Django Experten in Frankfurt
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Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Django eingesetzt haben
Khaled Teilab
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
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.
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.
Kevin Meinon
Letzte Position:
Backend- und Infrastruktur-Ingenieur bei Mileo Systems GmbH
- Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
- Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
- Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
- Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen
Marie-Josée Mache
Letzte Position:
Java-Ingenieur / Entwickler bei Davaso GmbH
- Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
- Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
- Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
- Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
- Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.
Krunal Patel
Letzte Position:
Technischer Projektmanager bei Moon Technolabs Pvt. Ltd.
- Verantwortung für die End-to-End-Bereitstellung von Softwareprojekten in den Bereichen Gesundheitswesen, Gaming und Kommunikation.
- Tätigkeit als Projektmanager, Product Owner und Scrum Master für mehrere Agile-Teams.
- Überwachung der Festlegung des Projektumfangs, Sprint-Durchführung und Lieferverfolgung mit Jira und Confluence.
- Entwurf technischer Architekturen und API-Strategien zur Integration von Twilio, CRM-Systemen und VoIP.
- Leitung von KI/ML-Projekten zur Implementierung von Empfehlungssystemen und Automatisierungs-Workflows.
- Unterstützung im Pre-Sales durch Aufwandsschätzungen, technische Dokumentation und Angebotsprüfungen.
Leonard Hußke
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Delly Fofie
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Philip Iske
Letzte Position:
Frontend/E-Commerce bei Burda Solutions
- Weiterentwicklung des Cyberport/Computeruniverse-Onlineshops mit React, Next.js und SAP Commerce.
Dhruvil Kachhadiya
Letzte Position:
Junior Softwareentwickler bei Monarchy Infotech
- Entwickelte und pflegte webbasierte Anwendungen mit HTML, JavaScript, PHP, Python und MySQL.
- Unterstützte bei der Analyse, dem Design, dem Testen und der Umsetzung von Softwarelösungen.
- Arbeitete mit verschiedenen Teams zusammen, um Projektanforderungen zu sammeln und gute Ergebnisse zu liefern.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Django einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
56% (Deutschland: 58%)
Doktortitel
11% (Deutschland: 7%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
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 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 in der Praxis
Django ist ein Python-Webframework für strukturierte Backends, öffentliche Websites und interne Tools. Es passt zu Produkten, die klare Datenmodelle, schnelle Umsetzung und solide Sicherheit brauchen. Teams wählen es oft für inhaltsstarke Systeme, Portale und maßgeschneiderte Business-Anwendungen.
Was Spezialisten bauen
- Content-Management- und Publishing-Systeme
- REST-APIs und Service-Backends
- Interne Dashboards und Workflow-Tools
- Kundenportale und Self-Service-Apps
- Datengetriebene Webanwendungen
Ökosystem und Werkzeuge
Starke Django Spezialisten arbeiten bei Bedarf mit Django REST Framework, PostgreSQL, Celery, Redis und modernen Frontend-Schichten. Sie verstehen auch ORM-Design, Template-Rendering, Authentifizierung, Berechtigungen und Tests. Gute Arbeit hängt von einer sauberen Projektstruktur und einem zuverlässigen Deployment-Setup ab.
Wann freiberufliche Hilfe wichtig wird
Unternehmen holen Django Experten dazu, wenn ein Produkt einen schnellen Start braucht, nach technischem Schuldenaufbau gerettet werden muss oder Hilfe bei einer Funktion braucht, die viele Teile des Stacks berührt. Sie sind auch nützlich für Migrationen, Performance-Probleme und API-Design. In Frankfurt passt das oft zu Teams, die gezielte Unterstützung ohne langen Einstellungsprozess brauchen.
Was starke Experten gut können
Starke Fachleute halten Views schlank, Models sinnvoll und Abhängigkeiten unter Kontrolle. Sie schreiben gut lesbaren Code, schützen sensible Daten und hinterlassen Projekte, die leicht zu pflegen sind. Sie wissen auch, wann man Django mit Bordmitteln nutzt und wann eine kleine eigene Schicht die bessere Wahl ist.
