NumPy Experten in Berlin
für zuverlässige Daten-Workflows, in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit NumPy effiziente numerische Workflows, Lösungen für wissenschaftliches Rechnen und Datenpipelines für maschinelles Lernen entwickeln und dabei sicher mit Python, pandas und SciPy arbeiten. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich NumPy eingesetzt haben
Murad H.
Letzte Position:
Gründer & Technischer Leiter bei Hubpoint.Ai
- Gründete ein KI-gestütztes SaaS für Terminplanung und Geschäftsverwaltung für kleine und mittlere Unternehmen und verantwortete Technologiestrategie, Architektur, Produktentwicklung, UX, Abrechnung und Go-to-Market.
- Entwickelte und realisierte eine mandantenfähige Plattform mit REST-APIs, RBAC, CRM, Abrechnung und Benachrichtigungen für das Manager-Dashboard, die Admin-Konsole, das Buchungserlebnis und iOS-/Android-Anwendungen.
- Führte und betreute 7 Softwareentwickler, 1 DevOps-Ingenieur, 1 QA-Ingenieur und 1 UX/UI-Designer und arbeitete gleichzeitig praktisch in den Bereichen Backend, Frontend und Produktentwicklung.
- Entwickelte KI-Sprach- und Chat-Agenten mit Python/FastAPI, OpenAI- und Anthropic-APIs, RAG, pgvector und Tool-Calling; integrierte Twilio, Google Calendar/Meet, Stripe und Firebase.
- Verantwortete die Produktiv-Infrastruktur und automatisierte die Auslieferung in getrennten Umgebungen mit Docker, Nginx, GitHub Actions und Grafana; vertrat das Unternehmen bei Acceleratoren und internationalen Startup-Veranstaltungen.
Ausgewählter Tech-Stack: Python, FastAPI, Node.js, Vue 3, React/Next.js, React Native, PostgreSQL, Redis, Docker
Michael B.
Letzte Position:
Produktanalyse-Consultant – Trust & Safety bei Kleinanzeigen
- Erkennen von Betrugsmustern durch Implementierung strenger Anti-Betrugsregeln bei gleichzeitiger Beibehaltung akzeptabler False-Positive-Raten, wodurch das Betrugsrisiko für Nutzer um bis zu 80 % gesenkt wird
- Unterstützung bei Ideenfindung und Einführung neuer Trust-&-Safety-Funktionen, um betrügerische Aktivitäten zu blockieren und das Bewusstsein der Nutzer für Betrug zu erhöhen
- Unterstützung von Produkt, Entwicklung und Kundenservice mit BI-Berichten und weiterführender Anleitung, um Betrug und Verstöße gegen Richtlinien zu erkennen und zu bekämpfen
Abed D.
Letzte Position:
Mitgründer, Produktmanager bei HODL It!
- Senkte die Abwanderungsrate in den ersten 30 Tagen nach der Anmeldung von 45% auf 20%, indem ich das Onboarding überarbeitete und die Zeit bis zum ersten Mehrwert verkürzte.
- Steigerte den Lebenszeitwert (LTV) innerhalb von 6 Monaten um das Dreifache durch Maßnahmen zur Nutzerbindung und Monetarisierung im gesamten Kundenlebenszyklus.
- Verantwortete das Redesign der App und die Feature-Umsetzung, was den Net Promoter Score (NPS) aktiver Nutzer von 6,3 auf 8,5 ansteigen ließ.
Wolfram K.
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
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Dilip G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Computer-Vision-Berater bei Spiral Physical Therapy Inc.
- Entwicklung von Methoden für monokulare 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierte geometrische Modellierung aus mobilen Bildern
- Entwicklung lernbasierter Ansätze für Gesichtsformschätzung, videobasierte Gesichtsanalyse und datenschutzfreundliches visuelles Lernen
Enrico G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Ibrahim H.
Letzte Position:
Senior Full Stack / KI Engineer bei Punktum Digital GmbH
- Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
- Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
- Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.
Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.
Mark W.
