DataOps-Experten in Deutschland
für vertrauenswürdige Datenpipelines, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Datenqualität verbessern, den Pipeline-Betrieb automatisieren und Analyse-Workflows über Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg verbinden. Erhalten Sie präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die Ihr DataOps-Projekt schnell unterstützen können.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich DataOps-Experten eingesetzt haben
Vili D.
Letzte Position:
Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere 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 bei APARAVI Software GmbH
- Leitung von Presales, Forschung und Entwicklung, Produkt und Engineering in der EMEA-Region – remote/hybrid, multikulturelle Teams mit mehr als 30 Mitarbeitenden
- Tätigkeit als Information Security Officer (ISO), Leitung der ISO 27001-Zertifizierungsmaßnahmen und Durchführung regelmäßiger Sicherheitsaudits
- Implementierung und Pflege umfassender Informationssicherheitsmanagementsysteme (ISMS) zur Sicherstellung der Einhaltung von DSGVO, DORA und internationalen Vorschriften
- Entwicklung von Datenintelligenz-, SaaS- und Lösungen für unstrukturierte Daten mit KI, ML und Cloud-nativen Technologien
- Vorantreiben von Vertriebsinitiativen für Lösungen, Durchführung technischer Präsentationen und Zusammenarbeit mit Unternehmenskunden zur Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen
- Mitarbeit an praxisnahen Pilotprojekten mit modernen Cloud-Plattformen, Generativer KI und Edge Computing
- Vertretung des Unternehmens bei wichtigen Branchenveranstaltungen – regelmäßiger Austausch mit Führungskräften auf C-Level, Kunden und Partnern
- Nachweisliche Reduzierung von Kosten und Komplexität um 35-45% durch innovative, automatisierte Compliance- und Datenschutzkonzepte.
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
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.
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
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.
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
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, 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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 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 29 Okt 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%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Versicherung (22%)
- Einzelhandel (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was DataOps abdeckt
DataOps ist ein Betriebsmodell für die Bereitstellung zuverlässiger, zeitnaher und nutzbarer Daten. Es verbindet Data Engineering, Qualitätsmanagement, Tests, Orchestrierung, Sicherheit und Zusammenarbeit in einem kontrollierten Workflow. Ziel ist eine wiederholbare Datenbereitstellung, die Analysen, Reporting, Machine Learning und operative Entscheidungen unterstützt.
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen nutzen DataOps, um Quellsysteme mit Data Warehouses, Lakehouses und Analyseprodukten zu verbinden. Typische Aufgaben sind:
- Automatisierung der Datenaufnahme aus Anwendungen, Datenbanken und APIs
- Validierung von Daten, bevor sie Berichte oder Modelle erreichen
- Verwaltung von Batch- und Streaming-Pipelines
- Überwachung von Aktualität, Vollständigkeit und Pipeline-Zustand
- Unterstützung von kontrollierten Self-Service-Analysen
Tools und Ökosystem
DataOps-Spezialisten arbeiten in einem Ökosystem statt mit nur einem festen Produkt. Häufige Komponenten sind Apache Airflow, dbt, Apache Kafka, Spark, SQL, Python und Git-basierte Bereitstellungs-Workflows. Je nach bestehender Architektur nutzen sie auch Snowflake, Databricks, BigQuery, Microsoft Fabric oder Cloud-Dienste von AWS, Azure und Google Cloud.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn Pipelines unzuverlässig sind, Zuständigkeiten unklar bleiben oder Datenteams Änderungen nicht sicher bereitstellen können. Sie hilft auch bei Data-Warehouse-Migrationen, Lakehouse-Projekten, der Konsolidierung von Plattformen und der Einführung von Machine-Learning-Operations. In Deutschland arbeiten Spezialisten häufig mit regulierten Branchen, die eine klare Datenherkunft, Zugriffskontrollen und zuverlässiges Reporting benötigen und dabei mit lokalen Teams und Remote-Stakeholdern koordinieren.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter Spezialist bildet Datenflüsse ab, bevor er sie verändert, und macht Abhängigkeiten sichtbar. Er definiert Qualitätsprüfungen, Vorgehensweisen für Vorfälle, Bereitstellungsstandards und hilfreiche operative Signale, statt ohne klaren Zweck weitere Tools hinzuzufügen. Er kann Analysten, Produktteams, Sicherheitsspezialisten und Geschäftsverantwortlichen Zielkonflikte erklären und eine Dokumentation hinterlassen, die interne Teams pflegen können.
