Jupyter Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie Experten an Bord, die mit Jupyter Notebook und JupyterLab für Datenanalyse, reproduzierbare Forschung und Python-Workflows arbeiten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Jupyter eingesetzt haben
Dmitry Pankov
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Oleg Abrazhaev
Letzte Position:
Staff Software Engineer bei Kpler Germany GmbH
- Neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und bestehende sowie geplante Services ersetzt
- Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Bereiche
Tech-Stack:
- Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
- Backend/Frontend: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
- DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD
William Nguyen
Letzte Position:
Senior Business Analyst/Requirements Engineer bei Finanzen.Net/Finanzen.Zero
- Analyse komplexer Business-Prozesse und End-to-End-User-Journeys in digitalen Produkt- und Plattformumfeldern
- Erhebung, Strukturierung und Priorisierung fachlicher und technischer Anforderungen (funktionale / nicht-funktionale Anforderungen)
- Übersetzung von Business-Zielen in umsetzbare Anforderungen, User Stories und Akzeptanzkriterien
- Durchführung von Stakeholder-Interviews, Workshops und Reviews mit Fachbereichen, IT, UX und Management
- Erstellung und Pflege von Anforderungsartefakten (BRD, FRD, User Stories, Prozessmodelle, Entscheidungsvorlagen)
- Sicherstellung der Konsistenz zwischen Business Needs, technischer Umsetzung und Produktvision
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Klärung fachlicher Rückfragen während der Umsetzung
- Unterstützung bei Impact-Analysen (A/B-Tests), Change Requests und Scope-Management
- Qualitätssicherung der implementierten Anforderungen inkl. Abnahmekriterien und Fachtests
- Beratung bei der Weiterentwicklung der Produktstrategie und Roadmap-Struktur
- Priorisierung von Backlog-Items nach Business Value
- Definition und Schärfung von Produktzielen, KPIs, MVP-Definition und anderen Success Metrics
- Bewertung neuer Features, Tools und Initiativen aus Nutzer- und Business-Perspektive
- Moderation zwischen Business, Produkt und Technik zur Entscheidungsfindung
- Unterstützung bei Go-to-Market-Überlegungen und Produktpositionierung
- Sparringspartner für Produkt- und Stakeholder-Entscheidungen auf Management-Ebene
- Dashboard-Erstellung, Datenmodellierung, BI-Report-Administration und Datenanalyse über PowerBI
Qaiser Abbasi
Letzte Position:
Freiberuflicher Lead DevOps Engineer bei Schwarz Gruppe Produktion
Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero
Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management
Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte
Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)
(Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden
Tushar Rao
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Masterarbeit bei Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
- Durchgeführte qualitative und quantitative Analysen der gewonnenen Ergebnisse, Kategorisierung von Themen, Bewertung von Methoden und Beurteilung der Studienqualität und -zuverlässigkeit.
- Erstellte Forschungsberichte und Evidenzzusammenfassungen, um wichtige Trends, Lücken und Chancen für akademische Betreuer oder funktionsübergreifende Teams zu kommunizieren.
- Präsentierte Ergebnisse durch klar strukturierte Visualisierungen, Tabellen und narrative Zusammenfassungen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zukünftige Forschungsrichtungen zu steuern.
Mehmet Fatih Sönmez
Letzte Position:
Softwareentwickler für online simulationsbasierte digitale Zwillinge bei BAM - Bundesanstalt für Materialforschung und -Prüfung
- Mitentwicklung eines online simulationsbasierten digitalen Zwillings für ein Brückeninfrastrukturprojekt.
- Erstellung von Paketen zur Implementierung rechnerischer und statistischer Module für den digitalen Zwilling.
- Modellierung der Struktur mit FEniCSX in einer Python-Umgebung.
- Integration realer Sensordaten in das virtuelle Modell über APIs.
- Verwendung von Inferenzmodellen zur Vorhersage des zukünftigen Zustands der Brücke.
