Great Expectations Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KI.Beauftrage Experten, die Data-Quality-Checks entwerfen, Validierungs-Suites für ETL- und ELT-Pipelines bauen und Great Expectations in moderne Analytics-Stacks integrieren. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Great Expectations eingesetzt haben
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
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Entwickelte und implementierte skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flat Files in Snowflake zu laden, und verringerte die Pipeline-Laufzeit um ca. 30 %.
- Migrierte umfangreiche Datensätze von On-Premises Teradata zu Snowflake unter Nutzung von AWS-Diensten (S3, Glue, Step Functions, IAM) und stellte so Datenkonsistenz und Integrität sicher.
- Setzte die Kimball-Methodik zur Gestaltung von Stern- und Schneeflockenschemas ein, verbesserte die Abfrageleistung und senkte die Snowflake-Kosten.
- Implementierte automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations-Framework, um Anomalien zu erkennen und die Datenkorrektheit vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- Orchestrierte ETL-Workflows in Airflow mit Python und verwaltete Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices, um die Zuverlässigkeit zu steigern und die Pipeline-Verfügbarkeit zu gewährleisten.
- Erstellte interaktive Power-BI-Dashboards und kuratierte Datensätze, um datenbasierte Entscheidungen für Stakeholder zu ermöglichen.
- Pflegte technische Dokumentation in Confluence für ETL-Workflows und leitete Wissensaustauschsitzungen für neue Teammitglieder.
Prajwal A.
Letzte Position:
Master Thesis bei Smart City Research Lab
Vom Rohdaten zum Feinschliff: Partizipative Design-Daten in stakeholdertaugliche Ergebnisse überführen
- Eine produktive Document-AI-Plattform mit Retrieval Augmented Generation (RAG) über 1.500+ partizipative Design-Artefakte entwickelt, um historische Projektanfragen mit fundierten Antworten zu beantworten.
- LLM-Evaluierung mit RAGAS, eigenen Bewertungsmetriken und Human-in-the-Loop-(HITL)-Validierungs-Workflows entworfen, um faktische Fundierung, Antwortqualität und Prompt-Performance zu bewerten.
- Ein Frontend mit React, TypeScript und D3.js für die interaktive Erkundung von KI-generierten Insights gebaut.
- Sicherheitsmechanismen und Guardrails für die LLM-Eingabeschicht implementiert, einschließlich PII-Redaktion und Filterung von vulgärer Sprache.
Maziyar K.
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Daniel P.
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Aqsa Y.
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- Integrierte MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation), um hochwertige neuronale maschinelle Übersetzungen (NMT) zu gewährleisten.
- Verwaltung des Modellladens und der Tokenisierung mit Hugging Face Transformers, optimiert für Offline-Cache und Reproduzierbarkeit.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und effiziente GPU-Inferenz mit PyTorch.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Great Expectations einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Germany 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 Germany, die Great Expectations 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 Great Expectations 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%)
- Einzelhandel (50%)
- Bildung (33%)
- Bank- und Finanzwesen (33%)
- Lebensmittel und Getränke (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Versicherung (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Data-Quality-Checks Great Expectations wird genutzt, um Erwartungen für die Datenqualität zu definieren und auszuführen. Es hilft Teams dabei, Spalten, Werte, Bereiche, Schema-Änderungen, den Umgang mit Nullwerten und Verschiebungen in der Verteilung zu prüfen, bevor schlechte Daten Dashboards, Modelle oder nachgelagerte Systeme erreichen.
Typische Anwendungsfälle
- Batch-Pipelines nach dem Laden oder der Transformation validieren
- Warehouse-Tabellen vor dem Reporting oder der Aktivierung prüfen
- Feature-Daten und Trainingsdaten für Machine Learning absichern
- Schema-Drift in sich verändernden Quellsystemen erkennen
Stack und Tools Es passt in Python-first-Data-Workflows und steht oft neben pandas, SQL, Airflow, dbt, Spark und Cloud-Warehouses. Gute Spezialisten wissen, wie man gut lesbare Expectation-Suites schreibt, Checkpoints verwaltet und Validierungsergebnisse für Analysten und Data-Teams nützlich hält.
