PySpark-Experten in Österreich
für skalierbare Datenverarbeitung, in wenigen Minuten mit geprüften Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die verteilte Datenpipelines entwickeln, Apache-Spark-Workloads optimieren und Python-Analysen mit Cloud-Datenplattformen verbinden. Erhalten Sie eine präzise und schnelle Vermittlung mit geprüften und verfügbaren Freelancern für Ihr PySpark-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich PySpark-Experten eingesetzt haben
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Hossein A.
Letzte Position:
Datawarehouse Consultant bei LENZING AG
- Beratung zur Enterprise-Data-Warehouse- und Reporting-Praxis bei einem der größten Industriekonzerne Österreichs.
- Entwicklung und Standardisierung von Power-BI-Dashboards sowie Data-Visualization-Governance für unternehmensweites Reporting.
- Entwicklung eines WCAG-konformen, farbenblind-sicheren Visualisierungsstandards (Okabe-Ito-Palette), um Dashboards im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen.
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PySpark-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Fertigung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die PySpark-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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der PySpark-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Fertigung (67%)
- Informationstechnologie (IT) (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
- Immobilien (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Biotechnologie (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verteilte Datenverarbeitung
PySpark ist die Python-Schnittstelle für Apache Spark, ein Framework zur Verarbeitung großer Datensätze in verteilten Rechenumgebungen. Damit können Teams Daten parallel transformieren, verknüpfen und aggregieren, statt sich auf einen einzelnen Rechner zu verlassen. Fachkräfte nutzen es für Batch-Verarbeitung, explorative Analysen und produktive Daten-Workflows.
Pipelines und Workloads
PySpark kommt in Datenplattformen zum Einsatz, die Dateien, Event-Streams und Datenbankeinträge aufnehmen und für Analysen oder maschinelles Lernen aufbereiten. Typische Ergebnisse sind zuverlässige ETL-Pipelines, wiederverwendbare Transformationsjobs, Prüfungen der Datenqualität und partitionierte Ausgaben für Data Warehouses oder Lakehouses. Die DataFrame-API unterstützt übersichtliche Transformationen, während Spark SQL vertraute Abfragemuster ermöglicht.
- Batch- und inkrementelle Ingestion-Pipelines entwickeln
- Strukturierte Datensätze bereinigen, verknüpfen und anreichern
- Features für Workflows des maschinellen Lernens aufbereiten
- Jobs für Speicherbedarf, Shuffle- und Partitionsverhalten optimieren
Ökosystem und Tools
Erfahrene PySpark-Spezialisten arbeiten mit Apache Spark, Python, Spark SQL und gängigen Speicherformaten wie Parquet und Delta Lake. Sie nutzen möglicherweise auch Kafka für Streaming, Airflow für die Orchestrierung und Notebooks für Untersuchungen. Erfahrung mit Databricks, Kubernetes oder Cloud-Diensten ist hilfreich, wenn Spark-Workloads in verwalteten oder containerisierten Umgebungen laufen.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn Pipelines langsam, teuer oder schwer zu warten werden oder wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Service werden soll. Ein Spezialist kann Ausführungspläne prüfen, unausgewogene Joins korrigieren, die Partitionierung verbessern und Test- sowie Deployment-Praktiken etablieren. In Österreich kann dies Datenarbeit in der Fertigung, im Finanzwesen, im Einzelhandel und im öffentlichen Dienst unterstützen und gleichzeitig eine Remote- oder Vor-Ort-Zusammenarbeit ermöglichen.
