pytest Experten in Deutschland
in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie Experten an Bord, die zuverlässige pytest-Suites schreiben, instabile Tests stabilisieren und Tests in Python-Delivery-Workflows einbetten. Sie decken Unit-, Integrations- und API-Tests ab, plus CI-Setup und Testpflege, mit schnellem, präzisem Matching aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich pytest eingesetzt haben
Goran Popovic
Letzte Position:
Test Manager & Analyst bei Festo / Questax GmbH
Projektziel: Durchführung von Systemtests und Validierung industrieller Kommunikations- und Steuerungssysteme einschließlich Anforderungsdefinition und -verifikation.
Verantwortlichkeiten:
- Testplanung, Testdurchführung
- Teststrategie, Testfälle und Testspezifikationen
- Requirements-Analyse
- Sicherstellung der Traceability zwischen Anforderungen, Testfällen und Defects
- Durchführung von Regressions- und Integrationstests
- Defect-Analyse
- Simulation und Validierung
- NetSniffer Wireshark
- Unterstützung der Testautomatisierung (Python, CI/CD)
- Reporting
- Stakeholder-Koordination und agile Zusammenarbeit (Scrum / SAFe / Kanban)
- V-Modell
- Automatisierung CI/CD mit Python, Groovy und Frameworks (Selenium, PyTest)
Technologien:: CAN, Modbus, Ethernet, PLC, PROFINET, Codebeamer ALM, Scrum, SAFe, MS Teams, Git, CI/CD mit GitLab CI und TeamCity, Windows Batch, FAS, Wireshark, Python, Enterprise Architect (EA), KI-Tools (z.B. ChatGPT, Microsoft Copilot), VS-Code, Tia Portal, SCL, Python (Selenium, PyTest)
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.
Niklas Witzel
Letzte Position:
AI Engineer bei Tensora GmbH
- Konzeption und Entwicklung einer Multi-Tenant-SaaS-Plattform, mit der Unternehmen ihre eigenen Wissensdatenbanken aufbauen und mit individuell gebrandeten KI-Assistenten chatten können (White-Label-Ansatz mit dynamischem Branding pro Organisation).
- Implementierung einer skalierbaren RAG-Architektur mit einer GPT-4o-Tool-Use-Loop, hybrider semantischer Suche und strikter Mandantentrennung auf Datenbank- und Suchindex-Ebene.
- Aufbau persistenter, projektähnlicher Chat-Sessions inklusive Streaming-API (SSE), mehrsprachiger Unterstützung sowie Sprach-Ein- und Ausgabe (STT/TTS).
- Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur als Infrastructure-as-Code, vollständig automatisierte CI/CD-Pipelines pro Kunde und ein Onboarding-Prozess für neue Mandanten.
Verwendete Technologien: Python, FastAPI, Pydantic (v2 noted), Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, OpenAI / LLMs (GPT-4o), Azure AI Search, Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Cognitive Services Speech, Azure App Service, Azure Container Registry, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Server-Sent Events (SSE), Docker, Terraform, GitHub Actions, REST, OpenID Connect (OIDC), Multi-Tenancy
Ljubomir Obrenovic
Letzte Position:
Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH
Arbeitnehmerüberlassung
- System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
- Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
- Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
- Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
- Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
- Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
- Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
- CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
- Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
- Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
- Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
- Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
- Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
- Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen
Giuseppe Abrignani
Letzte Position:
Entwicklung Embedded-Software bei Inheco
- KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
- Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
- Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
- Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.
Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzipierte und entwickelte End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifikations- und Vorhersagedaten und implementierte sie unter Einsatz von MLOps-Best Practices, um Robustheit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
- Trug direkt zur Verbesserung der Ausgabegenauigkeit von LLM-Modellen bei, indem ich spezialisierte Prompts entwickelte, die auf der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines basieren.
- Erstellte Trainingsdaten für Large Language Models, indem ich Programmieraufgaben formulierte, die die Modelle nicht lösen konnten, und anschließend die richtigen Lösungen dokumentierte.
Khaled Teilab
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
Mukund Biradar
Letzte Position:
Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent
- ▶ Einen Echtzeit-Sprachassistenten gebaut (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter wie faster-whisper und Azure Speech gebenchmarkt und bewertet. Sub-3s-Latenz erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Memory genutzt - mit direkter Behandlung von Edge Cases bei Diktat, Namen und Passcode-Erkennung.
Ashutosh Tripathi
Letzte Position:
Berater bei Brillio Technologies
- Backend für das Audit Management Tool mit Node.js/Express und Workday-API-Integration entwickelt.
- Sichere Dateiverarbeitung (PDF, PPT, CSV) mit AWS S3 und Datenbankunterstützung über PostgreSQL, Prisma und MongoDB aufgebaut.
- Validierung, rollenbasierten Zugriff und Audit-Trails für Compliance und Datenintegrität implementiert.
