Medallion Architecture Experten in Deutschland
in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Bronze-, Silver- und Gold-Layer entwerfen, Lakehouse-Pipelines bereinigen und zuverlässige Delta Lake-Datenflüsse gestalten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Medallion Architecture eingesetzt haben
Fadi Shoaa
Letzte Position:
Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer
- Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
- Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
- Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
- Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
- Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse
Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung
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.
Daryoosh Dehestani
Letzte Position:
FP&A Data & AI Architect bei Epta Group
Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.
Financial Data Integrity & ERP Governance
- GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
- Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
- SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
- Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt
Finance Reporting Transformation
- Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
- Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
- Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
- Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt
Power BI & Analytics Enablement
- Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
- Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
- Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen
Transformation Infrastructure & Collaboration
- Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
- Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
- Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert
Outcomes
- GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
- Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
- Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
- Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt
Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python
Alexander Zhirov
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Jorge Machado
Letzte Position:
Technical Lead / Fractional CTO bei Würth GmbH
Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.
Hauptaufgaben:
- Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
- Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
- Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
- Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
- Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
- Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
- Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
- Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team
Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL
Enrico Goerlitz
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Vili Dhamo
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Kevin Meinon
Letzte Position:
Backend- und Infrastruktur-Ingenieur bei Mileo Systems GmbH
- Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
- Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
- Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
- Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen
Jorge Machado
Letzte Position:
Datenarchitekt bei Deutsche Bahn
- Entwurf und Bereitstellung von Best Practices für Datenmodellierung mit dbt, einschließlich Changing Dimensions, Umgang mit spät eintreffenden Daten und Tests
- Entwurf des Ingestion-Flows von anderen Systemen nach S3 und Redshift
- Entwurf und Implementierung neuer Partitionen für Dagster und inkrementelles Laden mit dbt
- Übersetzung von fachlichen Anforderungen in technische Architekturen
- Einarbeitung und Anleitung von Junior-Teammitgliedern
Leonard Hußke
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Robin Steinkühler
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Medallion Architecture einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
40%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
8
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
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 Medallion Architecture 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
Mehrschichtiges Datendesign
Medallion Architecture ist eine Methode, Datenpipelines in klaren Schichten zu strukturieren. Rohe Daten landen in Bronze, bereinigte und standardisierte Daten wandern in Silver, und vertrauenswürdige, geschäftsreife Daten werden in Gold veröffentlicht. Teams nutzen das, um Lakehouse-Daten leichter zu verwalten, zu testen und wiederzuverwenden.
Wo es passt
- Streaming- und Batch-Erfassung
- Datenbereinigung und Deduplizierung
- Geschäftliche Berichte und Analyse-Datensätze
- Feature-Aufbereitung für Data-Science-Arbeiten
- Aufbereitete Datenprodukte für die gemeinsame Nutzung
Es ist in Lakehouse-Stacks üblich, die auf Databricks, Delta Lake, Apache Spark und Cloud-Speicherdiensten aufbauen. Gute Spezialisten wissen, wie sie jede Schicht einfach, nachvollziehbar und leicht weiterentwickelbar halten.
Warum Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen brauchen oft freiberufliche Experten, wenn Pipelines unübersichtlich geworden sind oder wenn ein neues Lakehouse-Design eingeführt werden soll. Medallion Architecture hilft dabei, rohe Eingaben von validierten Ausgaben zu trennen, aber das funktioniert nur, wenn Regeln für Qualität, Herkunft und Verantwortlichkeit gut definiert sind.
Was starke Spezialisten tun
Ein guter Spezialist denkt in Datenverträgen, Schema-Änderungen und wiederholbaren Transformationen. Er oder sie entwirft Jobs so, dass Bronze nah an den Quelldaten bleibt, Silver vertrauenswürdig und konsistent ist und Gold für Dashboards oder nachgelagerte Teams bereitsteht.
Fähigkeiten darum herum
Medallion-Arbeit liegt meist nah an Spark SQL, Python, Delta Lake, dbt und Cloud-Datendiensten. In Deutschland suchen Unternehmen oft Experten, die mit lokalen Produktteams auf Englisch arbeiten können und trotzdem interne Anforderungen an Data Governance und Reporting im Blick behalten.
