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NumPy Experten in Hamburg

für zuverlässiges numerisches Rechnen, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die numerische Modelle, wissenschaftliche Datenpipelines und leistungsstarke Python-Workflows mit NumPy, SciPy und pandas entwickeln. Erhalten Sie eine präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die remote oder gemeinsam mit Ihrem Hamburger Team arbeiten können.

Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich NumPy eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Heena P.

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KI-Forscher

Hamburg
Heena P.

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
Verifizierter Experte

Florian W.

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Softwareentwickler

Hamburg
Florian W.

Letzte Position:

Softwareentwickler bei micimo GmbH

  • Entwicklung eines professionellen Terminplaners für Organisationen mit spezifischen detaillierten Anforderungen
  • Evaluieren verschiedener existierender Softwarelösungen
  • Erstellen einer Liste von technischen Anforderungen
  • Implementieren dieser Anforderungen
  • Technologien in Auswahl: WebDAV, CalDAV, Rust, Baikal, OAuth, Keycloak
Verifizierter Experte

Adriana V.

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Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie

Hamburg
Adriana V.

Letzte Position:

Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie bei IWCA Germany e.V.

  • Mitgegründet das deutsche Kapitel der International Women's Coffee Alliance und zur Entwicklung der strategischen Vision sowie zur organisatorischen Strukturierung internationaler Entwicklungsinitiativen beigetragen
  • Interne Arbeitsabläufe optimiert und Verwaltungsaufwand durch systematische Prozessanalyse und Dokumentation reduziert
  • Governance-Rahmenwerke und Standards zur Daten-Governance entworfen und implementiert, um ESG-Konformität und Transparenzanforderungen für NGO-Aktivitäten zu unterstützen
  • Umfassende Datenstrategie entwickelt, um Datenqualität, Transparenz und Reporting-Fähigkeiten im internationalen Stakeholder-Netzwerk zu verbessern
Verifizierter Experte

Simone A.

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Leiter Technologie & CISO

Hamburg
Simone A.

Letzte Position:

Leiter Technologie & CISO bei AI Quality and Testing Hub

  • Leitender Entwickler von Prof. Valmed, dem ersten LLM-basierten Medizinprodukt (mit RAG auf einem medizinischen Korpus von über 2,5 Mio. Dokumenten), das eine CE-Zertifizierung erhalten hat.
  • Entwarf und implementierte eine Cloud-native MLOps-Infrastruktur für die Energievehandels-Analytics-Abteilung von ENBW, wodurch die skalierbare Bereitstellung und Überwachung von Prognosemodellen ermöglicht wurde.
  • Entwickelte End-to-End-Test- und Validierungs-Frameworks für KI/ML-Systeme und stellte so Qualität, Konformität und Robustheit in kritischen und regulierten Anwendungen sicher.
  • Führte professionelle Schulungen zu KI-Tests, EU-Regulierungsrahmen und Qualitätssicherung für produktive KI-Systeme durch.
Verifizierter Experte

Aravind S.

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KI- und Datenspezialist

Hamburg
Aravind S.

Letzte Position:

KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank

  • Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
  • Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
  • Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
  • Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
  • Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
  • Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
  • Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
  • Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
  • Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
  • Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
  • Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Verifizierter Experte

Bharathi V.

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Senior Softwareingenieur (Einzelbeitragender)

Hamburg
Bharathi V.

Letzte Position:

Senior Softwareingenieur (Einzelbeitragender) bei European XFEL

  • Elektronische Logbuch-App, entwickelt für Forschungszentren zur Dokumentation ihrer Untersuchungen.
  • Betont eine nutzerorientierte Organisation der Kommunikation: Versuchsteams können die Informationsstruktur und Benachrichtigungen konfigurieren, während Hauptuntersuchungsleiter die volle Zugriffskontrolle behalten.
  • Echtzeit-Integration mit dem Metadatenkatalog der Einrichtung, dem Steuerungssystem Karabo und dem Datenanalysetool ermöglicht die automatische Protokollierung wichtiger Ereignisse, ergänzt durch manuelle Einträge nach Bedarf.
Verifizierter Experte

Enes A.

