
Django-Experten in Frankfurt
, die innerhalb von Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die sichere Webanwendungen, REST APIs und datenintensive Plattformen mit Django, Python und seinem ausgereiften Ökosystem entwickeln. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Django-Experten 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.
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.
Leonard H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluierung 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
- Einrichtung und Administration des Databricks Workspace
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung der Datenqualität
- Evaluierung möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Django-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 15 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: 56%)
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Django-Experten 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Django-Experten 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
Django-Grundlagen
Django ist ein Python-Webframework, mit dem sich schnell sichere und wartbare Anwendungen entwickeln lassen. Es umfasst Routing, Formulare, Authentifizierung, einen objektrelationalen Mapper und eine Administrationsoberfläche, sodass sich Teams auf die Produktlogik konzentrieren können, anstatt grundlegende Webarbeit zu wiederholen. Der umfassende Ansatz eignet sich sowohl für fokussierte Services als auch für komplexe Geschäftsplattformen.
Produkte und Anwendungsfälle
Django-Spezialisten entwickeln Kundenportale, Content-Plattformen, interne Tools, Marktplätze und datenbasierte Anwendungen. Sie strukturieren wiederverwendbare Anwendungen, stellen APIs bereit und verbinden Geschäftsprozesse mit zuverlässigen Persistenzschichten.
- Modelle, Berechtigungen und Geschäftsregeln entwerfen
- Serverseitig gerenderte Oberflächen und REST APIs entwickeln
- Administrationsabläufe für operative Teams erstellen
- Zahlungen, Suche, Messaging und externe Services integrieren
Ökosystem und Tools
Professionelle Django-Projekte verbinden meist Python, PostgreSQL und einen klaren Bereitstellungsprozess. Zu den gängigen Tools gehören Django REST framework, Celery für Hintergrundaufgaben, Redis für Warteschlangen oder Caching und pytest für automatisierte Prüfungen. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit Docker, GitHub Actions, Nginx und Cloud-Infrastruktur.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen oft einen Django-Experten hinzu, wenn ein Prototyp eine produktionsreife Struktur benötigt, eine bestehende Anwendung schwer zu ändern geworden ist oder eine neue API mehrere Systeme verbinden muss. In Frankfurt kann die Remote-Zusammenarbeit lokale Teams aus Produktentwicklung, Finanzen, Logistik und Service unterstützen und gleichzeitig eine klare Kommunikation zwischen deutsch- und englischsprachigen Beteiligten gewährleisten.
- Bestehende Django-Anwendungen modernisieren
- Performance, Sicherheit und Testabdeckung verbessern
- Releases, Migrationen und Bereitstellungspipelines vorbereiten
Was starke Spezialisten liefern
Qualität zeigt sich in durchdachten Datenmodellen, kleinen wartbaren Anwendungen und klar definierten Berechtigungsregeln. Gute Fachkräfte verstehen Datenbankindizes, Transaktionsverarbeitung, Caching, asynchrone Arbeit und API-Design. Sie dokumentieren Abwägungen, testen wichtige Abläufe und machen betriebliche Anforderungen vor dem Release sichtbar.
Die richtige Passung wählen
Passen Sie den Spezialisten an die tatsächlichen Einschränkungen des Systems an: Produktumfang, vorhandener Python-Code, Datenvertraulichkeit, Integrationen und Hosting-Modell. Bitten Sie um Beispiele vergleichbarer Django-Projekte und besprechen Sie, wie die Person mit Migrationen, Sicherheitsupdates und Vorfällen in der Produktion umgeht. Eine gute Passung kann technische Entscheidungen in geschäftlichen Begriffen erklären und effektiv mit einem internen Team oder selbstständig zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Django-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Django wird für die Entwicklung sicherer Webanwendungen, Content-Systeme, Kundenportale, interne Tools und datenintensive Plattformen eingesetzt. Es ist auch eine starke Grundlage für APIs und Produkte, die Authentifizierung, strukturierte Daten und klare Administrationsabläufe benötigen.
Django bietet mehr integrierte Strukturen, darunter einen ORM, Authentifizierung, Formulare und eine Administrationsoberfläche. Flask ist minimalistischer und flexibler, während FastAPI auf moderne API-Services und performante asynchrone Muster ausgerichtet ist. Die richtige Wahl hängt vom Produkt und vom Team ab.
Ein guter Django-Spezialist arbeitet sicher mit Python, relationalen Datenbanken und HTTP-APIs. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind Django REST framework, PostgreSQL, Celery, Redis, Docker, automatisierte Tests und Cloud-Bereitstellung.
Die erforderliche Django-Erfahrung hängt von der Komplexität des Systems ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Eine kleine Anwendung benötigt möglicherweise solide Framework-Grundlagen, während eine Plattform mit sensiblen Daten, bestehendem Code und vielen Integrationen nachweisbare Erfahrung mit Architektur, Sicherheit, Migrationen und Betrieb erfordert.
Ja. Django-Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn das Team klare Tickets, Repository-Standards, Dokumentation und regelmäßige technische Reviews nutzt. Frankfurter Unternehmen können die Remote-Umsetzung außerdem mit Workshops vor Ort kombinieren, wenn Produktentscheidungen oder die Abstimmung mit Beteiligten von persönlichen Treffen profitieren.
Vor Änderungen am Django-Code sollte ein Spezialist die Anwendungsstruktur, das Datenmodell, Abhängigkeitsversionen, den Bereitstellungsprozess, die Testabdeckung und die Sicherheitskontrollen prüfen. Außerdem sollte er die Zuständigkeiten für Migrationen, Umgebungen, Monitoring und Release-Entscheidungen klären.
Hochwertige Django-Arbeit lässt sich leicht testen, ist von Grund auf sicher und macht Daten- sowie Berechtigungsgrenzen klar. Achten Sie auf wartbare Modelle, effiziente Abfragen, nützliche automatisierte Tests, dokumentierte Entscheidungen und Belege dafür, dass der Spezialist Software auch nach dem Launch betreut hat.
Django kann große Anwendungen unterstützen, wenn das Design Domänen trennt, den Datenbankzugriff kontrolliert und Hintergrundverarbeitung, Caching sowie Beobachtbarkeit als zentrale Anforderungen behandelt. Mit dem Wachstum können später Servicegrenzen oder spezialisierte Komponenten erforderlich werden, doch das Framework kann ein produktiver Kern des Produkts bleiben.
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 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 (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-Experten eingesetzt haben
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