DataOps-Experten in Deutschland
, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern und der Unterstützung von KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Datenpipelines automatisieren, die Datenqualität verbessern und Analyseplattformen wie Snowflake, Databricks und dbt verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich DataOps-Experten eingesetzt haben
Tezcan D.
Letzte Position:
Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund
- Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
- Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
- Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
- Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
- Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
- Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Louis G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Vili D.
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
Zakaria A.
Letzte Position:
Vizepräsident Technologie EMEA bei Aparavi Software Europe GmbH
- Ständig nach Lösungen für Probleme suchen und Wege finden, geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen
- Technische Leitung und Steuerung großer Multi-Disziplin-Teams (Produktentwicklung, Projektmanagement, Engineering, Operations, QA, Solution Management, Customer Success)
- Entwicklung und Umsetzung von Innovations- und Digitalisierungsstrategien für komplexe Transformationsprojekte
- Verantwortung als Information Security Officer für die Planung, Durchführung und erfolgreiche Umsetzung aller ISO 27001:2022 Standard-Audits sowie die kontinuierliche Sicherstellung der Compliance
- Organisationsübergreifende Führung und Coaching von Führungskräften und Managern
- Repräsentation des Unternehmens auf Branchenevents und Koordination externer Partnerschaften
- Technische Unterstützung für das Aparavi-Vertriebsteam bereitstellen
- Gemeinsam mit Account Managern Unternehmenskunden führen und ausbauen
- Mit technischen und nicht-technischen Kundenbereichen zusammenarbeiten, um Erwartungen zu steuern und zu erfüllen (z. B. C-Level, Controlling, IT-Services, Datensicherheit und Betriebsräte)
- Die technische Integration leiten und eine nahtlose Implementierung der Lösung koordinieren
- Hands-on Entwicklung und Steuerung von Cloud-, KI- und SaaS-Lösungen zur Erfüllung anspruchsvoller Kundenerwartungen
- Förderung von agilen, DevOps-basierten Methoden und Organisationsstrukturen für Innovation und nachhaltiges Wachstum
- Kontinuierliche Analyse und Lösung von technischen und geschäftlichen Herausforderungen zur Steigerung des Unternehmenserfolgs
Moritz K.
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Torsten G.
Letzte Position:
Datavault mit Informatica auf Oracle bei SEFE
- Datavault-Modellierung und Performancesteigerungen in Oracle.
- Anforderungsprozess mit modellgetriebener Datavault-Automation.
- Aufbereitung der fachlichen Anforderungen für die Preisdatenbank im Gas- und Strommarkt.
- Vertriebsperformance anhand von Salesforce CRM.
- Aufgaben: Konzeption und Entwicklung.
- Eingesetzte Werkzeuge: Informatica, Oracle, DBT, Docker, DataOps, Airflow Workflow, Python Ingestion, Gitlab CI.
Oliver R.
Letzte Position:
Trainer und Solution Architekt für Data Management, Data Mesh, Data Fabric, Observability, Big Data Technologien, Advanced
Unterstützung nationaler und international agierender Unternehmen beim Aufbau datenzentrierter Prozesse, Methoden, Systeme und Anwendungen (Data-Driven Company) im Bereich Data Management und agilem Requirements Engineering.
Ermittlung essentieller Use Cases und (nicht funktionaler) Anforderungen, um daraus auf der einen Seite eine Architektur aufbauen zu können.
Optimierung interner Prozesse des Kunden und Erarbeitung von Schulungsplänen für neue Technologien und Methoden.
Kombination von technologischem Know How (beispielsweise zur Datenanalyse in Cloud Data Analytics Umgebungen über semantische Ebenen) mit wichtigen Soft Skills wie Agilität, Teamfähigkeit, Kreativität und analytischer Kompetenz.
Schwerpunkt im Bereich Data Management auf der effizienten Nutzung von Systemen sowie der einfachen Verwendung von Technologien für Data Engineering, zur Daten-Katalogisierung, -Virtualisierung, -Exploration und -Visualisierung.
Operationalisierung sowohl von Infrastruktur wie auch Daten und mathematischen, analytischen Modellen (DevOps, DataOps, MLOps).
Bindeglied zwischen Architektur, Fachbereich, Entwicklung und Operations unter Berücksichtigung essentieller Kernbereiche wie Data Governance, Data Security und Data Quality.
Felix M.