Letzte Position:
Unabhängiger IT-/KI-Berater bei Freelance
- IT-Beratung, Coaching und Umsetzung mit Schwerpunkt auf KI
Mathias W.
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Nino S.
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Robert F.
Letzte Position:
Interimsleiter Rechnungswesen bei Foodspring
- Führung des Buchhaltungsteams mit 6 Mitarbeitenden
- Schulung und Weiterentwicklung der Mitarbeitenden
- Automatisierung von Buchhaltungsprozessen mit SQL, Python und Power Query
- Verantwortung für Jahres- und Monatsabschluss
- Steuerliche Themen
- Audits
- NetSuite-Administration und -Weiterentwicklung
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Entwickelte und implementierte skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flat Files in Snowflake zu laden, und verringerte die Pipeline-Laufzeit um ca. 30 %.
- Migrierte umfangreiche Datensätze von On-Premises Teradata zu Snowflake unter Nutzung von AWS-Diensten (S3, Glue, Step Functions, IAM) und stellte so Datenkonsistenz und Integrität sicher.
- Setzte die Kimball-Methodik zur Gestaltung von Stern- und Schneeflockenschemas ein, verbesserte die Abfrageleistung und senkte die Snowflake-Kosten.
- Implementierte automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations-Framework, um Anomalien zu erkennen und die Datenkorrektheit vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- Orchestrierte ETL-Workflows in Airflow mit Python und verwaltete Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices, um die Zuverlässigkeit zu steigern und die Pipeline-Verfügbarkeit zu gewährleisten.
- Erstellte interaktive Power-BI-Dashboards und kuratierte Datensätze, um datenbasierte Entscheidungen für Stakeholder zu ermöglichen.
- Pflegte technische Dokumentation in Confluence für ETL-Workflows und leitete Wissensaustauschsitzungen für neue Teammitglieder.
Tobias J.
Letzte Position:
Konzeption eines AI-Agenten basierten ERP-Systems
- Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
- Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
- Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
- Planung der Agentenorchestrierung
- Prototypenentwicklung- und Demonstration
Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux
Fady K.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / Tech Lead bei Specific Objects Technologies GmbH
- Projekt 1: Multi-Tenant SaaS-Plattform: Datenintegration & Preismanagement
- Ziel: Neuentwicklung einer ELT-Pipeline (Ablösung des Java-6-Altsystems), Integration heterogener Quellsysteme (CSV, Excel, E-Mail, externe DBs), Event-Sourcing für vollständige Nachvollziehbarkeit, Multi-Tenant-Architektur für mandantenfähige Datenverarbeitung
- Herausforderung: Verarbeitung von Millionen Datensätzen pro Tag, Audit-Compliance, Datenisolation zwischen verschiedenen Mandanten
- Lösung: Stakeholder-Workshops zur Anforderungsanalyse, ereignisgetriebene Architektur mit Axon Framework und Apache Kafka, AWS-Services (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway) für Cloud-Integration, PostgreSQL mit mandantenspezifischen Schemas für Multi-Tenant-Datenisolation, REST-API-Design mit Spring Boot für Integration externer Systeme, umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit)
- Ergebnisse: ELT-Leistung von über 30 Minuten auf 1–5 Minuten verbessert; täglich 2–3 Stunden durch Workflow-Automatisierung eingespart; wöchentlich 10–20 Stunden durch Event-Sourcing-Nachvollziehbarkeit eingespart; 100 % Audit-Compliance; sichere Multi-Tenant-Datenisolation für mehr als 10 Mandanten
- Projekt 2: Modernisierung eines Multi-Tenant-CRM-Systems
- Ziel: Migration des CRM-Systems (über 20 Jahre PHP/MySQL) zu Java-Microservices, Umsetzung von Domain-Driven Design, Einführung von Test-Driven Development, mandantenfähige SaaS-Architektur für mehrere Kundenmandanten
- Herausforderung: Umgestaltung komplexer Geschäftslogik, fehlende Testkultur, skalierbare Mandantenverwaltung mit Datenisolation
