Django Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KIEngagiere Experten, die Django-APIs, Admin-Tools und sichere Webanwendungen mit Python, PostgreSQL, Celery und Django REST Framework bauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Django eingesetzt haben
Syed Abdul
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Giant Eagle
- Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
- Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
- Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
- Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
- Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
- Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
- Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
- Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
- Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
- Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
- Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
- Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
- Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.
Haseeb Zahid
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Muzamal Ali
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Can Savastürk
Letzte Position:
Platform Engineer bei ClimateChoice
In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.
- Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
- Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
- Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
- Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
- Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.
Nino Sandmeier
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Tobias Jaeuthe
Letzte Position:
Konzeption eines AI-Agenten basierten ERP-Systems
- Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
- Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
- Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
- Planung der Agentenorchestrierung
- Prototypenentwicklung- und Demonstration
Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux
Domenik Jones
Letzte Position:
Python-Entwickler und Cloud-Migrationsberater bei Unbekannt
- Unterstützte den Wechsel des Unternehmens von einer On-Premise-Architektur zu AWS-Cloud-Diensten, modernisierte die Infrastruktur und optimierte die Betriebseffizienz.
- Setzte Fachwissen in Automatisierung und Softwareimplementierung ein, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Rentabilität zu steigern.
- Implementierte Poetry und Ruff, um das Python-Abhängigkeitsmanagement und die Code-Qualitätsprüfungen zu optimieren, was die Entwicklungseffizienz verbesserte und Fehler reduzierte.
- Implementierte eine automatisierte CI/CD-Strategie mit GitHub Actions, die die Bereitstellungszeiten verkürzte und manuelle Eingriffe minimierte.
- Führte eine Deployment-Automatisierung für Kubernetes ein, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen im gesamten Unternehmen zu verbessern.
- Bewertete und implementierte Apache Airflow für das Workflow-Management, was zu einer effizienteren Planung und Überwachung von Datenpipelines führte.
- Erstellte Datenschnittstellen für Energiehändler, die ihnen ermöglichten, ihre Gewinnmargen durch verbesserte Datenanalyse und Entscheidungswerkzeuge zu optimieren.
Paulo Andrade
Letzte Position:
Gründer und Produktleiter bei Muvuca Solutions
- Führte eine Climate-Tech-Beratung von Anfang bis Ende: koordinierte funktionsübergreifende Teams, verantwortete Kundenstrategie und Projektmanagement und lieferte ESG-Strategien und KI-first-Produkten.
- Blieb hands-on bei Discovery, Analysen, Roadmapping, Architektur und QA, um die Qualität der Umsetzung sicherzustellen.
- Entwarf, entwickelte und brachte Jody auf den Markt, einen KI-Reiseplaner (Demo-Zugangsdaten verfügbar).
Ines Rahrah
Letzte Position:
Unternehmer bei ZuManAsha
- Aufbau und Betrieb eines erfolgreichen Geschäfts für handgefertigte Tabletts, verkauft über Etsy und Spock, mit über 120 Bestellungen und konstanten 5-Sterne-Bewertungen.
- Management aller Abläufe (Produktdesign, internationaler Versand und Marketing über Instagram, TikTok und Etsy) und Ausbau einer globalen Kundschaft.
