KNIME-Experten in Deutschland
, die innerhalb von Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die KNIME-Workflows entwerfen, Datenquellen aus Unternehmen verbinden und Analyseprozesse automatisieren. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Reporting-, Machine-Learning- und Datenqualitätsprojekte, die präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich KNIME-Experten eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Michael S.
Letzte Position:
Senior System Engineer bei VCS Value Chain Solutions GmbH
Planung und Update der gesamten Umgebung auf Windows Server 2022 bzw. 2025
- Härtung der DCs und Server, Einrichtung Eventlog Forwarding
- Migration aller bestehenden Windows 2019 Server (inkl. Active Directory DCs, DNS und CA) auf Windows Server 2022 bzw. 2025
- Automatisierung der Security Patche für die Hyper-V Cluster via Powershell (CAU)
- Netzwerkadministration
- Kontinuierlicher Betrieb und Support der MS Hyper-V Umgebungen
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Shanna T.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist & AI Developer bei tellaev.de
- Portfolioaufbau & Kundenakquise
- Portfolioaufbau (RAG, NLP-Fine-Tuning, Prozessautomatisierung mit n8n) und aktive Kundenakquise
- Positionierung: DSGVO-konforme, lokal gehostete KI-Lösungen für den Mittelstand
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Volker H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Optaro GmbH
Erstellung von Workflows zur Erzeugung der Datenbasis für den Artikel-Import eines Webshops: Kombination von Daten aus mehreren Quellen, Analyse der Anforderungen, Entwurf des Ablaufs mit Jupyter Notebooks und Knime. Außerdem Erstellung von Code zur Automatisierung in Python unter Benutzung von Polars und Pandas.
Aufbereitung der Ausgangsdaten, Filtern und Zusammenführen der Ausgangsdateien und Bilden der nötigen Zwischenprodukte, Erstellung der Upload-Dateien, Plausibilitätsprüfungen, Quality Checks.
Eingesetzte Technologien: PyCharm, Python, Jupyter Notebooks, SQL, Knime, Pandas, Polars
Michael K.
Letzte Position:
Unternehmensarchitekt, Lead-Architekt des Transformationsprogramms und Coach bei Schweizer Ministerium
- Entwicklung der Gesamtarchitektur
- Unterstützung der jeweiligen Workstreams bei der Entwicklung der Architekturen im Bereich Infrastruktur, Rechenzentren, Security und Netzwerktopologie
- Steuerung des Architektenpools
- Unterstützung der Programmleitung beim Aufbau des Transformationsprojektes auf Basis agiler Methoden
- Berücksichtigung von regulatorischen Anforderungen an IT-Projekte in der Bundesverwaltung
Marc M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
Jeanne Y.
Letzte Position:
Praktikant Prozessingenieur bei Procter & Gamble
- Automatisierte Validierungs-Workflows mit Python eigenständig initiiert und implementiert, dadurch die manuelle Verarbeitung um 58% reduziert und die Effizienz verbessert
- Ein Machine-Learning-Modell zur Erzeugung synthetischer Fehler entwickelt, Ausfallzeiten und Produktionskosten reduziert; lokal sowie über Databricks und Azure AI Factory bereitgestellt
- Einen kleinen Bilddatensatz aus den Produktionslinien genutzt und durch das Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; die Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse funktionsübergreifenden Teams (Ingenieuren, QA, Projektmanagern) präsentiert und so die Abstimmung von ML-Lösungen auf betriebliche Anforderungen sichergestellt
Michael S.
Letzte Position:
Senior-Projektleiter & technischer Produktmanager – digital unterstützte Services bei Siemens Healthineers AG
- Als Programmleiter für digital unterstützte Services verantwortlich für Projekte wie Transformation, Remote Scanning (WeScan), E-Commerce und OneGate (Budget: ~5mio€/p.a.).
- Entwicklung der Transformationsstrategie und Roadmap für eine Supply-&-Demand-Plattform auf ServiceNow sowie Förderung der Harmonisierung und Integration von Altsystemen.
- Leitung funktionsübergreifender Teams bei der Konzeption und Einführung dieser digitalen Geschäftsmodelle auf der ServiceNow-Backend-Plattform.
- Ermöglichung strategischer Entscheidungen durch die Kombination von Transparenzstrukturen in Azure DevOps und agilen Methoden wie PI Planning und WSJF-Priorisierung.
- Als Business-Demand-Manager und digitales Pendant für CS CRM tätig.
- Verantwortung für die interne Projektorganisation und externe Partner sowie für organisatorische Schnittstellen und Abhängigkeiten zu anderen Abteilungen.
- Durchführung von RFPs und Steuerung von Anbietern gemäß Verträgen und internen Anforderungen.
- Mitarbeit an Project sucCeSs und Northstar sowie Mitglied des RaaS Tiger Team und des Spryker Customer Advisory Board.
Basil S.
Letzte Position:
Senior Entwickler / Dateningenieur bei Großunternehmen Energiebranche
- Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
- Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
- Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
- Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
- Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.