Letzte Position:
Geschäftsentwickler, Unterstützung für Product Owner bei VisualVest, digitaler Vermögensverwalter (Robo-Advisor) der Union Investment
- Entwicklung einer innovativen Plattform für Themen und Fragen rund um Kapitalanlagen der nächsten Generation im Rahmen neuer Geschäftsmodelle
- Analyse von Produktideen
- Abstimmung neuer Funktionen mit UX/UI (in Figma) und Entwicklern
- Erstellung von User Stories in Jira: Beschreibung/offene Themen/Voraussetzungen/Anforderungen/Fehlerbehandlung/Audit-Protokoll/UX/UI/technische Hinweise/Test-Szenario/Akzeptanzkriterien
- Durchführung von Tests und Dokumentation der Testergebnisse
- Erstellung und Verwaltung von Fehlern
- Abstimmung der Sprint-Planung und des Backlogs mit Product Owner und Scrum Master
- Erstellung von Sprint-Review-Präsentationen
- Projektumsetzung mit Scaled Agile Framework (SAFe): Etappenplanung in Conceptboard mit Magic Estimations, Feature-/Kanban-Board, Sprint-Planung, Funktionale Verfeinerung, Sprint-Backlog, Tägliche Stand-ups, Sprint-Review, Sprint-Retrospektive
- Plattform mit neuesten technologischen Marktstandards: Angular (Frontend-Framework), Jakarta EE, Matamo Tracking, Keycloak, movingimage
Markus G.
Letzte Position:
Daten-Lösungsarchitekt, Gründer bei GRITCON GmbH
- Design und Entwicklung moderner Cloud DWH & Daten Plattformen
- Data-Vault Automatisierung
- Implementierung von ELT und CI/CD Prozessen
- Anforderungsanalyse und Datenmodellierung
- Aufbau einer automatisierten Cloud Daten Plattform als Referenzarchitektur im Financial Risk Controlling (Snowflake, Data-Vault, DBT, Python, GitHub) 2024-10-01 – 2025-06-30, Zürich
- DWH-Weiterentwicklung, Betrieb und Cloud-Migration (Data-Vault, DBT, SAP Data-Services, Alteryx, SQL-Server, Azure Synapse) 2023-03-01 – 2025-06-30, Frankfurt
- Implementierung einer konzernweiten Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, WhereScape, Snowflake, AWS, Scrum) 2021-04-01 – 2023-12-31, Köln
- Proof-of-Concept für eine konzernweite Cloud Daten Plattform (Data-Vault, Snowflake, Synapse, WhereScape, Azure, Scrum) 2022-04-01 – 2022-07-31, Bonn
- Implementierung einer Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS) 2021-07-01 – 2022-04-30, Karlsruhe
- Big-Data Integration aller zum ITSM-Prozess gehörenden Quellsysteme (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS, Scrum) 2021-01-01 – 2021-05-31, Prag
- Entwicklung und Betrieb einer konzernweiten Self-Service-BI-Plattform zur Darstellung von ca. 150 Konzern-KPIs (Data-Vault, WhereScape, Postgres, Jenkins, Talend, AWS, Scrum) 2018-11-01 – 2020-12-31, Frankfurt
- Implementierung eines DWH zur Preissteuerung und Kapazitätsprognose im Personenfernverkehr (SAP BODS, SQL-Server, AWS) 2017-10-01 – 2018-11-30, Frankfurt
- Einführung von SAP BODS und Migration des vorhandenen DWH (SAP, BODS, HANA, Oracle, Cognos) 2017-05-01 – 2017-10-31, Rastatt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die DataOps-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
5,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
89%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die DataOps-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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der DataOps-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%)
- Automotive (67%)
- Bank- und Finanzwesen (44%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
- Transport und Logistik (33%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (22%)
- Versicherung (22%)
- Einzelhandel (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
DataOps in der Praxis
DataOps, auch Data Operations genannt, überträgt Prinzipien aus Softwarebereitstellung und Betrieb auf die Datenarbeit. Es verbindet Ingestion, Transformation, Tests, Orchestrierung und Monitoring, damit Teams vertrauenswürdige Daten für Analyse-, Reporting- und Machine-Learning-Systeme bereitstellen können.
