ETL-Experten in Österreich
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Datenpipelines entwerfen, Geschäftssysteme verbinden und Data Warehouses mit Tools wie Talend, Informatica, Apache NiFi und Airflow vorbereiten. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Karl F.
Letzte Position:
ONECEPT Website bei ONECEPT GmbH
Entwicklung und Umsetzung der Website onecept.at mit React/Next.js. Fokus auf responsives Webdesign, performante Komponentenstruktur, SEO-Grundoptimierung und technisches Deployment.
Technologien: React, Next.js, TypeScript / JavaScript
Stefan M.
Letzte Position:
SAP Architekt bei Produktionsindustrie
Einführung von SAP Business Data Cloud / Datasphere
Technologien: SAP Datasphere | SAP BTP | SAP ANALYTICS CLOUD | ETL / ELT | Security & Governance
Aufgaben / Verantwortung:
- Konzeption und Umsetzung von Datenarchitekturen in SAP Business Data Cloud / Datasphere
- Design von Spaces, Data Products und Data Flows für integrierte Datenmodelle
- Anbindung von SAP- & Non-SAP-Systemen über SDI, ODP, APIs
- Integration mit SAP ANALYTICS CLOUD für Self-Service-Analytics
- Aufbau von Governance-, Security- & Berechtigungskonzepten
- Erstellung von Architekturrichtlinien & Performanceoptimierung
Ergebnisse / Erfolge:
- Einführung eines zentralen Datenkatalogs & Berechtigungskonzepts
- Grundstein für Self-Service-Analytics gelegt
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Immo M.
Letzte Position:
Interim Manager/Unternehmensberater bei Österreichischer Landesenergieversorger
Weiterentwicklung der Data-Analytics-Systemlandschaft auf Basis von MS Power BI
- Konzeption und Entwicklung von ETL-Prozessen, primäre Datenquelle SAP IS/U inkl. Extraktion mittels Theobald Extraktoren nach Azure Synapse, Unterstützung bei SAP-S4-Umstellung
- Unterstützung bei der Konzeption und Entwicklung von Datenmodellen in Azure Synapse Analytics
- Erhebung und Umsetzung von Anforderungen im Data-Analytics-Bereich aus internen Fachbereichen
- Identifikation, Dokumentation und Analyse bestehender sowie bereichsübergreifender Prozesse
- Datendefinition, Datenmodellierung & Aufbereitung sowie Quellenauswahl für die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlich strukturierten Datenquellen
- Entwurf von Reports und Dashboards auf Basis von MS Power BI
- Überführung von Reporting-Prozessen von bestehenden Strukturen auf MS Power BI Premium (PPU)
- Hands-on-Entwicklung und Umsetzung von Analysen, Reports und Dashboards auf Basis von Microsoft Power BI
- Power Apps für Rückschreibprozesse aus Power BI Premium in Azure SQL DB
- Power-BI-Begleitung im Rahmen der SAP-S4-Umstellung
- Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und externen Entwicklungspartnern
- Coaching/Training, Dokumentation, Entwicklungsprozesse
Elija L.
Letzte Position:
Fujitsu Deutschland
- Begleitung und Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung eines unternehmensweiten HUB-Systems im Fujitsu-Umfeld zur Integration unterschiedlichster Datenquellen und Anwendungen im internationalen Kontext
- Konzeption und Umsetzung von Datenmodellierung, ETL-Prozessen, Reporting und Datenqualitätsmanagement
Christoph Q.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Stage-IT
Optimierung von Geschäftsprozessen
IT-Beratung
- ERP
- Intralogistikprozesse
- Produktionsplanungsprozesse
- Vertrieb (Großhandel, Online, B2B, B2C)
- Produktinformationsmanagement
- Business Intelligence
Implementierung
- Schnittstellen (SAP, EDI, Datenbanken, ERP, ...)
- ETL-Prozesse
- BI-Berichte
Daniel A.
Letzte Position:
Solution Architect und Fullstack Developer bei IoT Sensor Data Processing and Evaluation
- Ein Konzept für die Analyse von Sensordaten entwickeln.
- Umsetzungsoptionen, Produkte und Preise in Azure bewerten.
- Das Lösungskonzept dem Kunden präsentieren und vertreten.
- Eine ETL-Pipeline zur Verarbeitung von Sensordaten implementieren.
