Databricks Experten in Hamburg
in wenigen Minuten mit passenden, geprüften SpezialistenHolen Sie sich Experten, die Lakehouse-Pipelines, Delta Lake-Modelle, Spark-Jobs und MLflow-Workflows auf Databricks bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
Jan Hoppe
Letzte Position:
Gründer & Chief Product Officer bei ganzheit
- Gründung eines bootstrapped, KI-nativen Startups zur Entwicklung digitaler Tools für Psychotherapeuten
- Unterstützung von Therapeuten, ihre therapeutische Arbeit zu verbessern, ohne die menschliche Verbindung zu beeinträchtigen
- Aufbau des Gründerteams und Erreichung des Product-Market-Fit mit LLM-basiertem Supervisionstool für Psychotherapeuten
- Integration eines generativen KI-Stacks, einschließlich agentengeleiteter Codierung, Evaluierungen, Tracing und Prompt-Management
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Gabriele Schilling
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei RS-Analytics GmbH
Pouya Fakhari
Letzte Position:
Senior Projektleiter bei Circle K Deutschland GmbH
- Steuerung des Rebrandings von mehr als 40 Anwendungen, über 300 Benutzerkonten und über 150 Gruppenpostfächern
- Abstimmung mit Fachbereichen, Key Usern und technischen Dienstleistern für Terminplanung und Umsetzung
- Analyse von 12 Audit-Findings, Entwicklung einer Übergangs-Roadmap und fristgerechte Umsetzung aller Maßnahmen
- Definition des neuen Scopes gemäß BSI-Richtlinien
- Unterstützung bei der Auswahl des Auditors und Erstellung von Statusberichten für das BSI
- Konzeption eines neuen Rollenmodells in SAP, Abstimmung mit dem Management und Umsetzung
- Erstellung und Durchführung zielgruppengerechter Schulungen für verantwortliche Fachkräfte
- Abstimmung der Anforderungen mit Netzwerkarchitekten, Bewertung von Anbietern und Unterstützung beim Vertragsabschluss
- Steuerung des Pre-Staging von 300 Laptops inklusive Konfigurationsmanagement
- Sicherstellung der Verfügbarkeit kritischer TotalEnergies-Anwendungen über VNext / Workspace Access mit Authentifizierungsstrategie über Yubikey und Microsoft Authenticator
- Unterstützung beim Go-Live unter Einhaltung von Kompatibilitäts-, Sicherheits- und Verfügbarkeitsanforderungen
- Umstellung vom Big-Bang- auf ein iteratives Rollout-Modell zur Risikominimierung
- Definition eines IT-seitigen On-/Offboarding-Prozesses für Dual Identities (TotalEnergies & Circle K)
- Sicherstellung der technischen Datenintegrität zwischen Workday, Entra ID und O365
- Implementierung der SAP-JDE-Logik für Kostenstellen bei ServiceNow-Bestellungen
- Steuerung der Änderung von Firmendaten in über 40 Anwendungen, einschließlich Webportalen, Vorlagen und Kommunikation
- Leitung der SEPA-Mandatsumstellung für mehr als 2000 Kunden
- Verantwortung für die Umsetzung der SAP-Abrechnungslogik durch ein externes Entwicklungsteam, inklusive Test und Go-Live-Abnahme bis 2025-01-01
- Sammlung IT-bezogener Auditorenfragen, Abstimmung mit internen Stakeholdern und Erstellung der Antwortdokumentation
- Planung und Steuerung der Migration von 1200 TB Daten zwischen zwei M365-Tenants
- Sicherstellung von Datenintegrität, Zugriffskontinuität und minimalen Ausfallzeiten für OneDrive, Teams, SharePoint und Postfächer
- Migration von Data-Lake-Lösungen (AWS & Databricks) in Abstimmung mit Cloud-Architekten und Fachbereichen
- Koordination von Tests, Bugfixes und Go-Live in enger Zusammenarbeit mit internen Teams und externen Partnern
Anurag Singh
Letzte Position:
Datenanalyst (Fachexperte) bei Cognizant
- Datenpipelines für rohe und kuratierte Datenschichten mit AWS S3, Glue, Athena und Lake Formation erstellen
- CI/CD mit GitHub Actions oder GitLab CI und CodePipeline einrichten
- Modelle in Demo-APIs prototypisch umsetzen, mit Docker verpacken, in Git versionieren, Grundtests mit pytest hinzufügen und Deployments auf AWS SageMaker Endpoint unterstützen
- Explorative Datenanalyse und Feature Engineering mit pandas und PySpark durchführen; Experimente in MLflow oder Weights and Biases nachverfolgen
- A/B-Tests entwerfen und durchführen, um das Nutzerengagement zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Daniel Pape
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Kai Pohl
Letzte Position:
Microsoft Azure Synapse und Power BI Entwickler bei Beratungsunternehmen / Internationale Versicherungsmaklergruppe
- Aufbau einer Microsoft Azure Synapse Data Warehouse Lösung und Entwicklung von ETL-Strukturen für ein internationales Versicherungsmakler-Unternehmen
- Erstellung von Tabellen, Views und Pipelines in Azure Synapse
- Entwicklung von Power BI Berichten für Controlling und Steuerberichterstattung (BAB, IER)
- Technologie Stack: Microsoft Azure Synapse (Synapse SQL, Synapse Pipelines), Microsoft Power BI (Semantisches Datenmodell, Berichte), Azure DevOps (Boards, Repos)
- Entwicklungssprachen: DAX, M, SQL
Mirco Marahrens
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Vattenfall
- Leiter des Platform-Engineering-Teams für die Entwicklung einer Plattform für den Energiehandel, mit Fokus auf hohe Verfügbarkeit, geringe Latenz und Skalierbarkeit von Bibliotheken und Services
- Unterstützung von Quants und Market-Access-Lösungen für den Energiehandel, einschließlich der Integration von Market Access und dem Deployment algorithmischer Handelsstrategien
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
2,3 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
6 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 70%)
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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 für Data Engineering, Analytics und Machine Learning an einem Ort genutzt. Starke Spezialisten verwenden es, um Daten zu laden, verlässliche Tabellen aufzubauen und Teams zu unterstützen, die eine Umgebung für Batch- und Streaming-Arbeit brauchen.
