Talend Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Talend-Datenintegrationsflüsse, Data-Quality-Regeln und Migrationsjobs für Cloud- und Hybrid-Systeme bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Talend eingesetzt haben
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.
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Judith Beyrle
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Eric Bouendeu
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Ulm Paunel
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Yevgeniy Österle
Letzte Position:
Tester, Test- & Datenanalyst bei NORD/LB
- Analyse von Systemanforderungen und Mapping-Konzepten (ETL-Anforderungen) für Datenströme und Datentransformationslogiken im DWH der Bank
- Analyse von Daten in DB-Tabellen und -Views des DWH mittels SQL (DB2)
- Eigenständige Definition, Anlage und Ausführung von Testfällen in JIRA Xray (SIT)
- Schreiben von SQL-Abfragen in DB2 zur Verifizierung von Datenkonstellationen und Mappings
- Erstellung von Testkonzepten für SAP FSDP und parallellaufende Projekte
- Durchführung von Fehler- und Ursachenanalysen in Abstimmung mit Business-Analysten, Entwicklern, Test Managern und Infrastruktur-Team
- Ausführliche Dokumentation von Testergebnissen in JIRA Xray
- Koordination zwischen Business Analyse, Entwicklung, DB-Infrastruktur, Fachbereichen und externen Dienstleistern
Ritika Solanki
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Markus Groh
Letzte Position:
Daten-Lösungsarchitekt, Gründer bei GRITCON GmbH
- Design und Entwicklung moderner Cloud DWH & Daten Plattformen
- Data-Vault Automatisierung
- Implementierung von ELT und CI/CD Prozessen
- Anforderungsanalyse und Datenmodellierung
- Aufbau einer automatisierten Cloud Daten Plattform als Referenzarchitektur im Financial Risk Controlling (Snowflake, Data-Vault, DBT, Python, GitHub) 2024-10-01 – 2025-06-30, Zürich
- DWH-Weiterentwicklung, Betrieb und Cloud-Migration (Data-Vault, DBT, SAP Data-Services, Alteryx, SQL-Server, Azure Synapse) 2023-03-01 – 2025-06-30, Frankfurt
- Implementierung einer konzernweiten Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, WhereScape, Snowflake, AWS, Scrum) 2021-04-01 – 2023-12-31, Köln
- Proof-of-Concept für eine konzernweite Cloud Daten Plattform (Data-Vault, Snowflake, Synapse, WhereScape, Azure, Scrum) 2022-04-01 – 2022-07-31, Bonn
- Implementierung einer Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS) 2021-07-01 – 2022-04-30, Karlsruhe
- Big-Data Integration aller zum ITSM-Prozess gehörenden Quellsysteme (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS, Scrum) 2021-01-01 – 2021-05-31, Prag
- Entwicklung und Betrieb einer konzernweiten Self-Service-BI-Plattform zur Darstellung von ca. 150 Konzern-KPIs (Data-Vault, WhereScape, Postgres, Jenkins, Talend, AWS, Scrum) 2018-11-01 – 2020-12-31, Frankfurt
- Implementierung eines DWH zur Preissteuerung und Kapazitätsprognose im Personenfernverkehr (SAP BODS, SQL-Server, AWS) 2017-10-01 – 2018-11-30, Frankfurt
- Einführung von SAP BODS und Migration des vorhandenen DWH (SAP, BODS, HANA, Oracle, Cognos) 2017-05-01 – 2017-10-31, Rastatt
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Talend einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Telekommunikation
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
63%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
7
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 Frankfurt 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 Frankfurt, die Talend 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
Datenintegration
Talend wird genutzt, um Daten zwischen Geschäftssystemen zu bewegen und aufzubereiten. Teams setzen es ein, um ETL- und ELT-Flows zu bauen, APIs anzubinden und operative Daten über SaaS-Tools, Datenbanken und Data Warehouses hinweg synchron zu halten. Es passt oft gut, wenn Daten sauber, nachvollziehbar und für Berichte bereit sein müssen.
Datenqualität
Gute Talend-Arbeit bedeutet nicht nur, Datensätze zu verschieben. Dazu gehören auch Standardisierung, Deduplizierung, Validierung und Regeln, die fehlerhafte Quelldaten markieren, bevor sie sich ausbreiten.
- Kunden- und Produktdaten profilieren und bereinigen
- Abgleichs- und Formatregeln durchsetzen
- Datenprobleme in wiederkehrenden Jobs überwachen
Tools und Ökosystem
In vielen Projekten werden Talend Data Integration, Talend Cloud und ältere Talend Open Studio-Installationen genutzt, die noch in der Produktion laufen. Spezialisten arbeiten oft mit SQL, relationalen Datenbanken, REST-Services, dateibasierten Feeds und Planungstools. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finanz-, Logistik- und Enterprise-Datenteams, die stabile Schnittstellen brauchen.
Typische Projektarbeit
Unternehmen holen freiberufliche Talend Experten für neue Pipelines, Plattform-Updates und die Behebung fehlerhafter Jobs dazu. Sie helfen auch bei Cloud-Migrationen, beim Neuaufbau anfälliger Mappings und beim Dokumentieren von Workflows für die Übergabe.