- Workloads von lokaler Python-Verarbeitung zu Spark migrieren
- Fehler in geplanten Produktionsjobs reduzieren
- Streaming oder nahezu Echtzeit-Verarbeitung einführen
- Spark mit einem Data Warehouse, Lakehouse oder einer Cloud-Plattform verbinden
Was gute Fachkräfte liefern
Qualitativ hochwertige Arbeit beginnt mit einem klaren Datenvertrag, messbarem Pipeline-Verhalten und einem Verständnis des zugrunde liegenden Clusters. Gute Fachkräfte entwickeln idempotente Jobs, verwalten Schemaänderungen und trennen Geschäftslogik von Infrastruktureinstellungen. Sie erklären außerdem die Kompromisse zwischen Leistung, Zuverlässigkeit und betrieblicher Einfachheit, statt blind zu optimieren.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Nachweise produktiver PySpark-Arbeit, nicht nur auf Notebook-Experimente. Fragen Sie, wie die Fachkraft langsame Phasen diagnostiziert, verspätete oder doppelte Daten verarbeitet und Ergebnisse nach einer Migration validiert hat. Praktische Kenntnisse in Python-Tests, SQL, Datenmodellierung, Git und CI/CD sind wertvoll, weil PySpark-Jobs auch nach der Übergabe verständlich und wartbar bleiben müssen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei PySpark-Experten am häufigsten fragen.
PySpark wird verwendet, um große Datensätze mit Python über einen Cluster hinweg zu verarbeiten und zu transformieren. Unternehmen nutzen es für Batch-ETL, die Aufbereitung von Data Lakes und Lakehouses, Streaming-Workflows, Analysen und die Vorbereitung von Features für maschinelles Lernen.
PySpark verteilt die Verarbeitung auf mehrere Rechner, während pandas normalerweise für Daten optimiert ist, die auf einen Rechner passen. pandas kann für kleinere Datensätze einfacher sein, aber PySpark eignet sich besser für große Datenmengen, wiederholbare Pipelines und produktive Workloads auf Clustern.
PySpark ermöglicht den Zugriff auf Apache Spark über Python und eignet sich gut, wenn Teams bereits Python für Analysen oder maschinelles Lernen verwenden. Scala bietet möglicherweise einen direkteren Zugriff auf die Interna von Spark, während SQL für relationale Transformationen klarer sein kann. Die richtige Wahl hängt vom Team und vom Workload ab.
Ein guter PySpark-Experte verfügt häufig über Kenntnisse in Python, SQL, Datenmodellierung und verteilten Systemen. Erfahrung mit Kafka, Airflow, Delta Lake, Cloud-Speicher, Databricks, Tests und CI/CD kann ebenfalls wichtig für die Umsetzung in der Produktion sein.
Das erforderliche Niveau hängt vom Workload, dem Datenvolumen und dem betrieblichen Risiko ab. Eine einfache Transformation kann solide Spark- und SQL-Kenntnisse erfordern, während Streaming, Cluster-Optimierung oder eine Lakehouse-Migration eine Fachkraft mit nachgewiesener Produktionserfahrung voraussetzen.
PySpark-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Notebooks, Pipelines und Cloud-Umgebungen sicher gemeinsam genutzt werden können. Eine Vor-Ort-Arbeit in Österreich kann dennoch bei Workshops, Prüfungen des Datenzugriffs oder der engen Abstimmung mit Teams hilfreich sein, die mit sensiblen Systemen arbeiten.
Bitten Sie die Fachkraft, ein reales Performance-Problem einschließlich Ursache, Nachweisen und Lösung zu erklären. Gute PySpark-Arbeit umfasst getestete Transformationen, klare Schemata, sinnvolle Partitionierung, überwachte Jobs und dokumentierte Entscheidungen und besteht nicht nur aus einem funktionierenden Notebook.
Klären Sie vor dem Start mit PySpark die Datenquellen, erwarteten Datenmengen, Bereitstellungsfrequenz, Cluster-Umgebung, Zugriffsrechte und den Besitz des entstehenden Codes. Bestätigen Sie außerdem Regeln zur Datenqualität, den Umgang mit Fehlern, die Erwartungen an das Deployment und die Messung des Erfolgs.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 773 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Persisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (67%), Fertigung (67%) und Informationstechnologie (IT) (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PySpark-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
