Snowflake Experten in Österreich
, passend zu Ihnen und geprüft sowie verfügbarBeauftragen Sie Experten, die Cloud-Datenplattformen entwerfen, zuverlässige ELT-Pipelines erstellen und Snowflake-Warehouses für Analytics- und KI-Workloads optimieren. FRATCH bringt Sie mit präzise passenden, geprüften Freelancern zusammen, die kurzfristig starten können.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Snowflake eingesetzt haben
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.
Immo M.
Letzte Position:
Interim Manager/Unternehmensberater bei Österreichischer Landesenergieversorger
Weiterentwicklung der Data-Analytics-Systemlandschaft auf Basis von MS Power BI
- Konzeption und Entwicklung von ETL-Prozessen, primäre Datenquelle SAP IS/U inkl. Extraktion mittels Theobald Extraktoren nach Azure Synapse, Unterstützung bei SAP-S4-Umstellung
- Unterstützung bei der Konzeption und Entwicklung von Datenmodellen in Azure Synapse Analytics
- Erhebung und Umsetzung von Anforderungen im Data-Analytics-Bereich aus internen Fachbereichen
- Identifikation, Dokumentation und Analyse bestehender sowie bereichsübergreifender Prozesse
- Datendefinition, Datenmodellierung & Aufbereitung sowie Quellenauswahl für die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlich strukturierten Datenquellen
- Entwurf von Reports und Dashboards auf Basis von MS Power BI
- Überführung von Reporting-Prozessen von bestehenden Strukturen auf MS Power BI Premium (PPU)
- Hands-on-Entwicklung und Umsetzung von Analysen, Reports und Dashboards auf Basis von Microsoft Power BI
- Power Apps für Rückschreibprozesse aus Power BI Premium in Azure SQL DB
- Power-BI-Begleitung im Rahmen der SAP-S4-Umstellung
- Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und externen Entwicklungspartnern
- Coaching/Training, Dokumentation, Entwicklungsprozesse
Benjamin A.
Letzte Position:
Multi Projektmanager bei Handelsgesellschaft
- Aufbau eines neuen Data Warehouse (Budget ~15 Mio. 2025 – 2026)
- Backend Modernisierungsprojekt (Budget ~5 Mio. 2025 – 2026)
- Standard Software Rollout mit individual Programmierung (Budget ~9 Mio. 2025 – 2026)
Gerald G.
Letzte Position:
Data-Design-Authority bei Department of Government Enablement
- Verantwortlich für die Neuausrichtung der Datenarchitektur der Regierung von Abu Dhabi mit dem Ziel einer vollständig KI-basierten öffentlichen Verwaltung
- Definition von Modellierungsstandards
- Aufbau eines konzeptionellen und eines logischen Modells für die gesamte staatliche Verwaltung von Abu Dhabi
- Definition von Standards zu Datenqualität und Datensicherheit
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Snowflake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 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 16 Okt 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.
- Bank- und Finanzwesen (83%)
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Einzelhandel (67%)
- Transport und Logistik (50%)
- Fertigung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Bildung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Cloud-Datenplattform
Snowflake ist eine vollständig verwaltete Cloud-Datenplattform zum Speichern, Verarbeiten und Teilen strukturierter und semi-strukturierter Daten. Die Trennung von Speicher und Rechenleistung unterstützt flexible Workloads, ohne Datenbankserver warten zu müssen. Unternehmen nutzen Snowflake für Enterprise-Analytics, Reporting, Data Science und kontrollierten Datenzugriff über mehrere Teams hinweg.
Kernarchitektur
Snowflake-Konten sind um Datenbanken, Schemas, virtuelle Warehouses und rollenbasierte Zugriffskontrollen organisiert. Gute Spezialisten konfigurieren Warehouses für unterschiedliche Workloads, verwalten Ressourcenüberwachung und entwickeln sicheres Data Sharing. Sie arbeiten außerdem mit Snowflake-Funktionen wie Streams, Tasks, dynamischen Tabellen, Snowpark und externen Stages.
