FastAPI Experten in Hamburg
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die APIs, Async-Services und Microservice-Backends mit FastAPI, Pydantic und OpenAPI bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die remote oder vor Ort in Hamburg mitarbeiten können.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich FastAPI eingesetzt haben
Niko Schmuck
Letzte Position:
Entwicklungsarchitekt, Technischer Leiter "gridlytics" bei HH Energienetze
- Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
- Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
- Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Marc Matt
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
Florian Wede
Letzte Position:
Softwareentwickler bei micimo GmbH
- Entwicklung eines professionellen Terminplaners für Organisationen mit spezifischen detaillierten Anforderungen
- Evaluieren verschiedener existierender Softwarelösungen
- Erstellen einer Liste von technischen Anforderungen
- Implementieren dieser Anforderungen
- Technologien in Auswahl: WebDAV, CalDAV, Rust, Baikal, OAuth, Keycloak
Alex Claes
Letzte Position:
Senior Full-Stack Developer bei Dachorganisation deutscher Sportvereine
- Entwicklung einer CMS-basierten Online-Plattform als zentrale Anlaufstelle für multimediale Markenkommunikation mit Fokus auf Barrierefreiheit, Web Performance und Datenschutz.
- Technologien: PHP, Craft CMS, Twig, HTML, CSS, JavaScript, Alpine.js, htmx.
Anurag Singh
Letzte Position:
Datenanalyst (Fachexperte) bei Cognizant
- Datenpipelines für rohe und kuratierte Datenschichten mit AWS S3, Glue, Athena und Lake Formation erstellen
- CI/CD mit GitHub Actions oder GitLab CI und CodePipeline einrichten
- Modelle in Demo-APIs prototypisch umsetzen, mit Docker verpacken, in Git versionieren, Grundtests mit pytest hinzufügen und Deployments auf AWS SageMaker Endpoint unterstützen
- Explorative Datenanalyse und Feature Engineering mit pandas und PySpark durchführen; Experimente in MLflow oder Weights and Biases nachverfolgen
- A/B-Tests entwerfen und durchführen, um das Nutzerengagement zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen
Daniel Pape
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Mirco Marahrens
Letzte Position:
Senior Software Engineer bei Vattenfall
- Leiter des Platform-Engineering-Teams für die Entwicklung einer Plattform für den Energiehandel, mit Fokus auf hohe Verfügbarkeit, geringe Latenz und Skalierbarkeit von Bibliotheken und Services
- Unterstützung von Quants und Market-Access-Lösungen für den Energiehandel, einschließlich der Integration von Market Access und dem Deployment algorithmischer Handelsstrategien
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die FastAPI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Werbung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
56% (Deutschland: 72%)
Doktortitel
22% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, die FastAPI 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
FastAPI für moderne APIs
FastAPI ist ein Python-Framework zum Erstellen von APIs, die schnell entwickelt und leicht dokumentiert werden können. Unternehmen nutzen es für Backends, interne Tools, Datendienste und öffentliche Schnittstellen, die eine klare Request-Validierung und vorhersehbare Antworten brauchen.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter FastAPI-Spezialist verwandelt Geschäftslogik in saubere Endpunkte und hält den Service wartbar.
- REST-APIs und Async-Endpunkte
- Datenmodelle und Validierung auf Basis von Pydantic
- OpenAPI-Dokumentation und Request-Schemas
- Authentifizierung, Hintergrundaufgaben und Integrationen
Das Ökosystem darum herum
FastAPI sitzt meist in einem Python-Stack mit Tools wie Pydantic, Uvicorn, Starlette, SQLAlchemy, Alembic und pytest. Starke Profis wissen, wie diese Teile zusammenpassen, vom Datenbankzugriff bis zu Tests und Deployment.
Wann Unternehmen Freelancer hinzuziehen
Teams suchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn sie schnell eine neue API brauchen, einen bestehenden Service stabilisieren oder ein Python-Backend modernisieren möchten. In Hamburg ist das vor allem für Logistik-, Handels-, Medien- und Softwareteams üblich, die solide Schnittstellen zwischen Systemen brauchen.
