pandas Experten in der Schweiz

Paulo M.

Power BI- und Microsoft-Fabric-Spezialist

Letzte Position:

Power-BI- und Microsoft-Fabric-BI-Spezialist bei Financial Bank

Entwicklung semantischer Power-BI-Modelle und DAX-Measures, wodurch die Dauer des Finanzreportings reduziert wurde.
Implementierung von RLS zur Stärkung des rollenbasierten Datenzugriffs und der Governance-Kontrollen.
Bereitstellung automatisierter KPI-Dashboards zur Beschleunigung von Reporting und Entscheidungsfindung.
Entwicklung eines Fabric Lakehouse mit Bronze-, Silver- und Gold-Schichten zur Verbesserung der Datenverarbeitung.
Erstellung von Fabric-Pipelines und PySpark-Transformationen, wodurch die Verarbeitungszeit um 40% reduziert wurde.
Erstellung und Optimierung semantischer Power-BI-Modelle zur Verbesserung von Berichtsperformance, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit.
Optimierung von UNIX-Universen, wodurch die Abfrageausführungszeit um 40% reduziert wurde.

Umgebung: Power BI (Semantische Modelle, DAX, RLS), Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, PySpark), SAP BO 4.3/2025, Web Intelligence, IDT/UNX, InfoBurst, 360Suite, GitHub, JIRA.

Mohamad K.

Senior-Backend-Entwickler

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.

Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme

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.

Senior Softwareentwickler

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.

Business-Mentor

Letzte Position:

Business-Mentor bei RoleModel Rebels

Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.

Alejandro A.

KI-Forscher & Ingenieur

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.

inkl. CI/CD, Automatisierung

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.

Forscher, Investment Research Institute

Lausanne

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

FRATCH GPT testen Vorgestellte Freelancer-Profile

Statistiken von Experten, die pandas einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

21 Jahre

Positionsdauer

2,6 Jahre

Positionen pro Freelancer

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung

Häufigste Branchen

Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Bildung

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)

Bachelor-Abschluss oder höher

100%

Master-Abschluss oder höher

75%

Doktortitel

38%

Zertifizierungen pro Freelancer

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%

<€400 €400-800 €800-1200 €1200+

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 pandas einsetzen

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

1000

750

500

250

Ø Tagessatz 810 €

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

1000

750

500

250

Median-Tagessatz 800 €

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 pandas Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

Bank- und Finanzwesen (88%)
Informationstechnologie (IT) (88%)
Bildung (75%)
Gesundheitswesen (50%)
Fertigung (38%)
Einzelhandel (38%)
Telekommunikation (38%)
Automotive (25%)

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

Bank- und Finanzwesen

Informationstechnologie (IT)

Bildung

Gesundheitswesen

Fertigung

Einzelhandel

Telekommunikation

Automotive

10% 30% 50% 70% 90%

Über die Technologie

DataFrame-Grundlage

pandas ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für die Arbeit mit strukturierten Daten. Ihre zentralen Objekte, DataFrame und Series, unterstützen das Filtern, Verknüpfen, Umformen, Gruppieren und die zeitbasierte Analyse. Unternehmen nutzen Python pandas, um Dateien, Datenbankexporte und API-Antworten in zuverlässige Datensätze für Reporting, Prognosen und maschinelles Lernen umzuwandeln.

Datenvorbereitung

Die Bibliothek übernimmt praktische Datenaufgaben, die oft darüber entscheiden, ob einer Analyse vertraut werden kann. Spezialisten verwenden sie, um Spalten zu standardisieren, fehlende Werte zu verwalten, Duplikate zu entfernen, Datentypen umzuwandeln und Geschäftsregeln zu validieren, bevor Daten ein Modell, Dashboard oder einen Entscheidungsprozess erreichen.

CSV-, Excel-, JSON- und Datenbankexporte kombinieren
Breite und lange Datensätze umformen
Datumsangaben, Kategorien und uneinheitliche Werte bereinigen
Wiederholbare Validierungsschritte erstellen

Python-Ökosystem

pandas arbeitet eng mit NumPy für numerische Operationen, Jupyter für die Erkundung und Matplotlib oder Plotly für Visualisierungen zusammen. Gute Spezialisten verbinden es außerdem mit SQL, Cloud-Speicher, scikit-learn, Apache Parquet und Orchestrierungstools. Sie wissen, wann vektorisierte Operationen vorzuziehen sind und wann ein anderes Tool für die Verarbeitung großer Datenmengen besser geeignet ist.

Geschäftsanwendungen

Teams nutzen pandas in den Bereichen Finanzen, Life Sciences, Fertigung, Einzelhandel und öffentliche Dienstleistungen für wiederkehrende Analysen und operatives Reporting. In der Schweiz können Projekte lokale Geschäftsdaten mit der Remote-Zusammenarbeit über deutsch-, französisch- oder italienischsprachige Teams hinweg verbinden. Daher sind eine klare Dokumentation und abgestimmte Datendefinitionen wichtig.

