Plotly Experten in Deutschland
mit präzisem KI-Matching, geprüften Freelancern und schnellem Zugang zu bewährten DatenvisualisierungskenntnissenBeauftragen Sie Experten, die mit Plotly, Plotly Express und Dash interaktive Diagramme, analytische Dashboards und visuelle Datenprodukte erstellen. FRATCH gleicht Ihre Anforderungen präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern in wenigen Minuten ab.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Plotly eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Manoj K.
Letzte Position:
Werkstudent Datenanalyse bei Biebelhausener Mühle seit 1647 GmbH
- Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
- Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.
Rutger B.
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Nomaira F.
Letzte Position:
Freelance Product Designer / Design Engineer bei Independent
- Kund:innen-Web-Apps und selbst initiierte Produkte End-to-End entwerfen und bauen, inklusive Produktdesign, Design Systems und Full-Stack-Frontend mit React, TypeScript, Tailwind und Supabase.
- Eine Compliance- und Mitarbeiterdaten-Webanwendung für einen britischen Verkehrsbetreiber gestaltet und ausgeliefert, inklusive Datenmodellierung, UX und Frontend-Umsetzung auf Supabase mit Row-Level Security und Edge Functions.
- Merita entwickelt, eine standardmäßig private App zur Erfolgserfassung und Leistungsbeurteilung, in einem 48-Stunden-Hackathon (SheBuilds). Sie umfasst das Erfassen von Erfolgen, verknüpft mit Zielen und Kompetenzrahmen, von AI zusammengestellte Review-Pakete mit token-geschütztem Teilen und eine Ansicht zur Promotion-Readiness und basiert auf React, TypeScript, Tailwind, shadcn/ui und Supabase mit Row-Level Security und Edge Functions.
- Pantressa gestaltet und gebaut, eine App für Lebensmitte-Tracking, Essensplanung und Budgetierung, mit Verantwortung für das Produktdesign bis zur Frontend-Auslieferung auf React, TypeScript, Tailwind und Supabase.
Deepak R.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer bei go AVA GmbH
- Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
- Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
- Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Mugisha E.
Letzte Position:
Freelancer Business Data Analyst bei Study Boundless
- WordPress-Websites verwalten und dabei SEO-freundliche Strukturen sowie eine leistungsstarke Funktionalität sicherstellen
- Google-Ads-Kampagnen erstellen und optimieren, indem Daten genutzt werden, um Conversion-Raten und ROI zu verbessern
- Looker Studio- und Power-BI-Dashboards entwickeln, um Kundenverhalten, Verkaufstrends und digitale Leistung zu verfolgen
- Google Tag Manager (GTM) und Google Analytics (GA4) implementieren, um präzises Event-Tracking und Reporting zu ermöglichen
Christian S.
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Yenal Y.
Letzte Position:
Shiny R Entwicklung bei RadixITS Gbr
- Umsetzung und Abbildung regulatorischer Anforderungen (CSRD, ESRS) in Shiny-Dashboards und Backend-Funktionalitäten
- Konzeption und Entwicklung datengetriebener Module in Shiny inkl. ESG-Kennzahlen und Reporting-Templates
- Integration von Datenquellen (SQL, SAP HANA, APIs, CSV/Excel) über DBI, odbc, httr und readr
- Erstellung interaktiver Visualisierungen mit plotly, highcharter und DT (DataTables)
Sebastian D.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei CLADE GmbH
- Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
- Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
- Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen
Julian H.
Letzte Position:
Werk- / Masterthesisstudent Softwareentwicklung bei Scale GmbH
- Tech-Stack: Python, Qt, tensorflow.js, plotly, Angular, TypeScript, HTML, CSS, Git
Stephan S.
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Prakriti J.
Letzte Position:
Studentische wissenschaftliche Hilfskraft bei Heidelberg University
- Aufbau einer Databricks-ETL-Pipeline zum Einlesen und Bereinigen von JSON-Buchmetadaten aus der OpenLibrary-API.
- Transformation verschachtelter Datensätze mit Python/PySpark und Strukturierung in kuratierte analytische Tabellen.
- Laden der verarbeiteten Datensätze in Snowflake zur Ermöglichung von SQL-basiertem Reporting und Metadatenanalyse.
