Great Expectations Experten in Deutschland
für zuverlässige Datenqualität mit präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die Datenverträge definieren, Validierungssuiten erstellen und Qualitätsprüfungen mit Spark, SQL und Cloud Data Warehouses in moderne Pipelines integrieren. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Great Expectations eingesetzt haben
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
- Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
- Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
- Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
- Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines 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 zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
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.
Aqsa Y.
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation) integriert, um eine hochwertige neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) sicherzustellen.
- Das Laden der Modelle und die Tokenisierung über Hugging Face Transformers verwaltet und für Offline-Caching und Reproduzierbarkeit optimiert.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und eine optimierte GPU-Inferenz mit PyTorch.
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Great Expectations einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,5 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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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
Grundlage der Datenqualität
Great Expectations ist ein Open-Source-Framework zum Testen, Dokumentieren und Überwachen der Datenqualität. Teams definieren Erwartungen für Felder, Schemata, Werte und Bedingungen auf Zeilenebene und validieren Daten, während sie Pipelines durchlaufen. Die Validierungsergebnisse machen Fehler sichtbar, bevor unzuverlässige Daten Berichte, Modelle oder operative Systeme erreichen.
Kernablauf
Das Framework organisiert wiederverwendbare Erwartungen in Suiten und führt sie über Checkpoints oder Validierungsworkflows gegen Datenbatches aus. Ergebnisse können in Data Docs gespeichert und überprüft werden. Diese verwandeln technische Prüfungen in verständliche Dokumentation für Datenteams und Stakeholder. Leistungsfähige Implementierungen verbinden die Validierung mit klarer Verantwortung, Alarmierung und Schritten zur Fehlerbehebung.
Ökosystem und Tools
Great Expectations funktioniert mit gängigen Datenquellen und Verarbeitungsumgebungen, darunter SQL-Datenbanken, Pandas, Spark und Cloud Data Warehouses. Spezialisten kombinieren es häufig mit Airflow, dbt, Dagster, CI-Pipelines, Python und Cloud-Speicher. Sie arbeiten möglicherweise auch mit GX Cloud oder der neueren GX-Terminologie, wenn Teams verwaltete Workflows für die Datenqualität nutzen.
Typische Projektarbeit
- Erwartungen für Schemata, Nullwerte, Eindeutigkeit und gültige Wertebereiche definieren
- Validierungssuiten für Aufnahme, Transformation und Release-Prüfungen erstellen
- Checkpoints und Qualitätsschranken in Orchestrierungs- oder CI-Workflows integrieren
- Data Docs veröffentlichen und Fehler an die richtigen Teams weiterleiten
- Tests überarbeiten, wenn sich Quellsysteme, Geschäftsregeln und Schemata ändern
Wann Spezialisten unterstützen
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn Qualitätsprüfungen uneinheitlich sind, Pipeline-Fehler zu spät entdeckt werden oder Verantwortlichkeiten unklar sind. Ein Spezialist kann bestehende Tests bewerten, praktikable Erwartungen auswählen und ein wartbares Betriebsmodell einführen, ohne die Umsetzung zu verlangsamen. Das ist bei Warehouse-Migrationen, der Modernisierung von Plattformen und der Einführung von Analytics mit klaren Governance-Regeln besonders hilfreich.
Was gute Experten liefern
Erfahrene Fachkräfte verstehen sowohl das Framework als auch den Datenkontext hinter jeder Regel. Sie unterscheiden echte Fehler von erwartbaren Abweichungen, halten die Validierung schnell genug für den Produktivbetrieb und erklären Fehler so, dass Teams darauf reagieren können. Bei der Zusammenarbeit in Deutschland funktioniert die Remote-Umsetzung oft gut, wenn Dokumentation, Review-Routinen und Kommunikationssprache zu Beginn vereinbart werden; Vor-Ort-Workshops können bei komplexer Abstimmung mit Stakeholdern helfen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Great Expectations? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Great Expectations wird verwendet, um Datenqualitätstests für Aufnahme-, Transformations- und Reporting-Workflows zu definieren und auszuführen. Damit lassen sich Schemata, Nullwerte, Eindeutigkeit, Verteilungen, Formate und Geschäftsregeln prüfen und die Ergebnisse zur Überprüfung dokumentieren.
Great Expectations bietet ein umfassendes Validierungsframework mit wiederverwendbaren Erwartungssuiten, Checkpoints und verständlicher Dokumentation für verschiedene Datenquellen. dbt-Tests sind eng in dbt-Modelle und SQL-Transformationen integriert. Daher können Teams beides einsetzen, wenn sie Prüfungen auf Modellebene und eine umfassendere Pipeline-Validierung benötigen.
Ein guter Great Expectations Spezialist beherrscht in der Regel Python, SQL, Datenmodellierung und die Orchestrierung von Pipelines. Erfahrung mit Pandas, Spark, Airflow, Dagster, dbt, Cloud Data Warehouses und CI-Systemen ist ebenfalls wertvoll, da die Validierung zur umgebenden Datenplattform passen muss.
Das passende Niveau hängt vom Umfang ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Eine fokussierte Suite für eine Pipeline erfordert Kenntnisse über Erwartungen und Datenstrukturen, während eine produktive Einführung über mehrere Teams hinweg Architektur, Alarmierung, Dokumentation, Versionskontrolle und Änderungsmanagement voraussetzt.
Great Expectations kann in einer Remote-Zusammenarbeit effektiv umgesetzt werden, wenn Repository-Zugriff, Datenumgebungen und Review-Prozesse klar geregelt sind. Für Teams in Deutschland sollten Arbeitssprache, Überschneidungen bei Meetings, Regeln für den Datenzugriff und der Bedarf an gelegentlichen Vor-Ort-Workshops frühzeitig vereinbart werden.
GX ist das aktuelle Produkt- und Projekt-Branding im Zusammenhang mit Great Expectations. Viele Menschen suchen weiterhin nach Great Expectations und sprechen darüber, während GX je nach Kontext auf die modernen Open-Source-Komponenten oder verwalteten Angebote verweisen kann.
Fragen Sie, wie der Spezialist Erwartungen auswählt, mit sich ändernden Schemata umgeht und Datenfehler von normalen Abweichungen unterscheidet. Bitten Sie um Beispiele für Validierungssuiten, Fehlerberichte und Dokumentation und prüfen Sie anschließend, ob der Ansatz Verantwortlichkeiten, Wartung und die Integration in die bestehende Pipeline umfasst.
Great Expectations konzentriert sich auf explizite, testbare Datenregeln und Validierungsergebnisse, die Teams für ihre Workflows definieren. Tools zur Datenbeobachtbarkeit bieten typischerweise zusätzlich automatisiertes Monitoring, Datenherkunft und Anomalieerkennung. Daher können sich beide Ansätze ergänzen, anstatt direkte Alternativen zu sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Great Expectations in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 755 € 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 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 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