Mohamed Ghassen Brahim
Letzte Position:
Lead / Principal Cloud-, KI- & Sicherheitsarchitekt bei Freiberufler / CC Conceptualise GmbH
Durchgeführte Projekte:
Projekt: RWE – Aufbau einer konzernweiten Zero-Trust-Cybersecurity-Architektur (CITADEL) Rolle: Senior Enterprise Cybersecurity-Architekt / Zero-Trust-Architekt Unternehmen: RWE AG Beschreibung: Konzeption und Umsetzung der strategischen Cybersecurity-Zielarchitektur CITADEL bei RWE, basierend auf dem Zero-Trust-Architekturprinzip und ausgerichtet an regulatorischen Anforderungen wie NIS2, ISO 27001 und konzernweiten Security-Governance-Vorgaben. Ziel war der Aufbau einer messbaren, auditierbaren und skalierbaren Sicherheitsarchitektur mit starkem Fokus auf Identity Governance, Compliance-Transparenz und operative Steuerbarkeit. Aufgaben & Erfolge:
- Zero-Trust-Architekturdesign: Entwicklung einer unternehmensweiten Zero-Trust-Referenzarchitektur (Identity, Device, Network, Application, Data) inkl. Trust-Zonen, Kontrollpunkten und Durchsetzungsmechanismen gemäß NIS2.
- Identity & Access Governance (IGA): Design und Einführung von IGA-Governance-Strukturen inkl. Rollenmodellen, Rezertifizierungsprozessen, Segregation of Duties (SoD) und Lifecycle-Management für Identitäten und Zugriffe.
- Security Governance & KPIs: Definition und Implementierung von Security-KPIs und Metriken zur Steuerung von Zero-Trust-Reifegrad, Identitätsrisiken und Compliance-Erfüllung auf Management-Ebene.
- Compliance & Reporting: Aufbau standardisierter Compliance-Reports und Dashboards zur Unterstützung interner Audits, externer Prüfungen und regulatorischer Nachweispflichten (u. a. NIS2).
- Architektur- & Stakeholder-Alignment: Enge Abstimmung mit Enterprise Architecture, IT-Betrieb und Fachbereichen zur Integration der CITADEL-Architektur in bestehende IT- und Security-Landschaften.
- Strategische Sicherheitsberatung: Beratung von Programmen und Projekten hinsichtlich Zero-Trust-Konformität, Identity-Zentrierung und regulatorischer Anforderungen im Energie- und KRITIS-Umfeld. Technologien & Methoden: Zero Trust Architecture, NIS2, Identity Governance & Administration (IGA), IAM, RBAC, SoD, Entra ID, Sailpoint, Zscaler, Terraform / IaC, Policy as Code, Security KPIs, Compliance Reporting, NIS2, NIST 2.0, ISO 27001, Enterprise Security Architecture, Governance Frameworks, Risk & Control Management
Projekt: Aufbau einer skalierbaren AI Workbench Plattform auf Microsoft Azure Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Siemens Energy Beschreibung: Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer sicheren, modularen Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung von Data Science, Machine Learning und KI-Anwendungen für verschiedene Engineering-Teams bei Siemens Energy. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud-Architektur: Entwurf und Implementierung einer Infrastructure-as-Code-Lösung (Terraform) zur automatisierten Bereitstellung von Azure-Ressourcen (Resource Groups, Storage Accounts, Cosmos DB, Application Insights, Netzwerk, PostgreSQL Flexible Server, Azure Container Apps, Azure Container Registry).
- Developer Portal: Um Self-Service und die Befähigung von Entwicklern, Data Scientists und KI/ML-Ingenieuren zu ermöglichen, wurde Backstage mit benutzerdefinierten Frontend- und Backend-Plugins (Node.js, TypeScript, React.js, PostgreSQL, Container-Apps) verwendet.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Umsetzung von Azure RBAC, um Engineering-Gruppen (z. B. AI Engineers) gezielten Zugriff (z. B. Storage Blob Data Contributor, Reader) auf relevante Ressourcen zu ermöglichen.
