Snowflake Experten
entwickeln, die in wenigen Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Cloud Data Warehouses entwerfen, zuverlässige ELT-Pipelines entwickeln und Snowflake-Kosten und -Leistung optimieren. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Snowflake eingesetzt haben
Florian R.
Letzte Position:
Globaler Programmleiter, Integration nach der Übernahme bei [Kunde vertraulich]
Medizintechnik – Digital Technology | Medizinische Bildgebung
- Integration der zugekauften Plattform in klinische Prozesse zur medizinischen Bildgebung mit einem Investitionsvolumen im niedrigen zweistelligen Mio.-€-Bereich
- Gewährleistung der Interoperabilität von Systemen und Prozessen über Krankenhäuser und ambulante Einrichtungen hinweg bei laufendem Kundenbetrieb; HL7, DICOM, Amazon S3 & Redshift, SharePoint, JIRA
- Bereichsübergreifende Programmsteuerung mit Produkt-, Technologie- und Serviceteams, einschließlich Kostenkontrolle sowie Nachverfolgung der Synergien und Identifikation weiterer KI-Einsatzmöglichkeiten in der medizinischen Bildgebung
Mansharan K.
Letzte Position:
MS Fabric | Power BI Consultant bei Gropyus Technologies GmbH
- Entwicklung eines unternehmensweiten, auf Fabric basierenden Governance-Frameworks für Datenprodukte, Erstellung von Datenverträgen und KPIs zur Schemavalidierung, um Vollständigkeit, Aktualität und SLA-Standards für Reporting-Datenprodukte sicherzustellen.
- Einführung von Pipeline-Observability durch die Integration von Daten aus der Dagster-Orchestrierung in automatisierte Data-Health-Reports sowie proaktive Validierung von Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit, bevor sich die Reporting-Schichten in der Produktion aktualisieren.
- Etablierung von BI-as-Code und einer durchgängigen Governance mit Git-basierter Versionskontrolle, CI/CD und Alpha→GA-Release-Management, wodurch Lineage, die Erkennung von Schemaänderungen und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen in der Produktion verbessert wurden.
Hachem S.
Letzte Position:
Dozent für Machine Learning & BI bei EU Business School
- Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.
Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Ali A.
Letzte Position:
Gründer & Architekt bei Independent AI R&D
- Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
- GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
- KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner
Sumalatha B.
Letzte Position:
BC_CDR: Cloud Detection & Response | KI / Cybersicherheit bei Banyan Cloud
Echtzeit-Erkennung von AWS-Bedrohungen mithilfe von LLMs, UEBA und Vektoranalysen
- UEBA-Engine entwickelt, die Millionen von CloudTrail/GuardDuty-Ereignissen verarbeitet, um Verhaltensanomalien in Echtzeit zu erkennen.
- Amazon Bedrock LLMs für die narrative Bedrohungsanalyse und die strukturierte, automatisierte Zusammenfassung von Vorfällen integriert.
- Pipeline für Vektor-Embeddings (MongoDB Atlas) zum Vergleich des Verhaltens von Entitäten und zur Erkennung semantischer Anomalien entwickelt.
Technologien: Python, FastAPI, AWS, MongoDB Atlas, Amazon Bedrock, Pydantic, Motor (Async).
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Chisom N.
Letzte Position:
Founder & Analytics Engineer
- Kunde — Podimo ApS (Podcast- und Hörbuch-Streaming): Aufbau der Finanz-Reporting-Ebene auf BigQuery + dbt + Airflow, einschließlich der zentralen Umsatztransaktions-Faktentabellen für das Finanzreporting.
- API-Automatisierung: Konzeption und Aufbau einer BigQuery → Airflow → Microsoft Dynamics 365 Business Central REST-API-Pipeline zur Automatisierung der Buchung von Verkaufsrechnungen, mit Idempotenz und Synchronisierung von Stammdaten zwischen den Systemen.
- Umsetzung: Alleiniger Engineer im Projekt — von den Anforderungen über Modellierung und Orchestrierung bis zur Kommunikation mit dem Finanzteam des Kunden.
Florian B.
Letzte Position:
Berater Projektsteuerung / PMO
PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung
Erneuerbare Energien / Solar Equipment
Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence
- Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...
Sarvesh L.
Letzte Position:
Datenanalyse für die Integration erneuerbarer Energien bei Harz University
- Entwicklung von Datenpipelines und Visualisierungstools zur Unterstützung nachhaltiger Energieentscheidungen
- Entwicklung von Erkenntnissen zur Optimierung des Einsatzes erneuerbarer Energien und der Strategien zur Netzintegration
Songül D.
