Presto Experten in Deutschland
in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Presto-Cluster optimieren, verteiltes SQL für Data Lakes schreiben und Object Storage, Hive Metastore und BI-Tools verbinden. Erhalten Sie schnell passende Vorschläge von geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Presto eingesetzt haben
Nune Isabekyan
Letzte Position:
Fractional CTO bei OpsWorker
OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.
Martin Mittermeyer
Letzte Position:
Anforderungsingenieur bei MCM Modern Engineering UG HB
- Analyse des IST-Prozesses
- Ausarbeiten der SOLL-Prozesse
- Support zur Umsetzung der Verbesserung in einem SAP-fähigen Programm
- Vereinfachung der Kundenkontaktaufnahme
- Straffung der internen Prozesse durch automatisierte Echtzeitüberprüfung auf Relevanz zu Reklamationsansprüchen
- Erstellung von Use Cases
Padma Priya Srinivasan
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Erfolgreich einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Behandelte überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
- Behandelte natürliche Sprachverarbeitung mit Python.
Jürgen Fey
Letzte Position:
AR/VR/XR-Architekt bei Deutsche Telekom
- Definition einer generischen, universellen Systemplattform für XR (AR, VR)-Anwendungsfälle im Rahmen der europäischen IPCEI-Initiative
- Bewertung der verfügbaren Optionen für Backend-, Streaming- und Client-Implementierungen
- Entwicklung von PoC-Implementierungen und technische Bewertung potenzieller Komponenten
- Leitung des Entwicklungsteams und Definition der Ziel-Architektur für eine vollständige End-to-End-Lösung
- Entwurf und Integration von GenAI-PoCs (LLM, Zeitreihen, Vorhersagen, Agents)
- Erforschung von NeRFs und Gaussian Splatting für XR-Content-Erstellung und Analyse von Methoden zur Messung und Reduzierung von Systemlatenzen
- Arbeit an GPU-Scheduling, CUDA und verwandten Themen
- Definition und Implementierung von Backoffice- und Endnutzer-Dashboards mit Grafana und Superset
- Einsatz von Jaeger Tracing zur Analyse spezifischer Ereignisse
- Definition einer GenAI-basierten automatischen Alarmfunktion für bestimmte Ereignisse und Ereigniscluster mit KPI-Werten
- Integration von AR/VR/XR-IoT-Geräten
- Zusammenarbeit mit Business-Development- und UX-Teams in einem parallelen Design-Thinking-Prozess zur Abstimmung technischer und Customer-Journey-Anforderungen
- Integration der neuen Services und Plattform in bestehende Telko-Umgebungen und Analyse von Tools wie Camara für Teilintegrationen und Handover-Szenarien
Gyan Prakash
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Felix Bruckner
Letzte Position:
Datenberater & Technischer Leiter DataVerse bei Lufthansa Technik AG
- Technische Beratung für die Greenfield-Entwicklung von AVIATAR 2.0
- Entwurf von Datenpipelines und Datenarchitektur im DataVerse Data Lake
- Planung und Implementierung von Data-Lake-Zonen, Data Governance, Datenaufbewahrung und Wiederherstellungsstrategien
- Zusammenarbeit mit dem Data-Architecture- und Platform-Team für Infrastruktur-Skalierung und Design
- Enge Kooperation mit Stakeholdern bei Lufthansa Technik, inklusive Anforderungsmanagement
- Praktische Entwicklung von Datenpipelines mit Spark Structured Streaming und Databricks
- Machbarkeitsnachweise (PoCs) für Graph-Links und Echtzeit-Analysen
- Bereitstellung von Daten für KI- und ML-Projekte (z. B. Predictive Analytics)
- Technisches Design und Implementierung von Near-Real-Time-Pipelines basierend auf fachlichen Anforderungen
Adithya Balaji
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Presto einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Personalwesen, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
67%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
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 Presto 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
Was Presto macht
Presto ist eine verteilte SQL-Engine für schnelle Abfragen über große Datensätze. Es wird genutzt, um Daten in Lakes, Warehouses und gemischten Umgebungen zu analysieren, ohne alles in ein System zu verschieben. Teams setzen es für interaktive Analysen, Ad-hoc-Reports und föderierte Abfragen ein.
Wo es passt
- Daten in S3, HDFS und anderen Object Stores abfragen
- Daten aus Hive, Kafka und relationalen Quellen verbinden
- Power BI und Analyse-Dashboards mit SQL mit geringer Latenz versorgen
- Föderierten Zugriff über viele Systeme hinweg ausführen
Presto, auch bekannt unter dem Namen PrestoSQL und dem PrestoDB-Ökosystem, ist oft Teil eines größeren modernen Data Stacks.