- Datenplattform-Engineering: Aufbau und Konfiguration einer mehrstufigen Storage-Landschaft (Raw, Curated, Vektordaten) inkl. automatisierter Container-Erstellung und Zugriffssteuerung für fortgeschrittene Analyse- und KI-Workloads.
- DevOps-Integration: Anbindung von Azure DevOps für CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Einhaltung von Sicherheitsstandards.
- Sicherheit & Compliance: Implementierung von Private Endpoints, Netzwerkrichtlinien und Managed Identities zur Sicherstellung von Datenschutz und regulatorischer Konformität.
- Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit interdisziplinären Teams zur Ausrichtung der Cloud-Infrastruktur an geschäftlichen und technischen Anforderungen und zur Förderung der digitalen Transformation bei Siemens Energy. Technologien: Azure, Terraform, Azure DevOps, Cosmos DB, Application Insights, Azure Storage, Private Endpoints, Azure Synapse, Azure Machine Learning, Azure Entra ID, RBAC, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL, Python (Automatisierung), Git
Projekt: Aufbau einer skalierbaren Data Plattform POC auf Azure Kubernetes Service (AKS) Rolle: Cloud-Architekt und -Ingenieur Unternehmen: Hannover Rück SE Beschreibung: Entwicklung und Bereitstellung einer modularen, containerisierten KI-Plattform auf Microsoft Azure zur Unterstützung von Data Engineering und Data Science Teams bei der Hannover Rück SE. Die Plattform basiert auf AKS und integriert JupyterHub, Spark, Kafka, Airflow sowie eine zentrale Benutzeroberfläche zur Verwaltung. Ziel war es, eine wiederverwendbare, sichere Umgebung für datengetriebene Anwendungen und Experimente bereitzustellen. Aufgaben & Erfolge:
- Cloud- und Plattformarchitektur: Aufbau einer Kubernetes-basierten Infrastruktur mittels Terraform und Helm, unterstützt durch Azure Container Registry (ACR) für die Bereitstellung containerisierter Komponenten.
- Workbench-Design: Integration von JupyterHub (Bitnami Helm Chart), Spark-Cluster, Kafka-Streaming, Apache Airflow und Redpanda in ein konsistentes System mit rollenbasierter Steuerung.
- DevOps-Automatisierung: Entwicklung von PowerShell-Skripten und CI/CD-Prozessen für Image-Vorbereitung, Chart-Deployment und Secrets-Management mit Helm.
- Self-Service & Skalierbarkeit: Ermöglichung einer standardisierten, reproduzierbaren Bereitstellung für Data Science Umgebungen auf Mandantenbasis. Katalog und Entwicklerportal wurden über Backstage mit einer benutzerdefinierten Integration mit Azure DevOps bereitgestellt, um Pipelines auszulösen und zu überwachen (Node.js, TypeScript, React.js, Spotify Backstage mit Custom Plugins, gehostet auf AKS).
- Netzwerk & Sicherheit: Einsatz privater Endpunkte, Netzwerkrichtlinien, Key Vault und RBAC zur Sicherstellung von Sicherheit und Governance-Vorgaben im Versicherungskontext.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit Data Scientists, DevOps-Teams und Security Offices zur Integration von Anforderungen in Design und Betrieb. Technologien: Azure, AKS, Helm, Terraform, Azure Container Registry, PowerShell, Apache Spark, JupyterHub, Airflow, Kafka, Redpanda, Azure Key Vault, Azure Monitor, RBAC, Kubernetes Secrets, Backstage, Node.js, React.js, PostgreSQL
Projekt: Data & AI Plattform Engineer Unternehmen: Allianz Technology Beschreibung:
- Befähigung und Unterstützung der Nutzer der Allianz Data Platform (ADP) – insbesondere Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning Engineers – zur optimalen Nutzung der Plattform auf Basis von Azure Synapse und Azure Machine Learning, um ihre geschäftlichen Ziele effizient zu erreichen.
