Django Experten in Frankfurt
in wenigen Minuten mit der Kraft der KIArbeiten Sie mit Spezialisten, die skalierbare Backends entwickeln, saubere RESTful-Services gestalten und PostgreSQL-Datenbanken integrieren. FRATCH liefert eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Django eingesetzt haben
Alexander H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Full-Stack-Engineer & Tech Lead bei Selbstständig
- Full-Stack-Entwicklung mit TypeScript
- Anwendungsarchitektur
- Technische Leitung
- Infrastruktur und Skalierbarkeit
- Migrationen von Legacy-Systemen und Architekturen
- Produktive Anwendungen entwickeln und verbessern
Khaled T.
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
Ulm P.
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 M.
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 M.
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 P.
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.
Tan P.
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.
Leonard H.
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 F.
Letzte Position:
Papa von 2 Töchter bei Familie
Philip I.
Letzte Position:
Frontend/E-Commerce bei Burda Solutions
- Weiterentwicklung des Cyberport/Computeruniverse-Onlineshops mit React, Next.js und SAP Commerce.
Dhruvil K.
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
13 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 58%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Django Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (45%)
- Bildung (36%)
- Transport und Logistik (36%)
- Einzelhandel (36%)
- Gesundheitswesen (27%)
- Versicherung (27%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Das Python-Framework für hochbelastete Anwendungen
Django treibt robuste Webplattformen im Wirtschaftsraum Rhein-Main an. Teams entscheiden sich für dieses hoch entwickelte Python-Webframework wegen seiner Sicherheit, des integrierten ORM und der schnellen Umsetzung. Es eignet sich hervorragend für komplexe Datenpipelines, die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und transaktionsintensive Backends.
Zentrale Stärken des Ökosystems
- Voll ausgestattetes Django ORM für Migrationen und relationale Modellierung
- Django REST Framework für performante interne und öffentliche APIs
- Native Administrationsoberfläche für eine schnelle operative Übersicht
- Asynchrone Funktionen mit Celery und Redis-Task-Workern
Zentrale Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen
Frankfurter Unternehmen setzen die Technologie für datenintensive Portale, Abwicklungssysteme im Finanzbereich und B2B-SaaS-Lösungen ein. Die Sicherheitsmechanismen schützen Organisationen vor Cross-Site-Request-Forgery, Clickjacking und SQL-Injection, ohne zusätzliche Middleware-Schichten zu erfordern.
Wann externe Unterstützung sinnvoll ist
- Migration älterer monolithischer Anwendungen zu sauberen Service-Architekturen
- Optimierung umfangreicher PostgreSQL-Abfragen und langsamer Datenbankengpässe
- Aktualisierung älterer Versionen zur Aufrechterhaltung von Sicherheitspatches
- Integration von Enterprise-Tools und Zahlungsschnittstellen von Drittanbietern
Woran sich herausragende Praktiker erkennen lassen
Top-Spezialisten schreiben idiomatisches Python, vermeiden das N-plus-eins-Abfrageproblem und strukturieren saubere modulare Anwendungen. Sie entwickeln testgetriebene Workflows mit pytest, verwalten Zustände effizient in Celery und konfigurieren Produktionsumgebungen mit Docker, Gunicorn und Reverse Proxies wie Nginx.
Lokale Zusammenarbeit und Umsetzung
Die meisten Projekte laufen in hybriden Modellen und verbinden eigenständige Remote-Arbeit mit regelmäßiger Abstimmung vor Ort in Frankfurt. Spezialisten bewegen sich sicher in zweisprachigen Umgebungen und koordinieren sich in Produkt- und Infrastrukturbereichen problemlos auf Englisch und Deutsch.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Django? Hier findest du die passenden Antworten.
Organisationen verwenden Django, um skalierbare Webanwendungen, API-Backends und datenorientierte Softwareplattformen zu entwickeln. Seine umfassende Struktur bietet Authentifizierung, Administrationsoberflächen und Datenbankabstraktion direkt ab Werk. Teams kombinieren es häufig mit Frontend-Frameworks wie React oder Vue für moderne Unternehmensoberflächen.
Während Flask und FastAPI als Mikroframeworks auf einen minimalen Umfang ausgerichtet sind, bietet Django ein integriertes Ökosystem mit sofort nutzbaren Migrationen und einer Administrationsoberfläche. Es wird typischerweise bevorzugt, wenn komplexe Systeme entwickelt werden, die standardisierte Muster in größeren Engineering-Teams erfordern. FastAPI bleibt verbreitet, wenn ausschließlich schlanke, vollständig asynchrone Microservices entwickelt werden sollen.
Ein qualifizierter Django-Experte muss über fundierte Kenntnisse in Python, relationalen Datenbanken wie PostgreSQL und asynchroner Ausführung mit Celery und Redis verfügen. Erfahrung mit Docker, Continuous-Integration-Pipelines und API-Design über Django REST Framework ist ebenfalls entscheidend für reibungslose Produktionsbereitstellungen.
Untersuchen Sie die Muster für Datenbankzugriffe in den Views, um sicherzustellen, dass das Django ORM select_related und prefetch_related korrekt verwendet. Gute Spezialisten setzen automatisierte Tests mit pytest durch, trennen die Geschäftslogik von den Views in Selector- und Service-Schichten und gehen sorgfältig mit Migrationen um.
Modernes Django umfasst native asynchrone Views, Middleware und ORM-Schnittstellen, um parallele Aufgaben effizient zu verwalten. In Kombination mit Django Channels und WebSockets unterstützt es Echtzeitbenachrichtigungen und Live-Updates neben herkömmlichen HTTP-Anfragezyklen.
Die meisten Django-Projekte werden remote umgesetzt, doch Unternehmen in Frankfurt schätzen häufig hybride Modelle für Sprint-Planungen oder Sitzungen zur technischen Architektur. Freelancer aus der Region integrieren sich problemlos in lokale Teams und erfüllen zugleich Anforderungen an Datenschutz und Zeitzonen.
Die in Django integrierten Sicherheitsstandards schützen vor gängigen Web-Schwachstellen und machen das Framework für compliance-intensive Umgebungen in Finanzzentren wie Frankfurt attraktiv. Seine vorhersehbare Struktur und die umfangreiche Dokumentation erleichtern die langfristige Wartung für interne Teams.
Engineering-Teams in Frankfurt arbeiten bei Dokumentation, Codebasen und täglichen Stand-ups üblicherweise auf Englisch. Ein Django-Experte mit fließenden Deutschkenntnissen ist jedoch eine große Hilfe bei der direkten Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern, Compliance-Beauftragten und Betriebsteams.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 87 €, was einem Tagessatz von etwa 697 € 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, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 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 (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Django in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (45%) und Bildung (36%).
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 (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Django eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