Remote- und Vor-Ort-Zusammenarbeit
DataOps-Arbeit kann häufig remote umgesetzt werden, da auf Pipelines, Repositories und Cloud-Umgebungen digital zugegriffen wird. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann während der Analysephase, bei Workshops oder bei sensiblen Migrationsarbeiten wertvoll sein. Unternehmen sollten sich frühzeitig auf die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch, Zugriffsgenehmigungen, Dokumentationsstandards und die Verantwortung für Vorfälle, Releases und Entscheidungen zur Datenqualität verständigen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu DataOps-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
DataOps wird eingesetzt, um die Erfassung, Transformation, Validierung und Bereitstellung von Daten zuverlässiger zu machen. Es hilft Teams, vertrauenswürdige Datensätze für Business Intelligence, Reporting, Machine Learning und operative Anwendungen bereitzustellen.
DataOps erweitert Data Engineering um stärkere operative Praktiken, darunter automatisierte Tests, Monitoring, Zusammenarbeit und kontrollierte Releases. Data Engineering konzentriert sich auf den Aufbau von Pipelines und Datensystemen, während DataOps zusätzlich regelt, wie diese Systeme geändert und betrieben werden.
Ein guter DataOps-Spezialist verbindet häufig SQL und Python mit Orchestrierung, Cloud-Infrastruktur, Versionskontrolle und Datenmodellierung. Nützliche angrenzende Kompetenzen sind dbt, Apache Airflow, Kafka, Observability, Sicherheit, CI/CD und Data Governance.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von den Systemen, dem Risiko und dem Umfang des Projekts ab. Eine kleinere Verbesserung an einer Pipeline kann fokussierte Expertise erfordern, während eine Plattformmigration oder Governance-Initiative von einem Spezialisten profitiert, der komplexe Abhängigkeiten, Vorfälle und die Koordination von Stakeholdern bewältigt hat.
DataOps eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Repositories, Cloud-Plattformen und Monitoring-Tools online zugänglich sind. Vor-Ort-Termine können bei der Analyse, Sicherheitsprüfungen oder Workshops dennoch hilfreich sein, insbesondere wenn Teams die Kommunikation auf Deutsch und Englisch koordinieren müssen.
Unternehmen beauftragen häufig einen DataOps-Freelancer, wenn Pipelines regelmäßig ausfallen, die Datenqualität schwer messbar ist oder Releases von manueller Arbeit abhängen. Unterstützung durch Freelancer ist auch bei Migrationen, neuen Data-Warehouse-Implementierungen und dem Aufbau praxistauglicher Betriebsstandards sinnvoll.
Achten Sie auf klare Zuständigkeiten für Pipelines, messbare Qualitätsprüfungen, hilfreiches Monitoring und dokumentierte Wiederherstellungsverfahren. Gute DataOps-Arbeit macht Ausfälle leichter erkennbar, erklärt die Datenherkunft und ermöglicht sichere Änderungen, ohne unnötige operative Komplexität zu schaffen.
Data Operations ist der ausgeschriebene Begriff, der üblicherweise zu DataOps verkürzt wird. Beide Begriffe beschreiben Praktiken zur Koordination von Datenentwicklung und Betrieb, mit Schwerpunkt auf Automatisierung, Tests, Observability, Governance und zuverlässiger Bereitstellung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die DataOps in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 119 €, was einem Tagessatz von etwa 950 € 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 Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (89%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich DataOps-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
