NumPy-Experten in der Schweiz
für zuverlässiges numerisches Rechnen, mithilfe von KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Workflows für wissenschaftliches Rechnen entwickeln, arraybasierte Verarbeitung optimieren und Python-Datenpipelines mit SciPy, pandas und Machine-Learning-Tools verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich NumPy-Experten eingesetzt haben
Mohamad K.
Letzte Position:
Senior-Backend-Entwickler bei Standing on Giants
- Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
- Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
- Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
- Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
- Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
- Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
- Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
- Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
- Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
- Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
- Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.
Gwang Jin K.
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Georgios S.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei UBS Bank
- Implementierung eines Code-Refactoring-Frameworks, das Tausende von Repositories mithilfe von generativer KI refaktorieren kann
- Einsatz von Python (Django, Flask, FastAPI), Java und TypeScript in Azure-Cloud (Data Lake, VMs, KI) und GitLab-Infrastruktur
- Mentoring und Pair Programming
- Erwerb der Zertifizierungen Azure AI-900 und AI-102
Ursula M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Alejandro A.
Letzte Position:
KI-Forscher & Ingenieur bei Tufa Labs
- Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
- Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
- Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
- Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.
Karl E.
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Hrvoje K.
Letzte Position:
Forscher, Investment Research Institute bei Pictet Group
- Konzipierte und implementierte KI-gestützte Makrofaktormodelle zur Verbesserung von Asset-Allocation-Entscheidungen in Multi-Asset-Portfolios
- Entwickelte Machine-Learning-basierte FX-Handelsstrategien, indem makroökonomische und Stimmungsdaten integriert wurden, um Gewinnchancen zu identifizieren
- Modelle wurden vom Investment Committee übernommen, um Aktien- und Währungsengagements zu steuern
- Zusammenarbeit mit Portfoliomanagern, um Analyseergebnisse in umsetzbare Investment-Erkenntnisse zu übersetzen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die NumPy-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bildung, Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Doktortitel
43%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, die NumPy-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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der NumPy-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (86%)
- Bank- und Finanzwesen (86%)
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Fertigung (43%)
- Automotive (29%)
- Energie (29%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlagen
NumPy, kurz für Numerical Python, ist die zentrale Bibliothek für Array-Berechnungen im Python-Ökosystem. Sie bietet mehrdimensionale Arrays, vektorisierte Operationen, Broadcasting, lineare Algebra und statistische Funktionen. Unternehmen nutzen sie, um strukturierte numerische Daten schneller und konsistenter zu verarbeiten als mit wiederholten nativen Python-Schleifen.
Typische Aufgaben
NumPy unterstützt Berechnungen in Forschungs-, Ingenieur-, Finanz-, Energie-, Logistik- und Machine-Learning-Systemen. Ein Spezialist kann Folgendes liefern:
- Array-Transformationen für wissenschaftliche und geschäftliche Daten
- Numerische Simulationen und Optimierungsroutinen
- Vorverarbeitung von Bild-, Signal- und Sensordaten
- Wiederverwendbare Analysekomponenten für Python-Services
Ökosystem
Professionelle NumPy-Arbeit ist häufig mit pandas für Tabellendaten, SciPy für fortgeschrittene wissenschaftliche Routinen und Matplotlib für Visualisierungen verbunden. Je nach Produkt arbeiten Fachleute auch mit Jupyter, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow. Kenntnisse in Python-Paketierung, Testing, Profiling und Datenformaten helfen dabei, explorative Berechnungen in wartbare Software zu überführen.
Wann Sie Experten beauftragen sollten
Unternehmen holen sich freiberufliche NumPy-Expertise ins Haus, wenn Berechnungen zu langsam sind, analytische Notebooks zu zuverlässigen Produktionskomponenten werden müssen oder ein Team Unterstützung bei einer numerischen Pipeline benötigt. In der Schweiz kann die Zusammenarbeit remote über verschiedene Regionen hinweg oder vor Ort für Forschungs-, Fertigungs- und Finanzteams erfolgen. Technisches Englisch ist üblich, während lokale Sprachkenntnisse die enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern unterstützen können.
