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FastAPI Experten in München

aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.

Beauftragen Sie Experten, die FastAPI-APIs, Async-Backends und Service-Layer mit Pydantic, Starlette und OpenAPI bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich FastAPI eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Ljubomir Obrenovic

Profil ansehen

Senior Testautomatisierungsingenieur | QA-Ingenieur

München
Ljubomir Obrenovic

Letzte Position:

Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH

Arbeitnehmerüberlassung

  • System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
  • Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
  • Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
  • Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
  • Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
  • Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
  • Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
  • CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
  • Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
  • Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
  • Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
  • Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
  • Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
  • Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen
Verifizierter Experte

Srinivasu Kakaraparti

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Fullstack Entwickler

Munich
Srinivasu Kakaraparti

Letzte Position:

Atruvia

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

  • Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
  • Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
  • Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
  • Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
  • Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
  • Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

Verifizierter Experte

Any-Arlene Niyubahwe

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Data Analyst · SQL · Python · Tableau · Power BI

München
Any-Arlene Niyubahwe

Letzte Position:

Co-Founder · Data Engineering & Backend bei zirikana (Kirundi Bible Web App) – Civic Technology

  • Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
  • Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
  • Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
  • Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.
Verifizierter Experte

Michael Thomas

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Senior Software Engineer — Backend-Systeme | Data Engineering | Enterprise-Integration | Cloud-Anwendungen

Munich
Michael Thomas

Letzte Position:

Senior Freelance Software Engineer — Enterprise Software & Data Projects

  • Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
  • API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
  • Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
  • Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
  • Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
  • Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
  • Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.
Verifizierter Experte

Matthias Lamsfuss

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Freelance-Entwickler & Gründer

Munich
Matthias Lamsfuss

Letzte Position:

Full Stack & AI Engineer bei Elephant Technologies

Loom and Bloom

Python · TypeScript · n8n · Claude Code · Whisper · Gemini · Supabase · Notion · HubSpot · Digital Ocean

  • Eine End-to-End-Content-Pipeline gebaut: ein Loom-Video → Marketing-Bilder, zweisprachige LinkedIn-Posts, Newsletter- und Help-Center-Updates.
  • n8n-Webhook → SSH → Claude Code-Session auf einer Digital-Ocean-VPS; drei MCP-Server (Video, Notion, Supabase).
  • Whisper-Transkription auf Wortebene, ffmpeg-Screenshots, Gemini-UI-Annotation, PIL-Device-Mockups.
  • Next.js-Upload-UI plus ein zweisprachiger Newsletter-Composer mit HubSpot-Push.
Verifizierter Experte

Thomas Langer

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Consultant für KI, Elektronik Entwicklung und System Integration

Unterhaching
Thomas Langer

Letzte Position:

Consultant für KI-gestützte Prozessautomatisierung bei Lumiz

KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.

Verifizierter Experte

Siegfried-Thor Bolz

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KI-Lösungsarchitekt & Entwickler

Grasbrunn
Siegfried-Thor Bolz

Letzte Position:

KI-Lösungsarchitekt & Entwickler bei E-Commerce

  • Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
  • Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
  • Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
  • Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
  • Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
  • Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
  • Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
  • Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
  • Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung
Verifizierter Experte

Azadeh Tavassoli

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KI-Ingenieur | RAG, KI-Agenten & multimodale Systeme | Ex-Datenanalyst (6+ Jahre)

Munich
Azadeh Tavassoli

Letzte Position:

AI Engineering Fellow bei Turing College

  • Absolvierte ein intensives AI-Engineering-Programm mit Fokus auf LLM-Bewertung, Retrieval, Agenten-Orchestrierung und multimodalen Workflows.
  • Entwarf Retrieval-Pipelines mit Dokumentenaufnahme, semantischer Suche und zitatbewussten Ausgaben unter Verwendung von LangChain und ChromaDB.
  • Erstellte agentenbasierte Workflows auf Basis von LangGraph mit Statusverwaltung, Klärungsschleifen und Freigabeschritten mit Mensch-in-der-Schleife.
  • Setzte Prompt-Engineering und Evaluationsmuster ein, einschließlich Scoring-Logik und Guardrails, um die Ausgabequalität und Zuverlässigkeit zu verbessern.
  • Arbeitete intensiv mit Python, FastAPI, OpenAI-APIs, LangChain, LangGraph und ChromaDB in End-to-End-Implementierungen.
Verifizierter Experte

