Freiberuflicher Data & Lakehouse Consultant · Databricks

Ihre Databricks-Plattform,
geplant, gebaut und im Betrieb

Ich konzipiere Ihre Datenplattform, baue sie mit Ihrem Team auf und bringe sie bis in den produktiven Betrieb. Danach führen Ihre Entwickler alles selbst weiter. Kein Lock-in.

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Simon Schröder

Über mich

Nach Jahren im Data-Engineering bin ich überzeugt: Plattformen werden nicht alleine durch Werkzeuge gut, sondern durch die Haltung ihrer Macher und Nutzer. Wer Teams nur versorgt, schafft Abhängigkeit. Wer Teams befähigt, schafft Wert und multipliziert ihn. Deshalb arbeite ich mit Databricks: Für viele Teams ist es die richtige Wahl, weil es Innovationskraft, eine breite Feature-Abdeckung und Ausgereiftheit mit einer Zugänglichkeit verbindet, die den Einstieg für das ganze Team leicht macht.

Informatikstudium an der Ruhr-Universität Bochum, danach Evonik, wo ich Computer Vision für reale Industrieanwendungsfälle eingesetzt und sehr unterschiedliche Datenlandschaften kennengelernt habe. Bis 2026 verantwortete ich bei Fiege Logistics eine Databricks-Plattform auf Azure, auf der ganze Teams täglich arbeiten.

Meine Wurzeln liegen im Ruhrgebiet: pragmatisch, ehrlich, gerade, mit dem Anspruch, dass etwas am Ende wirklich funktioniert. Was mich privat und beruflich antreibt, ist dasselbe: Dinge verstehen, wie sie zusammenhängen, und sie besser machen.

Seit 2026 berate ich als freiberuflicher Data & Lakehouse Consultant. Ich gestalte Databricks-Architekturen, unterstütze bei der Automatisierung von Plattformen, baue Pipelines, die im Betrieb bestehen, und arbeite so, dass mein Auftraggeber mich nicht braucht, wenn ein Projekt endet.

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Angebote

Drei Einstiegs Pakete, drei Erweiterungs Pakete. Jedes beginnt bei einem klaren Anlass und endet in einem definierten Ergebnis.

  • Einstiegs Pakete

  • Plattform läuft bereits

    Databricks Kostencheck

    Ein Bericht mit bezifferter Maßnahmenliste: Einsparung, Aufwand und Risiko je Position, im Übergabe-Workshop persönlich erläutert. Ihre Grundlage für alle weiteren Entscheidungen.

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    Ablauf: Sie geben mir Lesezugriff auf Ihre Databricks-Umgebung. Ich analysiere ihr Platform und identifiziere, wo Kosten optimierbar sind. Sie erhalten einen schriftlichen Bericht mit priorisierten Maßnahmen: Einsparpotenzial, Umsetzungsaufwand und Risiko je Position. Im Übergabe-Workshop gehen wir jede Position gemeinsam durch, sodass Sie eine Grundlage für Ihre weiteren Entscheidungen haben.

  • Entscheidung noch offen

    Fabric vs Databricks Check

    Eine strukturierte Bewertung beider Plattformen: Kosten, Features, Lock-in, Roadmap. Sie erhalten eine explizite, schriftlich begründete Empfehlung, in wenigen Tagen.

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    Ablauf: In einem Workshop erfasse ich Ihre Anforderungen, Ihre bestehende Datenlandschaft und die Kenntnisse Ihres Teams. Anschließend bewerte ich beide Plattformen entlang definierter Kriterien: Kostenmodell, Feature-Abdeckung für Ihre konkreten Use Cases, Integrationsaufwand, Lock-in-Risiko und Produkt-Roadmap. Sie erhalten eine schriftliche Empfehlung mit Kriterienmatrix, Begründung und Gegenargumenten, sodass Sie die Entscheidung intern nachvollziehen und verteidigen.

  • Angebot liegt vor

    Databricks Zweitmeinung

    Ein Review Ihres Angebots von Großanbieter oder Systemintegrator: Architektur, Umfang, Preis. Sie erhalten ein klares Urteil, in wenigen Tagen, bevor Sie unterschreiben.

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    Ablauf: Sie stellen mir das Angebot und auf Wunsch Architekturunterlagen vertraulich zur Verfügung. Ich prüfe Architektur, Umfang und Preis auf Passung zu Ihren Zielen: Ist der Umfang gerechtfertigt? Fehlt etwas Entscheidendes? Ist etwas überdimensioniert? Sie erhalten ein klares, schriftlich begründetes Urteil innerhalb weniger Tage, vertraulich und ohne Weitergabe an Dritte.