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Datenanalyst

Hamburg
Enes A.

Letzte Position:

Datenanalyst bei TELUS Digital

  • Führte die Analyse von Kundensupportdaten für den UK- und Irland-Bereich einer globalen E-Commerce-Marke an, identifizierte häufige Probleme und erreichte so eine 30%ige Steigerung der Problemlösung beim ersten Kontakt und eine 25%ige Verringerung wiederholter Kundenanfragen.
  • Erstellte im Power BI-Service Leistungs-Dashboards, um dem Team zu helfen, Schwachstellen zu identifizieren und das Kundenerlebnis zu verbessern, was einen Anstieg des NPS um 15 Punkte zur Folge hatte.
  • Arbeitete mit IT- und Support-Teams zusammen, um CRM-Systeme und Arbeitsabläufe zu optimieren, was zu einer 20%igen Verringerung der durchschnittlichen Antwortzeiten führte.
  • Verwendete Python (pandas, NumPy), um Daten-Transformationspipelines zu automatisieren und komplexe Datensätze in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Serviceeffizienz steigerten.
  • Entwarf Feedback-Schleifen und führte wesentliche betriebliche Anpassungen ein, um die Kundenabwanderung um 18% zu reduzieren.
  • Pflegte und verbesserte interne Excel-Tracking-Tools zur Überwachung wichtiger Leistungskennzahlen und lieferte wöchentliche Updates an die Teams.
Verifizierter Experte

Runhua P.

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Dozent

Hamburg
Runhua P.

Letzte Position:

Dozent bei University of Europe

  • Entwicklung und Durchführung von IT- und Technologie-Kursen mit integrierten Datenvisualisierungs- und Analysetools.
  • Förderung der Kompetenzen der Studierenden in der Datenverarbeitung und -visualisierung durch praxisorientierte Projekte.
Verifizierter Experte

Stefan S.

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Consultant für IT-Anwendungsentwicklung & Data Science

Hamburg
Stefan S.

Letzte Position:

Consultant für IT-Anwendungsentwicklung & Data Science bei Eurofins Finance Transactions Germany GmbH

  • Beratung in IT-Anwendungsentwicklung und Data Science
Verifizierter Experte

Frank W.

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Fullstack-Softwareentwickler

Hamburg
Frank W.

Letzte Position:

Fullstack-Softwareentwickler bei Goodright GmbH

  • Backend-APIs mit Quarkus, Kotlin, MongoDB, Docker Compose und NGINX erstellt
  • Frontend mit React, TypeScript und Ant Design entwickelt

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die NumPy einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

11 Jahre

NumPy Experten in Hamburg verfügen im Durchschnitt über 11 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,3 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)

NumPy Experten in Hamburg bleiben im Durchschnitt 2,3 Jahre in einer Position. Das sind 0,5 Jahre mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 1,8 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

7 (Deutschland: 8)

NumPy Experten in Hamburg haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 7 Positionen abgeschlossen. Das sind 1 weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 8 beträgt.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

NumPy Experten in Hamburg haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bildung

NumPy Experten in Hamburg sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bildung am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung

NumPy Experten in Hamburg erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

100% (Deutschland: 99%)

100% der NumPy Experten in Hamburg haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 99% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

73% (Deutschland: 82%)

73% der NumPy Experten in Hamburg haben mindestens einen Master-Abschluss. Das sind 9% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 82% beträgt.

Doktortitel

18%

18% der NumPy Experten in Hamburg haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

1 (Deutschland: 2)

NumPy Experten in Hamburg besitzen im Durchschnitt 1 berufliche Zertifizierung. Das sind 1 weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 2 beträgt.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Italienisch

NumPy Experten in Hamburg sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Italienisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100% (Deutschland: 99%)

