Fertigung (64%) und Bildung (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (82%) und Produktentwicklung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