Qualitätsmerkmale
Ein kompetenter Profi versteht Array-Formen, Datentypen, Speicherlayout und Broadcasting, statt Vektorisierung blind anzuwenden. Er überprüft die numerische Genauigkeit, behandelt fehlende oder instabile Eingaben und erklärt die Abwägungen zwischen Lesbarkeit und Geschwindigkeit. Gute Spezialisten profilieren außerdem reale Workloads, schreiben gezielte Tests und dokumentieren Annahmen, damit ein anderes Team das Ergebnis sicher warten kann.
Passung zum Projekt
Suchen Sie jemanden, der mathematische Anforderungen mit betrieblichen Rahmenbedingungen verbinden kann. Aussagekräftige Nachweise sind saubere Notebooks, getestete Python-Pakete, optimierte Datentransformationen und Erfahrung bei der Integration von NumPy mit Datenbanken, APIs oder wissenschaftlichen Formaten. Legen Sie vor Beginn erwartete Eingaben, Ausgabetoleranzen, Performance-Ziele, Bereitstellungsbedingungen und die Zuständigkeit für den entstehenden Code fest.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu NumPy-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
NumPy wird für schnelle numerische Operationen auf Arrays und Matrizen eingesetzt. Die Bibliothek unterstützt Simulationen, Prognosen, Signalverarbeitung, Bildvorbereitung, Optimierung und die Datenaufbereitung in Machine-Learning-Workflows.
NumPy bietet die grundlegende mehrdimensionale Array-Struktur und numerische Operationen. pandas eignet sich besser für beschriftete Tabellendaten mit Spalten, Indizes und der Behandlung fehlender Werte; viele Python-Projekte verwenden beide Bibliotheken zusammen.
NumPy ist normalerweise eine gute Wahl, wenn eine Aufgabe dieselbe numerische Operation auf viele Werte anwendet. Array-Operationen können den Code übersichtlicher und schneller machen, aber ein Spezialist sollte zunächst die reale Arbeitslast profilieren und bestätigen, dass die Vektorisierung zu den Anforderungen an Speicher und Genauigkeit passt.
Ein guter NumPy-Profi kennt häufig auch Python-Testing, Profiling, Paketierung und Serialisierung von Daten. SciPy, pandas, Jupyter, Visualisierungsbibliotheken und Machine-Learning-Frameworks sind nützliche Ergänzungen, wenn die Arbeit über grundlegende Array-Berechnungen hinausgeht.
Das passende Niveau hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Eine einfache Transformation kann solide Python- und Array-Grundlagen erfordern, während wissenschaftliche Simulationen oder performancekritischer Produktionscode nachweisbare Erfahrung mit numerischem Denken, Testing und Profiling voraussetzen.
Ja. NumPy-Projekte eignen sich häufig gut für die Remote-Arbeit, wenn Anforderungen, Datensätze, Umgebungen und Review-Prozesse dokumentiert sind. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann für Labor-, Fertigungs- oder Forschungssituationen dennoch wertvoll sein, wenn Fachkontext und sichere Systeme wichtig sind.
Fragen Sie, wie der Profi mit Array-Formen, Datentypen, numerischer Präzision, ungültigen Eingaben und Performance-Messungen umgeht. Ein guter NumPy-Spezialist kann Designentscheidungen erklären, gezielte Tests vorlegen und zeigen, wie Ergebnisse außerhalb eines Notebooks reproduzierbar bleiben.
Vereinbaren Sie Eingabeformate, erwartete Ausgaben, Toleranzen, Datensatzgröße, Laufzeitbedingungen und Integrationspunkte. Klären Sie bei NumPy-Arbeiten außerdem, ob das Ergebnis eine explorative Analyse, ein wiederverwendbares Paket, eine Produktionsservice-Komponente oder eine optimierte Verarbeitungspipeline sein soll.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 810 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 43% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Französisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (86%), Bank- und Finanzwesen (86%) und Informationstechnologie (IT) (86%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die NumPy in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Forschung und Entwicklung (F&E) (86%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich NumPy-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
