pytest Experten in Österreich
für zuverlässiges Python-Testing, schnell mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die wartbare Python-Testsuites entwickeln, pytest in CI-Pipelines integrieren und APIs, Daten-Workflows sowie Webservices validieren. Erhalten Sie präzisen Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die passend zu Ihren Projektanforderungen vermittelt werden.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich pytest eingesetzt haben
Valerio S.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei DonTouch SA
Verantwortlich für die Integration und Wartung von Webdiensten für externe Kunden und interne Systeme, mit Schwerpunkt auf der Automatisierung von ETL-Pipelines und dem Infrastrukturmanagement.
Marc-Anthony T.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Dawnguard.AI
- Dawnguard innerhalb von zwei Monaten vom ersten Produktkonzept zu einem veröffentlichten MVP entwickelt, die Backend-Plattform aufgebaut und die Scan-Zeiten von Cloud-Umgebungen über 70 Konten hinweg von ungefähr 40 Minuten auf unter zwei Minuten reduziert.
- Die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS entworfen und entwickelt, damit das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren und die KI Architekturmuster bewerten konnte.
- Verteilte APIs und dynamische Cosmos-DB-Schemas entwickelt, um sich schnell ändernde Produktanforderungen und variable Strukturen von Cloud-Umgebungen zu unterstützen.
- Die Architektur-Generierungs-Engine entwickelt, um Kunden mit 100+ Cloud-Konten zu unterstützen und vollständige Architekturen mit ungefähr 25,000 Ressourcen dynamisch zu generieren.
- Eigene Tools zur Datengenerierung entwickelt, mit denen die KI- und Frontend-Teams groß angelegte Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
- Backend-Funktionen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen KI, Frontend und Business von der technischen Konzeption bis zur Implementierung und zum Test vollständig umgesetzt.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Namik D.
Letzte Position:
Test Manager / Testautomatisierer bei Sky Deutschland GmbH
- 443 automatisierte Testfälle implementiert und gepflegt; 99 Prozent Erfolgsrate (441/443)
- Einführung von CI für die Testautomatisierung: automatisierte Läufe bei Review/Merge, Reporting über Xray
- Accessibility- und Performance-Checks eingeführt und als Reporting etabliert
- QA-Lead im Tagesgeschäft mit Stand-ups, Kanban-Fortschrittskontrolle, Priorisierung und zielgerichteter Aufgabenverteilung
- Defect-Triage und Stakeholder-Kommunikation mit täglicher Triage, QA-Status-Analyse und Handlungsempfehlungen
- Entwicklung und Pflege einer stabilen Regression für CRM/Salesforce-Flows (UI/E2E und API-nahe Validierungen)
- CI/CD-Integration mittels Jenkins-Pipelines via Groovy (IaC)
- QA-Dokumentation, Testkonventionen und Vorgehensweisen in Confluence gepflegt und teamweit abgestimmt
- Salesforce Einstein Chatbot-Tests mit Intent-/Topic-Validierung und Output-Checks sowie Robot Framework/Python-Suites zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung
- Systemumfeld: Jira, Xray, Confluence, Jenkins, Groovy, Git, Java, Selenium, Playwright, Cucumber, TypeScript, Postman, REST, Salesforce, Google Cloud, Lighthouse, Evinced, Scrum/Kanban, BDD (Gherkin)
Christian W.
Letzte Position:
Lead Developer & Performance Specialist bei Groox GmbH
Alleinverantwortliche Konzeption, Entwicklung und Deployment der zweisprachigen Qwik-Plattform eventvideo.at. Verantwortlich für Frontend-Performance-Optimierung (PageSpeed 97/100/100/100), SEO-Engineering mit Schema.org sowie die Anbindung von Google Search Console und IndexNow, und den Aufbau der GitHub-Actions-CI/CD-Pipeline. Anforderungsaufnahme und technische Umsetzung.
