Polars Experten in Germany
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die schnelle Datenpipelines bauen, große CSV- und Parquet-Workloads bereinigen und Analytics-Workflows mit Polars, Arrow und Python liefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Germany kennen, die kürzlich Polars eingesetzt haben
Volker Haase
Letzte Position:
Datenanalyst bei Optaro GmbH
Erstellung von Workflows zur Erzeugung der Datenbasis für den Artikel-Import eines Webshops: Kombination von Daten aus mehreren Quellen, Analyse der Anforderungen, Entwurf des Ablaufs mit Jupyter Notebooks und Knime. Außerdem Erstellung von Code zur Automatisierung in Python unter Benutzung von Polars und Pandas.
Aufbereitung der Ausgangsdaten, Filtern und Zusammenführen der Ausgangsdateien und Bilden der nötigen Zwischenprodukte, Erstellung der Upload-Dateien, Plausibilitätsprüfungen, Quality Checks.
Eingesetzte Technologien: PyCharm, Python, Jupyter Notebooks, SQL, Knime, Pandas, Polars
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Asad Karim
Letzte Position:
Senior KI-Entwickler bei Neuland.ai AG
- Entwarf und implementierte ein produktionsreifes GraphRAG-System mit Neo4j, Embeddings und Multi-Hop-Reasoning für über 120 Mio. Knoten, steigerte die Antwortgenauigkeit um 32 %, verringerte Halluzinationen um 41 % und senkte die Abruflatenz um 38 %.
- Entwickelte und implementierte ein Enterprise-Agenten-Ökosystem mit Model Context Protocol (MCP), das interne APIs, Datenbanken und Services als sichere aufrufbare Tools für autonome Workflows und Systemintegration bereitstellt.
- Konzipierte und setzte einen produktionsreifen E-Mail-Routing-Agenten auf LLM-Basis mit Microsoft Graph API, MCP und Azure OpenAI ein, erreichte 96 % Routing-Genauigkeit, senkte den manuellen Triage-Aufwand um 65 % und verkürzte die Reaktionszeiten von 18 Stunden auf unter 4 Stunden.
- Implementierte Selbstkorrektur-Pipelines für autonome Agenten mittels iterativer Feedback-Schleifen (Ralph Wiggum), was eine zuverlässige Fehlererkennung, automatisierte Behebung und produktionssichere Ausführung ermöglicht.
- Entwickelte eine multimodale semantische Suchplattform mit multimodalen LLMs und Vektor-Embeddings, ermöglichte semantisches Auffinden von über 250 000 Bild- und Video-Assets und verbesserte die Trefferquote um 48 %.
Gernot Lang
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Softwerk/Ruhr GmbH
- Architektur und Entwicklung einer SaaS-Plattform zur grafischen Definition und Ausführung von Datenverarbeitungspipelines mit pandas
- Entwicklung von POlyglott, einem Open-Source-Python-CLI-Tool für das Übersetzungsworkflow-Management mit PO-Datei-Parsing, Qualitäts-Linting mit Glossar-Vorgaben und DeepL-API-Integration für maschinelle Übersetzung
- Entwicklung einer Webanwendung für das Material-Compliance-Management (EU REACH) mit Django und modernen Webtechnologien
- Aufbau einer automatisierten Infrastrukturplattform mit Proxmox, Terraform und Ansible — VM-Bereitstellung, Konfigurationsmanagement, internes DNS und flottenweites Sicherheits-Hardening über mehrere Subnetze
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
Moritz Kath
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Ahmed Mustafa
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Fraunhofer Institute for Building Physics IBP
- Pose-Estimierungs-Frameworks auf Wärmebildern mit Infrarotkameras angewendet, um die Temperaturanalyse und Bewertung des thermischen Komforts zu verbessern.
- CFD-Simulationen durchgeführt, um Luftstrom und Temperaturverteilung in geschlossenen Räumen zu analysieren und zu visualisieren, und datenbasierte Erkenntnisse zur Optimierung der HLK-Systemeffizienz geliefert.
- Transfer Learning genutzt, um vortrainierte Deep-Learning-Modelle für verschiedene Aufgaben und Datensätze anzupassen, dadurch die Genauigkeit erhöht und die Trainingszeit verkürzt.
- Große Datensätze gehandhabt und Visualisierungstechniken wie Boxplots, Streudiagramme und andere grafische Werkzeuge angewendet, um Trends zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und die Datenqualität zu überprüfen.
- Maschinelle Lernmodelle für Vorhersagen erstellt, z. B. lineare Regression, logistische Regression und Klassifikationsmodelle.
- ML-Modelle und Datenpipelines mit Docker containerisiert und skalierbare Trainings- und Inferenz-Workflows mithilfe von Kubernetes orchestriert.
Christian Richter
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Bhavin Moriya
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft bei Hochschule Esslingen
- Arbeite im AnoMoB-Projekt und wende homomorphe Verschlüsselung an, um Erkenntnisse aus verschlüsselten Mobilitätsdaten zu gewinnen.
- Untersuchte CKKS- und TFHE-Schemata, Mehrparteienberechnung, Oblivious Transfer und Proxy-Re-Encryption.
- Implementierte verschlüsselte Vergleiche und homomorphe Operationen auf komplexen Zahlen mit CKKS.