Kern-Stack
- Apache Spark für verteilte Datenverarbeitung
- Delta Lake für zuverlässige Tabellenspeicherung
- SQL für Reporting und Ad-hoc-Analysen
- MLflow für Experiment-Tracking und Model-Bereitstellung
Die besten Profis wissen, wie diese Teile zusammenpassen und wie man Pipelines lesbar, testbar und einfach in der Produktion laufen lässt.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn ein Databricks-Setup Struktur, Tempo oder eine Bereinigung braucht. Das kann bedeuten, Notebooks neu zu gestalten, Jobs zu stabilisieren, das Tabellendesign zu verbessern oder eine Migration von älteren Hadoop- oder eigenen Spark-Setups zu unterstützen.
Was starke Experten liefern
Ein guter Databricks-Spezialist schreibt nicht nur Code. Er dokumentiert Datenflüsse, kümmert sich um Berechtigungen, optimiert Spark-Workloads und sorgt dafür, dass Notebooks, Jobs und gemeinsame Tabellen gut zusammenarbeiten.
Hamburger Teams
In Hamburg unterstützt Databricks-Arbeit oft Teams aus Logistik, Medien, Handel und Finanzen, die auf klare Datenpipelines und zeitnahe Berichte angewiesen sind. Freelancer können bei Bedarf vor Ort arbeiten oder sich remote für Plattform-, Analytics- und Modellarbeit auf Englisch oder Deutsch einbringen.
Worauf man achten sollte
- Klare Erfahrung mit Spark, SQL und Delta Lake
- Praktisches Wissen über Workspace-Struktur und Jobs
- Souveränität bei Tests, Monitoring und Zugriffskontrolle
- Die Fähigkeit, Abwägungen zu erklären, nicht nur Notebooks zu bauen
Die besten Experten hinterlassen stabile Systeme, die andere Spezialisten weiter betreuen können.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Databricks.
Databricks wird genutzt, um Datenpipelines, Analytics-Schichten und Machine-Learning-Workflows in einer einzigen Umgebung aufzubauen. Teams setzen es ein, wenn sie Spark-Verarbeitung, Delta Lake-Tabellen und SQL-Zugriff brauchen, ohne viele einzelne Tools zusammenzufügen.
Nein. Databricks ist zwar um Spark herum aufgebaut, aber die meisten Projekte umfassen auch SQL, Delta Lake, Orchestrierung, Zugriffskontrolle und manchmal MLflow. Ein starker Spezialist versteht den gesamten Ablauf von Rohdaten bis zu verlässlichen Tabellen und der weiteren Nutzung.
Databricks wird oft gewählt, wenn Unternehmen einen Lakehouse-Ansatz mit mehr Kontrolle über Engineering- und Machine-Learning-Arbeit wollen. Snowflake wird meist eher für Analytics mit Warehouse-Fokus geprüft, während reines Spark mehr Flexibilität bietet, aber auch mehr Einrichtung und Wartung braucht.
Ein starker Databricks-Spezialist kennt in der Regel Apache Spark, SQL, Delta Lake, Job-Orchestrierung, Datenmodellierung und die Zusammenarbeit über Notebooks. Erfahrung mit Cloud-Speicher, Berechtigungen und Code-Review ist ebenfalls wichtig, wenn der Workspace von mehreren Teams gemeinsam genutzt wird.
Das hängt vom Umfang ab, aber die meisten produktiven Databricks-Projekte brauchen jemanden, der mehr als nur einfache Notebooks gemacht hat. Wenn es um Pipelines, Zugriffskontrolle oder Model-Bereitstellung geht, sollte man einen Spezialisten wählen, der mit Ausfällen, Wiederholungen und Leistungsproblemen umgegangen ist.
Ja. Viele Databricks-Aufgaben lassen sich remote erledigen, besonders Pipeline-Design, Notebook-Bereinigung und SQL-Arbeit. Vor-Ort-Termine in Hamburg können trotzdem helfen, wenn Teams sich schnell über Datenquellen, Sicherheitsregeln oder die Migrationsplanung abstimmen müssen.
Achten Sie auf klare Beispiele für zuverlässige Pipelines, eine sinnvolle Workspace-Struktur und Code, den andere Spezialisten gut weiter pflegen können. Ein starker Databricks-Freelancer erklärt Abwägungen, nutzt Tests dort, wo sie wichtig sind, und denkt an Monitoring, Wiederholungen und Kostenkontrolle.
Gute Anzeichen sind praktisches Wissen über Delta Lake, Spark-Tuning und den Databricks-Workspace sowie eine ruhige Art, mit schwierigen Datenproblemen umzugehen. Die besten Spezialisten fragen nach Datenaktualität, Verantwortung und der weiteren Nutzung, bevor sie eine Lösung vorschlagen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 793 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (88%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (50%) und Bank- und Finanzwesen (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (88%) und Produktentwicklung (63%).
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