Shivansh Dania
Letzte Position:
Product Manager bei Es Magico
- Einführung eines KI-Marktplatz-Aggregators unter Nutzung tiefgreifender Kenntnisse im E-Commerce und bei Marktplätzen, der die Produktlistungszeit um 65 % verkürzte und die Compliance-Raten für einen US-Kunden um 70 % verbesserte
- Implementierung von KI-basierten Funktionen zur Inhaltserstellung und Bildvalidierung auf Basis marktplatzspezifischer SEO-Prinzipien und Verkaufsrichtlinien, wodurch bis zu 8 Stunden manueller Arbeit pro Woche entfielen
- Erstellung eines intelligenten Inventarsystems mit Nachfrageprognosealgorithmen, das Lagerausfälle um 30 % reduzierte und die plattformübergreifende Bestandsverteilung über mehrere Vertriebskanäle optimierte
- Entwicklung eines konversationalen KI-Vertriebsagenten zur Erreichung einer Reaktionslatenz von <600 ms und einer Intent-Klassifikationsgenauigkeit von >92 %, um natürliche, menschenähnliche Interaktionen in über 10 indischen Sprachen zu gewährleisten
- Integration personenbezogener Gesprächsabläufe, die das Engagement und die Upsell-Konversionen um 28 % steigerten, unter Einsatz von LLMs, SLMs, RAG sowie den neuesten STT- und TTS-Technologien
- Bereitstellung eines Enterprise-CRM- und Lead-Management-Systems für den Immobilienbereich, das den Aufwand für die Lead-Verwaltung durch automatisierte Workflows um 60 % senkte
- Entwurf rollenbasierter Zugriffskontrollen nach Durchführung von über 50 Stakeholder-Interviews zur Identifizierung kritischer Sicherheitsanforderungen
- Steuerung der Sprint-Durchführung mit 90 % termingerechter Feature-Lieferung bei gleichzeitiger Einhaltung technischer Qualitätsstandards
- Entwicklung einer globalen VoIP-Anwendung von der Konzeptphase bis zum Launch durch Definition der Produktstrategie basierend auf Wettbewerbsanalysen für einen australischen Kunden
- Reduzierung von Onboarding-Hürden um 60 % durch UX-Optimierung, was zu 25 % höheren Nutzerkonversionsraten führte
- Durchführung datengetriebener Priorisierung zur Beschleunigung der Markteinführung unter Abwägung technischer Einschränkungen
Srikar Kodi
Letzte Position:
Anwendungsentwickler bei Vavili Technologies
- War als Full-Stack-Entwickler entscheidend an der Entwicklung von templeswiki.com beteiligt und erstellte und optimierte mehrere Seiten und Microservices, um ein responsives und benutzerfreundliches Erlebnis sicherzustellen.
- Entwickelte einen interaktiven Chatbot mit Natural Language Processing (NLP), um die Nutzerinteraktion zu verbessern und die Kundenkommunikation in der Anwendung zu vereinfachen.
- Baute eine robuste ETL-Pipeline mit Python auf, um mehrsprachige Labels zu erstellen und so eine nahtlose Übersetzung von Inhalten zu ermöglichen.
- Leitete das QA-Team, erstellte einen umfassenden Testplan, um die reibungslose Funktion der Anwendung gründlich zu prüfen, und entwickelte gleichzeitig ein internes Tool zur Anwesenheitsdokumentation, um die Effizienz zu steigern.
Mehul Jain
Letzte Position:
Physiobuddy
- Projekt für mobile Nutzer, um Physiotherapie aus der Ferne durchzuführen.
Nicolás Widera
Letzte Position:
Interim Berater für Kommunikation und Marketing Services; Freelance Projektleiter und Projektmanager bei Freelance
- Agencies: Aimaq & Stolle, Aperto (IBM iX), Antoni, Axel Springer Corporate Solutions, BRANDS ON MARS, Deepblue Networks, Freunde des Hauses, GERLACHHARTOG, GGD Mullen Lowe, GTB Germany (VMLY&R), GUD.berlin, Hello White Parrot, Interone, Jung von Matt, Kulturprojekte Berlin, MACKAT, Neteye (Yours Truly), Ogilvy & Mather, rethink/C3, Ressourcenmangel, Scholz & Friends, Serviceplan One, Shanghai.Berlin, Wunderman, wirDesign, zweimaleins (Saatchi & Saatchi Pro)
- Companies: Bringmeister - Partner von EDEKA, DIN MEDIA (Beuth Verlag), eprimo, GLOBUS Markthallen, Miles & More/Lufthansa, MOIA, VDA – Verband der deutschen Automobilindustrie, VIP Services Frankfurt
- Roles: Client Service Director, Unit Leiter, Account Director, Account Manager, Projekt Manager, Product Owner, Brand Manager, Senior Marketing Manager, Marketing Referent
Frank Bohnsack
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Freelancer
- Freiberuflicher Software Engineer mit Fokus auf Backend (Python/Django) und Frontend (VueJS).
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Django einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
44% (Deutschland: 58%)
Doktortitel
6% (Deutschland: 7%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
89% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Django 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
Django für Webprodukte
Django ist ein Python-Webframework zum Erstellen von backendlastigen Produkten, Content-Systemen, internen Tools und API-Services. Es passt zu Teams, die klare Struktur, Sicherheit und schnelle Umsetzung brauchen, ohne jede Ebene von Grund auf neu zu bauen.