Ökosystem und Tools
Snowflake-Projekte verbinden die Plattform häufig mit Cloud-Speicher, Business-Intelligence- und Orchestrierungstools. Relevante Expertise umfasst:
- SQL, Datenmodellierung und dimensionale Warehouse-Konzeption
- dbt für Transformationen, Tests und Dokumentation
- Airflow oder andere Orchestrierungstools für geplante Pipelines
- Python, Snowpark und Cloud-Services für die erweiterte Verarbeitung
- Tableau, Power BI oder Looker für die analytische Nutzung
Typische Projektaufgaben
Freiberufliche Spezialisten unterstützen Unternehmen bei der Migration von bestehenden Warehouses, der Zusammenführung von Datenquellen und dem Aufbau vertrauenswürdiger Reporting-Schichten. Sie erstellen Ingestion-Pipelines aus Anwendungen, APIs und Event-Systemen und wenden anschließend Transformationen und Qualitätsprüfungen an. In Österreich kann diese Arbeit produzierende Unternehmen, Finanzdienstleister, den Einzelhandel und Datenteams im öffentlichen Sektor unterstützen, ohne dass jeder Spezialist vor Ort sein muss.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich meist externe Snowflake-Expertise während einer Migration, einer Neugestaltung der Plattform oder eines größeren Analytics-Rollouts. Typische Anzeichen sind langsame oder teure Abfragen, unklare Verantwortlichkeiten für Datenmodelle, unzuverlässige Ladevorgänge oder Zugriffsregeln, die sich nur schwer prüfen lassen.
- Eine Migration von Teradata, Oracle, SQL Server oder einem anderen Warehouse planen
- Die Warehouse-Größe, Abfrageleistung und Workload-Isolierung verbessern
- Governance, Maskierung, Tagging und Rollendesign etablieren
- Getestete Datenprodukte für Reporting oder Machine Learning erstellen
Was gute Spezialisten liefern
Ein kompetenter Profi verbindet geschäftliche Fragen mit einer wartbaren technischen Konzeption. Er klärt Verantwortlichkeiten für Daten, dokumentiert die Datenherkunft und erstellt wiederholbare Deployment-Workflows, statt sich auf manuelle Änderungen zu verlassen. Er versteht Kostenkontrolle, Sicherheit und Datenqualität, erklärt Abwägungen klar und kann bei Bedarf remote oder vor Ort mit einem österreichischen Team zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Snowflake? Hier findest du die passenden Antworten.
Snowflake wird verwendet, um Daten in der Cloud zu speichern, umzuwandeln und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Enterprise-Data-Warehouses, Lakehouse-ähnliche Workloads, Reporting, Data Sharing und Data Science.
Snowflake wird häufig für kontrollierte SQL-Analysen, strukturiertes Warehousing und unkompliziertes Data Sharing gewählt. Databricks legt oft einen stärkeren Fokus auf Spark-basierte Verarbeitung, Notebooks und Machine-Learning-Workflows, wobei sich die beiden Plattformen in modernen Datenarchitekturen überschneiden können.
Ein guter Snowflake-Spezialist sollte außerdem SQL, dimensionale Modellierung, Cloud-Speicher und das Design von Datenpipelines verstehen. Erfahrung mit dbt, Airflow, Python, Snowpark, CI/CD und Tools wie Tableau oder Power BI ist häufig wertvoll.
Die passende Snowflake-Erfahrung hängt vom Umfang ab. Eine fokussierte Reporting- oder Modellierungsaufgabe kann einen Spezialisten mit guten SQL- und Warehouse-Kenntnissen erfordern, während ein Migrations- oder Governance-Programm umfassendere Erfahrung in Architektur, Sicherheit und Umsetzung voraussetzt.
Ja. Snowflake-Arbeit eignet sich gut für die remote Zusammenarbeit, da Entwicklung, Dokumentation und Cloud-Umgebungen online zugänglich sind. Workshops vor Ort können dennoch bei der Abstimmung mit Stakeholdern helfen, insbesondere wenn österreichische Teams Governance- oder Migrationsprioritäten festlegen.
Bitten Sie einen Snowflake-Profi, eine relevante Architektur zu erklären, einschließlich Datenmodellierung, Workload-Isolierung, Sicherheit und Kostenkontrolle. Prüfen Sie die Verständlichkeit seiner Dokumentation, seinen Testansatz und seinen Migrationsplan, statt nur die Vertrautheit mit Produktfunktionen zu bewerten.
Snowflake ist eine Cloud-Datenplattform, deren zentrale Fähigkeit in einem skalierbaren analytischen Data Warehouse liegt. Sie unterstützt außerdem Data Lakes, sicheres Data Sharing, Anwendungsentwicklung und Verarbeitung durch Funktionen wie Snowpark.
Zuverlässige Snowflake-Pipelines nutzen klare Verantwortlichkeiten, wiederholbare Orchestrierung, Schema-Kontrollen und automatisierte Tests. Gute Spezialisten ergänzen außerdem Monitoring, Fehlerbehandlung, Datenherkunft und Benachrichtigungen, damit Teams veraltete oder unvollständige Daten erkennen, bevor sie in Geschäftsberichte gelangen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 114 €, was einem Tagessatz von etwa 910 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (83%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Einzelhandel (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Snowflake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Snowflake eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