Michael D.
Letzte Position:
Einzelunternehmer bei Unternehmens- und Managementberatung Michael Dobmeier
- Beratung und technische Umsetzung von KI-Integration und Workflow-Automatisierung für kleine und mittelständische Unternehmen
- Aufbau einer mandantenfähigen KI-Agenten-Plattform als Produktbasis
- Verbindung von strategischer Beratung, technischer Implementierung und Team-Befähigung
Projektbeispiele:
- Entwicklung und Architektur der SOLUMiDO Agent-UI Plattform zur Integration digitaler Kollegen in Unternehmensprozesse (Next.js, TypeScript, PostgreSQL, Keycloak)
- Entwicklung des ToolChange Assistant: mehrsprachiger, sprachgesteuerter KI-Agent zur Rüstzeitoptimierung und Fehlerreduktion
- Implementierung eines KI-E-Mail-Assistenten für intelligente E-Mail-Klassifikation und -Verarbeitung mit Microsoft 365-Anbindung
- KI-Videomarketing-Integration (STORYNEXT) für Mittelstand, einschließlich KI-gestütztem Briefing und Performance-Analyse
- Social Media Content-Automatisierung mit KI-Texterstellung, Freigabe-Workflow und automatischem Publishing
- Geschäftsprozessanalyse und Umsetzung digitaler Lösungen für Facility-Management-Dienstleister
- Digitalberatung und Webpräsenz-Entwicklung für Vereine im ländlichen Raum
Gernot L.
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Softwerk/Ruhr GmbH
- Architektur und Entwicklung einer SaaS-Plattform zur grafischen Definition und Ausführung von Datenverarbeitungspipelines mit pandas
- Entwicklung von POlyglott, einem Open-Source-Python-CLI-Tool für das Übersetzungsworkflow-Management mit PO-Datei-Parsing, Qualitäts-Linting mit Glossar-Vorgaben und DeepL-API-Integration für maschinelle Übersetzung
- Entwicklung einer Webanwendung für das Material-Compliance-Management (EU REACH) mit Django und modernen Webtechnologien
- Aufbau einer automatisierten Infrastrukturplattform mit Proxmox, Terraform und Ansible — VM-Bereitstellung, Konfigurationsmanagement, internes DNS und flottenweites Sicherheits-Hardening über mehrere Subnetze
Friederike B.
Letzte Position:
Selbstständige Beraterin und Trainerin bei Friederike Bohm Consulting
- Beratung zu Lean, Logistik, KI-Anwendungen und Prozessoptimierung
- Maßgeschneiderte Konzepte für Digitalisierung, Veränderung & Transformation
- Adaptive Schulungen und Workshops für Fach- und Führungskräfte
Martin R.
Letzte Position:
Interimsmandat: Globales R&D-Controlling / Projekt-Controlling bei Klüber Lubrication München GmbH
- Weiterentwicklung des unternehmensweiten BI-/Data-Warehouse-Systems für den globalen Bereich R&D
- Umsetzung globaler Standards für das R&D-Controlling
- Aufbau und Pflege eines R&D-bezogenen Managementinformations- und Kennzahlensystems
- Sicherstellung der Profitabilität bei Produktentwicklungen unter Einbeziehung des Target-Costing-Ansatzes
- Sicherstellung eines kontinuierlichen Projektcontrollings (Budget, Termine, Fortschritt)
- Erstellung der Planung
- Erstellung der Analysen und Kommentare im Rahmen des Konzernberichtswesens (Monats-, Quartals- und Jahresabschluss)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die KNIME-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
78%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
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 KNIME-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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der KNIME-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) (69%)
- Fertigung (62%)
- Automotive (59%)
- Bank- und Finanzwesen (45%)
- Professionelle Dienstleistungen (41%)
- Bildung (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Transport und Logistik (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
KNIME für Analysen
KNIME, kurz für Konstanz Information Miner, ist eine visuelle Plattform zur Erstellung von Daten-Workflows, ohne jeden Schritt von individuellem Code abhängig zu machen. Teams nutzen die KNIME Analytics Platform, um Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu kombinieren und zu analysieren und anschließend wiederholbare Prozesse für Reporting, Machine Learning und operative Entscheidungen zu veröffentlichen.
Bausteine für Workflows
KNIME-Workflows verbinden Nodes, die Aufgaben wie Dateiimporte, Datenbankabfragen, Joins, Transformationen, Statistiken und Visualisierungen darstellen. Gute Spezialisten strukturieren diese Workflows so, dass Eingaben, Regeln und Ausgaben übersichtlich bleiben. Sie nutzen außerdem Components, Flow Variables und Configuration Nodes, um wiederkehrende Logik in wartbare Bausteine zu verwandeln.