- Lösung: Umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit), Multi-Tenant-Architektur mit mandantenspezifischen Datenbanken, REST-API-Design mit Spring Boot für mandantenübergreifende Integration, Kubernetes und Docker für Container-Orchestrierung
- Ergebnisse: 2× Performancesteigerung; Bereitstellungszeit von über 40 Minuten auf 5–7 Minuten reduziert; Migration ohne Ausfallzeiten in der Produktion; skalierbare Multi-Tenant-Lösung für mehr als 15 Kundenmandanten
- Technologien: Java, Spring Boot 3.x, Angular, Apache Kafka, AWS (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway), PostgreSQL, Axon Framework, Kubernetes, Docker, GitLab CI, REST-API
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die NumPy einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 8)
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
98% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 82%)
Doktortitel
15% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 NumPy 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der NumPy Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (87%)
- Bildung (40%)
- Gesundheitswesen (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (36%)
- Automotive (21%)
- Bank- und Finanzwesen (21%)
- Einzelhandel (21%)
- Transport und Logistik (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Numerische Grundlage
NumPy ist die zentrale Python-Bibliothek für numerisches Rechnen. Das ndarray bietet kompakte, effiziente mehrdimensionale Arrays und Operationen für wissenschaftliche, analytische und Machine-Learning-Workloads. Fachleute nutzen vektorisierte Berechnungen, Broadcasting, Indizierung und lineare Algebra, um Daten zu verarbeiten, ohne auf langsame, sich wiederholende Python-Schleifen angewiesen zu sein.
Einsatzbereiche
NumPy unterstützt die Datenschicht hinter Forschung, Prognosen, Simulationen und produktiven Analysen. Es wird häufig verwendet, um Arrays vorzubereiten, Messwerte zu transformieren und mathematische Modelle umzusetzen, bevor die Ergebnisse in Visualisierungs- oder Machine-Learning-Systeme überführt werden.
- Wissenschaftliche und technische Berechnungen
- Vorbereitung von Zeitreihen- und Sensordaten
- Statistische Analysen und Simulationen
- Merkmalsvorbereitung für maschinelles Lernen
Ökosystem und Tools
Starke NumPy Spezialisten arbeiten meist im gesamten Python-Datenökosystem. Sie verbinden NumPy-Arrays mit pandas für tabellarische Daten, SciPy für fortgeschrittene wissenschaftliche Routinen, Matplotlib für Visualisierungen und scikit-learn für maschinelles Lernen. Bei hohen Performance-Anforderungen nutzen sie möglicherweise auch Jupyter, pytest, Profiling-Tools und kompilierte Erweiterungen.
Array-Form, dtype, Speicherlayout und numerische Präzision sind zentrale Themen. Praktische Kenntnisse in Broadcasting, maskierten Arrays, der Erzeugung von Zufallszahlen und der Interoperabilität mit anderen Python-Bibliotheken helfen, schwer erkennbare Fehler zu vermeiden.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche NumPy Experten ins Team, wenn numerischer Code zuverlässiger, schneller oder leichter erweiterbar werden muss. Das passiert häufig beim Übergang von einem Prototyp zu einem produktiven System, bei der Ablösung von Tabellenkalkulationen oder Legacy-Skripten oder bei der Integration wissenschaftlicher Logik in ein umfassenderes Datenprodukt.
- Schleifenlastige Berechnungen in vektorisierte Operationen umwandeln
- Wiederverwendbare Komponenten für die Array-Verarbeitung entwickeln
- Numerische Ergebnisse und Grenzfälle validieren
- Speicherverbrauch und Ausführungsgeschwindigkeit analysieren
Zusammenarbeit mit Berliner Teams
In Berlin kann NumPy Expertise Forschungsgruppen, industrielle Analysen, Klima- und Mobilitätsprojekte, Finanz-Workflows und Softwareunternehmen mit datenintensiven Produkten unterstützen. Ein Spezialist kann je nach Zugangs-, Kommunikations- und Umsetzungsanforderungen remote arbeiten, ein Team vor Ort unterstützen oder beide Ansätze kombinieren.