- Neue Erfassungs- und Transformationsjobs bauen
- Manuelle Excel-basierte Prozesse ersetzen
- Defekte Mappings nach Quelländerungen beheben
- Ältere Talend-Jobs auf neuere Setups umziehen
Was gute Experten tun
Ein starker Talend-Profi liest Quellsysteme sorgfältig, hält Transformationen einfach und testet Sonderfälle. Er weiß, wann wiederverwendbare Komponenten sinnvoll sind, wann Logik besser in SQL verlagert wird und wie Jobs wartbar bleiben. Außerdem schreibt er klare Dokumentation, damit Betriebsteams den Flow unterstützen können.
Wann man beauftragen sollte
Beauftragen Sie Talend-Hilfe, wenn Integrationen Releases bremsen, die Datenqualität immer wieder nachlässt oder eine Migration riskant geworden ist. Es ist auch sinnvoll, wenn Sie zusätzliche Kapazität für ein kurzes Projekt oder lokalen Support in Frankfurt brauchen, während das Kernteam remote bleibt. Ein guter Spezialist kann mit Fachanwendern, Datenteams und dem Betrieb zusammenarbeiten, ohne viel Anleitung zu brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Talend am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Talend wird genutzt, um Datenintegrationsflüsse, Prüfungen der Datenqualität und wiederholbare Transformationen zwischen Systemen zu bauen. Unternehmen verwenden es, um Daten aus Anwendungen, Dateien und APIs mit weniger manuellem Aufwand in Reporting- oder operative Systeme zu übertragen. Es ist in Umgebungen üblich, in denen Nachvollziehbarkeit und Konsistenz wichtig sind.
Talend ist der übergeordnete Name der Produktfamilie, während Talend Data Integration und Talend Cloud bestimmte Teile dieses Stacks bezeichnen. Suchende verwenden diese Namen oft austauschbar, weil Projekte lokale Desktop-Entwicklung, Cloud-Ausführung oder beides umfassen können. Ein guter Spezialist sollte die genaue eingesetzte Edition kennen, bevor er etwas ändert.
Talend wird oft gewählt, wenn Teams flexible Integrationsarbeit mit starker Unterstützung für ETL, APIs und Datenqualitätsregeln wollen. Informatica wird meist eher für größere Enterprise-Umgebungen geprüft, während SSIS oft zu Microsoft-lastigen Stacks passt. Die bessere Wahl hängt von Ihren Quellsystemen, dem Bereitstellungsmodell und dem nötigen Governance-Grad ab.
Ein starker Talend-Spezialist sollte sich mit SQL, relationalen Datenmodellen, Dateiformaten, REST-APIs und Job-Planung auskennen. Erfahrung mit Data-Quality-Design, Fehlerbehandlung und grundlegenden Cloud- oder Linux-Operationen ist ebenfalls nützlich. Wenn Ihr Projekt Data Warehousing oder Analytics umfasst, hilft Wissen über Snowflake, BigQuery oder ähnliche Ziele.
Talend-Projekte können von einem kleinen Fix bis zu einer kompletten Integrationslandschaft reichen, daher hängt das benötigte Niveau vom Risiko ab. Einfache Mappings brauchen vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während Migrationen, Produktionsvorfälle und geteilte Frameworks jemanden erfordern, der schon ähnliche Setups betreut hat. Wenn der Job Kerngeschäftsdaten berührt, ist ein erfahrener Blick wichtig.
Ja, Talend-Arbeit wird oft remote erledigt, besonders für Design, Tests und Dokumentation. Frankfurter Teams wünschen sich dennoch manchmal Vor-Ort-Termine für Workshops mit Stakeholdern, Zugriff auf Quellsysteme oder Unterstützung beim Rollout. Viele Unternehmen nutzen ein Hybridmodell mit Remote-Umsetzung und lokalen Treffen bei Bedarf.
Fragen Sie, welche Talend-Version oder Edition sie genutzt haben, welche Arten von Quell- und Zielsystemen sie betreut haben und wie sie beim Testen und Überwachen vorgehen. Talend-Arbeit sollte einen klaren Umgang mit Fehlern, Wiederholungen und Dokumentation mitbringen, nicht nur funktionierende Jobs. Sie sollten auch prüfen, ob die Person ältere Jobs migriert oder nur neue gebaut hat.
Achten Sie in Talend-Projekten auf sauberes Job-Design, klare Benennung, kontrollierte Wiederverwendung und sinnvolle Fehlerbehandlung. Gute Experten können erklären, warum sie eine Komponente gewählt haben, wie sie Daten validieren und wie sie Jobs für die nächste Person wartbar halten. Wenn sie nur davon sprechen, dass die Daten einmal laufen, reicht das nicht aus.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Talend in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 774 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Talend in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Talend in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Talend in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Talend in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (88%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Telekommunikation (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Talend in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Betrieb (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Talend 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:
Berlin Hamburg München Köln 
Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
