ETL Experten in Nürnberg
aus geprüften und verfügbaren Spezialisten – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die zuverlässige ETL-Flows entwerfen, Datenpipelines aufbauen und Warehouse-Ladevorgänge über Quellsysteme, Staging-Ebenen und Reporting-Ziele hinweg stabil halten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich ETL eingesetzt haben
Oleg Orlov
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines AI-Agenten mit Function/Tool Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID
Michael Fecher
Letzte Position:
Freiberufler, Lösungsarchitekt bei Schufa AG
- Unterstützung beim Entwurf der AWS-Infrastruktur, integrierter Dienste und der Backend-Architektur für Use Cases einer On-Premise-Lösung und teilweiser Migrationen zu AWS mit schnellen Reaktionszeiten
- Implementierung automatisierter AWS-Integrationstest-Suiten
- Umsetzung von geschäftskritischen Komponenten und Lieferung vor Fristtermin in produktionsreifer Form mit Betriebs- und Überwachungskonzepten
- Dieses zweimonatige Teilprojekt drehte sich um den Aufbau einer datenintensiven Pipeline (5 TB), die kontinuierlich mit Daten angereichert wird
- Entwurf und Implementierung wiederverwendbarer AWS-CDK-Komponenten für Teams im Unternehmen, um ein schnelleres Onboarding in AWS zu ermöglichen
- Coaching zu AWS-Themen, verteilten Softwaremustern, Sicherheit, Domain-Driven Design, agiler Zusammenarbeit und Dokumentation zur Verbesserung von Performance und Zusammenarbeit
- Technologien: AWS, GitHub Actions, ETL, Monitoring, Betrieb, TypeScript, Python, AWS CDK, CloudFormation, Java, Docker, AWS ECS, AWS Lambda, Serverless, Jenkins, DevOps-Prinzipien
Vladimir Ergovic
Letzte Position:
Technical Project Manager / Freelancer bei Deutsche Bank
- Eingesetzt in der Abteilung Information und Security Management für ein Proof of Concept (PoC)-Projekt zur Entwicklung eines Client Security Portals.
- Verwaltung der Projektressourcen in Großbritannien, Indien und Deutschland.
- Entwurf und Bereitstellung der PoC-Lösung mit einem modernen Java-Stack, der Google Cloud Platform (GCP) mit Kubernetes und Active Directory (Entra ID) für die Authentifizierung.
- Implementierung von OAuth 2.0 für die Autorisierung.
- Sicherstellung der DORA-Konformität gemäß den Sicherheitsrichtlinien der Deutsche Bank und regulatorischer Anforderungen.
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Elnazossadat Hosseininia
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Leif Stolberg
Letzte Position:
Software-Architekt bei QualityMinds GmbH
- Leitender Software-Architekt und technischer Teamleiter für eine neue Logistikplattform im Ladehilfsmittelhandel
- Kernentwurf der Softwarearchitektur nach arc42 für Frontend, Backend, Deployment-Strategien und Cloud-native Infrastruktur mit domänengetriebenem Design und hexagonaler Architektur
- Bewertung der ersten Geschäftsanforderungen und Festlegung der Softwareentwicklungs-Roadmap
- Technischer Teamleiter in einem Scrum-Team mit 9 Personen
- Einführung und Ausbau KI-gestützter (JetBrains AI & GitHub Copilot) und kollaborativer Code-Entwicklungsstrategien zur Beschleunigung der Feature-Entwicklung
Vasuraj Bhatia
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Guino Ndjenndja
Letzte Position:
Senior Dateningenieur bei Infomotion
- Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
- Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
- Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
- Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL
Tim Safarowsky
Letzte Position:
Freiberuflicher Business-Intelligence-Berater bei Selbstständig
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Hamburg (Logistik/Finanzmarkt)
- Beratung bei Budgetierungsfragen
- Beratung bei Fragestellungen aus der Anlagenbuchhaltung
- Unterstützung bei Auswertungen
- Einführung Lucanet bei einem Kunden bei München (Handel/Baustoffe)
- Unterstützung Ersteinrichtung
- Vorbereitung Datenimporte Excel
- Entwicklung (SQL) Schnittstelle zu Navision Daten
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in München (Pharma/Medizin)
- Datenausgabe in SQL-Server
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Köln (Verlag)
- Vorbereitung Excel Importe
- Unterstützung bei der Ersteinrichtung (Projektneustart)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Ludwigsburg (Chemie, Druckfarben, Hobbyfarben)
- Anbindung Lucanet an bestehenden Data Warehouse Lösung (SQL)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Bad Staffelstein (Solar-Branche)