Anzeichen, dass Sie es brauchen
- Mehrere Teams transformieren dieselben Daten auf unterschiedliche Weise
- Qualitätsprüfungen passieren zu spät in der Pipeline
- Berichtsdaten und Rohdaten werden miteinander vermischt
- Neue Nutzer können nicht erkennen, welcher Datensatz vertrauenswürdig ist
- Bestehende Lakehouse-Layer sind schwer zu pflegen
Diese Architektur passt besonders gut, wenn Datenvolumen, Wiederverwendung und Governance wichtiger sind als einmalige Pipelines. Die besten Fachleute halten das Design praktisch, dokumentiert und so einfach, dass andere Spezialisten es weiter ausbauen können.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Medallion Architecture wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Medallion Architecture wird verwendet, um Daten in klare Stufen zu ordnen, damit rohe Eingaben, bereinigte Datensätze und vertrauenswürdige Ausgaben getrennt bleiben. Dadurch lassen sich Lakehouse-Pipelines leichter testen, steuern und wiederverwenden. Besonders nützlich ist das, wenn viele Teams von denselben Daten abhängen.
Ja. Das Bronze-, Silver- und Gold-Schichtenmodell ist die gebräuchlichste Art, es zu beschreiben, und viele suchen genau unter diesen Begriffen danach. Bronze hält Quelldaten möglichst roh, Silver sorgt für Bereinigung und Standardisierung, und Gold veröffentlicht geschäftsreife Datensätze.
Medallion Architecture wird meist in einer Lakehouse- oder Data-Lake-Umgebung aufgebaut, während ein klassisches Warehouse-Design oft auf modellierten Tabellen innerhalb eines Warehouses basiert. Der Medallion-Ansatz bietet mehr Flexibilität für rohe und halbstrukturierte Daten. Außerdem hilft er Teams, die Herkunft über mehrere Transformationsschritte hinweg klarer zu halten.
Ein starker Medallion Architecture-Spezialist kennt meist Spark, SQL, Python, Delta Lake und die Grundlagen des Datenmodells. Erfahrung mit dbt, Orchestrierung, Datenqualitätsprüfungen und Cloud-Speicher ist ebenfalls wertvoll. Die besten Experten können Abwägungen erklären, nicht nur Transformationen schreiben.
Sie brauchen kein fertig ausgearbeitetes Design, sollten aber die wichtigsten Quellen, Zielnutzer und Schmerzpunkte kennen. Ein Medallion Architecture-Experte kann dann helfen, Layer-Grenzen, Transformationsregeln und Qualitätskontrollen festzulegen. Ein klarer Zugriff auf Beispieldaten und die aktuelle Pipeline-Logik beschleunigt den Start.
Ja, die meiste Medallion Architecture-Arbeit lässt sich remote erledigen, einschließlich Design-Reviews, Pipeline-Implementierung und Dokumentation. Für deutsche Teams funktioniert die Zusammenarbeit oft gut, wenn Datenzugriff, Sicherheitsprüfung und die Meetingsprache früh geklärt werden. Vor-Ort-Zeit ist vor allem für Workshops oder die Abstimmung mit Stakeholdern hilfreich.
Achten Sie auf konkrete Beispiele dafür, wie die Person Bronze-, Silver- und Gold-Grenzen gehandhabt hat, nicht nur auf Tool-Namen. Ein guter Medallion Architecture-Profi kann Herkunft, Schema-Änderungen und Entscheidungen zur Datenqualität in einfachen Worten erklären. Er oder sie sollte auch zeigen, wie Duplikate vermieden und die Pipeline einfacher zu betreiben gemacht wurde.
Medallion Architecture hilft dabei, verlässliche Datensätze für Dashboards, Reporting und Feature Engineering aufzubereiten, ohne Rohdaten mit kuratierten Ausgaben zu vermischen. Diese Struktur macht es einfacher, dieselbe Grundlage für Analytics und nachgelagerte Machine-Learning-Arbeiten wiederzuverwenden. Außerdem wird klarer, welcher Datensatz die Single Source of Truth ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 706 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 40% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (8%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Energie (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (92%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Medallion Architecture eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