Zusammenarbeit mit deinem Team
Django eignet sich gut für Remote-Arbeit, weil Anforderungen, Pull Requests und Tests leicht asynchron geprüft werden können. Für Teams in Frankfurt können Vor-Ort-Termine zum Start eines neuen Produkts, in der Discovery-Phase oder wenn viele Stakeholder abgestimmt werden müssen, hilfreich sein. Klare Kommunikation auf Englisch reicht für die Zusammenarbeit über mehrere Bereiche meist aus.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Django? Hier findest du die passenden Antworten.
Django wird verwendet, um Webanwendungen mit einem starken Datenmodell, klaren Berechtigungen und einem zuverlässigen Backend zu bauen. Es passt gut zu Content-Seiten, Portalen, Dashboards, internen Tools und API-first-Produkten. Viele Teams wählen es, wenn sie schnell vorankommen wollen, ohne auf Struktur zu verzichten.
Django ist das umfassendere Framework: Es bringt einen Admin-Bereich, ORM, Authentifizierung und eine klare Projektstruktur mit. Flask ist leichter und lässt mehr Raum für eigene Entscheidungen, während FastAPI oft für API-lastige Services mit starker Typunterstützung gewählt wird. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie viel Struktur dein Produkt braucht.
Ein starker Django Spezialist kennt sich in der Regel gut mit Python aus, außerdem mit PostgreSQL, REST-APIs, Tests und den Grundlagen des Deployments. Viele arbeiten auch mit Celery, Redis, Docker und Frontend-Integration. Wenn dein Projekt Suche, Queues oder Hintergrundjobs hat, sind diese angrenzenden Fähigkeiten sehr wichtig.
Ein Django Projekt kann in fast jeder Phase von freiberuflicher Hilfe profitieren, vom ersten Prototyp bis zu einem bestehenden System mit laufenden Änderungen. Entscheidend ist nicht das Alter der Codebasis, sondern das Risiko, die Anzahl der beweglichen Teile und wie schnell du Fortschritte brauchst. Komplexe Berechtigungslogik, Migrationen oder Performance-Arbeiten rechtfertigen oft schon früh spezialisierte Unterstützung.
Ja. Django eignet sich sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil Code, Tests und Tickets klar geprüft werden können und die meiste Arbeit in gemeinsamen Repositories stattfindet. Für Teams in Frankfurt kann ein hybrides Setup zum Projektstart oder dann helfen, wenn Business-Stakeholder Workshops vor Ort wünschen.
Achte auf einen Django Spezialisten, der Abwägungen erklären kann und nicht nur Code schreibt. Gute Zeichen sind eine saubere App-Struktur, ein sinnvoller Umgang mit dem ORM, Testabdeckung, sichere Authentifizierung und praxisnahe Deployment-Gewohnheiten. Bitte um Beispiele für APIs, Admin-Workflows oder komplexe Geschäftsregeln, die er umgesetzt hat.
Ja, Django ist oft eine starke Wahl für interne Tools, weil die Admin-Oberfläche und die eingebaute Authentifizierung Zeit sparen. Es funktioniert gut, wenn Fachanwender zuverlässige Formulare, Freigaben, Berichte oder Content-Management brauchen. Wenn das Tool datenintensiv ist, liefert Django meist eine solide Basis mit weniger eigenem Infrastrukturaufwand.
Frage, wie der Django Freelancer die App strukturieren, Tests handhaben und die Datenbankschicht verwalten würde. Frage auch, was er für Hintergrundjobs, Caching und API-Design nutzen würde, falls das zum Umfang gehört. Seine Antworten sollten konkret zu deinem Produkt passen und nicht nur allgemeines Framework-Gerede sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 707 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (40%) und Bank- und Finanzwesen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Django eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
