Jupyter Experten in Frankfurt
aus 15.000 Lebensläufen mit geprüften Spezialisten und KI-Matching.Stelle Experten ein, die Jupyter-Notebooks in klare Analysen, reproduzierbare Forschung und teilbare Daten-Workflows verwandeln. Sie arbeiten mit JupyterLab, Notebook-Erweiterungen, Python-Kernels und kollaborativen Review-Setups – mit schnellem und präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Jupyter eingesetzt haben
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Polina Schulz
Letzte Position:
Leiter Datenmigration – Prozessautomatisierung, Data Engineering & Reporting bei Große Bank im öffentlichen Sektor
Datenextrakte aus Oracle-Datenbanken konfiguriert und automatisiert, wodurch in einem kritischen Migrationsprojekt eine Datenqualität von 100 % erreicht wurde, manuelle Fehler deutlich reduziert und der Migrationszeitplan beschleunigt wurde.
Schnittstellen mit Order Management Systems (OMS) entworfen und implementiert, was einen reibungslosen und automatisierten Datenaustausch ermöglichte und die operative Effizienz durch schnellere, fehlerfreie Auftragsverarbeitung über Geschäftseinheiten hinweg verbesserte.
Datenextraktions-Workflows entwickelt und eingeführt, um regulatorische Anforderungen und Kundenreporting zu unterstützen, wodurch die fristgerechte Lieferung wichtiger Reports sichergestellt, manueller Aufwand reduziert und die Kundenzufriedenheit erhöht wurde.
Kurt Rosenberg
Letzte Position:
Lead Solution Architect (AI HealthTech) / Interim-CTO & Produkt-Mitinhaber bei Physio-Agil Frankfurt
- Allgemeine CTO-Verantwortlichkeiten (Architekturdesign, operative Einrichtung, externe Laufzeitanalyse des Produkts, Investorenbeteiligung, regulatorische Compliance)
- Aufsicht der Softwareentwicklung (tiefgehende Implementierungsarbeit) sowie Workflow-Design
- Produkt-Mitinhaberschaft
- Technik/Tools/Frameworks: proprietäre Software (Java, JavaScript), Kubernetes, Postgres, MinIO, Ollama (intern), mehrere xAI-APIs (extern), OpenTofu (Terraform), Keycloak, Kafka, Prometheus, ELK Stack, GitHub, GitHub Workflows, Argo CD, ISO 27001, BSI-ISM, EU AI Act
Mathew Divine
Letzte Position:
Data Science Expert and AI Strategist bei Freelancer
- Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
- Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
- Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
- Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
- Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
- Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher
Olusina Fabunmi
Letzte Position:
Cyber-Job-Simulation bei Deloitte Australia
- Job-Simulation abgeschlossen, bei der Web-Aktivitätsprotokolle gelesen wurden.
- Unterstützte einen Kunden bei einem Cyber-Sicherheitsvorfall.
- Beantwortete Fragen, um verdächtige Nutzeraktivitäten zu identifizieren.
Yevgeniy Österle
Letzte Position:
Tester, Test- & Datenanalyst bei NORD/LB
- Analyse von Systemanforderungen und Mapping-Konzepten (ETL-Anforderungen) für Datenströme und Datentransformationslogiken im DWH der Bank
- Analyse von Daten in DB-Tabellen und -Views des DWH mittels SQL (DB2)
- Eigenständige Definition, Anlage und Ausführung von Testfällen in JIRA Xray (SIT)
- Schreiben von SQL-Abfragen in DB2 zur Verifizierung von Datenkonstellationen und Mappings
- Erstellung von Testkonzepten für SAP FSDP und parallellaufende Projekte
- Durchführung von Fehler- und Ursachenanalysen in Abstimmung mit Business-Analysten, Entwicklern, Test Managern und Infrastruktur-Team
- Ausführliche Dokumentation von Testergebnissen in JIRA Xray
- Koordination zwischen Business Analyse, Entwicklung, DB-Infrastruktur, Fachbereichen und externen Dienstleistern
Michael Weber
Letzte Position:
Business Analyst, Product Owner, stellvertretender Vorsitzender des Beirats bei Bundesministerium, große deutsche Stadt
- Wir haben eine Vernetzungsplattform entwickelt, um die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch im Bezirk zu verbessern (Projekt 71).
- Wir haben eine Ausschreibung durchgeführt und die notwendigen Unterlagen und Prozesse definiert.
- Wir wollten sicherstellen, dass der beauftragte Dienstleister vor der Umsetzung eine Qualitätssicherung der Ergebnisse des Projektteams durchführt.
- Wir haben einen Anbieter ausgewählt.