Eine klare Dokumentation ist wichtig, wenn numerische Annahmen von Python-, Data-Science- und Produktteams gemeinsam genutzt werden. Gute Englischkenntnisse sind in internationalen Teams üblich; Deutsch kann für lokale Stakeholder und operative Kontexte hilfreich sein.
Was starke Spezialisten liefern
Erfahrene NumPy Experten machen numerischen Code verständlich, testbar und stabil. Sie definieren Array-Formen und Datenverträge klar, behandeln fehlende oder ungültige Werte bewusst und prüfen die Präzision, wenn Rundungen geschäftliche oder wissenschaftliche Schlussfolgerungen beeinflussen können.
Sie erklären außerdem Abwägungen, statt blind zu optimieren. Gute Ergebnisse können getestete Transformationsmodule, Benchmark-Nachweise, technische Dokumentation, reproduzierbare Notebooks und saubere Schnittstellen für pandas-, SciPy- oder Machine-Learning-Pipelines umfassen.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über NumPy wissen wollen – kompakt an einem Ort.
NumPy wird für schnelle numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays in Python verwendet. Unternehmen nutzen es für wissenschaftliche Berechnungen, Simulationen, Signal- und Bildverarbeitung, Datenvorbereitung, statistische Aufgaben und die mathematischen Grundlagen von Machine-Learning-Pipelines.
NumPy konzentriert sich auf homogene numerische Arrays und effiziente mathematische Operationen, während pandas beschriftete Tabellen und DataFrame-Operationen bereitstellt. Beide werden häufig zusammen eingesetzt: pandas verarbeitet Geschäfts- oder Zeitreihenstrukturen, und NumPy unterstützt die zugrunde liegenden numerischen Transformationen.
Ein guter NumPy Spezialist verbindet Python meist mit pandas, SciPy, scikit-learn und guten Testpraktiken. Je nach Projekt sind außerdem Kenntnisse in SQL, Datenvisualisierung, Jupyter, Packaging, Profiling und domänenspezifischer Mathematik wertvoll.
Der passende NumPy Freelancer sollte relevante Erfahrung mit Array-Transformationen, numerischer Validierung und wartbarem Python-Code zeigen. Wie viel Erfahrung erforderlich ist, hängt vom Risiko und der Komplexität des Systems ab. Bitten Sie daher um Beispiele, die Ihren Datenformen, Präzisionsanforderungen und Ihrer Umsetzungsumgebung ähneln.
Ja. NumPy Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit über gemeinsame Repositories, Notebooks, Tests und dokumentierte Datensätze. Berliner Teams sollten Arbeitszeiten, Datenzugriff, Review-Abläufe und die Sprache für die Kommunikation mit lokalen und internationalen Stakeholdern abstimmen.
Prüfen Sie, ob NumPy Code klare Array-Formen, sinnvolle dtypes, eine eindeutige Behandlung ungültiger Daten und Tests für Grenzfälle aufweist. Bitten Sie den Spezialisten zu erklären, warum der Code korrekt ist, wie er sich beim Speicherverbrauch verhält und warum Vektorisierung oder ein anderer Ansatz geeignet ist.
NumPy ist in der Regel besser geeignet, wenn numerische Operationen auf Arrays oder Matrizen angewendet werden. Vektorisierte Operationen können die Absicht klarer machen und den Interpreter-Overhead reduzieren. Ein Spezialist sollte jedoch weiterhin Lesbarkeit, Datenmenge und die Eignung einer anderen Bibliothek berücksichtigen.
Zu den häufigen NumPy Risiken gehören unbeabsichtigtes Broadcasting, eine falsche Behandlung von Achsen, stille dtype-Konvertierungen und der Verlust numerischer Präzision. Ein sorgfältiger Profi verwendet repräsentative Testdaten, explizite Formen, Validierungsprüfungen und Profiling, statt anzunehmen, dass kompakter Code automatisch korrekt ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 676 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (98%) und Arabisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bildung (40%) und Gesundheitswesen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Produktentwicklung (70%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (66%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich NumPy eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