Christian Schulz

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Datenwissenschaftler/KI-Ingenieur

Ismaning
Christian Schulz

Letzte Position:

Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG

  • Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
  • Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
  • Zusammenarbeit mit DevOps
  • Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Verifizierter Experte

Nurbüke Teker

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Softwareentwickler

Munich
Nurbüke Teker

Letzte Position:

Werkstudent – Softwareentwickler bei Rohde & Schwarz

  • Entwicklung von Software-Tools im EICACS-Programm (LDACS-Projekt) zur Unterstützung sicherer Avionikkommunikation.
  • Aufbau von Python-basierten Automatisierungs- und Überwachungsdiensten zur Validierung von KI-Komponenten gemäß Trustable-AI-Richtlinien.
  • Konzeption von CI/CD- und Test-Pipelines, die die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit in allen Teams verbessern.
Verifizierter Experte

Clarissa Heinemann

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Daten- & Automatisierungsingenieurin | M.Sc. Wirtschaftsinformatik

Munich
Clarissa Heinemann

Letzte Position:

KI-Trainerin bei Komdis GmbH

  • Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
  • Tech-Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt-Engineering, Tools zur Prozessmodellierung.
Verifizierter Experte

Stephan Sahm

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Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter

München
Stephan Sahm

Letzte Position:

Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io

  • Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

  • Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

  • Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

  • Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

  • Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

Verifizierter Experte

Stephan Baier

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Freiberuflicher Data Scientist

Munich
Stephan Baier

Letzte Position:

Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting

Verifizierter Experte

Oussama El Allam

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Leiter Forschung & Entwicklung

Hammelburg
Oussama El Allam

Letzte Position:

Leiter Forschung & Entwicklung bei eXagotec GmbH

  • Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
  • Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
  • Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
  • Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die FastAPI einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

13 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)

Positionsdauer

2 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)

Positionen pro Freelancer

11 (Deutschland: 8)

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Fertigung, Automotive

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Bachelor-Abschluss oder höher

96%

Master-Abschluss oder höher

84% (Deutschland: 72%)

Doktortitel

16% (Deutschland: 8%)

Zertifizierungen pro Freelancer

2

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

96% (Deutschland: 97%)

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 4 8 12 16
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die FastAPI einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 781 €
Ø Deutschland 719 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €
Median Deutschland 760 €

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 in der Praxis

FastAPI ist ein Python-Framework zum Erstellen von APIs mit klaren Typen, automatischer Dokumentation und starker Performance. Unternehmen nutzen es für interne Services, öffentliche Endpunkte und Backend-Layer, die saubere Verträge und schnelle Lieferung brauchen.

Was Spezialisten liefern

  • REST- und JSON-APIs für Produkte und Integrationen
  • Async-Services für Workloads mit hoher Parallelität
  • OpenAPI-Dokumentation und Request-Validierung
  • Auth, Berechtigungen und Dependency-Design
  • Integration mit Datenbanken, Queues und Diensten von Drittanbietern

Ökosystem und Tools

Starke FastAPI-Spezialisten arbeiten mit Python 3, Pydantic, Starlette, Uvicorn und gängigen Test-Tools. Sie kümmern sich auch um Packaging, Docker-Setups, Observability und CI-Checks, damit der Service für den echten Einsatz bereit ist.

Wann Unternehmen Hilfe holen

Teams brauchen oft freelance FastAPI-Expertise, wenn ein Backend schnell live gehen muss, eine Flask- oder Django-API eine sauberere Struktur braucht oder ein bestehender Service schwer zu warten wird. In München ist das häufig bei Produktteams der Fall, die mit lokalen Unternehmenssystemen, B2B-Software und datenintensiven Workflows arbeiten.

Was starke Spezialisten tun

Gute Profis schreiben klare Request-Modelle, halten Endpunkte klein und trennen Domain-Logik vom Transportcode. Sie testen Edge Cases, gehen sorgfältig mit Async-Verhalten um und sorgen dafür, dass die API leicht erweiterbar ist, ohne Clients zu brechen.