Daten für Prognosen und maschinelles Lernen vorbereiten
Finanzielle oder operative Datensätze abgleichen
Kunden-, Produkt- und Transaktionsdaten analysieren
Analysefertige Exporte und Berichte erstellen

Wann Sie Expertise beauftragen sollten

Freiberufliche Expertise hilft, wenn aus einer einmaligen Analyse ein zuverlässiger Workflow werden soll, Tabellen nicht mehr ausreichen oder mehrere Quellsysteme abgeglichen werden müssen. Sie ist auch bei der Umstellung von manuellem Reporting auf Python-basierte Pipelines nützlich oder wenn ein internes Team Unterstützung bei Performance, Tests und Übergabe benötigt.

Qualitätsmerkmale

Ein kompetenter pandas-Profi erklärt Annahmen, bewahrt Quelldaten und macht Transformationen leicht prüfbar. Achten Sie auf getestete Funktionen, aussagekräftige Spaltennamen, den expliziten Umgang mit fehlenden und doppelten Datensätzen sowie eine sinnvolle Verwendung von Indizes und Datentypen. Fragen Sie bei größeren Datensätzen, wie Speicherverbrauch, Chunking, Dateiformate und Query Pushdown gehandhabt werden.

Veröffentlicht am:13 Okt 2026

Freelancer, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, decken meist auch diese eng verwandten Technologien ab – so erweiterst du deine Auswahl und vergleichst Tagessätze.

Häufig gestellte Fragen

Neugierig auf pandas? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.

pandas wird verwendet, um tabellarische Daten in Python zu laden, zu bereinigen, umzuwandeln und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Reporting, Abgleiche, explorative Analysen, die Vorbereitung von Merkmalen und wiederholbare Daten-Workflows.

pandas ist reproduzierbarer und flexibler als tabellenkalkulationsbasierte Analysen, besonders wenn Transformationen getestet oder wiederholt werden müssen. SQL ist normalerweise stärker beim Filtern und Aggregieren von Daten innerhalb einer Datenbank, während pandas nach dem Export sowie zum Kombinieren von Quellen, für statistische Vorbereitungen und Python-basiertes Modellieren nützlich ist.

Ein guter pandas-Spezialist arbeitet typischerweise mit Python, NumPy, SQL, Jupyter und Git. Je nach Projekt sind auch Erfahrungen mit scikit-learn, Parquet, Cloud-Speicher, Workflow-Orchestrierung und Visualisierungsbibliotheken wertvoll.

Das richtige Niveau hängt von der Datenkomplexität ab, nicht allein von der Bibliothek. Für eine gezielte Bereinigung reichen möglicherweise solide Grundlagen in Python und pandas, während ein produktiver Workflow Erfahrung mit Tests, Performance, Datenvalidierung, Quellsystemen und einer wartbaren Übergabe erfordert.

pandas kann umfangreiche Datensätze verarbeiten, wenn Fachleute geeignete Datentypen, ausgewählte Spalten, effiziente Formate und eine Verarbeitung in Blöcken verwenden. Für Daten, die den verfügbaren Speicher überschreiten oder eine verteilte Ausführung erfordern, können sie pandas mit SQL-Engines, Dask, Spark oder einem anderen skalierbaren Verarbeitungssystem kombinieren.

pandas-Projekte eignen sich oft gut für Remote-Zusammenarbeit, da Code, Notebooks, Tests und Beispieldaten asynchron geprüft werden können. Schweizer Teams sollten dennoch Zugriffskontrollen, Anforderungen an den Datenstandort, Arbeitszeiten und Spracherwartungen festlegen, insbesondere wenn mehrere Standorte oder Sprachen beteiligt sind.

Bitten Sie um eine klare Erklärung der Datenannahmen, Sonderfälle und Validierungsprüfungen in einem pandas-Workflow. Prüfen Sie, ob Transformationen getestet werden, Quelldaten nachvollziehbar bleiben, fehlende Werte bewusst behandelt werden und sich das Ergebnis ohne manuelle Schritte in einem Notebook erneut ausführen lässt.

pandas kann Teil einer produktiven Pipeline sein, wenn sein Umfang und Ressourcenbedarf bekannt sind. Ein guter Spezialist ergänzt versionierten Code, Tests, Protokollierung, Schema-Prüfungen und zuverlässige Eingaben und wählt SQL, Polars oder verteilte Tools, wenn das Arbeitsvolumen pandas ungeeignet macht.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die pandas 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 pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 38% einen Doktortitel.

Freelancer in Schweiz, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Französisch (50%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (88%), Informationstechnologie (IT) (88%) und Bildung (75%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Forschung und Entwicklung (F&E) (75%) und Produktentwicklung (63%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich pandas eingesetzt haben

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