Databricks Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KIHolen Sie Experten an Bord, die Lakehouse-Pipelines entwerfen, Spark-Jobs optimieren und Databricks-Workspaces mit Delta Lake, Unity Catalog und Azure Databricks betreiben. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
Jan Miltner
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Nexcent GmbH
- IT-Beratung
- Power Plattform & Databricks
- KI-Softwareentwicklung (Custom Software)
- Wirtschaftliche Verantwortung für das Unternehmen
Elnazossadat Hosseininia
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Ralph Navasardyan
Letzte Position:
AI Lead Engineer Fahrzeugkonfigurator für einen führenden deutschen Premium-Hersteller bei e-ntegration GmbH
- Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
- Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
- Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Guino Ndjenndja
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
Aqsa Younus
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- Integrierte MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation), um hochwertige neuronale maschinelle Übersetzungen (NMT) zu gewährleisten.
- Verwaltung des Modellladens und der Tokenisierung mit Hugging Face Transformers, optimiert für Offline-Cache und Reproduzierbarkeit.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und effiziente GPU-Inferenz mit PyTorch.
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
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 70%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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 Rohdaten, Analytics und Machine Learning an einem Ort zusammenbringen. Starke Experten machen daraus zuverlässige Pipelines, saubere Tabellen und wiederverwendbare Notebooks für Teams, die sowohl Tempo als auch Kontrolle brauchen.
Kern-Stack
- Apache Spark-Jobs für Batch und Streaming
- Delta Lake-Tabellen für eine zuverlässige Datenverarbeitung
- Unity Catalog für Zugriffskontrolle und Governance
- Workflows, Notebooks und Job-Orchestrierung
- MLflow und Modell-Pipelines, wenn Data Science zum Umfang gehört
Wann Sie Hilfe hinzuziehen sollten
Unternehmen suchen oft freie Databricks-Spezialisten, wenn eine Migration feststeckt, ein Spark-Job zu langsam ist oder Governance stärker abgesichert werden muss. Das gilt auch, wenn Teams Azure Databricks nutzen und Unterstützung beim Cloud-Setup, der Workspace-Struktur oder bei der produktiven Auslieferung brauchen.
Was starke Experten tun
Gute Spezialisten schreiben sauberen Spark-Code, verstehen Datenmodellierung und denken an Kosten, Sicherheit und Wartbarkeit. Sie wissen, wann SQL, Python oder Scala sinnvoll sind, und können Abwägungen klar an Produkt-, Daten- und Plattformteams erklären.
Typische Leistungen
- Neuaufbau und Refactoring von Pipelines
- Streaming-Ingestion und -Transformation
- Data-Warehouse- oder BI-Datenebenen
- Bereinigung von Governance und Berechtigungen
- Migration von Legacy-ETL- oder Hadoop-ähnlichen Stacks
Zusammenarbeit in Nürnberg
In Nürnberg unterstützt Databricks-Arbeit oft Teams aus Fertigung, Logistik und Enterprise Analytics. Viele Projekte lassen sich gut remote umsetzen, aber Vor-Ort-Termine helfen, wenn ein Unternehmen Workshops, Abstimmung mit Stakeholdern oder eine engere Übergabe mit deutschsprachigen Teams möchte.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Databricks, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Databricks wird genutzt, um Datenpipelines, Lakehouse-Schichten, Analytics-Speicher und Machine-Learning-Workflows aufzubauen. Teams setzen es ein, wenn sie eine Umgebung wollen, in der sie Daten aufnehmen, mit Spark transformieren und für Reporting oder Modellierung bereitstellen können.
Databricks ist nicht dasselbe wie Spark, aber Spark ist ein zentraler Teil des Stacks. Spark ist die Verarbeitungs-Engine; Databricks ergänzt darum herum den verwalteten Workspace, Kollaborationstools, Governance und produktive Funktionen.
Databricks wird oft gewählt, wenn ein Team weniger Infrastrukturarbeit und mehr Fokus auf die Umsetzung möchte. Azure Databricks ist eine häufige Wahl für Unternehmen, die bereits auf Microsoft Azure standardisiert sind und eine engere Cloud-Integration, einfacheren Betrieb und schnellere Umsetzung suchen.
Ein starker Databricks-Spezialist kennt in der Regel Spark, SQL, Python und Datenmodellierung. Viele bringen außerdem Cloud-Wissen, Delta Lake, Notebook-Workflows und grundlegende Sicherheits- oder Governance-Erfahrung mit Unity Catalog mit.
Databricks-Arbeit kann am Anfang einfach sein, aber produktive Datensysteme brauchen jemanden, der Fehler, Performance-Tuning und Zugriffskontrolle schon behandelt hat. Wenn es um Streaming, Migration oder geschäftskritische Pipelines geht, sollten Sie einen Spezialisten mit praktischer Umsetzungserfahrung wählen, nicht nur jemanden, der Notebooks kennt.
Databricks-Projekte eignen sich oft gut für Remote-Arbeit, weil die meisten Aufgaben in Notebooks, Repositories und Cloud-Workspaces stattfinden. In Nürnberg kann Vor-Ort-Zeit trotzdem helfen bei Discovery-Workshops, Architekturentscheidungen oder Übergabegesprächen mit lokalen Teams.
Databricks-Qualität zeigt sich in klarem Code, sinnvoller Job-Gestaltung und einem sauberen Datenmodell. Achten Sie auf jemanden, der erklären kann, warum er ein bestimmtes Spark-Muster gewählt hat, wie er mit Fehlern umgeht und wie er den Workspace wartbar hält.
Databricks ist das Produkt und die Plattform, während Lakehouse die Architektur beschreibt, die es oft unterstützt. Wenn ein Freelancer über beides klar spricht, versteht er in der Regel, wie man Rohdaten, Governance, Analytics und Machine Learning in einem Design verbindet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Databricks 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 Nürnberg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, 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 Nürnberg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (71%) und Bank- und Finanzwesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Databricks in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Databricks eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
