Jupyter-Experten in Frankfurt
, die in wenigen Minuten von der KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die explorative Analysen mit Jupyter, Python und verbundenen Datentools in zuverlässige Notebooks, wiederverwendbare Daten-Workflows und klare Visualisierungen verwandeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Jupyter-Experten eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben 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-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Michael W.
Letzte Position:
Business-Analyst, Product Owner, stellvertretender Vorsitzender des Beirats bei Bundesministerium, große deutsche Stadt
- Wir entwickelten eine Vernetzungsplattform, um die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch im Bezirk zu verbessern (Projekt 71).
- Wir führten eine Ausschreibung durch und definierten die erforderlichen Dokumente und Prozesse.
- Unser Ziel war es, sicherzustellen, dass der beauftragte Dienstleister vor der Umsetzung eine Qualitätssicherung der Ergebnisse des Projektteams durchführt.
- Wir wählten einen Anbieter aus.
Mathew D.
Letzte Position:
Experte für Data Science und KI-Stratege bei Freelancer
- Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
- Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
- Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
- Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
- Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
- Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten
Polina S.
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 R.
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
Olusina F.
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 Ö.
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
Rashid I.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Pharmazeutika
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
56% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 21%)
Zertifizierungen pro Freelancer
8 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 Jupyter-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 Jupyter-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (78%)
- Informationstechnologie (IT) (78%)
- Pharmazeutika (56%)
- Einzelhandel (56%)
- Bildung (44%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
- Werbung (33%)
- Automotive (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Notebook-basierte Analyse
Jupyter ist eine Open-Source-Umgebung für interaktives Computing. Die Notebooks verbinden ausführbaren Code, Ergebnisse, Visualisierungen, Gleichungen und erklärenden Text in einem teilbaren Dokument. Unternehmen nutzen Jupyter Notebook und JupyterLab, um Daten zu untersuchen, Ideen zu testen und analytische Arbeit klar zu vermitteln.
Daten- und Forschungs-Workflows
Jupyter unterstützt die Arbeit in den Bereichen Data Science, Forschung, Finanzen, Ingenieurwesen und Bildung. Spezialisten nutzen es, um Datensätze zu untersuchen, Modelle zu prototypisieren, Experimente zu dokumentieren und Ergebnisse zu präsentieren. Es ist besonders nützlich, wenn sowohl die Überlegungen als auch die Ergebnisse hinter einer Analyse sichtbar sein sollen.
- Strukturierte oder unstrukturierte Daten untersuchen und bereinigen
- Visuelle Analysen und explorative Berichte erstellen
- Prototypen für Machine-Learning- und statistische Modelle entwickeln
- Wiederholbare Forschungs-Workflows dokumentieren
Python und das Ökosystem
Viele Jupyter-Projekte nutzen Python mit pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn und Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib oder Plotly. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit R, Julia, SQL, Spark und Cloud-Datendiensten über Kernels und Konnektoren. JupyterLab bietet eine umfassendere Oberfläche für Notebooks, Terminals, Dateien und Erweiterungen.
Bereit für den produktiven Einsatz
Ein Notebook ist oft der Ausgangspunkt und nicht das endgültige Ergebnis. Gute Fachkräfte strukturieren Code zur Wiederverwendung, verwalten Umgebungen, binden vertrauenswürdige Datenquellen an und verwandeln explorative Arbeit in Skripte, Pipelines, Dashboards oder Services. Sie nutzen Versionskontrolle, Tests und Dokumentation, um das Risiko nicht reproduzierbarer Notebooks zu verringern.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen häufig externe Jupyter-Expertise hinzu, wenn ein internes Team schnellere Analysen benötigt, ein Forschungsprozess besser dokumentiert werden muss oder ein Prototyp zu einem wartbaren Workflow werden soll. Teams in Frankfurt können je nach Datenzugriff und Anforderungen der Stakeholder vor Ort, remote oder hybrid zusammenarbeiten. Klare Kommunikation auf Englisch ist in internationalen Projekten üblich.