- Beratung zu Architektur, Best Practices und effizientem Einsatz der ADP für End-to-End-Anwendungsfall-Pipelines – von der Datenaufnahme über Datenverarbeitung bis hin zu Softwarebereitstellung und Feedbackschleifen.
- Erklärung von Vor- und Nachteilen vorgeschlagener Plattformlösungen gegenüber internen und externen Stakeholdern, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
- Definition und Implementierung von Best Practices (insbesondere in PySpark) sowie kontinuierliche Verbesserung des ADP-Stacks und der finalen Produktionsumgebung.
- Identifikation und Umsetzung von Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung von Leistung, Zuverlässigkeit und Automatisierung der Plattform.
- Erstellung technischer Dokumentation sowie interner Ankündigungen und Blogbeiträge, um Neuerungen, Funktionen und Best Practices der ADP zu kommunizieren.
Projekt: OneTenant – Post-Merger Azure & M365 Consolidation Rolle: Projektleiter / Azure Workstream Lead Unternehmen: Alliance Healthcare Deutschland / GEHE
- Post-Merger Tenant-Konsolidierung: Migration und Zusammenführung von zwei bestehenden Microsoft-Tenants in einen neuen Ziel-Tenant im Rahmen eines M&A-Projekts, inkl. Azure, Entra ID (Azure AD) und Microsoft 365.
- End-to-End-Migrationssteuerung: Planung, Koordination und Durchführung von Cloud-to-Cloud- und On-Prem-to-Cloud-Migrationen unter Berücksichtigung von Business Continuity, regulatorischen Anforderungen (u. a. Datenschutz, IT-Compliance) und Cutover-Strategien.
- Azure Plattform-Setup: Design, Aufbau und Härtung der neuen Azure-Landing-Zone inkl. Subscription-Struktur, Netzwerk-Topologie, Identity-Architektur, Security-Baseline und Governance-Framework (RBAC, Policies, Blueprints).
- IAM & Security-Integration: Konsolidierung und Neustrukturierung von Entra ID (Azure AD), Rollenmodellen, Conditional Access, Privileged Identity Management (PIM) und Identity-Governance für eine sichere Post-Merger-Zielarchitektur.
- Microsoft 365 Migration: Durchführung der mandantenübergreifenden M365-Migration (Exchange Online, OneDrive, SharePoint, Teams) mit AvePoint Fly, inkl. Benutzer-, Daten- und Berechtigungsübernahme.
- Problem- & Cutover-Management: Identifikation, Priorisierung und Lösung technischer und organisatorischer Risiken während der Migrationswellen, inkl. Go-Live-Vorbereitung und Hypercare-Phase.
- Stakeholder- & Programmsteuerung: Enge Abstimmung mit IT, Security, Compliance, Business Units und externen Migrationspartnern zur Sicherstellung einer stabilen und revisionssicheren Post-Merger-IT-Plattform.
- Service Transition: Überführung von Applikationen, Plattformen und Betriebsmodellen in eine konsolidierte Zielorganisation.
- Kommunikation: Steuerung internationaler Projektteams in Deutsch und Englisch in einem unternehmenskritischen Post-Merger-Transformationsprogramm.
- Technologien: Azure Cloud: Aufbau und Betrieb einer M&A-fähigen Cloud-Plattform mit Azure Networking, Compute, Storage, Entra ID, Security Center und Governance-Services; Microsoft 365 & AvePoint Fly: Tenant-to-Tenant Migration von Collaboration-, Mail- und Identitätsdaten.
Projekt: Aufbau einer Azure KI & Analytics Plattform für Single Risk Reporting Unternehmen: Hannover Rück SE
- Entwickelte eine skalierbare und leistungsstarke Azure Data & AI Analytics Plattform für das Single Risk Reporting.