- Performance-Engineering: Google PageSpeed Score 97/100/100/100 (Performance / Accessibility / Best Practices / SEO) durch Frontend-Optimierung (Lazy-Loading, Thumbnail-First, schlanke Medien-Einbindung)
- Full-Stack Web-Development: Alleinverantwortliche Entwicklung mit Qwik.js-Framework von Frontend bis Deployment für die zweisprachige (DE/EN) Plattform eventvideo.at zur Vermarktung personalisierter, vollautomatisierter Teilnehmervideos für Sportevents
- Qwik.js Resumability-Architektur: Server-seitiges Rendering mit minimalem JavaScript-Hydration-Overhead, Seite bleibt auch bei umfangreichen Video- und Event-Inhalten sofort interaktiv ohne Full-Page-Load.
- API-Integration: Google Search Console API und IndexNow API für automatisierte Indexierung und SEO-Monitoring
- SEO-Engineering: Schema.org Structured Data-Implementierung für Rich Snippets und verbesserte Search-Engine-Visibility
- Mobile-First mit minimaler Bundle-Size: CSS3-Layout ohne UI-Framework-Overhead, konsequent schlanker Ressourcen-Einsatz für Spitzen-PageSpeed auf Desktop und Mobile.
- GitHub Actions CI/CD: Automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipeline für kontinuierliche Integration
Technologien: Qwik.js Framework, TypeScript, JavaScript, Internationalisierung (i18n DE/EN), GitHub Actions CI/CD, Google Search Console API, IndexNow API, Schema.org, Google PageSpeed Insights, Lazy Loading, CSS3, Responsive Design
Andreas S.
Letzte Position:
Partner bei Lemonbee
- Entwicklung einer Stromverteilungslösung für Wohnmobile
- Erweiterung und Anpassung der bestehenden Prototyp-Software für einige Teile des Stromverteilungssystems
- Entwicklung der fehlenden Firmware für weitere Module des Systems
- Automatisierung des Firmware-Build-Prozesses durch kontinuierliche Integration (CI)
- Verwendete Technologien umfassen C, Jira, Confluence, Git, GitHub, STM32, ESP32, CAN, CANopen, UART und Zephyr
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die pytest einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1 Jahr
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Kundendienst
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Kundendienst, Logistik
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 11 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die pytest 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 11 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der pytest Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bildung (50%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Automotive (33%)
- Energie (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Python-Testing mit pytest
pytest ist ein Test-Framework für Python, mit dem sich klare, fokussierte Tests mit wenig Konfigurationsaufwand schreiben lassen. Es unterstützt Unit-, Integrations-, Funktions- und End-to-End-Tests für APIs, Services, Datenpipelines, Kommandozeilentools und Anwendungen. Die gut lesbaren Assertions und das Fixture-Modell helfen Teams, Testsuites auch bei sich verändernden Systemen nützlich zu halten.
Fixtures und Testdesign
Fixtures stellen wiederverwendbare Einrichtung und Bereinigung für Datenbanken, Dateien, Services, Authentifizierung und Testdaten bereit. Profis nutzen Scopes, Parametrisierung, Marker und Plugins, um Tests isoliert zu halten und gleichzeitig aussagekräftige Kombinationen abzudecken. Ein gutes Testdesign trennt Geschäftsverhalten von Infrastrukturdetails und macht es einfach, Fehler zu untersuchen.
Ökosystem und Tooling
pytest fügt sich in das breitere Python-Qualitätsökosystem ein und funktioniert mit gängigen Tools für Anwendungen und Auslieferung.
- Integration mit unittest, Coverage-Tools und Berichtsformaten
- REST- und GraphQL-APIs mit HTTP-Clients testen
- Browserprüfungen mit Playwright oder Selenium verbinden
- Testsuites in GitHub Actions, GitLab CI oder anderen Pipelines ausführen
- Externe Systeme mit geeigneten Python-Bibliotheken mocken
Wo Unternehmen es einsetzen
Teams holen pytest-Spezialisten hinzu, wenn automatisierte Prüfungen schneller, klarer oder zuverlässiger werden müssen.
