Delta Lake Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die zuverlässige Delta-Tabellen entwerfen, Batch- und Streaming-Pipelines auf Spark bauen und ACID-Data-Lake-Workloads für Analyseteams optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Delta Lake eingesetzt haben
Ajay Kumar Deekonda
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 Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von 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 für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Christian Schulz
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 Nooshi
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
Stefan Corsten
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.
Himanshu Negi
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 Ritter
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Delta Lake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
19
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Delta Lake bringt ACID-Transaktionen, Schema-Validierung und Time Travel in Data Lakes. Es wird genutzt, um große Datensätze konsistent zu halten, während Teams sie mit Spark und SQL abfragen. Viele suchen es auch als Delta oder Databricks Delta Lake.
Typische Aufgaben
- Zuverlässige ETL- und ELT-Pipelines aufbauen
- Streaming-Ingestion und inkrementelle Verarbeitung einrichten
- Bronze-, Silver- und Gold-Tabellenebenen erstellen
- Die Datenqualität mit Schema-Prüfungen und Constraints verbessern
- Datenfeeds für Analytics und Machine Learning unterstützen
Kernkompetenzen
Starke Spezialisten kennen sich sehr gut mit Spark, Parquet und Objektspeicher aus. Sie verstehen auch Partitionierung, Dateikompaktierung, Vacuuming und Tabellendesign. In München ist das oft wichtig für Teams aus Automotive, Fertigung, Finanzwesen und Software, die gemischte Cloud- und Lakehouse-Workloads betreiben.
Einbindung ins Ökosystem
Delta Lake ist Teil des Apache-Spark- und Lakehouse-Ökosystems. Es arbeitet mit Databricks, Cloud-Speicher, SQL-Engines, Orchestrierungstools und Notebooks zusammen. Gute Fachleute wissen, wie sie Tabellen lesbar, performant und bereit für nachgelagerte Berichte halten.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Holen Sie sich freiberufliche Unterstützung, wenn Tabellenlayouts unübersichtlich sind, Pipelines langsam laufen oder Streaming-Jobs sicherer aktualisiert werden müssen. Es hilft auch, wenn ein Team von rohem Data-Lake-Speicher zu Delta Lake wechselt oder Muster über mehrere Projekte hinweg vereinheitlichen will. Remote-Arbeit ist üblich, aber die Zusammenarbeit mit Experten aus München kann bei Workshops und Übergaben helfen.
Was starke Spezialisten liefern
Ein starker Delta-Lake-Spezialist schreibt klaren, wartbaren Tabellen-Logikcode und denkt in Datenverträgen, nicht nur in Jobs. Er kann die Abwägungen zwischen Append-, Merge- und Overwrite-Mustern erklären und die Einrichtung für andere Experten dokumentieren. Am Ende bleibt ein Lakehouse, das leichter zu betreiben und leichter zu vertrauen ist.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Delta Lake.
Delta Lake wird verwendet, um Data Lakes für Analytics- und Data-Engineering-Arbeiten zuverlässiger zu machen. Es ergänzt Transaktionssicherheit, Schema-Kontrolle und Time Travel, damit Teams sicherer mit sich ändernden Daten arbeiten können. Unternehmen nutzen es für Batch-Pipelines, Streaming-Ingestion und kuratierte Lakehouse-Tabellen.
Ein normaler Data Lake speichert meist Dateien ohne starke Tabellengarantie. Delta Lake ergänzt ACID-Transaktionen, versionierte Tabellen und sicherere Updates, was fehlerhafte Reads und unvollständige Writes reduziert. Dadurch lassen sich verlässliche Analytics auf Objektspeicher deutlich leichter aufbauen.
Nein. Delta Lake wird eng mit Databricks verbunden, aber das Format und die Tabellenebene werden auch in weiteren Spark-basierten und Lakehouse-Setups genutzt. In der Praxis sollte der richtige Spezialist wissen, wie es mit Cloud-Speicher, Spark und den Tools zusammenpasst, die Ihr Team bereits verwendet.
Ein starker Delta Lake-Spezialist kennt sich meist mit Apache Spark, SQL, Parquet und Cloud-Objektspeicher aus. Auch Wissen über Streaming, Orchestrierung, Partitionierung und Dateipflege ist wichtig. Bei vielen Projekten sind Datenmodellierung und Performance-Tuning genauso wichtig wie das Tabellenformat selbst.
Das hängt vom Umfang ab, aber Delta Lake-Arbeit ist selten nur eine schnelle Einrichtungsaufgabe. Einfache Tabellenerstellung ist das eine; sichere Merges, Streaming-Upserts und der produktive Betrieb erfordern deutlich mehr Erfahrung. Wenn das Projekt Reporting oder zentrale Datenflüsse betrifft, wählen Sie jemanden, der echte operative Daten betreut hat.
Wenn Ihre Tabellen uneinheitlich sind, Ihre Pipelines schwer erneut ausgeführt werden können oder Ihr Team ständig fehlerhafte Writes repariert, kann Delta Lake-Know-how helfen. Es ist auch nützlich, wenn doppelte Datensätze, Schema-Drift oder langsame Merges die Lieferung bremsen. Das sind häufige Zeichen dafür, dass Tabellendesign und Datenbetrieb überprüft werden müssen.
Ja, ein großer Teil der Delta Lake-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie sich auf Code, Tabellendesign und die Prüfung von Datenpipelines konzentriert. Workshops in München können dennoch helfen, wenn Teams eine enge Abstimmung mit lokalen Stakeholdern oder Whiteboarding vor Ort wünschen. Viele Projekte nutzen eine Mischung aus Remote-Umsetzung und persönlichen Terminen.
Achten Sie auf jemanden, der Tabellendesign, Fehlerbehandlung und Wartung klar erklären kann. Ein guter Delta Lake-Profi sollte über Merge-Muster, Schema-Evolution, Kompaktierung und darüber sprechen können, wie Pipelines langfristig berechenbar bleiben. Klare Dokumentation und praktische Abwägungen sind meist bessere Zeichen als vage Tool-Listen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 841 € 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, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 50% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 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 (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Einzelhandel (86%) und Fertigung (71%).
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 (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Delta Lake eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