  • Erweiterungs Pakete

  • Wenn die Richtung steht

    Databricks Migrationskonzept

    Planung und Konzeption der individuell maßgeschneiderten Zielarchitektur: Workspace-Konzept, Unity-Catalog-Konzept und vieles mehr, genau nach Ihren Bedarfen.

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    Liefergegenstand ist ein belastbares Konzeptdokument: Zielarchitektur, Workspace-Struktur, Unity-Catalog-Design mit Katalogen, Ingestions- und Migrationsstrategie, CI/CD- und Deployment-Ansatz sowie ein konkreter Umsetzungsplan mit Phasen und Verantwortlichkeiten.

  • Wenn migriert wird

    Begleitete Databricks Migration

    Gemeinsam mit Ihrem Team setze ich Ihre neue Plattform auf. Ihr Team kennt anschließend alle Details und kann übergangslos in den Betrieb wechseln.

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    Ich unterstütze Ihr Team: Aufbau der Zielplattform nach Konzept, gemeinsame Migration der ersten Pipelines mit Ihren Entwicklern, Einrichtung von CI/CD, Governance und Monitoring. Vom ersten Tag an bauen Sie mit. Am Ende betreibt Ihr Team die Plattform eigenständig und braucht mich nicht mehr.

  • Laufend

    Databricks Engineering on Demand

    Engineering-Kapazität für Ihre Databricks-Plattform: Pipelines entwickeln und optimieren, Jobs und Deployment automatisieren, Kosten und Governance im Griff. In festem Rhythmus, ohne Vollzeitstelle.

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    In einem festen Rhythmus (zum Beispiel ein bis zwei Tage pro Woche) arbeite ich direkt in Ihrer Plattform: neue Pipelines entwickeln, bestehende Jobs optimieren, Deployment und Tests automatisieren, Kosten und Governance im Blick behalten. Planbare Kapazität ohne Vollzeitstelle und jede Änderung entsteht gemeinsam mit Ihrem Team, sodass das Wissen bei Ihnen bleibt.

Darüber hinaus: individuelle Beratung auf Stundenbasis. Pakete mit definiertem Liefergegenstand. Details und Preise persönlich auf Anfrage.

So arbeite ich

Tiefe statt Oberfläche: Analyse aus ersten Prinzipien, keine Schablonen-Slides.

Enablement statt Abhängigkeit: Ihr Team betreibt die Plattform ab dem Tag, an dem ich gehe.

Praxis statt Folien: Ich baue selbst mit und löse Probleme im Betrieb.

Verfügbarkeit

Ab Q4 2026 noch freie Kapazitäten.

Remote international verfügbar, vor Ort im Radius von 100 km um Mülheim an der Ruhr.

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Werdegang

Freiberuflicher Data & Lakehouse Consultant

Aktuell
Selbstständig

seit 2026

Ich mache Databricks für meine Kunden betriebsbereit: Kosten vorher prüfen, Migration planen und umsetzen, Plattform laufend weiterentwickeln. Definiertes Ergebnis, kein Lock-in.

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Ich habe mich 2026 selbstständig gemacht, nachdem ich eine Databricks-Plattform betrieben habe, auf die ganze Teams täglich angewiesen waren. Ich habe die andere Seite des Marktes kennengelernt: Großanbieter und Systemintegratoren, die Projekte verkaufen, die Abhängigkeit schaffen statt Fähigkeiten aufzubauen. Meine Antwort ist eine Treppe aus risikoarmen Einstiegspunkten. Ein Kostencheck, bevor irgendetwas anderes passiert. Eine Zweitmeinung, bevor jemand ein Angebot unterschreibt. Ein Fabric-vs-Databricks-Check, solange die Entscheidung noch offen ist. Erst danach die größeren Arbeiten: Migrationskonzepte, begleitete Migrationen, Engineering on Demand. Jedes Projekt endet auf dieselbe Weise: Ihr Team betreibt die Plattform ohne mich. Das ist kein Nebeneffekt. Das ist der Liefergegenstand.

Platform Data Engineer

Fiege Logistics

2024–2026

Aufbau und Betrieb einer Databricks-Plattform auf Azure für mehrere interne Entwicklerteams. Plattform-Innovation, Infrastruktur-Automatisierung, Absicherung der Daten.