Kernkompetenzen
Starke Presto Spezialisten verstehen verteilte Query-Planung, Connectoren, Ressourcenmanagement und SQL-Tuning. Sie wissen, wie man Ausführungspläne liest, Shuffles reduziert und Schemas für schnellere Scans gestaltet. Erfahrung mit Katalogeinrichtung, Sicherheit und Metadatensystemen ist genauso wichtig wie das Schreiben von Abfragen.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen holen freie Experten dazu, wenn Abfragen langsamer werden, Connectoren ausfallen oder eine neue Datenquelle sauber angebunden werden muss. In Deutschland kommt das oft in Analyse-, Retail-, Finanz-, Logistik- und Industrie-Datenteams vor, die einen zuverlässigen Zugriff über viele Systeme hinweg brauchen. Remote-Arbeit ist üblich, aber die Zusammenarbeit vor Ort hilft, wenn Data Governance oder eine Plattformmigration sensibel ist.
Ökosystem und Tools
Ein solides Presto-Setup berührt meist:
- Hive Metastore oder kompatible Katalogdienste
- Object Storage wie S3-kompatible Systeme
- JDBC- und BI-Clients
- Kubernetes oder andere Deployment-Tools
- Monitoring, Logging und Query-Historie
Experten sollten sich sowohl mit der Query-Engine als auch mit der umliegenden Datenplattform wohlfühlen.
Woran gute Arbeit erkennbar ist
Die besten Profis sorgen nicht nur dafür, dass Abfragen laufen. Sie balancieren Geschwindigkeit, Stabilität und klare Zugriffsmuster, damit Analysten den Ergebnissen vertrauen können. Außerdem dokumentieren sie die Wahl der Connectoren, erkennen Engpässe früh und hinterlassen eine Umgebung, die leichter zu betreiben ist.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Presto, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Presto wird für schnelles SQL über große, verteilte Datenquellen genutzt. Es passt gut für interaktive Analysen, föderierte Abfragen und Dashboards, die gleichzeitig aus mehreren Systemen lesen müssen. Unternehmen setzen es ein, wenn sie SQL-Zugriff wollen, ohne alle Daten zuerst in ein einziges Warehouse zu kopieren.
Presto und PrestoSQL sind historisch eng verwandt, aber das Ökosystem hat sich inzwischen auf verschiedene Community-Pfade aufgeteilt. Viele Teams vergleichen Presto mit Trino, wenn sie eine Query-Engine für föderierte Analysen auswählen müssen. Ein guter Spezialist sollte den Connector-Support, die betriebliche Eignung und die Auswirkungen einer Migration erklären, statt sie als identisch zu behandeln.
Ein starker Presto Spezialist kennt sich meist sehr gut mit SQL aus, dazu mit Data-Lake-Storage, Katalogdiensten und der Einrichtung von Connectoren. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Hive Metastore, Object Storage, Kubernetes und Observability-Tools. In vielen Projekten ist die Fähigkeit, Schemas zu optimieren und das Verhalten von Quellsystemen zu verstehen, genauso wichtig wie die Engine-Konfiguration.
Tiefere Presto-Expertise ist meist dann nötig, wenn die Abfrageleistung sinkt, immer mehr Quellsysteme dazukommen oder eine Migration das Datenlayout verändert. Sie hilft auch, wenn Sicherheit, Zugriffskontrolle oder kostenbewusste Abfragemuster wichtig werden. Für einen einfachen Proof of Concept kann breites SQL-Wissen reichen, aber produktive Arbeit braucht stärkere Engine-Kenntnisse.
Ja. Presto-Arbeit ist oft gut für Remote-Arbeit geeignet, weil viel davon aus Query-Tuning, Katalogeinrichtung und Fehleranalyse über Logs und Pläne besteht. In Deutschland ist Remote-Zusammenarbeit üblich, während Vor-Ort-Termine bei Plattform-Reviews, Abstimmungen mit Stakeholdern oder sensiblen Data-Governance-Themen helfen können.
Achten Sie auf klare Erklärungen von Ausführungsplänen, Connector-Abwägungen und den Gründen hinter jeder Tuning-Entscheidung. Ein guter Presto Profi kann zeigen, wie er Scan-Zeiten reduziert, Abfragen stabilisiert oder den Zugriff auf gemeinsame Datenquellen verbessert hat. Er sollte außerdem dokumentieren, was geändert wurde, damit die Plattform nach dem Projekt gut beherrschbar bleibt.
Typische Presto-Ergebnisse sind Connector-Konfiguration, Query-Optimierung, Katalogeinrichtung und Unterstützung beim Deployment. Sie erhalten möglicherweise auch Hinweise zur Fehleranalyse, Verbesserungen beim Monitoring oder Unterstützung bei der Migration von Workloads von einer SQL-Engine zu einer anderen. Gute Freelancer hinterlassen ein Setup, das sich leichter betreiben und erweitern lässt.
Nein. Presto wird zwar meist von Analytics- und Data-Platform-Teams genutzt, aber auch Business-Intelligence-Anwender, Data Scientists und Platform-Spezialisten profitieren davon. Jedes Team, das schnelles SQL über mehrere Datenquellen braucht, kann es nutzen, vorausgesetzt, Setup und Governance sind gut geplant.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Presto in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 850 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Presto in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 67% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Presto in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Presto in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Presto in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (71%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Bank- und Finanzwesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Presto in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Presto eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