100% der NumPy Experten in Hamburg sprechen zwei oder mehr Sprachen. Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 99% beträgt.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 1 2 3 4
Einer der NumPy Experten in Hamburg verlangt weniger als 320 € pro Tag.
2 der NumPy Experten in Hamburg verlangen zwischen 320 € und 480 € pro Tag.
Einer der NumPy Experten in Hamburg verlangt zwischen 480 € und 640 € pro Tag.
2 der NumPy Experten in Hamburg verlangen zwischen 640 € und 800 € pro Tag.
3 der NumPy Experten in Hamburg verlangen zwischen 800 € und 960 € pro Tag.
Einer der NumPy Experten in Hamburg verlangt 960 € oder mehr pro Tag.
<€320 €320-​480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €960+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, die NumPy einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 652 €
Ø Deutschland 655 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 660 €
Median Deutschland 680 €

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) (73%)
  • Professionelle Dienstleistungen (55%)
  • Bildung (45%)
  • Energie (36%)
  • Werbung (27%)
  • Bank- und Finanzwesen (27%)
  • Medien, Unterhaltung und Druck (27%)
  • Regierung und öffentliche Verwaltung (27%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Numerische Grundlage

NumPy ist die zentrale Bibliothek für numerisches Rechnen in Python. Das ndarray bietet kompakte, mehrdimensionale Arrays und schnelle Operationen für Daten, deren Verarbeitung mit gewöhnlichen Python-Listen ineffizient wäre. Broadcasting, Vektorisierung, Indexierung und lineare Algebra machen NumPy für wissenschaftliche Software, Analysen und Workflows im maschinellen Lernen nützlich.

Typische Aufgaben

NumPy-Spezialisten nutzen die Bibliothek dort, wo strukturierte numerische Daten transformiert, analysiert oder zwischen Systemen übertragen werden müssen.

  • Mehrdimensionale Datensätze strukturieren und bereinigen
  • Simulationen, statistische Berechnungen und numerische Modelle implementieren
  • Merkmale für maschinelles Lernen und prädiktive Systeme vorbereiten
  • Signale, Bilder, Sensordaten und Zeitreihen verarbeiten
  • Wiederverwendbare Python-Komponenten für Forschung und Produktion entwickeln

Ökosystem und Werkzeuge

Fundierte NumPy-Arbeit ist meist mit dem weiteren wissenschaftlichen Python-Ökosystem verbunden. SciPy ergänzt Optimierungs-, Integrations- und Signalverarbeitungsmethoden, während pandas beschriftete Tabellendaten verarbeitet und Matplotlib die Visualisierung unterstützt. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit Jupyter, scikit-learn, Numba, Cython, h5py und domänenspezifischen Dateiformaten.

Wann Expertise wichtig ist

Unternehmen greifen auf freiberufliche NumPy-Expertise zurück, wenn Berechnungen langsam sind, Datenstrukturen uneinheitlich sind oder ein Forschungsprototyp zu zuverlässiger Software werden muss. Typische Aufgaben umfassen das Refactoring von Schleifen zu vektorisierten Operationen, die Validierung numerischer Ergebnisse, die Anbindung von Datenquellen und die Aufbereitung von Analysen für eine wiederholbare Ausführung. In Hamburg kann die Remote-Zusammenarbeit für verteilte Teams passend sein, während die Arbeit vor Ort hilfreich sein kann, wenn Projekte Labore, Industrieanlagen oder lokale Datenteams betreffen.

Qualitätsmerkmale

Zuverlässige Fachkräfte verstehen sowohl die Mathematik als auch das Verhalten von arraybasiertem Code. Sie definieren Shapes und Datentypen klar, behandeln fehlende Werte und numerische Genauigkeit bewusst und testen Grenzfälle, statt nur typische Eingaben zu prüfen. Sie erstellen zunächst ein Profil, bevor sie optimieren, dokumentieren Annahmen und halten Ergebnisse über verschiedene Umgebungen hinweg reproduzierbar.

