Delta Lake Experten in München
aufbauen, in wenigen Minuten per KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Lakehouse-Architekturen entwickeln, ACID-Transaktionen und Schema-Evolution implementieren und Delta Lake mit Apache Spark, Databricks und Cloud-Speicher verbinden. FRATCH vermittelt schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Delta Lake eingesetzt haben
Hachem S.
Letzte Position:
Dozent für Machine Learning & BI bei EU Business School
- Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.
Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Ajay Kumar D.
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
- Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
- Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
- Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
- Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
- Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
- Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
- Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
- Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
Stefan C.
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Christian S.
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Nima N.
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Stephan S.
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Himanshu N.
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Max R.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur und technischer Berater (Freelancer) bei dialpad
Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.
Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.
Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Delta Lake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
17
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
78%
Doktortitel
44%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, die Delta Lake 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 Delta Lake 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%)
- Professionelle Dienstleistungen (70%)
- Automotive (60%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (60%)
- Einzelhandel (60%)
- Bildung (50%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Lakehouse-Grundlage
Delta Lake ist eine offene Speicherschicht, die Data Lakes zuverlässiger macht. Sie bietet ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung, Zeitreisen und skalierbare Metadaten für Dateien, die in Cloud-Objektspeichern abgelegt sind. Teams nutzen sie, um Lakehouse-Systeme zu erstellen, die sowohl Analysen als auch maschinelles Lernen unterstützen, ohne Daten in separate Umgebungen kopieren zu müssen.
Daten-Workloads
Delta Lake unterstützt Batch- und Streaming-Pipelines, historische Analysen, Feature-Aufbereitung und zuverlässiges Reporting. Das Transaktionsprotokoll zeichnet Tabellenänderungen auf und ermöglicht reproduzierbare Lesevorgänge sowie kontrollierte Aktualisierungen während der Datenerfassung. Zu den üblichen Ergebnissen gehören aufbereitete Tabellen, inkrementelle Pipelines, Aufbewahrungsrichtlinien und Wiederherstellungsverfahren.
Ökosystem und Tools
Delta Lake ist eng mit Apache Spark und Databricks verbunden, während Integrationen auch Cloud-Speicher, SQL-Engines, Orchestrierungstools und Katalogdienste abdecken. Gute Spezialisten verstehen Partitionierung, Dateigrößen, Komprimierung, Schemaverwaltung und Performance-Tuning. Sie können außerdem mit Python, Scala oder SQL arbeiten, wenn die umgebende Pipeline dies erfordert.
- Bronze-, Silber- und Gold-Tabellenschichten entwickeln
- Streaming- und Batch-Erfassung konfigurieren
- Schemaänderungen und Tabellenhistorie verwalten
- Lese- und Schreibvorgänge sowie Dateilayouts optimieren
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Delta Lake-Expertise ins Haus, wenn ein Data Lake schwer vertrauenswürdig, wartbar oder skalierbar geworden ist. Typische Anzeichen sind doppelte Pipelines, langsame Abfragen, unkontrollierte Schemaänderungen oder eine Umstellung von ausschließlich auf Data-Warehouses basierendem Reporting. In München können Spezialisten außerdem die hybride Zusammenarbeit mit lokalen Teams aus den Bereichen Daten, Fertigung oder Finanzdienstleistungen unterstützen und gleichzeitig remote in ganz Europa koordinieren.
Umsetzung und Governance
Ein kompetenter Experte verbindet das Speicherkonzept mit Zugriffskontrolle, Katalogisierung, Datenherkunft und betrieblicher Überwachung. Er legt Tabellenverantwortlichkeiten, Qualitätsprüfungen, Bereitstellungsabläufe und Rollback-Verfahren fest, anstatt das Transaktionsprotokoll als eigenständige Funktion zu betrachten. Außerdem prüft er, ob Delta Lake zur bestehenden Cloud-, Compliance- und Abfrageumgebung passt.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrungen mit produktiven Lakehouse-Projekten, nicht nur auf die Vertrautheit mit der Databricks-Terminologie. Fragen Sie, wie die Person mit verspätet eintreffenden Daten, parallelen Schreibvorgängen, Schema-Evolution, kleinen Dateien und fehlgeschlagenen Streaming-Jobs umgegangen ist. Gute Spezialisten erklären die Abwägungen gegenüber Apache Iceberg oder Apache Hudi, dokumentieren Designentscheidungen und kommunizieren klar auf Englisch; Deutsch kann für enge Arbeiten vor Ort in München hilfreich sein.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Delta Lake.
Delta Lake wird verwendet, um cloudbasierte Data Lakes zuverlässiger und einfacher betreibbar zu machen. Es unterstützt transaktionale Aktualisierungen, Streaming-Erfassung, historische Tabellenversionen, Schemakontrollen sowie Analyse- und Machine-Learning-Workloads mit gemeinsam genutzten Daten.
Delta Lake wird häufig mit Apache Iceberg und Apache Hudi verglichen, da alle drei Funktionen zur Tabellenverwaltung für Data-Lake-Speicher hinzufügen. Die praktische Entscheidung hängt von den vorhandenen Engines, Katalogdiensten, der Cloud-Umgebung und der Erfahrung des Teams ab, nicht allein vom Speicherformat.
Ein guter Delta Lake-Spezialist versteht normalerweise Apache Spark, Databricks, Cloud-Objektspeicher, SQL und die Orchestrierung von Pipelines. Erfahrungen mit Streaming, Datenqualität, Zugriffskontrolle, Katalogisierung und Observability sind für den Produktivbetrieb ebenfalls wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang des Projekts ab. Eine begrenzte Tabellendatenmigration kann jemanden erfordern, der mit Spark und Transaktionsprotokollen vertraut ist, während eine Neugestaltung des Lakehouse nachweisbare Erfahrung mit Architektur, Governance, Performance und betrieblicher Wiederherstellung voraussetzt.
Delta Lake eignet sich gut für Streaming, wenn Datenerfassung, Checkpointing, verspätete Daten und Fehlerwiederherstellung sorgfältig geplant werden. Ein Spezialist sollte außerdem erklären, wie Streaming-Schreibvorgänge mit Batch-Lesevorgängen, Schemaänderungen und der Aktualisierung nachgelagerter Tabellen zusammenwirken.
Delta Lake-Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da die meiste Arbeit in Cloud-Umgebungen, Repositories und gemeinsamer Dokumentation stattfindet. Vor-Ort-Termine in München können dennoch bei Workshops mit Stakeholdern, Entscheidungen zur Datenverantwortung und der Abstimmung mit lokalen Teams helfen; Englisch ist üblich, während Deutsch in einigen Organisationen hilfreich sein kann.
Bitten Sie um ein klares Konzept für Tabellenlayout, Partitionierung, Schema-Evolution, Aufbewahrung, Tests und Überwachung. Ein zuverlässiger Spezialist kann Abwägungen erläutern, eine sichere Wiederherstellung nach fehlgeschlagenen Jobs demonstrieren und zeigen, wie die Transaktionshistorie die Nachvollziehbarkeit unterstützt, ohne zu versprechen, dass sie jedes Governance-Problem löst.
Häufige Fehler sind die Erstellung zu vieler kleiner Dateien, die Wahl ungeeigneter Partitionsspalten, unkontrollierte Schemaänderungen und das Auslassen von Datenqualitätsprüfungen. Teams übersehen außerdem möglicherweise die Katalogintegration, Zugriffsrichtlinien und Aufbewahrungseinstellungen, wodurch eine technisch korrekte Implementierung schwer zu betreiben ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 808 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 44% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (70%) und Automotive (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (90%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Delta Lake 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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