- Implementierte die Infrastruktur automatisiert mit Infrastructure as Code (IaC) mittels Tools wie PowerShell/Bicep.
- Entwickelte und optimierte Datenpipelines für die Verarbeitung und Validierung großer Datenmengen.
- Setzte eine Self-Hosted Integration Runtime auf, um eine sichere Verbindung zu SAP-Systemen zu gewährleisten.
- Integrierte die aufbereiteten Daten in MicroStrategy und erstellte interaktive Dashboards und Berichte für datenbasierte Entscheidungen.
- Sicherstellte Datenschutzkonformität und Sicherheitsanforderungen durch rollenbasierte Zugriffskontrolle und Compliance-Maßnahmen. Technologien: Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning, RAG, LLMs, Infrastructure as Code (IaC), Azure Data Pipelines, Self-Hosted Integration Runtime, SAP, MicroStrategy
Integrations-Engineering Azure / CI/CD Unternehmen: Mercedes-Benz Tech Innovation Tätigkeiten & Verantwortlichkeiten:
- Systemanalyse & Anforderungsdefinition: Bewertung geplanter Systemlandschaften zur Identifikation von Integrations- und Sicherheitsanforderungen.
- Integrationsarchitektur & Design: Definition und Umsetzung von Anforderungen zur Integration von Microsoft Dynamics 365 in bestehende Azure-basierte Infrastrukturen.
- Architektur & Infrastruktur: Aufbau sicherer, skalierbarer Azure Landing Zones, Design von Cloud-Architekturen und Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mittels Bicep, YAML und PowerShell.
- Entwicklung von KI-Lösungen: Design & Implementierung einer RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation) auf Basis von Azure OpenAI, Azure AI Search, Cosmos DB, Data Lake und Azure Machine Learning Workspace.
- Programmierung & Services: Entwicklung und Integration von Lösungen mit C#, TypeScript, PowerShell und X++ sowie Einsatz von Azure Functions, Azure Logic Apps, Power Platform und weiteren Services.
- API-Management: Verwaltung und Sicherstellung des sicheren Datenflusses durch Azure API Management und Implementierung von RESTful APIs.
- DevSecOps: Aufbau und Betrieb sicherer DevSecOps-Pipelines in Azure DevOps und GitHub, inklusive automatisierter Security- und Compliance-Checks.
- Fehlerbehebung & Optimierung: Identifizierung, Analyse und Behebung von Integrationsproblemen in Echtzeit sowie kontinuierliche Optimierung von Prozessen für Performance und Effizienz.
- Dokumentation & Wissenstransfer: Erstellung umfassender technischer Dokumentation (inkl. IaC) sowie Schulung von Teammitgliedern und Endanwendern. Eingesetzte Technologien & Tools: Microsoft Azure (Landing Zones, Data Lake, API Management, Logic Apps, Functions, Cosmos DB, Machine Learning Workspace), Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations (ERP in der Public Cloud), C#, TypeScript, PowerShell, YAML, Bicep, Azure DevOps, GitHub Actions, Security- und Compliance-Tools.
Projekt: Sirius: Weiterentwicklung von Single Risk Solution Unternehmen: Hannover Rück SE
- Weiterentwicklung des Systems: Verbesserung der bestehenden Module für die Erfassung, Verarbeitung und Administration von Policydaten.
- Integration neuer Features: Einführung neuer Funktionen, die den aktuellen geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
- Optimierung der Benutzererfahrung: Verbesserung der Interaktion zwischen Benutzern und System, insbesondere durch Anpassungen in der UI/UX.
- Datenverwaltung: Entwicklung von Lösungen für die Verwaltung und Konsistenz von Single-Risk-Daten, inklusive automatisierter Validierung und Berichterstattung.
- Sicherstellung der Skalierbarkeit: Optimierung der Software-Architektur, um zukünftige Anforderungen und eine wachsende Datenmenge zu unterstützen.
