KNIME Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagieren Sie Experten, die KNIME-Workflows entwerfen, wiederverwendbare Nodes und Komponenten bauen und Datenquellen für Analysen, Berichte und Automatisierung anbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich KNIME eingesetzt haben
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen 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-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Philipp Grunert
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 Haase
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
Shanna Tellaev
Letzte Position:
Problem-Resolution-Manager bei CARIAD SE (VW AG), ehemals CARMEQ GmbH (VW AG)
- Automotive SPICE®: alle Assessments vollständig erreicht
- Agile Transformation: V-Modell → SAFe erfolgreich
- Serienfreigabe: pünktliche und qualitätsgesicherte Softwarelieferung für Schlüsselmodelle des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation)
- Stakeholder-Management: intern & extern
- Prozessoptimierung: Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) mit Tracking-System implementiert
Michael Kunz
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, Datenzentren, 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 Matt
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
Asad Karim
Letzte Position:
Senior KI-Entwickler bei Neuland.ai AG
- Entwarf und implementierte ein produktionsreifes GraphRAG-System mit Neo4j, Embeddings und Multi-Hop-Reasoning für über 120 Mio. Knoten, steigerte die Antwortgenauigkeit um 32 %, verringerte Halluzinationen um 41 % und senkte die Abruflatenz um 38 %.
- Entwickelte und implementierte ein Enterprise-Agenten-Ökosystem mit Model Context Protocol (MCP), das interne APIs, Datenbanken und Services als sichere aufrufbare Tools für autonome Workflows und Systemintegration bereitstellt.
- Konzipierte und setzte einen produktionsreifen E-Mail-Routing-Agenten auf LLM-Basis mit Microsoft Graph API, MCP und Azure OpenAI ein, erreichte 96 % Routing-Genauigkeit, senkte den manuellen Triage-Aufwand um 65 % und verkürzte die Reaktionszeiten von 18 Stunden auf unter 4 Stunden.
- Implementierte Selbstkorrektur-Pipelines für autonome Agenten mittels iterativer Feedback-Schleifen (Ralph Wiggum), was eine zuverlässige Fehlererkennung, automatisierte Behebung und produktionssichere Ausführung ermöglicht.
- Entwickelte eine multimodale semantische Suchplattform mit multimodalen LLMs und Vektor-Embeddings, ermöglichte semantisches Auffinden von über 250 000 Bild- und Video-Assets und verbesserte die Trefferquote um 48 %.
Anastassiya Samoilova
Letzte Position:
Management Consulting (Praktikum) bei ALLORD KFT
Unterstützung bei organisatorischen und analytischen Aufgaben. Mitarbeit im Team bei Projektarbeiten.
Basil Sattler
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 Stannek
Letzte Position:
Anwendungsbetrieb bei Hausbank
- Konfiguration und Ausbau Monitoring
- Aufbau einer Monitoring Testinstanz und Aufnahme der Windows und Linux Server
- Erstellung der Dokumentation der checkmk Umgebung
- Übergabe an den Betrieb
- Administration, Installation, Dokumentation
- DV-Umfeld: Windows Server 2019, Ubuntu Server, Checkmk
Michael Dobmeier
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 Lang
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 Bohm
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
Jeanne Yap
Letzte Position:
Process Engineering Intern bei Procter & Gamble
- Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
- Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
- Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die KNIME einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,3 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
75%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
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 KNIME 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
KNIME in der Praxis
KNIME ist eine visuelle Analytics- und Automatisierungsumgebung zum Erstellen von Daten-Workflows ohne viel Programmierung. Teams nutzen es, um Daten aufzubereiten, Quellen zusammenzuführen, Modelle auszuführen und wiederholbare Prozesse für fachliche und technische Teams bereitzustellen.
Typische Aufgaben
- Workflows für Datenaufbereitung und -bereinigung
- Anbindungen an Dateien, Datenbanken, APIs und Cloud-Dienste
- Reporting-Pipelines und geplante Automatisierung
- Schritte für Modelltraining, Scoring und Validierung
- Wiederverwendbare KNIME-Komponenten für den Einsatz im Team
Ökosystem und Tools
Gute Arbeit mit KNIME umfasst oft die KNIME Analytics Platform, den KNIME Server und Integrationen mit Python, R, SQL und gängigen BI-Tools. Profis wissen auch, wie man Nodes, Extensions und eigenes Scripting kombiniert, wenn ein Standard-Workflow mehr Kontrolle braucht.