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2024 bin ich als Platform Engineer zu Fiege Logistics gewechselt, um mich dort um die Azure-basierte Datenplattform zu kümmern, die von mehreren internen Entwicklerteams täglich genutzt wird. Anfangs bestand die Umgebung aus einer Vielzahl unterschiedlicher Azure Services. Die Herausforderungen: Sicherheit erhöhen, Kostentransparenz schaffen, Datenverfügbarkeit herstellen. Die Plattform musste Mehrwert liefern, ohne selbst zum Engpass zu werden. Gemeinsam mit meinem Team habe ich die Migration auf die Databricks-Plattform durchgeführt. Ich habe die Infrastruktur mit Terraform automatisiert, CI/CD aufgesetzt, die Plattform abgesichert und das Netzwerkkonzept geplant. In Unity Catalog habe ich Datenmodelle entworfen und die Daten abgesichert. Declarative Automation Bundles (DABs) habe ich als Standardweg eingeführt, um Ressourcen bereitzustellen und zu verwalten. Was mir besonders am Herzen liegt: Enablement. Ich habe Teams und Entwickler gecoacht, bis sie ihre eigenen Lösungen bauen und betreiben konnten, ohne auf mein Team warten zu müssen. Im Dezember 2025 habe ich unseren Ansatz für Multi-Workspace-Pipeline-Orchestrierung auf einem Databricks User Group Treffen vorgestellt.
Python SQL dbt Databricks Unity Catalog Declarative Automation Bundles (DABs) Databricks Dashboarding Databricks Apps Azure OpenTofu Terraform CI/CD Datenmodellierung Data Quality & Testing

Data Scientist & Data Engineer

Evonik

2020–2024

Einsatz von Computer-Vision-Modellen für industrielle Qualitätssicherung. Datenpipelines (On-Premises und Cloud), Energiedatenmanagement auf Azure mit Databricks.

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Vier Jahre habe ich bei Evonik in einer Abteilung für Digitalisierung gearbeitet, nah dran an den Produktionsanlagen. Der tägliche Austausch mit Chemikern, Physikern, Biologen und anderen war ein Gewinn: unterschiedliche Hintergründe, ein gemeinsames Ziel und eine exzellente Zusammenarbeit über alle Disziplinen hinweg. Gemeinsam haben wir Anlagendaten in Entscheidungen übersetzt. Als Product Manager für das Computer-Vision-Produkt habe ich das CV-Angebot über die Organisation hinweg verantwortet: Modelle im Einsatz für industrielle Qualitätskontrolle und Produktkonsistenz. Ich habe Datenpipelines on-premises und in der Cloud gebaut, die Aufbereitung und Bereitstellung von Analysedaten automatisiert und mit Prozessdaten aus kontinuierlichen Anlagen und Batch-Prozessen gearbeitet. Zusätzlich habe ich Energieverbrauchsdaten für Zertifizierungsprozesse betreut und ein Energiedatenmanagement auf Azure Databricks umgesetzt.
Python SQL Databricks Kubernetes Docker Podman Datenmodellierung Machine Learning Computer Vision

B.Sc. & M.Sc. Angewandte Informatik

Ruhr-Universität Bochum

2014–2020

Schwerpunkt Software Engineering und Machine Learning mit Fokus auf Computer Vision. Vom klassisch-statistischen Spektrum bis zu Deep-Learning-Architekturen.

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B.Sc. und M.Sc. Angewandte Informatik an der Ruhr-Universität Bochum mit Schwerpunkt Software Engineering und Machine Learning, Fokus Computer Vision. Das Spektrum reichte von klassisch-statistischen Verfahren bis zu Deep-Learning-Architekturen: die Grundlage für den späteren Wechsel zwischen methodischer Tiefe und industrieller Praxis.
Software Engineering Machine Learning Computer Vision

Vorträge & Community

Januar 2026

Databricks Days: Host & Organisator (FIEGE)

Industriefokussierter Databricks-Workshop für Manufacturing & Logistics, gehostet bei FIEGE in Münster. Databricks führte fachlich durch ein End-to-End-Szenario: AI Forecasting, Self-Service Insights mit Databricks One und Genie, AI Agents für operative Entscheidungen sowie Echtzeit-IoT-Daten mit Lakeflow und Zerobus. Ich habe das Event auf Fiege-Seite organisiert und als Host begleitet.

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Dezember 2025

Databricks User Group Speaker

Vortrag zur Orchestrierung von Datenpipelines auf Azure Databricks in einer Multi-Workspace-Plattform für großskalige Logistik. Best Practices mit der Community geteilt.

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