Ökosystem und Verbindungen
Die Plattform arbeitet mit Tabellenkalkulationen, relationalen Datenbanken, Cloud-Speichern, Geschäftsanwendungen und gängigen Analysebibliotheken. Je nach Projekt gehören SQL, Python, R, REST APIs, Datenmodellierung, Git und containerisierte Ausführung zu den relevanten Fähigkeiten. KNIME Business Hub und zugehörige Server-Funktionen unterstützen Zusammenarbeit, Bereitstellung, Planung und kontrollierten Zugriff.
Wo Unternehmen KNIME einsetzen
KNIME wird in Geschäfts- und Technikteams eingesetzt, wenn Daten einen sichtbaren, prüfbaren Prozess durchlaufen müssen.
- Vertriebs-, Finanz- oder Lieferkettendaten aus verschiedenen Systemen kombinieren
- Datensätze für Dashboards, Prognosen oder Machine Learning vorbereiten
- Wiederkehrende Berichte, Validierungsprüfungen und Anreicherungsschritte automatisieren
- Analyseprozesse vor der Integration in die Produktion prototypisieren
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen beauftragen häufig freiberufliche Spezialisten, wenn Workflows schwer zu warten sind, sich Datenquellen ändern oder aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Prozess werden muss. Fachwissen ist auch bei Migrationen, Verbesserungen der Governance und Übergaben zwischen Analyseteams hilfreich. In Deutschland ist die Remote-Zusammenarbeit üblich, während Projekte mit sensiblen Daten möglicherweise Arbeit vor Ort und Kommunikation auf Deutsch erfordern.
Merkmale guter Spezialisten
Gute Fachkräfte erklären Entscheidungen beim Workflow, testen Sonderfälle und dokumentieren Abhängigkeiten, anstatt eine visuelle Oberfläche als selbsterklärend zu behandeln. Sie verstehen sowohl KNIME-Nodes als auch die umgebenden Systeme, einschließlich Datenberechtigungen, Abfrageleistung und betrieblicher Verantwortung. Achten Sie auf klare Ergebnisse wie wiederverwendbare Components, getestete Workflows, Anleitungen für die Bereitstellung und Dokumentation, der ein anderes Team folgen kann.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu KNIME-Experten am häufigsten gestellt werden.
Unternehmen nutzen KNIME, um visuelle Workflows für Datenaufbereitung, Reporting, Prognosen, Machine Learning und Prozessautomatisierung zu erstellen. Informationen aus Datenbanken, Dateien, APIs und Geschäftssystemen lassen sich kombinieren, während jede Transformation sichtbar und wiederholbar bleibt.
Die KNIME Analytics Platform bietet eine visuelle Workflow-Ebene, während Python und R codebasierte Flexibilität ermöglichen. Viele Teams nutzen sie gemeinsam: KNIME übernimmt Orchestrierung und Dokumentation, während Python- oder R-Nodes spezialisierte Analysen oder Modellierungen ausführen.
Ein guter KNIME-Spezialist versteht in der Regel SQL, Datenmodellierung und APIs sowie Python oder R, wenn individuelle Logik erforderlich ist. Erfahrung mit Cloud-Speichern, Git, Authentifizierung, Tests und Dashboard-Tools kann ebenfalls wichtig sein, wenn Workflows in den Regelbetrieb übergehen.
Das passende Niveau hängt von der Aufgabe ab, nicht von einer festen Zeitspanne. Ein einfacher Import-und-Reporting-Workflow erfordert möglicherweise fokussierte Plattformkenntnisse, während überwachte Pipelines, komplexe Integrationen oder Machine-Learning-Prozesse nachweisbare Erfahrung in Datenqualität, Sicherheit und Bereitstellung voraussetzen.
KNIME-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Workflows, Dokumentation und Reviews digital geteilt werden können. Sitzungen vor Ort können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten auf geschützte Systeme zugreifen, lokale Prozesse verstehen oder eng mit deutschsprachigen Stakeholdern arbeiten müssen.
Die KNIME Analytics Platform ist eine gute Option, wenn Teams transparente, schnell anpassbare Workflows benötigen und Analysten direkt beitragen sollen. Eine individuelle Pipeline kann für hochspezialisierte Leistungsanforderungen, sehr große Produktionsumgebungen oder Umgebungen mit strengen codebasierten Standards besser geeignet sein.
Prüfen Sie, ob der KNIME-Workflow klare Benennungen, modulare Components, dokumentierte Eingaben und Ausgaben sowie Prüfungen auf fehlende oder unerwartete Daten enthält. Eine Qualitätsprüfung sollte außerdem Zugangsdaten, Fehlerbehandlung, Laufzeitverhalten, Versionskontrolle und die Überwachung des Prozesses nach der Übergabe abdecken.
Konstanz Information Miner ist der Name hinter der Abkürzung KNIME und verweist auf die Ursprünge der Plattform. Heute bezeichnen Fachleute das Produkt im Allgemeinen als KNIME oder KNIME Analytics Platform; der historische Name ist hauptsächlich bei der Suche in älterer Dokumentation oder in Projektverweisen relevant.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 734 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 78% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (97%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Fertigung (62%) und Automotive (59%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (90%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Produktentwicklung (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich KNIME-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