  • Verwendet Vektorisierung und Broadcasting, ohne die Lesbarkeit zu beeinträchtigen
  • Testet die numerische Genauigkeit mit geeigneten Toleranzen
  • Kontrolliert den Speicherverbrauch bei großen Arrays
  • Verbindet Notebooks mit wartbaren Python-Modulen
  • Erklärt Abwägungen gegenüber technischen und fachlichen Stakeholdern

Projektübergabe

Ein nützliches NumPy-Ergebnis umfasst getesteten Quellcode, klare Datenverträge und Anweisungen zur Ausführung des Workflows. Es sollte erwartete Shapes, Einheiten, Datentypen, Abhängigkeiten und Fehlerbedingungen angeben. Für den Produktionseinsatz können Spezialisten Profiling-Nachweise, CI-Prüfungen, Benchmarks und einen Migrationspfad von explorativen Notebooks zu Services oder geplanten Pipelines ergänzen.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Alles, was Kunden üblicherweise über NumPy wissen wollen – kompakt an einem Ort.

NumPy wird für schnelle numerische Operationen auf Arrays und Matrizen in Python verwendet. Unternehmen nutzen es für Simulationen, wissenschaftliche Analysen, Signalverarbeitung, Bilddaten, die Vorbereitung von Merkmalen und den Berechnungskern von Workflows im maschinellen Lernen.

NumPy konzentriert sich auf homogene numerische Arrays und effiziente mathematische Operationen. pandas ergänzt beschriftete Zeilen und Spalten, die Verarbeitung fehlender Daten und tabellenorientierte Workflows. Daher werden beide Bibliotheken häufig gemeinsam verwendet und nicht als direkte Alternativen betrachtet.

Ein guter NumPy-Spezialist kennt häufig auch Python-Paketierung, Testing, Profiling und numerische Methoden. Erfahrung mit SciPy, pandas, scikit-learn, Jupyter, SQL oder Visualisierungsbibliotheken ist hilfreich, wenn die Aufgabe den gesamten Datenworkflow umfasst.

Eine kleine Analyse benötigt möglicherweise sichere NumPy-Kenntnisse und eine klare Spezifikation, während ein numerisches Produktionssystem tiefere Fähigkeiten in Speicherverbrauch, Testing, Genauigkeit und Performance-Profiling erfordert. Das passende Niveau hängt von Datenmenge, mathematischem Risiko, Integrationsbedarf und dem Umfang des bestehenden Codes ab, der verbessert werden muss.

NumPy-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Tests und Datensätze über kontrollierte Entwicklungsumgebungen geteilt werden können. Termine vor Ort in Hamburg können dennoch bei Laborabläufen, hardwareverbundenen Systemen, Stakeholder-Workshops oder Teams hilfreich sein, die eine Zusammenarbeit auf Deutsch bevorzugen.

NumPy ist in der Regel vorzuziehen, wenn Daten eine regelmäßige numerische Struktur haben und Operationen effizient über viele Werte hinweg ausgeführt werden müssen. Python-Listen eignen sich weiterhin für gemischte Typen, unregelmäßige Sammlungen und einfache Anwendungslogik, bei der Array-Operationen unnötige Komplexität verursachen würden.

Bitten Sie einen NumPy-Spezialisten, die Array-Shapes, Datentypen, Broadcasting, numerische Toleranzen und das Speicherverhalten der vorgeschlagenen Lösung zu erklären. Prüfen Sie Tests für Grenzfälle, vergleichen Sie Ergebnisse mit vertrauenswürdigen Berechnungen und achten Sie auf Profiling-Nachweise, statt Geschwindigkeitsangaben ohne Messung zu akzeptieren.

Eine professionelle NumPy-Übergabe sollte lesbare Module, Tests, Anweisungen zu Abhängigkeiten sowie dokumentierte Ein- und Ausgabeverträge enthalten. Für die weitere Nutzung sollten Sie reproduzierbare Umgebungen, Beispieldaten, Hinweise zur Leistung und Anleitungen für die Überführung von Notebook-Code in einen wartbaren Workflow anfordern.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 82 €, was einem Tagessatz von etwa 652 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.

Freelancer in Hamburg, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Italienisch (18%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (73%), Professionelle Dienstleistungen (55%) und Bildung (45%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (73%) und Produktentwicklung (64%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich NumPy eingesetzt haben

Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

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Philipp Thomaschewski

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