NetworkX Experten in Deutschland
, die in Minuten aus über 15.000 CVs per KI passend gematcht werden.Beauftragen Sie Experten, die Graph-Ideen in funktionierende Python-Lösungen verwandeln: Netzwerkanalyse, Logik für kürzeste Wege und Zentralität, Aufbereitung von Graph-Daten und saubere Übergabe für Forschung oder Produktion. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich NetworkX eingesetzt haben
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
Louis Guitton
Letzte Position:
Freiberuflicher Solutions Architect und Machine Learning Engineer bei Self-employed
- Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
- Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
- Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
- Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
- Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
- Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
- Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
- Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte
Moritz Kath
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Robin Steinkühler
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Evangelia Charvati
Letzte Position:
Postdoktorand & Datenbetreuer bei Technical University Darmstadt (Müller-Plathe group)
- Entwickelte und implementierte ein symbolisches Regressionsschema, um komplexe Zusammenhänge der Viskosität von Flüssigkeiten im Phasenraum zu untersuchen und lieferte vorhersagbare Einblicke in Materialeigenschaften.
- Trug zur Verbesserung hybrider Particle-Field-Modelle bei durch datengestützte Diagnostik und Strategien zur Modelloptimierung.
- Leitete die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit experimentellen Physikern zur Untersuchung der molekularen Mechanismen hinter wasserbasierten Tinten.
- Verwaltete Forschungsdaten-Workflows, um öffentliche Zugänglichkeit und institutionelle Archivierung von Simulationsdaten, Codeskripten und Eingabedaten sicherzustellen, und unterstützte so direkt Transparenz und Reproduzierbarkeit der Forschung.
Giovanni Spinelli Barrile
Letzte Position:
Technischer Produktmanager bei Logicc GmbH
Fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen Rechts-, Engineering- und Business-Teams, um null Compliance-Verstöße sicherzustellen und gleichzeitig die Produktgeschwindigkeit beizubehalten.
Führte die Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Aggregator-Plattform an und managte eine Roadmap, die rechtliche Vorgaben mit ambitionierter Feature-Auslieferung in Einklang bringt.
Skalierte das Engineering-Team von 4 auf 9 Entwickler, etablierte Einstellungsprotokolle und technische Onboarding-Prozesse zur Unterstützung schneller Produktiterationen.
Optimierte den Entwicklungsprozess durch Einführung strukturierter Sprint-Zyklen und Backlog-Pflege, was zu einer 20%igen Reduktion der Feature-Entwicklungszeit führte.
Entwarf Architektur und Prototypen für agentenbasierte KI-Workflows mit n8n und RAG-Pipelines auf Langchain.
Sagar Mattikere Anand
Letzte Position:
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG) bei Philipps-Universität Marburg
- Entwickelte ein GraphRAG-System, das semantische Vektoren (Chroma) und Wissensgraphen (NetworkX/Neo4j) kombiniert, um mehrstufige Q&A zu Klimapolitik-Dokumenten zu ermöglichen.
- Setzte Llama 3/Gemma über Ollama für lokale Inferenz ohne Kosten ein; erzielte ~95% Genauigkeit bei der Extraktion von Entitäts-Beziehungen.
- Erstellte eine Ingestions-Pipeline für PDFs und CSV-Dateien mit 48.000 Zeilen; wendete gruppierte Medianimputation an und verminderte Datenlücken.
Maria Daniela Leite De Souza
Letzte Position:
Forschungswissenschaftler bei Intel Labs
- Entwarf und implementierte KI-gesteuerte Orchestrierungsmodelle für umfangreiche verteilte Systeme.
- Entwickelte Optimierungspipelines in Python und Go, um die Platzierung von Diensten in Kubernetes-Clustern zu automatisieren.
- Arbeitete an skalierbaren Datenpipelines und an der Integration produktionsreifer Modelle in serverlose Frameworks (intentgesteuerte K8s-Operatoren).
- Beteiligte mich am Horizon Europe VERGE-Projekt.