- BI-Lösungen mit dem Daten-Repository integrieren.
- Dokumentation und Support für Endanwender bereitstellen.
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Hossein A.
Letzte Position:
Datawarehouse Consultant bei LENZING AG
- Beratung zur Enterprise-Data-Warehouse- und Reporting-Praxis bei einem der größten Industriekonzerne Österreichs.
- Entwicklung und Standardisierung von Power-BI-Dashboards sowie Data-Visualization-Governance für unternehmensweites Reporting.
- Entwicklung eines WCAG-konformen, farbenblind-sicheren Visualisierungsstandards (Okabe-Ito-Palette), um Dashboards im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen.
Michael G.
Letzte Position:
Scrum Master bei Xenovo
Planung und Überwachung von Sprints. Abhaltung der vorgesehenen Meetings
Analyse und Beseitigung von Problemen im Entwicklungsprozess
Fehleranalyse, Fehlermanagement und Fehlerkorrektur in den einzelnen Prozessabschnitten
Stakeholdermanagement
Dokumentation und Verbesserung im Entwicklungsprozess
Werkzeuge: JIRA, Confluence
Benjamin A.
Letzte Position:
Multi Projektmanager bei Handelsgesellschaft
- Aufbau eines neuen Data Warehouse (Budget ~15 Mio. 2025 – 2026)
- Backend Modernisierungsprojekt (Budget ~5 Mio. 2025 – 2026)
- Standard Software Rollout mit individual Programmierung (Budget ~9 Mio. 2025 – 2026)
Gerald G.
Letzte Position:
Data-Design-Authority bei Department of Government Enablement
- Verantwortlich für die Neuausrichtung der Datenarchitektur der Regierung von Abu Dhabi mit dem Ziel einer vollständig KI-basierten öffentlichen Verwaltung
- Definition von Modellierungsstandards
- Aufbau eines konzeptionellen und eines logischen Modells für die gesamte staatliche Verwaltung von Abu Dhabi
- Definition von Standards zu Datenqualität und Datensicherheit
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ETL-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
72%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die ETL-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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der ETL-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) (80%)
- Bank- und Finanzwesen (70%)
- Einzelhandel (60%)
- Bildung (45%)
- Fertigung (45%)
- Transport und Logistik (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Energie (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
ETL-Grundlagen
ETL steht für Extract, Transform, Load. Dabei werden Daten aus operativen Quellen wie ERP-Systemen, CRM-Plattformen, APIs, Dateien und Datenbanken in ein Warehouse, einen Data Lake oder eine Reporting-Umgebung übertragen. Während der Transformation werden Datensätze bereinigt, zugeordnet, validiert und angereichert, damit Teams konsistente Informationen für Analysen und operative Prozesse nutzen können.
Arbeit an Datenpipelines
ETL-Spezialisten erstellen Batch- und nahezu echtzeitfähige Pipelines, die Systeme verbinden, ohne Kontext oder Kontrolle zu verlieren. Typische Ergebnisse sind:
- Quell-Ziel-Zuordnungen und Transformationsregeln
- Wiederverwendbare Workflows für Datenaufnahme und -laden
- Prüfungen der Datenqualität und Abgleichsschritte
- Überwachung, Warnmeldungen und Fehlerbehebung
- Dokumentation für Datenherkunft und Wartung
Tools und Ökosystem
Das Ökosystem reicht von etablierten Integrationsplattformen wie Informatica und Talend bis hin zu Open-Source-Tools wie Apache NiFi und Airflow. SQL und Python werden häufig für Transformationen und Automatisierung eingesetzt, während Cloud-Dienste, APIs, Change Data Capture und Message Queues moderne Pipelines unterstützen. ETL wird häufig mit ELT verglichen, bei dem Rohdaten zuerst geladen und anschließend innerhalb der Zielplattform transformiert werden.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche ETL-Experten, wenn eine Migration, eine Reporting-Initiative oder die Einführung eines Systems mehr Integrationsarbeit verursacht, als das interne Team bewältigen kann. Sie können fragile Skripte ersetzen, Quellen zusammenführen, Warehouse-Ladevorgänge verbessern oder eine kontrollierte Datengrundlage schaffen. In Österreich können Projekte verteilte Teams, lokale Geschäftsprozesse und die Kommunikation auf Deutsch und Englisch umfassen.
