Great Expectations Experten in Deutschland
aus 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Datenqualitätsprüfungen definieren, Validierungssuiten aufbauen und vertrauenswürdige Pipelines mit Great Expectations und Great Expectations Cloud pflegen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Great Expectations eingesetzt haben
Lasya Marella
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.
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
Prajwal Amoghavarsh
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 Khorrami
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 Pape
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 Younus
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 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenqualitätsprüfungen
Great Expectations wird genutzt, um Erwartungen für Tabellen, Dateien und Datensätze zu definieren, damit Teams fehlerhafte Daten erkennen, bevor sie Dashboards, Modelle oder Kunden-Workflows erreichen. Es passt zu Batch-Pipelines, Lakehouse-Jobs und wiederholbaren Validierungsschritten in CI.
Was Spezialisten liefern
- Expectation-Suiten für Quell- und transformierte Daten
- Validierungsberichte, die fehlgeschlagene Regeln klar zeigen
- automatisierte Prüfungen in ETL- und ELT-Pipelines
- Dokumentation, die Data Contracts und Annahmen erklärt
Passung zum Ökosystem
Starke Fachleute kennen pandas, SQL, Python und die Systeme rund um das Tool, darunter Airflow, dbt, Spark und Object Storage. Sie verstehen auch, wie man Tests strukturiert, Checkpoints wiederverwendet und Validierungen für Analysten und Plattformteams lesbar hält.
Wann man Hilfe hinzuziehen sollte
Unternehmen suchen meist nach freier Expertise, wenn Datenprüfungen fehlen, Pipelines oft ausfallen oder Teams manuelle QA in einen wiederholbaren Prozess überführen müssen. In Deutschland ist das oft in datenintensiven Produkt-, Finanz- und Industrieumgebungen der Fall, in denen verlässliche Berichte wichtig sind und Teams auf Englisch oder in gemischten Sprachumgebungen arbeiten.
Was starke Experten tun
Ein guter Great Expectations Spezialist schreibt nicht nur Regeln. Er wählt die richtigen Testgrenzen, balanciert strenge Prüfungen mit praktischen Toleranzen und stellt sicher, dass Fehler auf die echte Ursache des Problems hinweisen. Außerdem hält er den Validierungscode wartbar, wenn sich Schemas und vorgelagerte Systeme ändern.
Häufige Suchbegriffe
Viele suchen nach Great Expectations, GE oder Great Expectations Cloud, wenn sie Unterstützung bei der Datenvalidierung brauchen. Sie suchen auch oft nach jemandem, der eine bestehende Suite prüfen, die Qualitätsschranken in Pipelines verbessern oder Prüfungen an eine größere Datenplattform anbinden kann.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Great Expectations? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Great Expectations wird genutzt, um Daten zu validieren, bevor Reports, Pipelines oder Modelle ihnen vertrauen. Es hilft Teams, Regeln für Schema, Nullwerte, Bereiche, Eindeutigkeit und andere Qualitätsprüfungen zu definieren und dann klare Ergebnisse anzuzeigen, wenn Daten diese Regeln nicht erfüllen.
Great Expectations wird meist gewählt, wenn Teams reichere Validierungsberichte, wiederverwendbare Suiten und Prüfungen wollen, die über verschiedene Datenquellen laufen können. dbt-Tests sind stark bei Transformationen rund ums Data Warehouse, während eigenes SQL schnell sein kann, aber bei wachsenden Anforderungen schwerer zu pflegen ist.
Ein starker Great Expectations Spezialist kennt meist Python, SQL und den Daten-Stack rund um das Tool. Nützliche Zusatzkenntnisse sind Airflow, dbt, Spark, pandas sowie praktische Erfahrung mit Schema-Management, Lineage und Fehlersuche in Pipelines.
Ein Great Expectations Experte kann oft mit einer fokussierten Prüfung einer Pipeline oder eines Datensatzes starten und von dort aus erweitern. Je mehr nützlichen Kontext Sie geben, desto schneller kann er sinnvolle Prüfungen definieren, kritische Felder zuordnen und brüchige Regeln vermeiden, die nur Lärm erzeugen.
Ja. Great Expectations funktioniert gut für Batch-Dateien, Warehouse-Tabellen und gestaffelte Transformationen, solange der Spezialist die Prüfungen an den tatsächlichen Datenfluss anpasst. Besonders nützlich ist es, wenn Validierungen an bestimmten Übergabepunkten zwischen Systemen stattfinden müssen.
Achten Sie auf klare Expectation-Suiten, lesbare Fehlermeldungen und Prüfungen, die zum Geschäftsrisiko passen, statt jede denkbare Regel einfach zu kopieren. In einem soliden Great Expectations Setup erklärt der Spezialist, warum jeder Test existiert und wie er die nachgelagerte Arbeit schützt.
Meistens nicht. Great Expectations Arbeit wird oft remote erledigt, weil sie sich auf Code, Datenzugriff und Pipeline-Reviews konzentriert. Vor-Ort-Termine können aber helfen, wenn Teams sich mit lokalen Stakeholdern abstimmen oder Datenverantwortung und Betriebsregeln besprechen müssen.
Ja, denn Great Expectations konzentriert sich auf explizite Validierungsregeln und kontrollierte Prüfungen, die Observability-Tools ergänzen statt sie zu ersetzen. Viele Teams nutzen es, um bekannte Qualitätsanforderungen durchzusetzen, während Observability breiteres Monitoring und Anomalieerkennung abdeckt.
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