Manasvi Kumar
Letzte Position:
Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline) bei Eigenes Projekt
- Formulierte das Max-Cut-Problem als QUBO und implementierte QAOA im Vergleich zu einer Simulated-Annealing-Baseline mit reproduzierbaren Parametersweeps, festen Seeds und exakten Überprüfungen an kleinen Graphen
- Überprüfte, dass beide Ansätze auf allen getesteten Instanzen das bekannte Optimum erreichten; eine tiefere QAOA erhöhte die Laufzeit bei begrenztem Nutzen in diesen Fällen
- Tech: Python · mqt.qao · Qiskit · qiskit-algorithms · NetworkX · Matplotlib · NumPy · SymPy
Raksha Shet
Letzte Position:
Werkstudent – Industrial Foundation Model bei Siemens AG
- Entwerfen und Implementieren einer durchgängigen Pipeline auf Basis von Siemens NX, um OBJ-CAD-Modelle in Graphdarstellungen zu konvertieren, durch KI-gesteuerte Gruppierung von Netzflächen zu Knoten und Flächenbenachbarungen als Kanten, um die GNN-Integration zu optimieren
- Erzeugen eines groß angelegten synthetischen 3D-CAD-Datensatzes, Annotieren von Bauteilen mit einigen MFCAD-ähnlichen Merkmalen, um ausgewogene, vielfältige Trainingsdaten für GNN-Workflows zu gewährleisten
- Unterstützung beim Entwurf, Training und der Evaluierung von Graph-Neural-Network-Architekturen für KI-gestützte Erkennung und Klassifizierung geometrischer Merkmale in 3D-CAD-Formen, um Feature-Erkennungs-Workflows zu beschleunigen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die NetworkX einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
8 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
90%
Doktortitel
30%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
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 NetworkX 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
Graph-Arbeit
NetworkX ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen und Untersuchen von Graphen. Unternehmen nutzen sie, um Beziehungen, Routen, Abhängigkeiten und Flüsse in Daten zu modellieren.
Typische Aufgaben sind:
- Erstellen und Bereinigen von Graphen
- Analyse von Wegen, Rankings und Communities
- Prototyp-Unterstützung für Forschungsteams
- Integration mit pandas, NumPy und Python-Datenwerkzeugen
Wo es passt
Es passt gut, wenn Daten verbunden und nicht flach sind. Dazu gehören Logistik-Karten, soziale Graphen, Betrugsverbindungen, Lieferketten, Wissensgraphen und Abhängigkeitsprüfungen in Software oder Infrastruktur.
Ein guter Spezialist weiß, wann NetworkX das richtige Werkzeug ist und wann eine schnellere Graph-Datenbank oder ein anderer Analytics-Stack besser passt. Dieses Urteil spart Zeit und hält die Arbeit einfach.
Fähigkeiten im Ökosystem
Starke Profis, die mit NetworkX arbeiten, bringen in der Regel solide Python-Kenntnisse und sicheren Umgang mit Datenpipelines mit. Sie nutzen oft Jupyter-Notebooks, pandas, Matplotlib, SciPy und Graph-Dateiformate wie GraphML oder Edge-Listen.
Sie sollten auch verstehen:
- Graph-Typen und Richtung
- Netzwerkmaße und Traversierung
- Datenbereinigung bei sparsamen oder unordentlichen Beziehungen
- Übergabe an Dashboards, Forschungsnotizen oder APIs
Wann man Hilfe hinzuziehen sollte
Unternehmen holen freie Spezialisten dazu, wenn eine Graph-Aufgabe dringend, ungewöhnlich oder an eine einmalige Entscheidung gebunden ist. Das passiert bei Machbarkeitsstudien, Analytics-Spikes, internen Tools und Modellvalidierung.
In Deutschland ist Remote-Arbeit für diese Art von Python-Graphanalyse üblich. Vor-Ort-Arbeit kann helfen, wenn Teams eng mit lokalen Datenverantwortlichen, Analysten oder Produktspezialisten zusammenarbeiten müssen.
Was starke Experten tun
Gute NetworkX-Profis machen mehr als nur Bibliotheksfunktionen auszuführen. Sie fragen, woher die Daten kommen, wie der Graph genutzt wird und welche Ausgaben für das Geschäft wichtig sind.
Sie schreiben Code, der leicht zu prüfen, zu testen und wiederzuverwenden ist. Außerdem erklären sie Abwägungen klar, besonders wenn ein Projekt über NetworkX hinauswachsen und einen anderen Graph-Stack brauchen könnte.