- Anbindung Lucanet an bestehenden Data Warehouse Lösung (SQL)
- Anbindung Lucanet Reporting Package
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal & Management)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Zeven (Transport und Logistik-Branche)
- Administration bestehender Lucanet-Lösung
- Anbindung Lucanet Reporting Package
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal & Management)
- Unterstützung bei Planung, Forecasting
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Luxemburg (Handel)
- Installation und Setup
- Unterstützung Ersteinrichtung
- Vorbereitung Datenimporte Excel/Schnittstelle DWH
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Nürnberg (Produktion)
- Unterstützung bei Projekt Re-Start
- Konzeptionierung für Reporting und Planung
- Setup Import-Packages
- Lucanet Inhouse Consultant bei einem internationalen Software Konzern mit Schwerpunkt M&A
- Beratung und Unterstützung der Konzernholding und der Business Units in Bezug auf Implementierung, Rollout und Betrieb der Lucanet Disclosure Management Lösung
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Wassertrüdingen
- Datenbank Setup und Einrichtung
- Anbindung Vorsysteme mit Lucanet-Schnittstellen
- Aufbau Konzernabschluss
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung im Reporting-prozess
- Unterstützung Lucanet bei einem Kunden in Stuttgart
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung im Reporting-prozess
- Unterstützung im Planungsprozess
- Sparringspartner für Fachabteilung
- Unterstützung Lucanet bei einem Kunden in Landau
- Implementierung Kostenstellenumlage in Lucanet
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung Lucanet carve-out für einen Kunden in Waldstetten
- Datenbank Setup und Einrichtung
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Personaldienstleister in Nürnberg
- Anbindung diverser Vorsysteme
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Fortlaufende Betreuung und Weiterentwicklung
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Aufzugsunternehmen in Nürnberg
- Anbindung Navision BC
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Logistikunternehmen in Leipzig
- Anbindung diverser Quelldaten
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einer Unternehmensgruppe in Freilassing
- Anbindung diverser Quelldaten
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Implementierung einer neuen Reporting Umgebung auf Basis SQL-Server und Power BI
- Best-Practise Beratung bei der Erstellung eines Data Warehouse
- Unterstützung bei der Berichtserstellung in Power BI
- Unterstützung bei der Transformation einer bestehenden DWH-Lösung hin zu SAP BW
- Analyse und Dokumentation
- Fortlaufende Beratung bei Prozessen
- Unterstützung bei Design von BW/SAC Modellen
- Reporting in SAC
- Neuaufbau BI-Umgebung bei einem internationalen Unternehmen aus Berlin (Produktion/Handel)
- Anbindung SAP BO an neues DWH (SSIS)
- Erstellung Tabular Model Cubes (SSAS)
- Erstellung von Reports und KPIs
- Anwenderschulungen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ETL einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 5,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
70% (Deutschland: 66%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, die ETL 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
ETL-Arbeit
ETL steht für Extract, Transform, Load. Es bewegt Daten aus Apps, Dateien, APIs und Datenbanken in ein Warehouse, einen Data Lake oder eine Reporting-Ebene. Gute ETL-Arbeit hält Datensätze konsistent, nachvollziehbar und bereit für Analysen.
Häufige Projekte
- Batch-Pipelines für Finanz-, Vertriebs-, Betriebs- oder Lieferkettendaten
- Datenbereinigung, Mapping, Deduplizierung und Anreicherung
- Warehouse-Ladevorgänge für Power BI, Tableau und ähnliche Reporting-Tools
- Ablösung von fehleranfälligen Skripten durch wartbare Pipeline-Flows
Tool-Stack
ETL-Spezialisten arbeiten oft mit Tools wie Informatica, Talend, SSIS, Pentaho, dbt, Airflow und Cloud-Services von AWS, Azure oder Google Cloud. Sie kümmern sich auch um SQL, gespeicherte Prozeduren, Dateiformate und die Orchestrierung zwischen Quell- und Zielsystemen.
Was gute Experten tun
Ein guter ETL-Experte denkt an Schema-Änderungen, Regeln für die Datenqualität, Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche und Lineage. Er dokumentiert Transformationen klar, damit Fach- und Technikteams denselben Zahlen vertrauen können. Außerdem achtet er auf die Performance, wenn Datensätze wachsen.