- Regressionstests für ein bestehendes Python-Produkt ergänzen
- Datentransformationen und Machine-Learning-Workflows überprüfen
- Microservices, Warteschlangen und Integrationen von Drittanbietern testen
- Fehleranfällige Prüfungen vor einem größeren Release stabilisieren
- Qualitätsgates für Continuous Delivery erstellen
In Österreich ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während regulierte oder operative Umgebungen auch Workshops vor Ort erfordern können. Klare Dokumentation und eine effektive Kommunikation auf Englisch helfen verteilten Teams bei der reibungslosen Zusammenarbeit.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Externe Profis können eine Teststrategie etablieren, eine bestehende Testsuite prüfen oder die Verantwortung für eine schwierige Integration übernehmen. Sie sind besonders hilfreich, wenn Produktteams Abdeckung benötigen, ohne die Auslieferung zu verlangsamen, oder wenn Fehler in lokalen Umgebungen und Pipeline-Umgebungen schwer reproduzierbar sind. Der Einsatz kann Testarchitektur, Implementierung, CI-Konfiguration und die Befähigung des Teams umfassen.
Merkmale starker Profis
Suchen Sie nach Spezialisten, die erklären können, was jeder Test absichert und warum ein Fixture oder Marker zum Design gehört. Sie verstehen Isolation, deterministische Daten, Mocking-Grenzen, parallele Ausführung, Coverage-Grenzen und gut lesbare Fehlerinformationen. Erfahrung mit Python-Paketierung, Datenbanken, Containern, CI-Systemen und der Anwendungsdomäne ist oft ebenso wichtig wie pytest-Kenntnisse selbst.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei pytest am häufigsten fragen.
pytest wird verwendet, um Python-Code auf Unit-, Integrations-, Funktions- und End-to-End-Ebene zu testen. Unternehmen nutzen es, um APIs, Services, Datenverarbeitung, Kommandozeilentools und das Verhalten von Anwendungen zu prüfen, bevor Änderungen die Nutzer erreichen.
pytest erfordert in der Regel weniger Boilerplate und bietet aussagekräftige Assertions, Fixtures, Parametrisierung und ein umfangreiches Plugin-Ökosystem. unittest ist weiterhin Teil der Standardbibliothek von Python und kann eine sinnvolle Wahl für Teams sein, die seine klassenbasierte Struktur bevorzugen oder bereits eine große bestehende Testsuite haben.
Ein starker pytest-Spezialist versteht oft auch Python-Paketierung, API-Testing, Datenbanken, Mocking, Git, Container und Continuous Integration. Kenntnisse in Tools wie Coverage-Reporting, Playwright, Selenium oder Property-based Testing können wichtig sein, wenn das Projekt mehr als isolierte Funktionen abdeckt.
Das passende Niveau hängt vom Umfang, Risiko und Zustand der bestehenden Codebasis ab. Eine fokussierte Aufgabe für Unit-Tests kann einen Python-Profi erfordern, der selbstständig arbeiten kann, während eine komplexe Migration oder die Stabilisierung einer CI tiefere Erfahrung mit Fixtures, Integrationen, fehleranfälligen Tests und Testarchitektur verlangt.
pytest eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Tests, Fixtures, Berichte und Konfiguration in der Versionsverwaltung geprüft werden können. Für österreichische Teams sollten Arbeitssprache, Review-Praktiken, Zugriff auf Umgebungen und eventuell erforderliche Sitzungen vor Ort für Domänen- oder Betriebswissen frühzeitig vereinbart werden.
Ein pytest-Freelancer kann helfen, wenn einem Team Regressionstests fehlen, unzuverlässige Pipeline-Prüfungen auftreten oder eine neue API oder ein Daten-Workflow schnell getestet werden muss. Externe Expertise ist auch nützlich, um die Testarchitektur zu prüfen und praktische Methoden an ein internes Team weiterzugeben.
Prüfen Sie, ob die pytest-Suite wichtige Funktionen testet, statt sich allein an einer Coverage-Zahl zu orientieren. Achten Sie auf deterministische Tests, aussagekräftige Fixtures, klare Fehlermeldungen, sinnvolle Isolation, schnelles Feedback und die Integration in die Auslieferungspipeline.
pytest kann durch Fixtures, Plugins und Integrationen mit HTTP-Clients, Browser-Tools, Datenbanken, Warteschlangen und externen Services umfassendere Anwendungstests unterstützen. Der Spezialist sollte geeignete Testgrenzen definieren, damit Integrations- und End-to-End-Prüfungen Vertrauen schaffen, ohne die gesamte Suite langsam oder instabil zu machen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 730 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1 Jahr.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (83%) und Italienisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (50%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Kundendienst (50%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich pytest eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