- Technologien: Azure DevOps, C# und .NET Core, Angular, RabbitMQ
Projekt: Cloud Native Anwendung für Security und Compliance Management Unternehmen: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft AG
- Das Projekt entwickelt eine interne cloud-native Webanwendung für das Sicherheits- und Compliance-Management in der Azure Cloud.
- Architekturkonzeption, Prototyping, POC, MVP und vollständige Produktentwicklung. Bereitstellung der Azure-Infrastruktur.
- Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps. Azure Cloud Verwaltung.
- Azure DevOps, Azure AD, App-Registrierung und Sicherheit. Entwicklung von Diensten in .NET Core.
- Selbstverwaltung und Onboarding von Anwendungen auf der Plattform über Spotify Backstage mit benutzerdefinierten Plugins zur Integration mit Azure DevOps und zur Automatisierung von Richtlinienbereitstellung und Überwachungstools.
- IaC mit YAML und Bicep / ARM-Vorlagen. SQL Server DB, App Services, Functions.
- Microsoft Graph API, Single Sign-On, Azure AD Services. Betrieb und Sicherheitsüberwachung der Dienste.
Projekt: Semis Rollout Unternehmen: GEA Gruppe
- OTSec - PSec Projektkombination aus Azure DevOps Pipeline, Terraform, Kubernetes, CAF.
Projekt: Entwicklung einer Cloud Native Data Platform Unternehmen: Carl Zeiss Digital Innovation GmbH Teil des Teams der Gesundheitsdatenplattform
- Konzeption, Prototyping, POC, MVP und Full-Product-Entwicklung. Bereitstellung von Azure-Infrastruktur, Sicherheit und Compliance, Serverless-Architektur, CI/CD und Qualitätssicherung.
- Terraform IaC und Bash-Scripting. TypeScript und Node.js für Azure Functions.
- Verwendung von Azure API Management, Azure Functions, Azure FHIR APIs, Azure Data Lake, DICOM, Azure Health Services, Azure Cosmos DB
Sanu Mishra
Letzte Position:
Entscheidungswissenschaftler III bei Vinted GmbH
Aufbau eines FRT-(Full Resolution Time)-Datenprodukts in dbt und BigQuery mit einer MECE-Ticket-Lifecycle-Methodik, abgeleitet aus einem einheitlichen semantischen Mapping und einem geordneten Event-Stream.
Bereitstellung wiederverwendbarer Makros, modularer Modelle, automatisierter Unit-Tests und einer LookML-Metrikschicht, die von Process Improvements und Ops übernommen wurden.
Überarbeitung der FRT-Experimente mit quasi-experimentellen und Pre-Post-Kausalanalysen, um zu zeigen, dass eine langsamere Bearbeitung den GMV beeinflusst. Damit konnte von einer pauschalen 70 %-in-48 h-SLA zu problemspezifischen Zielen gewechselt werden und die analytische Grundlage für die Neugestaltung der SLA gelegt werden.
Ines Rahrah
Letzte Position:
Unternehmer bei ZuManAsha
- Aufbau und Betrieb eines erfolgreichen Geschäfts für handgefertigte Tabletts, verkauft über Etsy und Spock, mit über 120 Bestellungen und konstanten 5-Sterne-Bewertungen.
- Management aller Abläufe (Produktdesign, internationaler Versand und Marketing über Instagram, TikTok und Etsy) und Ausbau einer globalen Kundschaft.
Sebastian Papazoglou
Letzte Position:
Postdoktorand bei Max-Planck-Institut für Bildungsforschung
- Veröffentlichung eines peer-reviewten Artikels zur vergleichenden Analyse biophysikalischer Modelle in der Diffusions-MRT, der laufende Forschungsprojekte beeinflusst hat.
- SciPy wurde für das Titelbild der entsprechenden Journalausgabe ausgewählt.