Rashid Ibragimov
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Jupyter einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
18 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Pharmazeutika
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
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 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 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 wird für interaktive Notebooks verwendet, die Code, Text, Diagramme und Ergebnisse an einem Ort zusammenbringen. Teams nutzen es, um Daten zu erkunden, Ideen zu testen, Annahmen zu dokumentieren und Arbeit an andere Spezialisten zu übergeben, ohne den Kontext zu verlieren.
Häufige Einsätze
- Datenerkundung und Analyse in Python
- Modell-Prototyping für Machine-Learning-Arbeit
- Forschungsnotizen, Berichte und wiederholbare Experimente
- Interne Demos, die klare, visuelle Schritte brauchen
Ökosystem
Jupyter-Arbeit umfasst oft JupyterLab, klassische Notebooks, IPython und Python-Datentools wie pandas, NumPy und Matplotlib. Starke Experten wissen auch, wie man Kernels, Umgebungen, Erweiterungen und die Versionierung von Notebooks verwaltet, damit die Arbeit stabil bleibt.
Wann man einstellen sollte
Unternehmen holen sich freiberufliche Jupyter-Spezialisten, wenn Notebooks unübersichtlich, langsam oder schwer zu teilen geworden sind. Das ist häufig in Analytics-Teams, Produktgruppen, Laboren und bei Finanzarbeit in Frankfurt der Fall, wo klare Dokumentation und sorgfältige Prüfung wichtig sind.
Was gute Experten tun
Ein starker Jupyter-Profi schreibt Notebooks, die lesbar, modular und leicht erneut ausführbar sind. Er trennt das Laden der Daten, die Transformation und die Ausgabe, vermeidet versteckten Zustand und weiß, wann aus einem Notebook ein Skript oder ein Paket werden sollte.
Qualität der Lieferung
Gute Ergebnisse sind nicht nur funktionierende Zellen. Achte auf klare Markdown-Strukturen, konsistente Ausgaben, wiederverwendbare Funktionen, stabile Umgebungen und Notebooks, die ein anderer Spezialist mit wenig Aufwand öffnen und ausführen kann.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Jupyter? Hier findest du die passenden Antworten.
Jupyter wird für interaktive Arbeit verwendet, bei der Code, Notizen und Diagramme zusammengehören. Unternehmen nutzen es für Analysen, Experimente, Berichte und schnelle Prototypen, die leicht überprüfbar sein müssen.
Jupyter ist der Projektname für das Notebook-Ökosystem, während Jupyter Notebook und JupyterLab die gängigsten Oberflächen sind. Viele sagen immer noch einfach "Notebook", wenn sie den ganzen Workflow meinen, besonders bei der Suche nach Hilfe.
Ein Projekt sollte Jupyter-Know-how hinzuziehen, wenn Notebooks schwer zu pflegen sind, teamübergreifend geteilt werden müssen oder in zuverlässige Workflow-Artefakte verwandelt werden sollen. Es hilft auch, wenn das Team eine klarere Struktur, besseres Umgebungsmanagement oder Unterstützung bei der Prüfung in JupyterLab braucht.
Ein starker Jupyter-Freelancer arbeitet meistens auch gut mit Python, pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn und Umgebungswerkzeugen wie Conda oder pip. Für anspruchsvollere Arbeit sollte er außerdem Datenbereinigung, Reproduzierbarkeit und grundlegende Software-Struktur verstehen.
Jupyter ist am besten, wenn Erkundung, Erklärung und Iteration wichtig sind. Skripte oder Anwendungscode sind meist besser für produktive Abläufe, geplante Jobs und Logik, die einfach zu testen und zu pflegen sein muss.
Eine einfache Notebook-Bereinigung braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der die Grundlagen gut beherrscht. Projekte mit gemeinsamer Forschung, Modellvalidierung oder komplexen Datenquellen brauchen jemanden, der Struktur, Reproduzierbarkeit und den Umgang mit Notebook-Drift versteht.
Ja, Jupyter-Arbeit eignet sich oft sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil Notebooks leicht zu prüfen und zu teilen sind. In Frankfurt wünschen sich manche Teams trotzdem Vor-Ort-Sessions für Workshops, Abstimmungen mit Stakeholdern oder datenempfindliche Arbeit, die eine engere Koordination braucht.
Achte auf Notebooks, die klar zu lesen, leicht erneut ausführbar und frei von versteckten Abkürzungen sind. Ein starker Jupyter-Spezialist erklärt Annahmen, nutzt saubere Abschnitte, hält Umgebungen stabil und weiß, wann Logik aus dem Notebook herausgenommen werden sollte.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 801 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (75%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Pharmazeutika (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jupyter eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