Wann man einen dazuholen sollte
Unternehmen beauftragen freiberufliche ETL-Experten meist dann, wenn Feeds ausfallen, Ladevorgänge langsamer werden oder eine neue Quelle schnell integriert werden muss. In Nürnberg ist das oft der Fall, wenn lokale Teams aus Produktion, Logistik und Unternehmen saubere operative Daten brauchen, ohne laufende Arbeit zu unterbrechen.
Worauf man achten sollte
Achten Sie auf Spezialisten, die Quellschemata lesen, klare SQLs schreiben, fehlgeschlagene Jobs debuggen und Transformationslogik in einfacher Sprache erklären können. Remote-Arbeit reicht oft aus, aber Vor-Ort-Termine in Nürnberg können helfen, wenn Teams sich auf Quellsysteme, Geschäftsregeln und Release-Zeitpunkte abstimmen müssen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu ETL.
ETL extrahiert Daten aus Quellsystemen, bringt sie in eine nutzbare Form und lädt sie in ein Warehouse, einen Data Lake oder einen Reporting-Speicher. Es wird eingesetzt, wenn rohe operative Daten vor der Nutzung bereinigt, zusammengeführt oder standardisiert werden müssen. Gute ETL-Arbeit macht aus verstreuten Daten etwas Stabiles und Abfragbares.
ETL transformiert Daten, bevor sie das Ziel erreichen, während ELT zuerst lädt und später im Zielsystem transformiert. ETL wird oft gewählt, wenn Geschäftsregeln, Validierung oder Datenschutz vor dem Laden erfolgen sollen. ELT ist üblich, wenn die Zielplattform viel Rechenleistung hat und Teams rohe Daten länger behalten wollen.
Ein starker ETL-Spezialist kennt oft SQL, Workflow-Orchestrierung und ein oder mehrere Integrationstools wie Informatica, Talend, SSIS, Pentaho oder Airflow. Auch Cloud-Services in AWS, Azure oder Google Cloud sind häufig, wenn Pipelines in verwalteten Umgebungen laufen. Der genaue Stack ist weniger wichtig als die Fähigkeit, Daten sicher zu bewegen und die Logik zu erklären.
ETL-Arbeit gelingt besser mit gutem SQL, Datenmodellierung und Debugging-Fähigkeiten. Auch Erfahrung mit Quell-APIs, Dateiverarbeitung, Warehouse-Design und einfachem Scripting hilft sehr. Bei vielen Projekten ist die Kommunikation mit Analysten und Fachbereichen ebenso wichtig wie das technische Setup.
Ein ETL-Projekt kann alles brauchen – von einem Spezialisten für eine kaputte Pipeline bis hin zu einem erfahreneren Profi für ein komplettes Redesign. Einfache Datenbewegungen brauchen vielleicht nur sauberes SQL und gute Gewohnheiten, während komplexe Integrationen jemanden erfordern, der Lineage, Scheduling und Recovery beherrscht. Je schwieriger Quellsysteme und Regeln sind, desto senioriger sollte der Experte sein.
Wenn Ladevorgänge oft fehlschlagen, sich Quelldaten ohne Vorwarnung ändern oder Reporting-Teams Zahlen ständig per Hand korrigieren, ist ETL-Hilfe angesagt. Weitere Anzeichen sind unklare Transformationsregeln, langsame Batch-Fenster oder zu viele Skripte, die nur eine Person kennt. Freiberufliche Unterstützung ist sinnvoll, wenn Sie fokussierte Umsetzung ohne langen Einstellungsprozess brauchen.
Die meiste ETL-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die wichtigsten Aufgaben Analyse, Coding, Tests und Dokumentation sind. Vor-Ort-Zeit in Nürnberg kann trotzdem helfen, wenn der Zugriff auf interne Systeme sensibel ist oder wenn Fach- und Technikteams sich auf Quelldefinitionen einigen müssen. Eine Mischform funktioniert bei komplexen Migrationen oft am besten.
Suchen Sie nach einem ETL-Spezialisten, der Transformationen klar erklären, Randfälle behandeln und zeigen kann, wie Fehler erkannt und behoben werden. Gute Zeichen sind sauberes SQL, durchdachte Benennungen, gute Dokumentation und Sorgfalt bei Datenqualität und Lineage. Fragen Sie, wie er Ladeprozesse testet, Schema-Änderungen handhabt und dafür sorgt, dass Fachanwender den Ergebnissen vertrauen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (80%) und Automotive (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
