DataOps Experten in Deutschland
in Minuten aus 15.000 CVs mit Hilfe von KI einStellen Sie Experten ein, die Datenpipelines aufsetzen, Testing und Deployment für Analytics automatisieren und Warehouses, Lakes und BI-Ebenen in schnelllebigen Teams zuverlässig halten. FRATCH bringt Sie schnell und passgenau mit geprüften, verfügbaren Spezialisten zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich DataOps eingesetzt haben
Tezcan Dilshener
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 Guitton
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 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
Zakaria Aoune
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 Kath
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
Oliver Rothland
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 Meermann
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
Torsten Glunde
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.
Markus Groh
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 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 30 Aug 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 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
Was DataOps abdeckt
DataOps ist die Praxis, Disziplin aus der Softwareauslieferung auf Datenarbeit anzuwenden. Es verbindet Datenaufnahme, Transformation, Testing, Monitoring und Release-Kontrolle, damit Analytics und Reporting zuverlässig bleiben.
Typische Delivery-Arbeiten
- Batch- und Streaming-Pipelines aufbauen und betreiben
- Validierung, Lineage und Qualitätsprüfungen hinzufügen
- Deployments für Änderungen an Warehouse und Lakehouse automatisieren
- Aktualität, Fehler und Schema-Drift überwachen
- Übergaben zwischen Analytics-, Engineering- und Business-Teams verbessern
Tools und Stack
DataOps-Spezialisten arbeiten meist über Orchestrierung, Versionskontrolle, Testing, Observability und Cloud-Datenservices hinweg. Zum Stack gehören oft Tools wie Airflow, dbt, Git, SQL, Spark und Cloud-Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Databricks.
Starke Spezialisten verstehen, wie diese Tools zusammenpassen, nicht nur, wie man jedes einzeln nutzt. Sie entwerfen wiederholbare Abläufe, die Datenänderungen sicherer und leichter prüfbar machen.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen
Unternehmen holen sich freiberufliche DataOps-Expertise, wenn die Datenarbeit schneller wächst als die Prozesse. Typische Auslöser sind kaputte Pipelines, langsame Releases, unklare Zuständigkeiten oder Reporting, das sich unkontrolliert verändert.
In Deutschland zeigt sich das oft in Teams, die Remote-Support für Cloud-Datenarbeit oder Zusammenarbeit vor Ort mit lokalen Stakeholdern brauchen, besonders wenn Fachanwender klare Dokumentation und planbare Übergaben erwarten.
Was gute Spezialisten tun
Gute DataOps-Profis verbinden Gewohnheiten aus dem Data Engineering mit starkem operativem Denken. Sie schreiben wartbares SQL und Code, erstellen Prüfungen, die schlechte Eingaben früh erkennen, und halten Änderungen klein und nachvollziehbar.
Sie wissen auch, wie man mit Analysten und Plattform-Teams zusammenarbeitet, Annahmen dokumentiert und Pipelines nach dem Go-live besser supportbar macht.
Worauf man achten sollte
Eine starke Passung hat meist Erfahrung mit:
- Data-Quality-Testing und Observability
- Orchestrierung und Release-Automatisierung
- Schema-Management und Lineage
- Cloud-Datenplattformen und CI/CD
- Klarer Dokumentation und Incident-Handling
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu DataOps? Hier findest du die passenden Antworten.
DataOps wird genutzt, um Datenpipelines, Analytics-Ebenen und Reporting-Workflows zuverlässiger und leichter änderbar zu machen. Es hilft Teams, von manuellen Fehlerbehebungen und Ad-hoc-Releases zu wiederholbarer Auslieferung mit Testing, Monitoring und klaren Zuständigkeiten zu kommen.
DataOps konzentriert sich darauf, wie Datenarbeit ausgeliefert und betrieben wird, während Data Engineering breiter ist und auch den Aufbau der Datensysteme selbst umfasst. In vielen Teams hilft derselbe Spezialist bei beidem, aber DataOps bringt stärkere Prozesskontrolle, Release-Disziplin und Qualitätsprüfungen mit.
DataOps übernimmt Ideen aus DevOps, ist aber speziell auf Datenpipelines, Datensätze und Analytics-Produkte ausgerichtet. Der Hauptunterschied liegt im Fokus auf Datenqualität, Lineage, Aktualität und den Auswirkungen von Änderungen auf Berichte und Geschäftsentscheidungen.
Ein starker DataOps-Freelancer kennt meist Tools für Orchestrierung, Versionskontrolle, Testing und Observability. Häufige Namen sind Airflow, dbt, Git, SQL, Spark sowie Cloud Data Warehouses oder Lakehouse-Plattformen. Der genaue Stack ist weniger wichtig als die Fähigkeit, diese Tools in einen sicheren Delivery-Flow zu verbinden.
Ein DataOps-Projekt braucht oft externe Hilfe, wenn Pipelines instabil sind, Releases langsam laufen oder Teams keinen klaren Prozess für Qualität und Monitoring haben. Externe Spezialisten sind auch nützlich, wenn ein Unternehmen auf einen neuen Cloud-Daten-Stack umsteigt und schnell ein sauberes Betriebsmodell braucht.
Ja, DataOps-Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil vieles in Code, Dokumentation und Cloud-Tools passiert. Für Teams in Deutschland passt Remote-Arbeit meist gut zur normalen Pipeline-Auslieferung, während Zeit vor Ort bei Stakeholder-Workshops, Zugriffsplanung oder Change Management helfen kann.
Achten Sie auf einen DataOps-Spezialisten, der erklären kann, wie er verhindert, dass schlechte Daten bei Nutzern ankommen, und nicht nur, wie er Pipelines baut. Gute Zeichen sind eine klare Teststrategie, Monitoring, Incident-Handling, lesbares SQL und Code sowie praktische Dokumentation, der andere folgen können.
Die besten DataOps-Spezialisten bringen meist starkes SQL, Wissen über Cloud-Plattformen und ein Verständnis für Analytics-Workflows mit. Kenntnisse in Datenmodellierung, CI/CD, Incident Response und Zusammenarbeit mit Analysten oder Fachanwendern machen ebenfalls einen großen Unterschied.
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 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.
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