Zuverlässige Umsetzung
Starke Fachkräfte beginnen mit einer Analyse der Quellen und klaren Verantwortlichkeiten für Geschäftsdefinitionen. Sie entwickeln Lösungen für idempotente Ausführungen, inkrementelles Laden, Schemaänderungen, den Umgang mit Duplikaten und sicheren Zugriff, statt sich nur auf einen erfolgreichen ersten Ladevorgang zu konzentrieren. Außerdem testen sie Sonderfälle, messen den Zustand der Pipeline und hinterlassen praxistaugliche Betriebsdokumentationen.
Einen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Erfahrungen mit vergleichbaren Quellsystemen, Zielplattformen und Datenmengen und nicht nur auf einen Tool-Namen. Fragen Sie, wie der Spezialist mit fehlgeschlagenen Jobs, verspätet eintreffenden Datensätzen, sensiblen Feldern und Änderungen in vorgelagerten Schemata umgeht. Für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in Österreich sollten Arbeitssprache, Zugriffsverfahren, gemeinsame Arbeitszeiten und Erwartungen an die Übergabe frühzeitig vereinbart werden.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um ETL-Experten am häufigsten aufkommen.
ETL wird verwendet, um Daten aus operativen Quellen zu extrahieren, in eine einheitliche Struktur zu transformieren und in ein Warehouse, einen Data Lake oder ein Reporting-System zu laden. Unternehmen nutzen ETL für Analysen, gesetzliche Berichte, Systemmigrationen, die Zusammenführung von Kundendaten und regelmäßig erstellte Business-Dashboards.
Bei ETL werden Daten transformiert, bevor sie in das Zielsystem geladen werden, während ELT Rohdaten zuerst lädt und die Transformationen innerhalb des Warehouses oder Data Lakes durchführt. Der bessere Ansatz hängt von den Möglichkeiten der Plattform, den Anforderungen an Governance, den Erwartungen an die Latenz und der Menge der zu speichernden Rohdaten ab.
Bei ETL können Informatica, Talend, Apache NiFi, SSIS oder cloudnative Integrationsdienste zum Einsatz kommen. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen SQL, Python, API-Integration, Datenmodellierung, die Orchestrierung mit Airflow, Change Data Capture und Warehouse-Technologien.
Ein starker ETL-Freelancer sollte Pipelines geliefert haben, die den Quellsystemen, der Zielumgebung und den betrieblichen Anforderungen des Projekts ähnlich sind. Entscheidend ist nicht eine feste Dauer an Erfahrung, sondern ob die Person fundierte Entscheidungen zu Datenqualität, inkrementellem Laden, Wiederherstellung und Dokumentation zeigen kann.
ETL-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Pipeline-Design, Tests und Dokumentation sicher online durchgeführt werden können. Vor-Ort-Workshops können bei Legacy-Systemen, Zugriffsbeschränkungen oder der Analyse von Geschäftsprozessen dennoch hilfreich sein. Die Erwartungen an Deutsch und Englisch sollten im Voraus vereinbart werden.
Bitten Sie einen ETL-Spezialisten, eine vergleichbare Pipeline von der Erkundung der Quellen bis hin zu Überwachung und Übergabe zu erklären. Gute Antworten decken den Abgleich, Schemaänderungen, sensible Daten, fehlgeschlagene Ausführungen und die Frage ab, wie Fachanwender überprüfen können, dass das Ergebnis vollständig und korrekt ist.
ETL-Projekte können scheitern, wenn Quelldefinitionen unklar sind, Transformationen nicht dokumentiert werden oder Pipelines nur mit idealen Daten getestet werden. Weitere Risiken sind doppelte Datensätze, verpasste Aktualisierungen, unsichere Zugangsdaten, unbemerkte Job-Fehler und Zielschema, die zukünftige Änderungen nicht unterstützen können.
Ein Unternehmen sollte einen freiberuflichen ETL-Spezialisten in Betracht ziehen, wenn es mehrere Systeme integriert, auf ein neues Warehouse migriert, anfällige Skripte ersetzt oder vor einer anspruchsvollen Reporting-Frist steht. Ein externer Profi kann gezielt zusätzliche Umsetzungskapazität bereitstellen und zugleich Betriebswissen an das interne Team übertragen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 863 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 72% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Einzelhandel (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (95%) und Projektmanagement (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL-Experten 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.
Wien Graz 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