Any-Arlene Niyubahwe
Letzte Position:
Co-Founder · Data Engineering & Backend bei zirikana (Kirundi Bible Web App) – Civic Technology
- Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
- Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
- Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
- Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.
André Howe
Letzte Position:
Linux IT Admin bei ReiserST
- Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
- Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
- Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
- Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
- Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
- Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
- Methoden: Kanban.
Kusay Tomeh
Letzte Position:
Freiberuflicher System- & Softwarearchitekt - DNA-Extraktionsroboter bei QIAGEN GmbH
- System- und Softwarearchitektur für den DNA-Extraktionsroboter QIA-symphony Connect in der Life-Science-/IVD-Automatisierung.
- Entwicklung von Funktionen und Steuerlogik für Extraktions-, Pipettier-, Lyse- und Eluat-Module mit C++, SPS/ST (Beckhoff IPC / TwinCAT 3) und modellbasierten Konzepten.
- Erstellung von ISO-13485-orientierten Anforderungen, Architektur, Unit-/Integrations-/Regressionstests sowie DHF/VEP/VER/TCL-Dokumentation.
- Einsatz von Polarion, Jira, Confluence, Azure und KI-gestützter Dokumentation zur Verbesserung von Nachverfolgbarkeit und Engineering-Effizienz.
Victor Omojoye
Letzte Position:
AI Training Engineer bei Confidential AI Research Client
- Codebase-Bewertung & Problemdesign: Komplexe Software-Engineering-Probleme gegen große Open-Source-Python-Codebasen (einschließlich pandas) entworfen und unter Last getestet, was tiefes Kontextverständnis und architektonisches Wissen erforderte, um sauber abgegrenzte, realistische Problemstellungen zu erstellen, die strengen Korrektheitsvorgaben entsprechen.
- Analyse von Agentenfehlern: Lösungen von LLM-Coding-Agenten auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft und dabei aussagekräftige Fehler in der Behandlung von Edge Cases, im dtype-Verhalten und in der Logik zur NaN-Weitergabe über mehrere Spalten hinweg identifiziert; Ergebnisse präzise für die weitere Auswertung dokumentiert.
- Programmgesteuerte Test-Suite-Entwicklung: Umfassende pytest-Suites erstellt, um Agenten-generierte Lösungen programmgesteuert gegen definierte Anforderungen zu prüfen, mit gezielter Abdeckung von Randbedingungen und Fehlermodi, die naive Implementierungen nicht erfassen.
- Containerisierte Umgebungs-Entwicklung: Docker-Umgebungen für reproduzierbare Agentenausführung gebaut und debuggt, einschließlich git-basierter Repository-Bereitstellung, Dependency-Pinning mit npm ci und Erstellung von Multi-Stage-Dockerfiles für Linux-basierte Container.
Amr Amer
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)
- Entwicklung von durchgängig reproduzierbaren ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD über alle Trainings-Workflows.
- Skalierung von Vision Transformer- und CNN-Trainings auf NVIDIA A100 GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Durchführung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps) zur Reduzierung des Trainingsaufwands und zur Identifizierung optimaler Konfigurationen.
- Entwicklung eines Echtzeit-3D-Systems zur Generierung menschlicher Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für persönlichkeitsabhängige Avatar-Synthese; Erreichen von Spitzenwerten mit FID = 6,15 und P-FID = 10,31 im UDIVA-Benchmark.
- Validierung der Modell-Ausdruckskraft durch strukturierte Nutzerstudien und Erreichen einer 86%-Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen extrovertierten und introvertierten Avatar-Verhalten.
- Optimierung von Inferenz-Pipelines durch Deployment von PyTorch-Modellen mittels TensorRT und ONNX Runtime in nativen C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die pytest einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
98%
Master-Abschluss oder höher
73%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
99%
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was pytest macht
pytest ist ein Python-Testframework zum Schreiben und Ausführen automatisierter Tests mit klarem, kompaktem Code. Teams nutzen es, um Geschäftslogik, APIs, Services und Libraries zu prüfen und das Feedback schnell zu halten, während sich Anwendungen verändern. Es passt sowohl für neue Projekte als auch für bestehende Python-Codebasen.
Wo es passt
- Unit-Tests für Python-Module und Funktionen
- Integrationstests für Services, Datenbanken und Queues
- API-Checks für Flask, Django, FastAPI und ähnliche Stacks
- Regression-Suites für Releases und Hotfixes
Kernkompetenzen
Starke pytest-Spezialisten kennen Fixtures, Parametrisierung, Marker und Assertions, die Tests lesbar halten. Sie verstehen auch Mocking, Testisolierung und wie man eine Suite so strukturiert, dass sie mit dem Wachstum eines Produkts wartbar bleibt. Gute Experten schreiben Tests, die Verhalten erklären, nicht nur Coverage jagen.