Letzte Position:
Freelance SAP BW Consultant bei DKV Mobility Services
- Entwickelte und implementierte Erweiterungen in SAP BW on HANA 7.5 im Rahmen von CRM-Migration sowie S/4HANA- und BW/4HANA-Transformationsprogrammen
- Migrierte SAPI-Datenquellen auf das ODP-Framework als Teil der S/4HANA-Migration
- Lieferte SAP-ECC-Daten über BW-Datenmodelle und Calculation Views für Power-BI-Analysen in Snowflake
- Integrierte SAP- und Non-SAP-Datenquellen (inklusive MS Dynamics)
- Verbesserte die Transparenz im Reporting durch konsolidierte Datenmodelle
- Optimierte Datenladeprozesse für FI-CO-Datenquellen und verbesserte dadurch Ladezeiten und Systemperformance deutlich
Anadeel R.
Letzte Position:
Startup-Gründer bei Bayern Bee
- KI-gestütztes Marketing zur Förderung des Wachstums von KMU durch intelligente Automatisierung
- Datenbasierte Strategie zur Maximierung des ROI durch gezielte Kampagnen
Asım Y.
Letzte Position:
Freiberuflicher BI/DWH/ETL-Spezialist bei Akbank
- Festlegung von Architekturstandards für Informatica-Power-Center-Entwicklungsteams
- Wartung, Performance und Zustand von DWH-(Exadata)-Umgebungen
- Architekturstandards für Qlik-Sense-/BO-Berichte
- Umsetzung von Best Practices bei ETL-Aufgaben
- Dokumentation der ETL-Standards in Confluence
- Regeln für die dynamische Datenmaskierung gemäß GDPR/KVKK-Vorschriften mit dem Informatica-DDM-Tool
- DWH-Datenmodell mit Power Designer
- Aktualisierung der Qlik-Sense-Versionen
- Zusammenführung der Repository-Datenbanken aller Informatica-Server in einer Oracle-Datenbank
Anshita S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Entwickler und Datenanalyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
- Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
- Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
- BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.
Pierre-Jean A.
Letzte Position:
Verifikationsingenieur – Luftfahrt bei Tri.Merge GmbH
- Automatisierte Python-basierte Analyse von Testskript-Repositories
- Aufbau einer SQLite-Datenbank für Signal- und Wertetracking
- Identifikation kritischer Unstimmigkeiten durch ad-hoc SQL-Abfragen
- Technologien: Python, SQLite, Excel/ODBC
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Snowflake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
61%
Doktortitel
7%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die Snowflake 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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Snowflake Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (81%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Professionelle Dienstleistungen (46%)
- Einzelhandel (45%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Fertigung (34%)
- Automotive (33%)
- Energie (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Snowflake ist
Snowflake ist eine vollständig verwaltete Cloud-Datenplattform zum Speichern, Verarbeiten und Teilen strukturierter und semi-strukturierter Daten. Die getrennte Architektur für Speicherung und Rechenleistung ermöglicht es Teams, Workloads unabhängig voneinander über wichtige Cloud-Umgebungen hinweg zu skalieren. Unternehmen nutzen Snowflake für Analysen, Reporting, Data Science und kontrolliertes Teilen von Daten.
Zentrale Workloads
Snowflake unterstützt zentrale Data Warehouses, Lakehouse-ähnliche Architekturen und operative Analysen. Die Plattform verarbeitet Batch- und nahezu Echtzeit-Ingestion, Transformation, sicheres Teilen von Daten und die Vorbereitung für maschinelles Lernen.
- Daten aus Anwendungen, APIs und Dateien zusammenführen
- Reporting-Schichten für Geschäftsteams entwickeln
- Kunden-, Produkt- und Finanzanalysen unterstützen
- Kontrollierte Datensätze für interne oder externe Nutzer veröffentlichen
Ökosystem und Tools
Starke Snowflake-Spezialisten arbeiten mit SQL, Python und dem Snowpark-Framework. Sie verbinden typischerweise dbt, Airflow, Fivetran, Matillion, Kafka, BI-Tools und Cloud-Speicher mit Snowflake. Außerdem verstehen sie Streams, Tasks, Dynamic Tables, Stages, Warehouses, Resource Monitors und bei Bedarf die Funktionen von Snowflake Cortex.
Wann Unternehmen Experten benötigen
Unternehmen beauftragen häufig freiberufliche Snowflake-Experten während einer Migration von einem lokalen Data Warehouse, beim Rollout einer neuen Analyseplattform oder bei einer umfassenden Änderung der Data Governance. Sie benötigen möglicherweise auch Unterstützung, wenn Warehouse-Kosten steigen, Pipelines unzuverlässig werden oder sich Teams nicht auf ein klares Datenmodell einigen können.
