Matplotlib Experten in Deutschland
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Python-Daten mit Matplotlib, pyplot und verwandten Plotting-Workflows in klare Charts, wissenschaftliche Abbildungen und dashboard-taugliche Visuals verwandeln. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Talha Erciyes
Letzte Position:
Interim Senior Finance Business Partner bei SharkNinja Europe Ltd.
Verantwortung für Commercial Finance in der Region Zentraleuropa (DACH und Polen), Reporting an den EMEA Commercial Finance Director. Monatliches Financial Reporting, Forecasting und Abweichungsanalysen, Bewertung von Promotions und Sonderaktionen, Steuerung von Planungsprozessen inkl. Budgetierung sowie Erstellung von QBR-Unterlagen bis auf CFO-Ebene. Übernahme der fachlichen Führung im Finance-Team nach Ausfall der Mandatsträgerin.
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Shanna Tellaev
Letzte Position:
Problem-Resolution-Manager bei CARIAD SE (VW AG), ehemals CARMEQ GmbH (VW AG)
- Automotive SPICE®: alle Assessments vollständig erreicht
- Agile Transformation: V-Modell → SAFe erfolgreich
- Serienfreigabe: pünktliche und qualitätsgesicherte Softwarelieferung für Schlüsselmodelle des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation)
- Stakeholder-Management: intern & extern
- Prozessoptimierung: Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) mit Tracking-System implementiert
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
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Wolfram Knan
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Heena Patel
Letzte Position:
Retirement Spend & Tax Optimizer Agentic AI App (Vibe Coding) bei Persönliches Projekt
Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung
- Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
- Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender
Kartik Trivedi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Fraunhofer LBF
- Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
- Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
- Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
- Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
- Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
- Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
- Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
- Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.
Shubham Sahni
Letzte Position:
Praktikant für kommerzielle Daten und Analysen bei Bavarian Nordic
- Mit Commercial-, Vertriebs- und Medical-Affairs-Teams zusammenarbeiten, um geschäftliche Fragestellungen in strukturierte Analysen und interaktive Power BI-Dashboards zu übersetzen und so datengetriebene Entscheidungen in einem regulierten Pharma-Umfeld zu ermöglichen.
- Power BI-Dashboards entwerfen und pflegen, die Daten aus Veeva CRM, SharePoint und Databricks integrieren und Echtzeiteinblicke in Verkaufstrends, Gebietsergebnisse und kommerzielle KPIs in mehreren Märkten bieten.
- Mehrere Tabellen in Databricks mit SQL abfragen und verknüpfen, um saubere, analysefertige Datensätze zu erstellen, und Transformationsschritte wie Filtern, Aggregation und Window-Funktionen anwenden, um Daten für Berichte aufzubereiten.
- Power Automate-Flows implementieren, um Datenaktualisierungen zu automatisieren und bei Überschreiten von KPI-Schwellenwerten Benachrichtigungen auszulösen, wodurch die Aktualität und Zuverlässigkeit der Commercial Analytics-Berichterstattung verbessert wird.
Ammar A.
Letzte Position:
Softwareentwicklung | Test & Validierung | Daten- und KI-Engineering
- Anforderungsbasierte Testfallgestaltung für automatisierte Parkmanöver.
- Implementierung und Durchführung von Testfällen.
- Integration in das bestehende AVP (Automated Valet Parking) Software-Framework.
Ulrich Seidel
Letzte Position:
Senior-Tester bei Arvato Systems GmbH
- Planung, Definition und Durchführung von Testfällen für Produkterstellung, Messdaten-Upload und Diagrammprüfung
- Entwicklung von schlüsselwortgetriebenen Funktionstests mit Robot Framework
- Definition und Erzeugung realistischer Testdaten mit Python
- Umsetzung von datengetriebenen und REST-API-Schnittstellentests
- Durchführung von Bildvergleichstests auf Basis von OpenCV
- Entwicklung von Lasttests für verschiedene Umgebungen
- Durchführung von Regressionstests und End-to-End-Tests, Ergebnisreporting und Fehlerverwaltung
- Systematische Erweiterung der Testabdeckung
- Anbindung von Jenkins an Xray für das Testmanagement
- Ticketverwaltung mit JIRA und Dokumentation in Confluence
- Einsatz von Robot Framework, Playwright, Python, VS Code, Prectavi, JIRA, Confluence & Xray, Bitbucket, GitHub, Jenkins, MS Office 365 und Teams in einem agilen Projekt.
Patrik Garten
Letzte Position:
Technical Lead Conversational AI bei CANCOM
- Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
- Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
- Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Matplotlib einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
85%
Doktortitel
19%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Matplotlib 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
Was Matplotlib macht
Matplotlib ist die zentrale Python-Bibliothek zum Erstellen von statischen, animierten und interaktiven Plots. Teams nutzen sie für Liniendiagramme, Streudiagramme, Histogramme, Heatmaps und publikationsreife Abbildungen in Berichten, Notebooks und Datenprodukten. Sie passt gut, wenn das visuelle Ergebnis exakt und reproduzierbar sein muss.
Typische Anwendungsfälle
- Explorative Datenanalyse in Jupyter und Python-Skripten
- Wissenschaftliche Abbildungen für Forschung und technische Dokumentation
- Geschäftsberichte und KPI-Visualisierungen für interne Teams
- Eigene Charts für Data Apps, Dashboards und Prototypen
Sie wird oft gewählt, wenn Teams volle Kontrolle über Beschriftungen, Achsen, Stile und Anmerkungen brauchen.
