Delta Lake Experten in München
aufbauen, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Lakehouse-Architekturen entwerfen, Delta-Tabellen implementieren und Spark-Datenpipelines optimieren. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden Profilen geprüfter, verfügbarer Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Delta Lake eingesetzt haben
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:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und 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 Umsetzung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
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)
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.
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:
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
18 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Medien, Unterhaltung und Druck, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 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%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (67%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Einzelhandel (67%)
- Automotive (56%)
- Bank- und Finanzwesen (56%)
- Fertigung (56%)
- Bildung (44%)
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 Transaktionen, Schema-Durchsetzung und zuverlässige Aktualisierungen in Data Lakes ermöglicht. Sie funktioniert mit Cloud-Objektspeichern und unterstützt Lakehouse-Architekturen, die flexiblen Datenspeicher mit Kontrollen im Stil von Data Warehouses verbinden. Teams nutzen sie für Analysen, maschinelles Lernen und operative Berichte.
Zentrale Funktionen
Delta-Tabellen speichern Daten in Parquet-Dateien mit einem Transaktionsprotokoll, das Änderungen erfasst. Dadurch werden konsistente Lese- und Schreibvorgänge, Zeitreisen, Tabellenhistorien und kontrollierte Schemaänderungen ermöglicht. Spezialisten nutzen außerdem Partitionierung, Komprimierung und Datenaufbewahrungsprozesse, um Tabellen effizient und überschaubar zu halten.
Ökosystem und Tools
Delta Lake ist eng mit Apache Spark und Databricks verbunden, während auch Integrationen für wichtige Cloud-Datendienste und Verarbeitungs-Engines bestehen. Gute Fachkräfte arbeiten häufig mit Python, SQL, Scala, Spark Structured Streaming und Orchestrierungstools. Sie verbinden Delta-Tabellen mit Katalogen, Notebooks, Dashboards und Workflows für maschinelles Lernen.
Typische Projekte
- Fragile dateibasierte Pipelines durch transaktionale Delta-Tabellen ersetzen
- Batch- und Streaming-Ingestion für Kunden-, Produkt- oder Ereignisdaten erstellen
- Medallion-Architekturen mit gesteuerten Bronze-, Silber- und Goldschichten entwerfen
- Historische Tabellenversionen wiederherstellen und Schemaänderungen sicher verwalten
- Speicherlayout, Abfragen und Wartungsjobs für Produktions-Workloads optimieren
Wann Sie Fachwissen hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen häufig freiberufliches Fachwissen, wenn ein Data Lake uneinheitliche Schemata, doppelte Datensätze, langsame Abfragen oder unklare Zuständigkeiten aufweist. Ein Spezialist kann den vorhandenen Speicher und die Pipelines bewerten, Tabellenstandards definieren, wichtige Datensätze migrieren und operative Abläufe dokumentieren. In München kann dies Teams aus Einzelhandel, Fertigung, Mobilität, Finanzwesen und Medien unterstützen, die mit lokalen Stakeholdern oder verteilten Lieferteams arbeiten.
Was gute Spezialisten leisten
Gute Delta-Lake-Fachkräfte verstehen mehr als nur Tabellensyntax. Sie berücksichtigen Datenverträge, Partitionierungsstrategien, Streaming-Garantien, Zugriffskontrollen, Katalogdesign, Beobachtbarkeit und Wiederherstellung. Sie definieren praxisnahe Tests für Korrektheit und Leistung, erklären Abwägungen klar und hinterlassen wartbare Pipelines, die interne Teams nach dem Einsatz selbst betreiben können.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Delta Lake.
Delta Lake wird eingesetzt, um Cloud-Data-Lakes für Analysen, Berichte und maschinelles Lernen zuverlässiger zu machen. Es ergänzt in Objektspeichern abgelegte Dateien um Transaktionen, Schemakontrollen, Tabellenhistorien und konsistente Aktualisierungen.
Delta Lake und Apache Iceberg ergänzen Data Lakes um Tabellenverwaltung und transaktionales Verhalten, während Apache Hudi einen starken Fokus auf inkrementelle Verarbeitung und Aktualisierungen auf Datensatzebene legt. Die richtige Wahl hängt von den bereits im Unternehmen eingesetzten Verarbeitungs-Engines, Katalogdiensten, der Cloud-Umgebung und den Betriebsstandards ab.
Ein guter Delta Lake-Spezialist arbeitet in der Regel mit Apache Spark, SQL, Python oder Scala, Cloud-Objektspeichern und Workflow-Orchestrierung. Erfahrung mit Datenkatalogen, Streaming, Zugriffsverwaltung, Tests und Beobachtbarkeit ist ebenfalls wertvoll für den Produktivbetrieb.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Umfang ab. Eine Tabellenmigration kann fokussierte Kenntnisse zu Schemata, Transaktionen und Wartung erfordern, während eine Neugestaltung des Lakehouse umfassendere Erfahrung mit Spark, Governance, Sicherheit, Kostenkontrolle und Wiederherstellungsverfahren voraussetzt.
Ja. Delta Lake eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Architekturprüfungen, Codeänderungen, PipelinTests und Dokumentation online durchgeführt werden können. Vor-Ort-Termine in München können dennoch hilfreich sein, wenn der Spezialist sich eng mit Datenverantwortlichen, Sicherheitsteams oder geschäftlichen Stakeholdern abstimmen muss.
Bitten Sie um konkrete Beispiele zu Schemaänderungen, Streaming- oder Batch-Ingestion, Tabellenoptimierung und der Wiederherstellung nach fehlgeschlagenen Jobs. Ein kompetenter Delta Lake-Freelancer sollte Designentscheidungen anhand von Datenvolumen, Zugriffsmustern, Zuverlässigkeit und der Fähigkeit des Teams erklären, das Ergebnis zu betreiben.
Delta Lake entstand im Databricks-Ökosystem, aber das Open-Source-Projekt kann mit kompatiblen Engines und Cloud-Speichern auch außerhalb von Databricks genutzt werden. Ein Freelancer sollte vor der Empfehlung eines Setups ohne Databricks die Unterstützung von Konnektoren, die Kompatibilität der Funktionen und das Verhalten des Katalogs prüfen.
Eine hochwertige Delta Lake-Implementierung verfügt über klare Tabellenverantwortlichkeiten, dokumentierte Schemata, kontrollierte Aufbewahrungsfristen, getestete Pipelines und Überwachung auf Aktualität und Fehler. Außerdem verwendet sie sinnvolle Partitionierung und Komprimierung, statt die Wartung des Speichers nachträglich zu behandeln.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 869 € 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, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 50% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 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 (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Delta Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Medien, Unterhaltung und Druck (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
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 (89%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Delta Lake eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