- Ein bestehendes Warehouse und den Migrationspfad bewerten
- Schemata, Rollen und Workload-Isolierung entwerfen
- Langsame Abfragen und ineffiziente Transformationen verbessern
- Praktiken für Tests, Bereitstellung und Monitoring etablieren
Fähigkeiten, die starke Spezialisten auszeichnen
Ein fähiger Experte verbindet Dimensionsmodellierung mit praktischer Cloud-Administration. Er kann erklären, wann transiente, temporäre oder dauerhafte Tabellen verwendet werden sollten, Warehouses optimieren, ohne schlechtes SQL zu kaschieren, und Maskierungsrichtlinien, Zeilenzugriffsrichtlinien und sichere Views passend einsetzen. Außerdem dokumentiert er Datenherkunft, Zuständigkeiten, Wiederherstellungspläne und erwartete Betriebskosten.
Projektpassung und Umsetzung
Snowflake-Projekte können eine gezielte Optimierung, den vollständigen Aufbau einer Plattform oder die laufende Unterstützung von Datenteams umfassen. Gute Spezialisten definieren Annahmen zu den Quellen, Ziele für die Datenaktualität, Zugriffsgrenzen und Abnahmekriterien, bevor sie produktive Workloads ändern. Sie kommunizieren klar mit Analysten, Anwendungsteams und Sicherheitsverantwortlichen, unabhängig davon, ob die Zusammenarbeit remote oder vor Ort stattfindet.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Snowflake am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Snowflake wird verwendet, um Daten in der Cloud zu speichern und zu analysieren, ohne die zugrunde liegende Datenbankinfrastruktur verwalten zu müssen. Unternehmen nutzen es für Unternehmensreporting, Kundenanalysen, Datenintegration, die Vorbereitung von Data Science und das sichere Teilen von Daten.
Snowflake konzentriert sich traditionell auf ein verwaltetes SQL-Warehouse und kontrollierte Analysen, während Databricks stark mit Spark-basierter Verarbeitung, Notebooks und Lakehouse-Workloads verbunden ist. Die richtige Wahl hängt von Datenformaten, Verarbeitungseigenschaften, Teamkompetenzen und Governance-Anforderungen ab; viele Unternehmen nutzen beide.
Ein guter Snowflake-Spezialist bringt häufig Erfahrung mit SQL, Dimensionsmodellierung, Python, dbt und Orchestrierung mit. Kenntnisse in Cloud-Speicher, Identitätsmanagement, CI/CD, Datenqualität, Observability und BI-Tools sind ebenfalls für die Umsetzung in der Produktion wertvoll.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Umfang ab. Eine fokussierte Reporting-Schicht kann einen Spezialisten mit gezielter Snowflake-Erfahrung benötigen, während eine Migration oder Neugestaltung der Governance einen Experten erfordert, der Sicherheit, Workload-Management, Bereitstellung und Wiederherstellung in vergleichbaren Umgebungen umgesetzt hat.
Ja, die meisten Snowflake-Aufgaben können remote erledigt werden, da Zugriff, Dokumentation und Zusammenarbeit über Cloud-Tools erfolgen. Vor-Ort-Termine können dennoch bei der Bestandsaufnahme, Workshops mit Stakeholdern oder sensiblen Architekturentscheidungen hilfreich sein, insbesondere wenn Teams in verschiedenen Sprachen oder Zeitzonen arbeiten.
Fragen Sie, wie der Spezialist Datenmodellierung, Zugriffskontrolle, Tests, Monitoring und Kostenmanagement angeht. Ein glaubwürdiger Snowflake-Experte sollte Abwägungen klar erklären, zeigen, wie Änderungen sicher bereitgestellt werden, und technische Entscheidungen mit Datenaktualität, Zuverlässigkeit und geschäftlicher Nutzung verknüpfen.
Snowflake Data Cloud ist der übergeordnete Produkt- und Ökosystemname, während Snowflake üblicherweise die Plattform selbst bezeichnet. Der Dienst umfasst Datenspeicherung und -verarbeitung sowie Funktionen zum Teilen, für Governance, Anwendungsentwicklung und Zusammenarbeit zwischen Unternehmen.
Ein Snowflake-Experte kann ein Warehouse-Design, einen Migrationsplan, Ingestion-Pipelines, dbt-Modelle, eine Sicherheitskonfiguration, eine Performance-Analyse oder ein Framework zur Kostenkontrolle liefern. Außerdem kann er Dokumentation, automatisierte Tests, Bereitstellungsabläufe und Betriebsleitfäden für das interne Team erstellen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 767 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 61% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.
Freelancer, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Bank- und Finanzwesen (48%) und Professionelle Dienstleistungen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Business Intelligence (88%) und Produktentwicklung (72%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Snowflake eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
Hamburg 
München 
Frankfurt 
Düsseldorf 
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Wien Graz In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Zürich Genf Basel Bern Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