Ökosystem und Tools
Matplotlib steht meist neben NumPy, Pandas und Jupyter. Viele Spezialisten arbeiten auch mit pyplot, objektorientiertem Plotting, Seaborn, SciPy und Exportformaten wie SVG, PDF und PNG. Gute Arbeit hängt oft von einer sauberen Datenaufbereitung ab, bevor der Plot gezeichnet wird.
Wann freiberufliche Hilfe passt
Unternehmen holen freiberufliche Matplotlib Experten hinzu, wenn Charts schnell repariert, standardisiert oder neu aufgebaut werden müssen. Das ist häufig in Analytics-Teams, Forschungsgruppen, Produktteams und Engineering-Teams in Deutschland der Fall, die verlässliche Visualisierungen ohne lange Einarbeitung brauchen. Es hilft auch, wenn interner Python-Code unübersichtlich geworden ist und die Plots nicht mehr zur Story passen.
Was starke Spezialisten liefern
Ein starker Matplotlib Spezialist zeichnet nicht nur Charts.
- Wählt den passenden Chart-Typ für die Botschaft
- Verbessert Stil, Layout und Lesbarkeit
- Baut wiederverwendbare Plotting-Funktionen und Vorlagen
- Bereitet Abbildungen für Notebooks, Druck und Präsentationen vor
Sie arbeiten gut mit versioniertem Code, einheitlicher Benennung und klaren Übergabenotizen.
Qualitätsmerkmale
Achte auf Experten, die erklären können, warum ein Chart auf eine bestimmte Weise aufgebaut ist. Gute Matplotlib-Arbeit ist präzise, nicht dekorativ. Sie sollte leicht erneut ausführbar, leicht anpassbar und über Dateien, Teams und Ausgabeformate hinweg konsistent sein. Ein sauberer Plot sollte außerdem die Prüfung durch technische und nicht-technische Leser bestehen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Matplotlib am häufigsten fragen.
Matplotlib wird genutzt, um Python-Daten in Charts zu verwandeln, die geprüft, geteilt und veröffentlicht werden können. Teams verlassen sich darauf für Analyseplots, wissenschaftliche Abbildungen, Reporting-Visualisierungen und eigene Grafiken, bei denen Layout-Kontrolle wichtig ist. Besonders nützlich ist es, wenn ein Plot aus Code reproduzierbar sein muss.
Matplotlib bietet die direkteste Kontrolle über jeden Teil einer Abbildung, weshalb viele Spezialisten es weiterhin als Basis verwenden. Seaborn ergänzt darauf aufbauend schnellere statistische Gestaltung, während Plotly oft für mehr Interaktivität gewählt wird. Wenn ein Projekt präzise statische Ausgabe braucht, ist Matplotlib oft die sicherere Wahl.
Ein starker Matplotlib Spezialist kennt meist auch NumPy, Pandas und Jupyter, weil Plotting mit guter Datenverarbeitung beginnt. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind Figure-Styling, Annotations-Design, Exportformate und ein grundlegendes statistisches Verständnis. Bei größeren Aufgaben sind auch Python-Paketstruktur und saubere Notebooks wichtig.
Matplotlib-Arbeit kann klein sein, aber komplexe Projekte profitieren von jemandem, der schon viele Plots umgesetzt hat. Wenn die Aufgabe wiederkehrendes Reporting, mehrteilige Abbildungen oder gemeinsame Vorlagen für ein Team umfasst, spart ein Spezialist schnell Zeit. Einfache Einmal-Charts brauchen oft weniger Unterstützung als langlebiger Plotting-Code.
Ja, Matplotlib-Arbeit eignet sich sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil das Ergebnis aus Code, Abbildungen und Review-Notizen besteht. Für Teams in Deutschland funktioniert Remote-Support oft gut, wenn es klare Quellfiles und Beispiele zum Prüfen gibt. Vor-Ort-Zeit wird meist nur dann wichtig, wenn die Visuals schnell mit vielen Stakeholdern iteriert werden müssen.
Bei Matplotlib zeigt sich Qualität in Lesbarkeit, Konsistenz und Wartbarkeit. Prüfe, ob Beschriftungen klar sind, Stile wiederholbar sind und Exporte im Zielformat korrekt aussehen. Gute Arbeit sollte sich außerdem leicht ändern lassen, ohne andere Plots zu beschädigen.
Matplotlib ist stark für statische und codegetriebene Visuals, aber nicht immer die beste Wahl für hochinteraktive Dashboards. Viele Teams nutzen es für die zugrunde liegende Chart-Logik, Publikationsgrafiken oder Exporte und wählen dann ein anderes Tool für die Interaktivität. Die richtige Antwort hängt davon ab, ob der Hauptbedarf Kontrolle oder Nutzerinteraktion ist.
Wenn Matplotlib-Charts uneinheitlich aussehen, schwer wiederzuverwenden sind oder zu lange für Anpassungen brauchen, kann ein Spezialist helfen. Häufige Anzeichen sind verschachtelter Plotting-Code, unklare Figure-Standards und Exporte, die in Berichten oder Präsentationen fehlschlagen. Ein Freelancer kann die Plotting-Ebene aufräumen und sie für das Team leichter wartbar machen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 602 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 85% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Bildung (56%) und Gesundheitswesen (34%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Forschung und Entwicklung (F&E) (77%) und Produktentwicklung (68%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