Typische Umsetzungsarbeit
- Individuelle Webanwendungen und Portale
- REST-APIs für Frontends und mobile Apps
- Admin-Oberflächen und redaktionelle Workflows
- Authentifizierung, Berechtigungen und Benutzerverwaltung
- Datengetriebene Dashboards und Operations-Tools
Zentrales Ökosystem
Gute Django-Arbeit umfasst oft Django REST Framework, PostgreSQL, Celery, Redis und Test-Tools wie pytest. Viele Projekte nutzen außerdem Template-Rendering, Hintergrundjobs und Deployment-Setups auf Basis von Docker, Nginx und Cloud-Services.
Wann externe Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Django-Spezialisten ins Boot, wenn eine bestehende Codebasis erweitert, bereinigt oder schneller geliefert werden muss. Das ist in Berlin häufig bei Teams der Fall, die SaaS-Produkte, Medientools, Marktplätze und interne Systeme bauen, die solide Python-Backend-Arbeit brauchen.
Was gute Spezialisten tun
Ein guter Django-Profi schreibt wartbaren Code, versteht die Projektstruktur und hält Models, Views, Serializers und Services sauber getrennt. Er achtet außerdem auf Tests, Migrationen, Sicherheit, Performance und gut lesbare Admin-Workflows, nicht nur darauf, Funktionen schnell auszuliefern.
Wie Teams mit ihnen arbeiten
Django-Spezialisten können sich Remote-Produktteams anschließen, vor Ort in Berlin arbeiten oder je nach Sprint und Bedarf der Stakeholder beides kombinieren. Klare APIs, vorhandene Tickets und Zugriff auf das aktuelle Datenmodell helfen ihnen, schnell zu starten und ohne Verzögerung zu liefern.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Django am häufigsten gestellt werden.
Django wird verwendet, um Webanwendungen im Backend, APIs, Admin-Tools, inhaltslastige Seiten und interne Systeme zu bauen. Es passt besonders gut, wenn ein Projekt klare Struktur, eingebaute Sicherheitsfunktionen und schnelle Umsetzung in Python braucht.
Django bringt mehr eingebaute Struktur mit als Flask und mehr Anwendungsfunktionen direkt mit als FastAPI. Teams entscheiden sich oft dafür, wenn sie ein vorgegebenes Framework mit Authentifizierung, Admin, ORM und festen Projektkonventionen wollen.
Ein starker Django Spezialist sollte auch Python sehr gut kennen sowie PostgreSQL, REST-APIs, Testing und die Grundlagen von Deployment. Vertrautheit mit Django REST Framework, Celery, Redis und Docker ist für die Praxis oft wichtig.
Ein Django Spezialist kann mit wenig Kontext starten, wenn die Codebasis sauber ist und die Aufgabe klar definiert ist. Bei größeren Refactorings, Migrationen oder API-Änderungen braucht er Zugriff auf das Datenmodell, den Deployment-Ablauf und die bestehenden Geschäftsregeln.
Ja, Django eignet sich sehr gut für Berliner Teams, die SaaS-Produkte, Mediensysteme, Marktplätze und interne Tools bauen. Viele Projekte lassen sich komplett remote umsetzen, aber die Zusammenarbeit vor Ort kann helfen, wenn Produkt, Design und Backend eng abgestimmt werden müssen.
Django kann für reine API-Projekte eine sehr gute Wahl sein, vor allem wenn das Projekt auch Admin-Zugriff, Authentifizierung oder starkes Datenhandling braucht. Mit Django REST Framework wird es zu einem praktischen Backend für Web- und Mobile-Clients.
Achte auf sauberes Model-Design, eine sinnvolle Trennung der Verantwortlichkeiten und Tests, die wichtige Geschäftsregeln in Django abdecken. Gute Spezialisten erklären außerdem Abwägungen, gehen sorgfältig mit Migrationen um und behalten Performance und Sicherheit im Blick.
Nicht jede Django-Aufgabe braucht ein sehr senioriges Profil, aber Legacy-Bereinigung, Performance-Probleme und Produktionsfixes profitieren meist von mehr Erfahrung. Kleinere Feature-Arbeit kann oft von einem soliden Spezialisten übernommen werden, der das Framework und den umliegenden Python-Stack kennt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 80 €, was einem Tagessatz von etwa 642 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 44% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (84%) und Spanisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Automotive (37%) und Einzelhandel (37%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Produktentwicklung (89%) und Business Intelligence (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Django 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.
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