Wann Unternehmen Hilfe brauchen Teams holen sich oft freiberufliche Expertise dazu, wenn Data-Tests fehlen, inkonsistent sind oder schwer zu pflegen sind. Sie brauchen auch Unterstützung bei Pipeline-Neuaufbauten, Warehouse-Migrationen und Quality-Rollouts über viele Datensätze hinweg, besonders wenn dieselben Standards in mehreren Bereichen in Germany oder remote mit gemischten Teams funktionieren müssen.
Was starke Spezialisten tun Gute Profis fügen nicht nur Checks hinzu. Sie übersetzen Geschäftsregeln in technische Validierungen, stimmen Suites so ab, dass sie aus den richtigen Gründen fehlschlagen, und machen Ergebnisse leicht umsetzbar. Außerdem dokumentieren sie Annahmen, prüfen Besonderheiten in den Quelldaten und halten die Qualitätslogik an das reale Pipeline-Verhalten angepasst.
Zusammenarbeit und Umsetzung Arbeit mit Great Expectations wird oft im Rahmen von Data-Engineering-, Analytics-Engineering- oder Governance-Projekten geliefert. Freelancer richten wiederverwendbare Expectations ein, verbinden Validierungen mit CI oder geplanten Läufen und helfen Teams dabei zu entscheiden, was blockiert, gewarnt oder einfach nur beobachtet werden soll.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Great Expectations? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Great Expectations wird genutzt, um zu prüfen, ob Daten noch den Regeln entsprechen, die ein Team erwartet. Es ist üblich in Batch-Pipelines, Warehouse-Loads und Analytics-Workflows, in denen fehlerhafte Zeilen, fehlende Felder oder Schema-Änderungen Reporting oder nachgelagerte Verarbeitung stören können.
Great Expectations ist breiter als einfache SQL-Tests in dbt, weil es reichere Validierungsmuster ausdrücken und strukturierte Ergebnisse für viele Arten von Daten liefern kann. Im Vergleich zu eigenen Python-Checks gibt es Teams einen klareren Rahmen, wiederverwendbare Suites und eine standardmäßigere Art, Qualitätsregeln zu dokumentieren.
Ein starker Great Expectations Spezialist kennt meist Python, SQL und das Design von Datenpipelines. Vertrautheit mit Airflow, dbt, Spark, pandas und Cloud-Warehouses hilft, weil die Qualitätsprüfungen zur tatsächlichen Datenbewegung passen müssen.
Great Expectations-Projekte können je nach Anzahl der Pipelines und der beteiligten Qualitätsregeln einfach oder komplex sein. Ein kleines Setup braucht vielleicht nur wenige fokussierte Expectation-Suites, während ein breiter Rollout jemanden erfordert, der wartbare Muster entwerfen und fehleranfällige Checks vermeiden kann.
Ja, Great Expectations-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die Kernaufgaben Code, Datenzugriff und die Prüfung von Validierungsergebnissen sind. Für Teams in Germany ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, aber manche Projekte profitieren trotzdem von einer Überschneidung mit lokalen Data- oder Analytics-Teams, wenn Quellsysteme unübersichtlich oder schlecht dokumentiert sind.
Achte auf jemanden, der klare Expectations schreibt, den Kontext der Pipeline versteht und erklären kann, warum jeder Check wichtig ist. Ein guter Great Expectations-Profi hält Suites außerdem wartbar, nutzt sinnvolle Namen und zeigt, wie Fehler dem Team helfen, schnell zu handeln.
Great Expectations wird zwar am häufigsten in Python-basierten Workflows genutzt, kann aber über SQL und Pipeline-Integrationen auch breitere Data-Stacks unterstützen. Entscheidend ist nicht allein die Sprache, sondern ob der Spezialist die Validierung an der richtigen Stelle im Workflow platzieren kann.
Great Expectations ist die bessere Wahl, wenn sich Daten oft ändern, mehrere Teams auf dieselben Tabellen angewiesen sind oder Fehler vor dem Erscheinen für Nutzer erkannt werden müssen. Eine manuelle Prüfung ist bei Sonderfällen weiterhin nützlich, skaliert aber schlecht, sobald Pipelines, Quellen und Stakeholder wachsen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 756 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Einzelhandel (50%) und Bildung (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Great Expectations eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
