Data Engineering
- ETL / ELT
- Data Pipelines
- Data Modeling
- Python
- SQL
- Spark
- Airflow
Data Engineering & Machine Learning
Data-Engineering- und Machine-Learning-Freelancer für nutzbare Datenprodukte.
Ich unterstütze Unternehmen dabei, kurzfristig verfügbare Spezialisten für Datenplattformen, Pipelines, Analytics, Machine Learning, MLOps und Cloud-Data-Projekte zu finden – mit Blick auf Datenlage, Produktziel und technische Umsetzung.
Wann wir unterstützen
Wenn Datenprojekte mehr brauchen als eine gute Idee.
Daten- und KI-Projekte scheitern selten an einzelnen Tools. Entscheidend ist, ob Datenqualität, Architektur, Use Case, Betrieb und Verantwortlichkeiten zusammenpassen.
Eine Datenplattform, ein Data Warehouse oder ein Lakehouse soll aufgebaut oder modernisiert werden.
Pipelines, Datenmodelle oder Schnittstellen müssen stabiler und nachvollziehbarer werden.
Analytics-, BI- oder Reporting-Anforderungen benötigen kurzfristig zusätzliche Umsetzungskraft.
Machine-Learning-Modelle sollen von Prototypen in produktive Abläufe überführt werden.
MLOps, Monitoring oder Modellbetrieb sind noch nicht ausreichend strukturiert.
Interne Teams brauchen Unterstützung bei Migration, Qualität, Skalierung oder konkreten datengetriebenen Produkten.
Welche Profile wir vermitteln
Spezialisten für Datenplattformen, Pipelines, Analytics und produktive ML-Lösungen.
Data-Rollen unterscheiden sich stark nach Architektur, Datenqualität, Cloud-Umgebung und Produktreife. Deshalb steht vor jeder Empfehlung eine saubere Einordnung des Projektziels.
Cloud Data Platforms
- Azure Data
- AWS Data
- Google Cloud
- Snowflake
- Databricks
- BigQuery
- Lakehouse
Analytics & BI
- Power BI
- Tableau
- Looker
- dbt
- Data Warehouse
- Semantic Layer
- Reporting
Machine Learning & MLOps
- ML Engineering
- MLOps
- Model Deployment
- Feature Stores
- Monitoring
- LLM-Anwendungen
- KI-Prototypen
Typische Projekte
Von Datenplattform bis produktiver KI-Anwendung.
Data- und ML-Freelancer werden häufig dann gebraucht, wenn aus Daten belastbare Produkte, Entscheidungen oder automatisierte Prozesse entstehen sollen.
Aufbau und Modernisierung von Data Warehouses, Lakehouses und Datenplattformen
Datenpipelines, Schnittstellen, Datenqualität und Prozessautomatisierung
BI, Analytics, Reporting und Management-Dashboards
Migrationen in Cloud-Data-Plattformen und Modernisierung bestehender Systeme
Machine-Learning-Prototypen, MLOps und produktiver Modellbetrieb
LLM-nahe Anwendungen, Datenprodukte und analytische Fachbereichslösungen
Der Ablauf
Vom Datenbedarf bis zur laufenden Umsetzung.
- 01 Projektkontext verstehen
Wir klären Datenlage, Zielbild, Technologie, Teamumfeld, Produktreife, Start, Laufzeit, Auslastung und Einsatzmodell.
- 02 Anforderungen einordnen
Ich prüfe, welche Erfahrung relevant ist: Data Engineering, Cloud Data, Analytics, BI, Machine Learning, MLOps oder Datenarchitektur.
- 03 Geeignete Freelancer ansprechen
Passende Spezialisten werden gezielt angesprochen und auf Verfügbarkeit, Projekterfahrung und Rahmenbedingungen geprüft.
- 04 Profile fachlich vorstellen
Sie erhalten eine überschaubare Auswahl mit kurzer Einordnung, warum die Erfahrung zu Datenlage und Projektziel passen kann.
- 05 Gespräche koordinieren
Termine, Rückfragen und Feedback werden direkt abgestimmt, damit die Auswahl zügig und klar bleibt.
- 06 Start und Zusammenarbeit begleiten
Ich begleite Vertragsabstimmung, Projektstart, Feedback, Verlängerungen und Veränderungen während des Projekts.
Warum AS Recruitment
Fachliche Einordnung statt Buzzword-Abgleich.
Data Engineering und Machine Learning können sehr unterschiedliche Aufgaben bedeuten. Entscheidend ist, ob jemand Datenqualität, Architektur, Fachbereich und Betrieb realistisch zusammenführen kann.
Datenreife verstehen
Ob Plattformaufbau, Reporting, MLOps oder KI-Anwendung: Die passende Rolle hängt stark davon ab, wo Ihr Datenprojekt heute steht.
Persönliche Vorauswahl
Ich stelle nur Freelancer vor, bei denen Erfahrung, Verfügbarkeit und Rahmenbedingungen nachvollziehbar zu Ihrem Bedarf passen können.
Realistische Einordnung
Wenn Anforderungen, Markt, Budget oder Starttermin nicht zusammenpassen, wird das früh und offen angesprochen.
Begleitung über den Start hinaus
Auch nach der Vorstellung bleibe ich Ansprechpartnerin für Feedback, Abstimmungen und Verlängerungen.
FAQ
Fragen zu Data- und Machine-Learning-Freelancern.
Welche Data-Profile vermittelt AS Recruitment?
Der Schwerpunkt liegt auf selbstständigen Freelancern für Data Engineering, Cloud Data, Analytics, BI, Machine Learning, MLOps und datengetriebene Produktentwicklung.
Vermitteln Sie auch Machine-Learning-Spezialisten?
Ja. Je nach Bedarf können ML Engineers, Data Scientists, MLOps-Spezialisten oder technische Berater für produktive KI-Projekte angesprochen werden.
Sind kurzfristige Datenprojekte möglich?
Ja, sofern passende Freelancer verfügbar sind. Entscheidend sind Datenlage, Technologie, Projektziel, Starttermin, Auslastung und Einsatzmodell.
Sind Remote-Projekte üblich?
Viele Data- und ML-Aufgaben lassen sich remote oder hybrid begleiten. Workshops, Datenzugänge und Abstimmungen können je nach Projekt besondere Rahmenbedingungen erfordern.
Wie viele Profile erhalte ich?
Es gibt keine feste Anzahl. Vorgestellt werden nur Profile, bei denen eine nachvollziehbare fachliche Grundlage für die Empfehlung besteht.
Welche Informationen helfen für die Anfrage?
Hilfreich sind Datenquellen, Zielbild, Technologie, aktuelle Architektur, Aufgabe, Start, Laufzeit, Auslastung, Einsatzmodell und besondere Datenschutz- oder Sicherheitsanforderungen.
Projektbedarf besprechen
Lassen Sie uns klären, welche Data- oder ML-Unterstützung Ihr Projekt braucht.
Ein kurzer Austausch reicht oft, um Datenlage, Zielbild, Technologie, Einsatzmodell und nächste Schritte realistisch einzuordnen.