Stefan L.
Letzte Position:
Dashboard zur interaktiven Datenanalyse bei LennardtundBirner GmbH
Entwicklung & Deployment eines interaktiven Dashboards, das es Benutzern ermöglicht, Datensätze zur visuellen Analyse auszuwählen.
Die Anwendung unterstützt Filter, KI-basierte Interpretationen und einen Chatbot für Benutzerinteraktionen.
shiny, openai, mirai, plotly, mapgl, duckdb, AWS, ShinyProxy, Docker Swarm
Prasanna H.
Letzte Position:
Masterand bei Robotics Research Lab, TU Kaiserslautern
- Datensätze benchmarkt, reale Offroad-Daten gesammelt (~9000 Bilder) und Simulationsdatensätze mit Unreal Engine erzeugt.
- Gen-AI-Bildsegmentierung in Unreal Engine entwickelt, wodurch sich die Zeit von 1–2 Tagen auf 5–10 Minuten verkürzte.
- Generative-AI-Daten-Enhancement-Pipeline aufgebaut. Verbesserte die synthetischen Daten um +49% mIoU.
- Technologie: Python, PyTorch, C++, Git, LangChain, Gen-AI, Linux, W&B, OpenCV, Labelme.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Plotly einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, 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
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
19%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 Plotly 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 Plotly Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (69%)
- Bildung (51%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Fertigung (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
- Bank- und Finanzwesen (31%)
- Automotive (22%)
- Versicherung (18%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Interaktive Visualisierung
Plotly ist eine Bibliothek zur Erstellung interaktiver, browserbasierter Datenvisualisierungen. Sie unterstützt Python, R und JavaScript, wobei Plotly.py häufig für analytische Anwendungen und Berichte eingesetzt wird. Teams nutzen die Bibliothek, um strukturierte Daten in Diagramme zu verwandeln, die Nutzer erkunden, filtern und verstehen können.
Diagramme und Anwendungen
Plotly deckt statistische, wissenschaftliche und geschäftliche Visualisierungsanforderungen ab – von Zeitreihen- und Streudiagrammen bis hin zu Karten, 3D-Ansichten und Finanzdiagrammen. Mit Dash können Teams Diagramme, Steuerelemente und Datenverarbeitung in einer vollständigen analytischen Webanwendung verbinden. Die Ergebnisse können interne Entscheidungen, Kundenportale und die operative Überwachung unterstützen.
- Interaktive Business-Intelligence-Dashboards
- Erkundung wissenschaftlicher und technischer Daten
- Finanzielle, geografische und Zeitreihenberichte
- Eingebettete Diagramme für Webanwendungen
Ökosystem und Werkzeuge
Starke Plotly Spezialisten arbeiten mit Plotly.py, Plotly Express und der detaillierteren Graph-Objects-API. Häufig kombinieren sie die Bibliothek mit pandas, NumPy, Jupyter, SQL und Cloud-Datendiensten. Dash ergänzt Callbacks, Layouts, wiederverwendbare Komponenten und Bereitstellungsmuster für produktionsnahe Anwendungen.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen sich freiberufliche Plotly Expertise ins Haus, wenn statische Berichte wechselnde Geschäftsfragen nicht mehr beantworten oder ein Analyseprototyp zu einem zuverlässigen Produkt werden muss. Spezialisten können das visuelle Modell gestalten, Live-Datenquellen anbinden, die Reaktionsfähigkeit verbessern und Muster etablieren, die interne Teams weiter pflegen können. In Deutschland kann dies sowohl die Remote-Arbeit als auch die Zusammenarbeit vor Ort in datenintensiven Branchen unterstützen.
- Manuelle Tabellenkalkulationsberichte ersetzen
- Notebooks in nutzbare Anwendungen verwandeln
- Dashboards mit verwalteten Daten verbinden
- Verständlichkeit von Diagrammen und Interaktionsdesign verbessern
Was starke Spezialisten liefern
Ein kompetenter Profi beginnt mit den Entscheidungen, die eine Visualisierung unterstützen muss, und nicht mit einem Diagrammtyp. Er wählt geeignete Darstellungen, bewahrt korrekte Maßstäbe, behandelt fehlende Daten und macht Interaktionen vorhersehbar. Außerdem trennt er Datenaufbereitung von Präsentationslogik, strukturiert Dash-Callbacks sorgfältig und berücksichtigt Barrierefreiheit, Leistung sowie den sicheren Umgang mit Geschäftsdaten.