Was es leistet
DataOps-Experten entwickeln und betreiben zuverlässige Datenprodukte über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Typische Aufgaben sind:
- Automatisierte Batch- und Streaming-Pipelines
- Getestete Datentransformationen und wiederverwendbare Modelle
- Prüfungen der Datenqualität, Datenherkunft und Beobachtbarkeit
- Verwaltete Datensätze für Analysen und Machine Learning
Tools und Ökosystem
Das Ökosystem umfasst Cloud-Warehouses, Lakehouses, Integrationstools und Orchestrierungs-Frameworks. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit dbt, Apache Airflow, Dagster, Kafka, Snowflake, Databricks, BigQuery oder Azure- und AWS-Datendiensten. Python, SQL, Git, Container und CI/CD unterstützen eine wiederholbare Bereitstellung.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche DataOps-Expertise ins Haus, wenn Pipelines instabil werden, Zuständigkeiten unklar sind oder neue Plattformen eingeführt werden müssen, ohne das Reporting zu beeinträchtigen. In Deutschland unterstützen Spezialisten häufig verteilte Teams in regulierten Branchen, der Fertigung, dem Finanzwesen und der Logistik. Dabei kombinieren sie Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort, wenn nötig.
Anzeichen für Unterstützungsbedarf
Ein spezialisierter Experte kann helfen, wenn die Datenarbeit wiederkehrende operative Lücken aufweist:
- Pipeline-Fehler werden von den Fachanwendern entdeckt
- Definitionen unterscheiden sich zwischen Berichten und Teams
- Manuelle Releases verlangsamen die Datenbereitstellung
- Die Cloud-Migration lässt Fragen zu Orchestrierung und Tests offen
Professionelle Arbeitsweise
Starke DataOps-Experten entwickeln mit Blick auf Zuverlässigkeit, statt Daten einfach nur von einem System in ein anderes zu verschieben. Sie definieren Zuständigkeiten, testen Geschäftsregeln, dokumentieren die Datenherkunft und messen Aktualität sowie Vollständigkeit. Außerdem erklären sie Abwägungen klar, schützen sensible Daten und hinterlassen wartbare Workflows, die interne Teams betreiben können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu DataOps-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
DataOps wird eingesetzt, um die Datenbereitstellung zuverlässiger, wiederholbarer und transparenter zu machen. Es unterstützt Ingestion, Transformation, Validierung und Veröffentlichung für Analysen, Reporting, operative Entscheidungen und Machine Learning.
DataOps ergänzt die Datenarbeit um stärkere operative Praktiken, darunter automatisierte Tests, Bereitstellungskontrollen, Monitoring und gemeinsame Verantwortung. Es ergänzt Data Engineering, indem es sich auf die kontinuierliche Bereitstellung und Qualität nutzbarer Datenprodukte konzentriert.
Ein kompetenter DataOps-Freelancer arbeitet je nach Umgebung möglicherweise mit dbt, Apache Airflow, Dagster, Kafka, Snowflake oder Databricks. SQL und Python bilden häufig die Grundlage, ergänzt durch Git, CI/CD, Cloud-Dienste und Tools zur Datenbeobachtbarkeit.
Für gute DataOps-Arbeit sind häufig Kenntnisse in Cloud-Architektur, Datenmodellierung, Plattformsicherheit und Business Intelligence erforderlich. Erfahrung mit Governance, Datenherkunft, Infrastructure as Code und Machine-Learning-Pipelines kann ebenfalls wertvoll sein.
Die passende DataOps-Erfahrung hängt vom Umfang und Risiko der Arbeit ab. Eine Verbesserung der Pipeline erfordert möglicherweise gezielte Umsetzungskompetenz, während eine Neugestaltung der Plattform jemanden voraussetzt, der Standards festlegen, Migrationen durchführen und mehrere Teams abstimmen kann.
DataOps eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Repositories, Umgebungen und Dokumentation für das gesamte Team zugänglich sind. Für deutsche Unternehmen kann eine klare Kommunikation auf Englisch bei manchen Projekten ausreichen, während Deutsch für Stakeholder-Workshops und regulierte Geschäftsprozesse wichtig sein kann.
Ein DataOps-Ansatz wird sinnvoll, wenn Daten mehrere Abnehmer haben, häufig geändert werden oder strengen Qualitätsanforderungen unterliegen. Für einen kleinen, stabilen Datenfluss kann ein einfacher Zeitplan ausreichen, bietet jedoch weniger Kontrolle über Tests, Datenherkunft, Wiederherstellung und Release-Management.
Fragen Sie, wie der DataOps-Experte mit fehlgeschlagenen Ausführungen, Schemaänderungen, Datenqualitätsregeln, Beobachtbarkeit und Rollbacks umgeht. Gute Antworten verbinden technische Kontrollen mit geschäftlichen Definitionen und zeigen, wie interne Teams die daraus entstehenden Workflows betreiben und verbessern können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 944 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 5,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (89%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Automotive (67%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich DataOps-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