Die richtige Passung wählen
Achten Sie auf Spezialisten, die echte Graph-Arbeit vorweisen können, nicht nur allgemeine Python-Skripte. Starke Anzeichen sind klare Überlegungen zu Knoten- und Kanten-Design, robuste Bereinigungsschritte und praktische Entscheidungen zur Performance.
Wenn die Arbeit Forschung, Betrieb oder Entscheidungshilfe betrifft, verbindet der beste Experte die Graph-Logik mit dem späteren Einsatz. So ist das Ergebnis leichter zu vertrauen und einfacher zu pflegen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf NetworkX? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
NetworkX wird verwendet, um verbundene Daten in Python zu modellieren und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Routing, Abhängigkeitskarten, soziale oder Betrugs-Graphen, Wissensbeziehungen und Forschung im Netzwerkstil. Es ist besonders nützlich, wenn flexible Analyse gefragt ist statt eines kompletten Graph-Datenbank-Setups.
NetworkX ist eine Python-Bibliothek und eignet sich daher am besten für Analyse, Prototyping und eigene Graph-Logik im Code. Eine Graph-Datenbank ist meist besser für große, dauerhafte Graph-Speicherung mit mehreren Nutzern, während Bibliotheken wie igraph oder graph-tool bei einigen schweren Workloads schneller sein können. Die richtige Wahl hängt von Umfang, Datenzugriff und der geplanten Nutzung des Graphen ab.
Ein starker NetworkX-Spezialist sollte auch Python gut beherrschen, besonders pandas und NumPy. Jupyter, Datenbereinigung, Visualisierung und grundlegende Statistik sind ebenfalls oft nötig. Wenn das Projekt geschäftsnah ist, sind klare Dokumentation und die Fähigkeit, Graph-Maße zu erklären, genauso wichtig.
Eine kleine NetworkX-Aufgabe braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der Graph-Daten bereinigen und die nötige Analyse liefern kann. Komplexere Arbeit profitiert von jemandem, der Graph-Design, Performance-Abwägungen und die spätere Nutzung der Ergebnisse versteht. Wenn die Arbeit ein Produkt oder einen Entscheidungsprozess unterstützt, sollten Sie nach nachweisbarer Umsetzung und nicht nur nach Theorie suchen.
Ja, die meiste NetworkX-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie in Python-Code und Datendateien lebt. Für Teams in Deutschland reicht die Zusammenarbeit aus der Ferne oft aus, wenn Datenzugang, Reviews und Feedback gut organisiert sind. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn der Graph von lokalem Kontext oder sensiblen internen Daten abhängt.
Ein guter NetworkX-Experte erklärt das Graph-Modell klar, bevor er Code schreibt. Achten Sie auf saubere Knoten- und Kanten-Definitionen, sinnvolle Entscheidungen bei Graph-Algorithmen und Ergebnisse, die zur Geschäftsfrage passen. Starke Spezialisten nennen auch Grenzen, etwa beim Speicherverbrauch oder wenn ein anderes Werkzeug besser geeignet wäre.
Ein NetworkX-Projekt endet oft mit Analyse-Notebooks, wiederverwendbaren Python-Funktionen, bereinigten Graph-Daten und klaren schriftlichen Erkenntnissen. Manche Spezialisten liefern außerdem Diagramme, Exporte für andere Systeme oder ein kleines internes Tool. Das beste Ergebnis ist eines, das Ihr Team weiterverwenden kann, ohne raten zu müssen, wie der Graph gebaut wurde.
NetworkX kann in der Produktion für kleinere Services, interne Tools und nicht zu schwere Graph-Logik funktionieren. Für sehr große Graphen oder Anwendungen mit hohem Durchsatz empfiehlt ein Spezialist möglicherweise einen anderen Stack. Ein guter Freelancer sagt Ihnen früh, wann NetworkX passt und wann es nur ein Teil der Lösung ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die NetworkX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die NetworkX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 30% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die NetworkX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 8 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die NetworkX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die NetworkX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bildung (70%) und Professionelle Dienstleistungen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die NetworkX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Forschung und Entwicklung (F&E) (80%) und Business Intelligence (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich NetworkX eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