- Mehrere Notebooks benötigen eine einheitliche Struktur und Prüfung
- Ergebnisse müssen in verschiedenen Umgebungen reproduzierbar sein
- Ein Prototyp muss mit operativen Daten verbunden werden
- Analysten benötigen einen praktischen Workflow zum Teilen von Erkenntnissen
Was starke Spezialisten mitbringen
Die besten Jupyter-Spezialisten verbinden analytisches Denken mit softwaretechnischer Disziplin. Sie wählen geeignete Kernels und Bibliotheken aus, erklären Annahmen, gehen sorgfältig mit fehlenden oder sensiblen Daten um und gestalten Visualisierungen leicht verständlich. Außerdem wissen sie, wann ein Notebook geeignet ist und wann das Ergebnis in eine getestete Pipeline, Anwendung oder ein Berichtssystem gehört.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Jupyter-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Jupyter wird für interaktive Datenanalyse, Forschung, Visualisierung, Lehre und Machine-Learning-Experimente verwendet. Ein Notebook hält Code, Ergebnisse und Erklärungen zusammen, wodurch explorative Arbeit leichter geprüft und geteilt werden kann.
JupyterLab ist eine umfassendere Oberfläche, mit der in einem Arbeitsbereich mit Notebooks, Dateien, Terminals und Erweiterungen gearbeitet werden kann. Jupyter Notebook bietet eine fokussiertere Notebook-Erfahrung, während beide dasselbe grundlegende Modell für interaktives Computing nutzen.
Ein guter Jupyter-Spezialist arbeitet häufig mit Python, pandas, NumPy, SQL und Visualisierungsbibliotheken. Je nach Projekt sind auch Kenntnisse in Cloud-Speicher, Spark, Machine Learning, Git, Testing und dem Design von Daten-Pipelines wertvoll.
Die passende Jupyter-Erfahrung hängt vom Ergebnis ab. Eine kurze explorative Analyse erfordert möglicherweise gute Bibliothekskenntnisse und ein gutes Gespür für Daten, während eine gemeinsam genutzte Forschungsumgebung oder die Übergabe an den produktiven Betrieb zusätzlich Umgebungsmanagement, Versionskontrolle, Tests und Dokumentation benötigt.
Die meisten Jupyter-Arbeiten können remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheitsanforderungen und Abläufe für die Zusammenarbeit klar sind. Unternehmen in Frankfurt bevorzugen möglicherweise gelegentliche Termine vor Ort für Workshops, Stakeholder-Reviews oder den Zugriff auf eingeschränkte Systeme.
Jupyter ist eine gute Wahl, wenn die Analyse flexible Exploration, transparente Berechnungen oder einen schriftlich festgehaltenen Forschungskontext erfordert. Ein Dashboard-Tool eignet sich meist besser für stabile, regelmäßig benötigte Ansichten für Geschäftsanwender, die eine einheitliche Überwachung statt interaktiver Untersuchung benötigen.
Bitten Sie einen Jupyter-Spezialisten zu zeigen, wie er Notebooks strukturiert, Annahmen erklärt und Ergebnisse reproduzierbar macht. Achten Sie auf klaren Code, aussagekräftige Visualisierungen, verwaltete Abhängigkeiten, einen sinnvollen Umgang mit Daten und einen Plan, wie nützliche Exploration in wartbare Arbeit überführt wird.
Ein Jupyter-Auftrag kann deutlich mehr umfassen als das Schreiben von Notebook-Zellen. Klären Sie die Datenquellen, Zugriffsregeln, die erwartete Zielgruppe, Anforderungen an die Übergabe und ob das Ergebnis ein Forschungsdokument, ein wiederverwendbarer Workflow, eine automatisierte Pipeline oder eine produktive Komponente sein soll.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 844 € 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, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (78%), Informationstechnologie (IT) (78%) und Pharmazeutika (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Jupyter in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (89%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Jupyter-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