Kashaf Khan
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Vignesh Thota
Letzte Position:
Schichtleiter bei Flink Expansion GmbH
- Analysierte operative Daten von über 400 Bestellungen pro Tag, um Engpässe zu identifizieren und Lieferabläufe zu optimieren, und erreichte so eine termingerechte Lieferquote von 97 % durch datengetriebene Prozessverbesserungen.
- Führte ein bereichsübergreifendes Team von über 10 Mitarbeitenden, nutzte Datenanalysen zur Verbesserung der Protokolltreue um 25 % und steigerte die Produktivität um 15 % innerhalb von 3 Monaten.
- Implementierte Dashboards zur Leistungsüberwachung und KPI-Monitoring-Systeme, die die Mitarbeiterbindung um 10 % steigerten und 100 % Sicherheitskonformität aufrechterhielten.
- Förderte operative Exzellenz durch kontinuierliche A/B-Tests von Arbeitsabläufen und Echtzeitanalysen der Performance.
Kaan Dönmez
Letzte Position:
IT-Berater bei Tensora GmbH
Katharina Schachmatov
Letzte Position:
KI-Ingenieur
- Entwickelte und implementierte durchgängige automatisierte Workflows zur Extraktion strukturierter Daten aus semi-strukturierten PDF-Dokumenten wie Rechnungen und medizinischen Berichten
- Setzte Optical Character Recognition (OCR)-Technologie und große Sprachmodelle ein, um Dokumente zu analysieren und validierte JSON-Schemata zu erstellen
- Entwickelte Strategien zur Prompt-Optimierung und regelbasierte Klassifikationshierarchien, um die Parsergenauigkeit bei unterschiedlichen Dokumentenlayouts zu verbessern
- Etablierte ein Qualitätssicherungs-Framework mit Evaluationsmetriken, um die Ergebnisse mit Ground-Truth-Datensätzen mit 96 % Genauigkeit zu validieren
Sanket Thakur
Letzte Position:
Master of Engineering: Informations- und Elektrotechnik bei Hochschule Wismar
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jupyter einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
81% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
19%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Jupyter 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
Notebook-Arbeit
Jupyter ist eine interaktive Umgebung für Code, Notizen, Diagramme und Ergebnisse an einem Ort. Unternehmen nutzen es für Datenexploration, Reporting, Modellarbeit und gemeinsame Analysen. Es wird oft Jupyter Notebook oder JupyterLab genannt, und viele Teams verwenden noch immer den älteren Namen IPython Notebook.
Wo es passt
Jupyter ist üblich in Data Science, Forschung, Analytics und Machine-Learning-Arbeit. Es hilft Spezialisten, Ideen schnell zu testen, Schritte zu dokumentieren und eine Analyse so aufzubereiten, dass andere sie prüfen können. Es eignet sich auch gut für interne Tools, Demos und Schulungsmaterial.
Typische Ergebnisse
- Reproduzierbare Notebooks für Analyse und Reporting
- JupyterLab-Umgebungen für die Teamnutzung
- Datenexplorations-Workflows mit pandas und NumPy
- Modellprototypen und Experiment-Tracking
- Lehrmaterial und technische Walkthroughs
Fähigkeiten rundherum
Gute Jupyter-Profis kennen Python, Datenbibliotheken und wissen, wie man Notebooks so strukturiert, dass sie klar und wiederverwendbar bleiben. Sie verstehen Kernels, Umgebungen, die Einrichtung von Paketen und wie man Notebook-Chaos vermeidet. Gute Praxis umfasst außerdem Versionskontrolle, saubere Ausgaben und eine Dokumentation, die die Übergabe erleichtert.
Wann man Hilfe dazuholt
Holen Sie freiberufliche Spezialisten dazu, wenn Notebooks schwer zu pflegen, schwer zu teilen oder an das Setup einer einzelnen Person gebunden sind. Sie sind auch hilfreich, wenn ein Team in Berlin Unterstützung für lokale Forschung, Analytics oder Produktarbeit braucht, während andere Beteiligte remote zusammenarbeiten. Diese Mischung braucht oft klare englische Notebooks und sorgfältige Kommunikation.