Wie Sie die richtige Passung wählen

Suchen Sie nach Experten, die Kompromisse im Design von Python-Webanwendungen erklären können und nicht nur Endpunkte schreiben. Fragen Sie nach Beispielen für API-Versionierung, Fehlerbehandlung und Deployment-Arbeit. Wenn das Projekt Remote-Zusammenarbeit braucht, ist starke Kommunikation auf Englisch wichtig; wenn Vor-Ort-Arbeit in München nötig ist, planen Sie eine enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Backend-Teams ein.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

FRATCH GPT liefert in Minuten Freelancer-Vorschläge mit nachvollziehbarer Begründung und transparenten Preisen und hilft deiner Personalabteilung, schnell und regelkonform die besten Talente zu finden.

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Häufig gestellte Fragen

Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu FastAPI am häufigsten gestellt werden.

FastAPI wird verwendet, um APIs und Backend-Services in Python zu bauen. Es eignet sich für Produkt-Backends, interne Tools, Integrationsschichten und Services, die klare Request- und Response-Modelle brauchen. Teams nutzen es auch, wenn sie von Anfang an automatische API-Dokumentation und starke Validierung wollen.

FastAPI wird oft gewählt, wenn das Hauptziel ein API-first-Service mit Type Hints, Validierung und integrierter OpenAPI-Unterstützung ist. Flask ist schlanker, überlässt dem Team aber mehr Entscheidungen, während Django ein größeres Full-Stack-Framework mitbringt. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Sie eine fokussierte API-Schicht oder einen breiteren Web-Stack brauchen.

Ein starker FastAPI-Spezialist kennt in der Regel Python sehr gut sowie Pydantic, Starlette, Async-Programmierung und API-Design. Auch Datenbankzugriff, Tests, Docker und grundlegendes Deployment sind wichtig. Für echte Produkte ist Erfahrung mit Authentifizierung und Observability ebenfalls wertvoll.

FastAPI-Projekte können klein sein, aber Produktionssysteme brauchen mehr als nur das Schreiben einfacher Endpunkte. Suchen Sie nach jemandem, der Validierung, Fehlerbehandlung, Auth, Tests und Deployment bereits umgesetzt hat. Wenn der Service geschäftskritisch ist, wollen Sie einen Spezialisten, der schon früher Produktions-APIs ausgeliefert und betreut hat.

FastAPI-Arbeit eignet sich sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil Code, API-Verträge und Tests sich online leicht prüfen lassen. Vor-Ort-Zeit in München kann helfen, wenn das Projekt von enger Arbeit mit lokalen Teams, Stakeholdern oder komplexen Legacy-Systemen abhängt. Viele Unternehmen nutzen ein gemischtes Setup.

Mit FastAPI sollten Sie mehr als nur Endpunkt-Code erwarten. Typische Ergebnisse sind API-Routen, Request-Modelle, Authentifizierungsflüsse, Tests, OpenAPI-Dokumentation und Unterstützung beim Deployment. Ein guter Spezialist hinterlässt außerdem eine sauber strukturierte Codebasis, damit das Team sie sicher erweitern kann.

Ein starker FastAPI-Experte schreibt sauberen, typisierten Code und erklärt, warum die Struktur funktioniert. Achten Sie auf den sorgfältigen Einsatz von Dependencies, klare Validierung, sinnvolles Async-Verhalten und Tests, die echte Edge Cases abdecken. Gute Kommunikation ist genauso wichtig wie Codequalität, besonders wenn das Team die API später pflegen muss.

Wenn Ihr FastAPI-Service schnell wächst, der Code immer schwerer zu überblicken ist oder API-Änderungen ständig Clients brechen, ist es Zeit für Hilfe. Dasselbe gilt, wenn ein Python-Backend eine bessere Struktur, verlässlichere Tests oder eine sauberere Integration mit Datenbanken und externen Diensten braucht. Ein Spezialist kann die Basis stabilisieren, bevor Änderungen teuer werden.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 781 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 84% mindestens einen Master-Abschluss und 16% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (96%), Englisch (96%) und Spanisch (22%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Fertigung (52%) und Automotive (41%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die FastAPI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (74%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich FastAPI 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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Philipp Thomaschewski

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