Werkzeuge rundherum
pytest steht oft neben coverage.py, tox, unittest, mock und CI-Pipelines in GitHub Actions, GitLab CI oder Jenkins. In Deutschland wollen Unternehmen oft Python-Testkompetenz, die gut über Produktteams, gemeinsame Services und gemischte Remote-Zusammenarbeit hinweg funktioniert. Die besten Spezialisten halten lokale Läufe, CI-Läufe und Code-Reviews sauber aufeinander abgestimmt.
Wann man Hilfe hinzuholen sollte
Holen Sie freiberufliche Unterstützung dazu, wenn Tests langsam, instabil oder rund um kritischen Python-Code nicht vorhanden sind. Es hilft auch, wenn ein Team einer bestehenden Codebasis eine Teststrategie geben muss, Fixtures aufräumen oder einen Release mit stabiler Regression-Abdeckung vorbereiten will. Das ist häufig bei Fintech-, SaaS-, Data- und Plattform-Teams der Fall.
Was starke Experten liefern
Ein starker pytest-Profi hinterlässt mehr als nur Testdateien. Erwarten Sie eine klare Teststruktur, wiederverwendbare Fixtures, zuverlässiges Mocking, CI-taugliche Ausführung und praktische Hinweise für das Team, damit die Suite nach der Übergabe gesund bleibt. Sie sollten außerdem Designprobleme erkennen, die Code von vornherein schwer testbar machen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu pytest, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
pytest wird verwendet, um automatisierte Tests für Python-Code zu schreiben und auszuführen. Unternehmen setzen es für Unit-Tests, Integrationstests, API-Tests und Regression-Suites ein, die Releases absichern. Es ist beliebt, weil die Tests lesbar bleiben und sich leicht erweitern lassen.
pytest wird meist wegen seiner einfacheren Syntax, reicheren Fixtures und leichteren Parametrisierung gewählt. unittest ist Teil der Standardbibliothek und kann für strenge Legacy-Setups passen, aber viele Teams bevorzugen pytest für die tägliche Testarbeit. Ein guter Spezialist kann mit beiden arbeiten, wenn ein Projekt gemischte Teststile hat.
Ein starker pytest-Spezialist sollte auch Python gut kennen, einschließlich Objektentwurf, Dependency-Injection-Mustern und gängigen Mocking-Tools. Für Web-Arbeit hilft Erfahrung mit Flask, Django oder FastAPI. Auch CI-Kenntnisse sind wichtig, denn Tests müssen in automatisierten Pipelines sauber laufen.
pytest-Hilfe ist sinnvoll, wenn ein Team instabile Tests, wenig Abdeckung bei riskantem Code oder keine klare Teststruktur hat. Sie ist auch wertvoll, wenn ein Release durch Testfehler blockiert ist oder ein neuer Python-Service schnell eine solide Testbasis braucht. Der beste Zeitpunkt ist, bevor Testschulden die Lieferung ausbremsen.
pytest funktioniert weit über Unit-Tests hinaus. Teams nutzen es oft für API-Checks, Datenbank-Integrationstests und End-to-End-Abläufe rund um Python-Services. Mit den richtigen Fixtures und dem passenden Setup kann es eine komplette Delivery-Pipeline abdecken, von kleinen Funktionen bis zum Systemverhalten.
Achten Sie auf Testsuites, die lesbar, stabil und leicht zu warten sind. Ein starker pytest-Freelancer nutzt Fixtures sinnvoll, vermeidet fragile Mocks, hält Testnamen klar und reduziert Wiederholungen, ohne Verhalten zu verstecken. Gute Übergabenotizen und praktische Review-Kommentare sind ebenfalls starke Zeichen.
Ja, pytest-Arbeit ist sehr remote-freundlich, weil sie sich auf Code, Testergebnisse und Review-Kommentare konzentriert. Viele Teams in Deutschland wünschen sich trotzdem eine klare Überschneidung für Planung, Debugging und Release-Support, besonders wenn der Python-Stack Produktionssysteme berührt. Vor-Ort-Arbeit ist meist nur für besondere Abstimmungen oder Sicherheitsauflagen nötig.
Bereiten Sie die Python-Codebasis, die aktuelle Testsuite, CI-Details und die wichtigsten Probleme vor, die gelöst werden sollen. Ein guter pytest-Spezialist kommt schneller voran, wenn er fehlschlagende Tests, instabile Bereiche und den Release-Ablauf vom lokalen Lauf bis zur Pipeline sehen kann. Klare Zugänge und ein kurzes Briefing machen die ersten Tage deutlich nützlicher.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 87 €, was einem Tagessatz von etwa 698 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (97%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Automotive (43%) und Fertigung (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die pytest in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Produktentwicklung (91%) und Qualitätssicherung (65%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich pytest eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