Wie gute Arbeit aussieht
Starke FastAPI-Profis schreiben klare Schemas, halten Routen klein und behandeln Fehler konsequent. Sie verstehen Async-Code, Dependency Injection und wie man Services so entwirft, dass sie leicht zu testen, zu prüfen und zu erweitern sind.
Projektpassung und Umsetzung
FastAPI passt gut, wenn ein Unternehmen Tempo braucht, ohne auf Struktur zu verzichten. Es eignet sich für neue Services, ML- und Daten-APIs, Admin-Backends und Integrationen, die andere Teams leicht nutzen können.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu FastAPI am häufigsten gestellt werden.
FastAPI wird genutzt, um Python-APIs, Backend-Services und kleine bis mittelgroße Microservices mit klarer Validierung und automatischer Dokumentation zu bauen. Teams setzen es auch für datenintensive Endpunkte, interne Tools und Services ein, die unter Last schnell reagieren müssen. Es passt besonders gut, wenn API-Design und Entwicklerfreundlichkeit wichtig sind.
FastAPI ist der offizielle Name. Manche suchen danach als Fast API, aber gemeint ist damit dasselbe Python-Framework. Achten Sie bei der Besetzung lieber darauf, ob der Spezialist produktive APIs ausgeliefert hat, nicht auf den genutzten Suchbegriff.
FastAPI ist stärker auf APIs ausgerichtet als Django und bietet von Haus aus eine starke typenbasierte Validierung und automatische Doku. Im Vergleich zu Flask ist es für moderne API-Arbeit stärker vorgeprägt und oft leichter teamübergreifend konsistent zu halten. Django ist breiter für komplette Web-Apps, während FastAPI häufig für serviceorientierte Backends gewählt wird.
Ein starker FastAPI-Spezialist kennt meist auch Python-Packaging, Async-Programmierung, Pydantic, Tests mit pytest und Datenbankarbeit mit SQLAlchemy oder ähnlichen Tools. Für produktive Systeme sind außerdem Docker, CI/CD und Kenntnisse zur Cloud-Bereitstellung wertvoll. Wenn der Service öffentlich ist, sind auch OpenAPI- und Authentifizierungskenntnisse wichtig.
Ein FastAPI-Projekt kann mit einem fokussierten Spezialisten starten, aber das richtige Niveau hängt vom Umfang ab. Einfache CRUD-APIs brauchen weniger Tiefe als Services mit Async-Workern, komplexer Validierung oder vielen Integrationen. Für regulierte oder geschäftskritische Systeme sollten Sie jemanden suchen, der bereits produktiven Betrieb und versionierte APIs betreut hat.
Die meiste FastAPI-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Hauptaufgaben Design, Implementierung, Tests und Reviews sind. Vor-Ort-Zeit in Hamburg kann helfen, wenn das Projekt eine enge Abstimmung mit Produkt-, Daten- oder Infrastrukturteams braucht. Viele Unternehmen nutzen ein hybrides Modell, damit Workshops persönlich stattfinden und die Umsetzung remote bleibt.
Ein starker FastAPI-Experte schreibt saubere Endpunkte, setzt Validierung sinnvoll ein und trennt Geschäftslogik vom Transportcode. Achten Sie auf Zeichen von Produktivitätsdenken: konsistente Fehlerbehandlung, Tests, gute OpenAPI-Qualität und sinnvollen Async-Einsatz. Gute Spezialisten können Abwägungen klar erklären und Arbeit zeigen, die leicht zu warten ist.
Fragen Sie, welche Services der FastAPI-Spezialist gebaut hat, wie er Authentifizierung, Hintergrundjobs und Datenbankzugriff gelöst hat und wie die API getestet wurde. Wenn Ihr Stack Docker, PostgreSQL, Redis oder Cloud-Bereitstellung umfasst, prüfen Sie, ob er auch damit gearbeitet hat. Die beste Wahl ist jemand, der einen stabilen Service liefern kann, nicht nur eine Demo.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 769 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Werbung (44%) und Bildung (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (78%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich FastAPI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