Woran gute Arbeit zu erkennen ist
- Klare Notebook-Struktur und aussagekräftige Namen
- Zuverlässige Umgebungen und sauberes Abhängigkeitsmanagement
- Saubere Code-Zellen mit nützlichem Begleittext
- Ergebnisse, die leicht zu prüfen und erneut auszuführen sind
- Reibungslose Übergabe von Exploration zu Produktionscode
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Jupyter am häufigsten aufkommen.
Jupyter wird für interaktives Programmieren, Datenexploration, Reporting und Modellprototyping genutzt. Es passt gut, wenn Teams Code, Notizen und Ergebnisse an einem Ort brauchen. Viele Unternehmen verwenden Jupyter Notebook oder JupyterLab auch für interne Analysen, die leicht prüfbar sein müssen.
Jupyter Notebook ist das klassische Erlebnis mit einem einzelnen Dokument, während JupyterLab eine umfassendere Arbeitsumgebung mit Dateibrowser, mehreren Tabs und mehr Platz für die tägliche Arbeit bietet. Für die meisten neuen Projekte ist JupyterLab die bessere Standardwahl. Ein guter Spezialist kennt aber beide und wählt je nach Workflow.
Jupyter ist besser für Exploration, Kommunikation und schrittweise Analysen. Normale Skripte sind oft besser für Automatisierung, wiederholbare Jobs und Produktionsdienste. Die besten Experten wissen, wann sie in Notebooks bleiben und wann sie die Logik in Module oder Pipelines auslagern sollten.
Ein starker Jupyter-Spezialist arbeitet meist mit Python, pandas, NumPy, Visualisierungstools und Git. Für Machine-Learning-Arbeit ist Erfahrung mit scikit-learn oder mit Notebooks, die in ML-Workflows einfließen, hilfreich. Das Management von Umgebungen und saubere Dokumentation sind genauso wichtig wie Programmiergeschwindigkeit.
Jupyter-Arbeit kann einfach aussehen, aber die eigentliche Herausforderung besteht darin, Notebooks sauber, reproduzierbar und leicht übergebbar zu halten. Kleine Explorationstasks brauchen vielleicht nur leichte Unterstützung, während gemeinsame Analytics-, Forschungs- oder Modellarbeit jemanden erfordert, der echte Team-Workflows kennt. Die richtige Stufe hängt davon ab, wie wichtig Wiederverwendung und Prüfung sind.
Ja, JupyterLab und gemeinsame Notebook-Workflows funktionieren gut mit Remote-Teams, wenn das Setup klar ist. Gute Spezialisten dokumentieren die Schritte für die Umgebung, halten Notebooks lesbar und einigen sich früh auf den Umgang mit Dateien. In Berlin mischen Teams oft Vor-Ort-Gespräche mit Remote-Umsetzung, was diese Disziplin noch hilfreicher macht.
Achten Sie auf Notebooks, die sich leicht erneut ausführen, leicht lesen und leicht erweitern lassen. Ein starker IPython Notebook- oder Jupyter-Experte erklärt Entscheidungen klar, hält Abhängigkeiten unter Kontrolle und vermeidet versteckte Schritte in Zellen. Gute Übergabequalität ist meist ein besseres Zeichen als auffällige Optik.
Unternehmen holen sich oft Jupyter-Hilfe, wenn Notebooks unübersichtlich, langsam oder schwer zu teilen geworden sind. Andere häufige Auslöser sind unzuverlässige Umgebungen, unklare Analyseschritte und der Bedarf, explorative Arbeit in etwas zu verwandeln, dem das Team vertrauen kann. Wenn die Ergebnisse Entscheidungen unterstützen sollen, zählt Qualität mehr als reine Geschwindigkeit.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 79 €, was einem Tagessatz von etwa 632 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 81% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Bildung (50%) und Gesundheitswesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (81%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jupyter 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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