Den richtigen Profi auswählen
Prüfen Sie Arbeiten, die Ihren Daten, Ihrer Zielgruppe und Ihrer Bereitstellungsumgebung ähneln, statt sich allein von Screenshots leiten zu lassen. Fragen Sie, wie der Spezialist Transformationen testet, Aktualisierungen verwaltet, große Datensätze verarbeitet und die Anwendung dokumentiert. Relevante Erfahrung mit Python, SQL, pandas, Bereitstellung sowie der Zusammenarbeit auf Deutsch oder Englisch kann bei Projekten mit mehreren Beteiligten ebenso wichtig sein wie die visuelle Qualität.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Plotly? Hier findest du die passenden Antworten.
Plotly wird verwendet, um interaktive Diagramme, Karten, statistische Grafiken und analytische Dashboards zu erstellen. Teams können Visualisierungen in Notebooks, Webseiten oder Dash-Anwendungen veröffentlichen, sodass Nutzer Daten untersuchen können, anstatt nur ein statisches Bild zu betrachten.
Plotly konzentriert sich auf interaktive, webtaugliche Visualisierungen und eignet sich gut, wenn Nutzer Details per Hover, Filter oder verknüpfte Ansichten benötigen. Matplotlib bietet umfassende Kontrolle für statische wissenschaftliche Diagramme, während Tableau eine stärker gebündelte Business-Intelligence-Umgebung bereitstellt. Die richtige Wahl hängt von Bereitstellung, Governance und den Programmierkenntnissen des Teams ab.
Ein starker Plotly Spezialist beherrscht in der Regel Python, pandas, SQL und Datenmodellierung. Für die Anwendungsentwicklung sind Erfahrung mit Dash, Weblayouts, Callbacks, APIs, Authentifizierung und Cloud-Bereitstellung wertvoll. Domänenwissen hilft außerdem dabei, Geschäftsfragen in nützliche visuelle Ansichten zu übertragen.
Die erforderliche Plotly Erfahrung hängt vom Ergebnis ab. Für ein fokussiertes Diagramm oder Notebook können Visualisierungs- und Datenaufbereitungskenntnisse ausreichen, während eine produktive Dash-Anwendung umfassendere Kenntnisse in Anwendungsstruktur, Tests, Leistung, Bereitstellung und laufender Wartung erfordert.
Plotly Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Anforderungen, Datenbeispiele und Dashboard-Besprechungen digital geteilt werden können. Teams in Deutschland sollten frühzeitig Arbeitssprache, Besprechungszeiten, Datenzugriff und den möglichen Bedarf an gelegentlichen Workshops vor Ort abstimmen.
Bitten Sie einen Plotly Profi zu erklären, warum bestimmte Diagrammformen, Maßstäbe und Interaktionen gewählt wurden. Prüfen Sie, wie er Daten validiert, Sonderfälle behandelt, den Code dokumentiert und die Leistung testet. Ein ansprechendes Dashboard reicht nicht aus, wenn seine visuelle Logik Nutzer in die Irre führen kann.
Plotly.py ist die Python-Bibliothek, die sowohl die kompakte Plotly-Express-Schnittstelle als auch die detailliertere Graph-Objects-API umfasst. Mit Plotly Express können Spezialisten gängige Diagramme schnell erstellen, während Graph Objects eine genauere Kontrolle über Traces, Layout, Annotationen und komplexe Interaktionen ermöglichen.
Dash ist nützlich, wenn Plotly-Diagramme Teil einer interaktiven Python-Webanwendung werden sollen. Dash ergänzt Layouts, Steuerelemente und Callbacks, sodass Nutzer Eingaben ändern und aktualisierte Ergebnisse erhalten können. Dadurch eignet sich Dash für analytische Werkzeuge, die über eine Sammlung eigenständiger Diagramme hinausgehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 746 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 19% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (98%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Bildung (51%) und Gesundheitswesen (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Business Intelligence (80%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Plotly 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.
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
München Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