Wann Unternehmen Unterstützung holen
Teams suchen meist freiberufliche Expertise, wenn ein Workflow unübersichtlich geworden ist, Daten aus vielen Systemen kommen oder ein Projekt eine saubere Übergabe braucht. In Deutschland ist das vor allem in Fertigung, Pharma, Finanzwesen, Handel und Forschung üblich, wo nachvollziehbare Datenverarbeitung wichtig ist.
Was gute Profis liefern
Ein starker KNIME-Spezialist entwirft Workflows, die übersichtlich, testbar und leicht zu pflegen sind. Er dokumentiert die Logik der Nodes, reduziert manuelle Schritte und richtet Ausgaben so ein, dass Fachanwender ihnen vertrauen können.
Anzeichen, dass Sie KNIME-Expertise brauchen
- Sie brauchen einen Workflow, der viele manuelle Tabellenkalkulationsschritte ersetzt
- Ihr Team muss lokale Systeme, APIs und Datenbanken anbinden
- Sie wollen reproduzierbare Datenaufbereitung vor Modellierung oder Reporting
- Ihre bestehenden Abläufe sind schwer zu debuggen oder zu übergeben
Freiberufliche Experten können remote oder vor Ort in Deutschland arbeiten, sollten aber eine klare Kommunikation mit Stakeholdern auf Englisch und, wenn nötig, auf Deutsch beherrschen. Die besten Ergebnisse kommen von Profis, die sowohl den technischen Workflow als auch den geschäftlichen Prozess dahinter verstehen.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu KNIME am häufigsten gestellt werden.
KNIME wird genutzt, um wiederholbare Daten-Workflows für Aufbereitung, Zusammenführung, Analyse und Automatisierung zu erstellen. Unternehmen setzen darauf, wenn sie einen visuellen Prozess wollen, der leichter zu prüfen ist als verstreute Skripte oder manuelle Arbeit in Tabellenkalkulationen.
KNIME wird oft gewählt, wenn Teams visuelles Workflow-Design, einfachere Übergaben und bessere Zusammenarbeit zwischen technischen und nicht-technischen Personen wollen. Python oder R können für individuelle Logik besser sein, aber KNIME ist stark, wenn Wiederholbarkeit und nachvollziehbare Schritte wichtig sind.
KNIME bezeichnet meist die Produktfamilie und den Workflow-Ansatz, während die KNIME Analytics Platform die wichtigste Desktop-Umgebung ist, die die meisten Teams nutzen. Wenn Menschen nach KNIME suchen, meinen sie oft die Plattform, mit der sie Workflows bauen und ausführen.
Ein starker KNIME-Spezialist kennt meist SQL, Datenmodellierung und mindestens eine Skriptsprache wie Python oder R. Vertrautheit mit APIs, Datenbanken, Dateiformaten und grundlegender Statistik hilft sehr, wenn Workflows über einfache Joins und Filter hinausgehen.
Ein kleiner Bereinigungs- oder Reporting-Workflow braucht vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während ein größeres Automatisierungs-Setup jemanden erfordert, der Architektur, Wiederverwendung und Governance versteht. Der richtige Experte für die KNIME Analytics Platform sollte zur Komplexität Ihrer Datenquellen und zur Anzahl der Personen passen, die den Ablauf pflegen.
Die meiste KNIME-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Workflow-Design, Tests und Dokumentation sind. Vor-Ort-Zeit kann in Deutschland helfen, wenn Zugriff auf interne Systeme, Workshops mit Fachexperten oder die Abstimmung mit Stakeholdern wichtig ist.
Achten Sie auf eine klare Workflow-Struktur, sinnvolle Benennungen, wiederverwendbare Komponenten und gute Dokumentation. Ein guter KNIME-Freelancer erklärt außerdem Abwägungen, behandelt Fehler sauber und hinterlässt Ihnen einen Prozess, den Ihr Team pflegen kann.
Typische Ergebnisse sind fertige Workflows, wiederverwendbare Nodes oder Komponenten, Schritte zur Datenvalidierung und Übergabeunterlagen. Ein sorgfältiger KNIME-Profi erklärt auch, wie der Workflow nach der Übergabe ausgeführt, aktualisiert und Fehler behoben werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 750 € 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 75% 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 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (93%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Fertigung (63%) und Automotive (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die KNIME in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (90%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Produktentwicklung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich KNIME eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
