Plotly Experten in Deutschland
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stelle Experten ein, die Daten in klare Dashboards, interaktive Charts und ausgefeilte Plotly Dash-Apps für interne Tools oder kundennahe Analysen verwandeln. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Plotly eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Rutger Boels
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 Fariah
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 Reddy Narra
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.
Mugisha Enock
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 Schulz
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.
Sebastian Dirndorfer
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 Haluska
Letzte Position:
Werk- / Masterthesisstudent Softwareentwicklung bei Scale GmbH
- Tech-Stack: Python, Qt, tensorflow.js, plotly, Angular, TypeScript, HTML, CSS, Git
Stephan Sahm
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)
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Stefan Linner
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
Prakriti Jain
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.
Prasanna Hegde
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.
Abhishek Kanakagiri
Letzte Position:
Solana Offline-Transaktions-Webapp
- Dezentrale App mit Next.js und Convex DB entwickelt für sichere Offline-Signierung von Solana-Transaktionen.
Daryoosh Dehestani
Letzte Position:
Data Analyst & MLOps-Engineer bei CEWE Group
Aufbau und Betrieb datengetriebener Analyse- und Reportingprozesse in Power BI, Tableau und SAP
Integration von SAP FICO- und Workday-Daten in Power Platform Workflows zur Automatisierung von HR-Reports
Entwicklung prädiktiver ML-Modelle zur Personalbedarfsplanung und KPI-Steuerung
Nutzung von Azure und GCP (BigQuery, Dataflow) zur Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data Pipelines)
Automatisiertes Reporting steigerte Analyseeffizienz um +40 %
Einführung eines GCP-gestützten Analysemodells zur Mitarbeiterfluktuation
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
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Interaktive Visualisierungen
Plotly wird genutzt, um interaktive Charts, Dashboards und Data-Apps zu bauen, mit denen Nutzer Informationen erkunden statt nur statische Bilder anzusehen. Es passt gut zu Reporting, Analytics und Produktarbeit, bei denen Hover-Details, Filter, Zoom und verknüpfte Ansichten wichtig sind.
Üblicher Stack
Ein starker Plotly-Spezialist arbeitet meist im größeren Python- und JavaScript-Stack.
- Plotly Python für Notebooks, Berichte und Data-Apps
- Plotly.js für individuelle Visualisierungen im Browser
- Dash für interaktive Webanwendungen
- Pandas und NumPy für die Datenaufbereitung
- Jupyter für Analyse und Review
Wo es passt
Unternehmen holen freiberufliche Plotly-Experten dazu, wenn sie ein neues Dashboard, eine Überarbeitung einer alten Reporting-Ansicht oder einen schnelleren Weg brauchen, komplexe Daten darzustellen. In Deutschland kommt das oft in Fertigung, Finanzen, Logistik und SaaS-Teams vor, die klare Analysen für interne Nutzer oder Kunden brauchen.
Was gute Experten liefern
Gute Spezialisten zeichnen nicht nur Charts. Sie strukturieren die Daten, wählen den passenden Diagrammtyp und machen Interaktionen einfach nutzbar. Außerdem halten sie Farben, Beschriftungen und Layouts konsistent, damit das Ergebnis auf Bildschirmen und in Präsentationen gut lesbar ist.
Wann man einstellen sollte
Ein freiberuflicher Plotly-Experte ist sinnvoll, wenn die Arbeit sowohl Datenverständnis als auch Sorgfalt im Frontend braucht.
- Neues Dashboard oder neue Analytics-Ansicht
- Migration von statischen Diagrammen zu interaktiven Visualisierungen
- Benutzerdefinierte Plotly Dash-Oberfläche
- Performance-Optimierung für große Datensätze
- Hilfe bei Diagrammlogik und UX-Entscheidungen
Wichtige Skills
Starke Plotly-Profis wissen, wie man mit Data Frames, Callbacks, Layout-Optionen und ereignisgesteuerten Interaktionen arbeitet. Sie sollten verstehen, wie sich Plotly, Dash und Plotly.js unterscheiden und wann man welches Tool einsetzt. Sauberer Code, sorgfältiges Testen und gute Kommunikation sind genauso wichtig wie das Design der Charts.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Plotly? Hier findest du die passenden Antworten.
Plotly wird genutzt, um interaktive Charts, Dashboards und Data-Apps zu bauen, mit denen Menschen Daten im Browser oder in Python-Notebooks erkunden können. Teams setzen es für KPI-Ansichten, operatives Reporting und Analyse-Tools ein, bei denen Hover-Details, Zoom und Filter wichtig sind.
Plotly setzt auf Interaktion, während Matplotlib und Seaborn häufiger für statische Diagramme und schnelle Analysen genutzt werden. Wenn ein Projekt Drill-down, Web-Auslieferung oder Navigation im Dashboard-Stil braucht, ist Plotly meist die bessere Wahl.
Plotly funktioniert für Charts auch allein sehr gut, aber Dash ist meist die richtige Wahl, wenn aus diesen Charts eine komplette App werden soll. Ein starker Freelancer kann Callbacks, Steuerelemente und die Logik des Layouts bauen, damit Nutzer die Daten filtern, vergleichen und darauf reagieren können.
Ein guter Plotly-Spezialist kennt sich meist sehr gut mit Python aus, besonders mit Pandas für die Datenaufbereitung und Jupyter für die Analyse. Für webbasierte Arbeit helfen Kenntnisse in Dash, grundlegendes JavaScript und die UI-Struktur sehr.
Eine einfache Diagrammaufgabe kann von einem Spezialisten mit solider praktischer Erfahrung erledigt werden, aber Dashboard-Arbeit braucht jemanden, der Daten-Design und App-Abläufe versteht. Je mehr Nutzer, Filter und Datenquellen beteiligt sind, desto wichtiger ist es, jemanden zu beauftragen, der komplette Arbeit mit Plotly umgesetzt hat.
Ja, Plotly-Arbeit passt oft sehr gut zur Remote-Zusammenarbeit, weil die Ergebnisse in Code, Screenshots und geteilten Test-Links leicht geprüft werden können. Für Teams in Deutschland sind Remote-Experten üblich, aber Workshops vor Ort können helfen, wenn Stakeholder sich schnell auf die Dashboard-Logik einigen müssen.
Achte auf klare Diagrammwahl, einheitliches Styling und Code, der Datenaufbereitung und Darstellung trennt. Ein starker Plotly-Freelancer kann erklären, warum ein bestimmter Diagrammtyp gewählt wurde, wie Interaktionen umgesetzt werden und wie die Arbeit wartbar bleibt.
Nein, Plotly wird zwar häufig mit Python genutzt, aber Plotly.js unterstützt auch Visualisierungsarbeit im Browser. Manche Spezialisten konzentrieren sich auf Python-Notebooks und Dash-Apps, andere bauen individuelle Frontend-Visualisierungen in JavaScript.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 757 € 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 20% 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 (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Bildung (52%) und Gesundheitswesen (31%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Business Intelligence (79%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (77%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Plotly eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