- Homomorphe Verschlüsselung mit OpenFHE & TFHE-rs (Rust), SQL-Analyse, ML (Pandas/Polars/Scikit-learn)
Santiago Buitrago Hernandez
Letzte Position:
Eigenes Projekt bei Offline-KI-Assistent
- KI-Assistent mit Offline-Modell, der Sprache erkennt und Texte in Echtzeit in Sprache umwandelt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Polars einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
70%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Germany 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 Germany, die Polars 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
Schnelle Arbeit mit Tabellen
Polars ist eine DataFrame-Bibliothek für schnelle, speichereffiziente Datenarbeit in Python und Rust. Unternehmen nutzen sie, um Datensätze zu transformieren, Tabellen zu verknüpfen, Datensätze zu filtern und Analyseergebnisse ohne den Aufwand schwererer Tools vorzubereiten. Sie passt besonders gut, wenn pandas-Code langsam wird oder sich schwer skalieren lässt.
Wo es passt
- Datenbereinigung und Umformung
- CSV-, Parquet- und Arrow-Workflows
- Vorbereitung von Features für Analytics und ML
- Reporting-Pipelines und Batch-Jobs
Oft wird Polars für kurze, gut lesbare Pipelines gewählt, die trotzdem hohe Performance brauchen. Teams nutzen Polars auch in Notebooks, Backend-Services und geplanten Jobs, die Daten zwischen Speicherebenen verschieben.
Fähigkeiten im Ökosystem
Starke Spezialisten kennen die Python-API und die Rust-API sowie Apache-Arrow-Konzepte, die erklären, wie Polars mit Speicher und spaltenorientierten Daten umgeht. Sie arbeiten auch gut mit DuckDB, pandas, Spark-Exports und Cloud-Speichern wie S3. So können sie Polars in echte Daten-Stacks einfügen statt in isolierte Skripte.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Polars-Experten, wenn vorhandener pandas-Code zu langsam ist, wenn die Datenaufbereitung neu geschrieben werden muss oder wenn eine neue Pipeline einfach und wartbar bleiben soll. In Deutschland ist das oft in Analytics-Teams, bei Produktdatenarbeit und in internen Reporting-Projekten der Fall, die Remote-Unterstützung auf Englisch oder Deutsch brauchen.
Was gute Spezialisten liefern
Ein starker Profi schreibt klare Lazy Queries, nutzt Ausdrücke sinnvoll und vermeidet unnötige Materialisierung. Er analysiert Engpässe, wählt die passenden Joins und Dateiformate und hinterlässt Code, den andere Spezialisten weiter ausbauen können. Gute Lieferung umfasst außerdem Tests, Dokumentation und praktische Übergabenotizen.
Zeichen für gute Passung
Achten Sie auf Erfahrung mit großen CSV- und Parquet-Dateien, Schema-Handhabung, Joins, Window Functions und verlässlicher Datenvalidierung. Gute Polars-Experten können erklären, wann man eager oder lazy ausführen sollte und wann ein anderes Tool besser ist. Sie sollten sich auch sicher fühlen beim Prüfen von Notebooks, Skripten und produktiven Pipelines.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Polars? Hier findest du die passenden Antworten.
Polars wird für schnelle Arbeit mit tabellarischen Daten genutzt: Dateien bereinigen, Datensätze verknüpfen, Analytics-Ergebnisse formen und Features für nachgelagerte Tools vorbereiten. Es ist besonders nützlich, wenn Python-Teams für größere oder anspruchsvollere Workloads etwas Leichteres und Schnelleres als pandas brauchen.
Polars und pandas arbeiten beide mit tabellarischen Daten, aber Polars ist auf spaltenorientierte Ausführung und einen Query-Stil ausgelegt, der bei großen Workloads schneller sein kann. pandas wird weiterhin oft für allgemeine Analysen verwendet, aber Polars wird häufig bevorzugt, wenn Performance, Speicherverbrauch und Lazy Execution wichtig sind.
Ein Polars-Spezialist hilft, wenn vorhandener Daten-Code langsam, unübersichtlich oder schwer zu warten ist. Das ist häufig bei ETL-Umstellungen, Reporting-Pipelines, Notebook-Bereinigungen und Projekten der Fall, bei denen CSV- oder Parquet-Verarbeitung zum Engpass geworden ist.
Ein starker Polars-Profi kennt sich in Python gut aus und versteht Apache Arrow, Parquet, CSV-Parsing und datenbankähnliche Joins. Je nach Projekt bringen auch Erfahrung mit Rust, DuckDB, Cloud-Speichern und Datentests echten Mehrwert.
Polars hat sowohl eine Python-API als auch eine Rust-API und passt daher zu Teams von beiden Seiten. Viele Projekte starten in Python für Analytics oder Produktdatenarbeit, während Rust nützlich ist, wenn ein Service oder eine Bibliothek mehr Kontrolle und Performance braucht.
Fragen Sie, welche Dateiformate, Datenmengen und Pipeline-Schritte der Polars-Experte schon betreut hat. Sie sollten auch wissen, wie er mit Lazy Queries, Schema-Änderungen und Tests umgeht, denn diese Details beeinflussen, ob der Code nach der Übergabe stabil bleibt.
Ja, Polars-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben aus Code, Daten und Reviews bestehen. Für Teams in Deutschland ist klare Kommunikation wichtiger als der Standort, auch wenn manche Unternehmen dennoch einen Spezialisten bevorzugen, der auf Englisch und Deutsch arbeiten kann.
Ein guter Polars-Experte schreibt knappe Pipelines, erklärt, warum eine Query so aufgebaut ist, und kann zeigen, wo eager execution oder lazy execution sinnvoll ist. Qualität zeigt sich auch in einer sauberen Übergabe, guter Testabdeckung und einem praktischen Verständnis dafür, wann ein anderes Tool die bessere Wahl ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Polars in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 708 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Polars in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Polars in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Polars in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Polars in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Automotive (40%) und Bildung (30%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Polars in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Produktentwicklung (80%) und Business Intelligence (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Polars eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
