Python Experten in Austria
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Lerne FRATCH Experten in Austria kennen, die kürzlich Python eingesetzt haben
Peter Gastberger
Letzte Position:
Senior IT Project Manager bei REWE Group
Datacenter-Audit und anschließendes Transformationsprogramm
- Ausgangslage: Nach einem kritischen Ausfall galt das Datacenter als Ursache. Ein klassisches Audit sollte ausgeschrieben werden.
- Meine Diagnose: Die technische Architektur war nicht das Kernproblem. Entscheidend waren die Incident-, Diagnose- und Wiederanlaufprozesse sowie fehlende Transparenz über Kosten und Abhängigkeiten.
- Wirkung: Das Audit wurde pragmatisch intern umgesetzt. Die Ergebnisse und Budgetgrundlagen wurden zur Basis eines mehrjährigen internationalen Transformationsprogramms. Anschließend wurde ich als Wunschkandidat für einen zentralen Transformationsstream weitergeführt.
Marko Agrez
Letzte Position:
Program Lead | Agile Transformation Coach bei EnBW
Technologien: Azure DevOps, Jira, Confluence, Office 365 (Teams, PowerPoint, Copilot, Excel, SharePoint, Forms, OneNote, PowerAutomate, Word), DataDog, Conceptboard, Python, AWS, Claude, Perplexity Methodik: Scrum
- Steuerung und Begleitung der Organisation bei der Einführung von Scrum sowie einer vom SAFe-Framework inspirierten, quartalsbasierten Roadmap- und Portfolioplanung auf Programmebene.
- Servant Leadership gegenüber Scrum-Teams und Führungskräften, um Quartalsziele zu erreichen und die Wertschöpfung für interne und externe Kunden messbar zu steigern.
- Konzeption und Ausbau effizienter Kommunikations- und Kollaborationsstrukturen zwischen mehreren Entwicklungsteams und zentralen Stakeholdern der Organisation.
- Moderation und professionelle Facilitation von bereichsübergreifenden Workshops und Management-Meetings zur Ausrichtung auf gemeinsame Ziele.
- Coaching von Führungskräften, Product Ownern und Entwicklungsteams in Bezug auf agile Werte, Rollenverständnis und skalierte Arbeitsweisen (Scrum, SAFe, Business Agility).
- Beseitigung struktureller Hindernisse auf Team- und Organisationsebene durch gezielte Impediment-Management- und Eskalationsprozesse.
- Befähigung von Teams zu höherer Selbstorganisation, Eigenverantwortung und End-to-End-Verantwortung entlang der Wertströme.
- Individuelles Coaching von Schlüsselpersonen (Product Owner, Chapter Leads, Scrum Master) zur Stärkung ihrer Wirksamkeit im Transformationsprogramm.
- Organisationweite Identifikation, Planung und Umsetzung von Prozess-, Struktur- und Toolverbesserungen, um Effizienz, Durchsatz und Wertschöpfung nachhaltig zu erhöhen.
- Enge Begleitung der Product Owner in den Bereichen Stakeholder-Management, Priorisierung nach Geschäftswert (Business Value), Produktstrategie, Roadmap-Planung und effektive Zusammenarbeit mit den Entwicklungsteams.
- Einführung, Governance und Skalierung von Azure DevOps als zentrales Projekt- und Produktmanagement-Tool, inklusive Coaching der Organisation in Nutzung, Reporting und Ausrichtung auf allen Ebenen.
Erfolge:
- Deutliche Steigerung der Sichtbarkeit, Transparenz und wahrgenommenen Wertschöpfung der Entwicklungsteams innerhalb der Gesamtorganisation.
- Spürbare Verbesserung der Kommunikation zwischen Entwicklung, Business und weiteren Stakeholdern.
- Optimierung von Arbeitsprozessen, Workflows und Backlog-Strukturen, wodurch Durchlaufzeiten reduziert, Prioritäten geschärft und die Effektivität der Teams nachhaltig erhöht wurden.
John Ampia-Addison
Letzte Position:
Software Developer and DevOps Engineer bei Bundesrechenzentrum (BRZ)
Refactoring und Verbesserung von Core-APIs; Umsetzung von Änderungswünschen der Kunden. Aufbau einer Monitoring-Infrastruktur für Metriken, Traces und Logs zur Unterstützung des Betriebs. Entwurf von GitOps-Deployments und Infrastructure as Code. Anwendungs- und Systemkonfiguration in ArgoCD und Openshift. Confluence-Dokumentation von Design, Vorgehen und Lösung. Tech Stack: Java 8 & 21, Spring framework, JSP, Javascript, Bash Scripts, SQL, Grafana Stack, Opentelemetry, Docker, DB2, Maven, Kubernetes Kompose.
Manuel Pasieka
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Mario Mohar
Letzte Position:
Co-Founder und CTO bei B2B SaaS Recruiting-Plattform
Vollständiger Aufbau einer B2B-SaaS-Plattform für Personalvermittler
- Multi-Source-Job-Aggregation über ATS-APIs
- KI-gestütztes Career-Page-Scraping
- Regelbasiertes und KI-gestütztes Matching
- Credit-basiertes Monetarisierungsmodell mit Stripe-Integration
- Seit Juli 2026 live in Produktion
Tech-Stack
- NestJS
- React
- PostgreSQL
- pgvector
- Claude AI
- Prisma
Stefan Dangubic
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Alexander Vasilenko
Letzte Position:
Senior Cloud- & Kubernetes-Architekt bei A.S.E. | Business Solutions for Construction
- Konzipierte und implementierte eine hochverfügbare, mandantenfähige Kubernetes-Plattform auf Google Kubernetes Engine (GKE) für geschäftskritische Microservices.
- Entwarf und implementierte eine umfassende Infrastructure-as-Code-Strategie mit Terraform zur Verwaltung von GKE-Clustern, Netzwerken (VPCs, Subnetze) und IAM-Richtlinien.
- Entwickelte optimierte Speicherlösungen für zustandsbehaftete Workloads (MongoDB) mit GKE PersistentVolumes und steigerte somit Leistung und Datenausfallsicherheit.
- Etablierte ein umfassendes Observability-Framework mit Google Cloud Monitoring, Logging, Prometheus und Grafana.
Daniel Schlager
Letzte Position:
KI-Automatisierung E-Commerce bei Looops
- KI-Automatisierungs-Roadmap für ein D2C/B2B-E-Commerce-Unternehmen.
- Customer-Service-Bot mit RAG über Support-Tickets und Produktdaten, OCR-Pipeline für Eingangsrechnungen mit Writeback in Business Central, Lead-Gen- und Posting-Automation.
- Deterministische n8n-Workflows mit EU-gehosteten Modellen.
- n8n, RAG / Mistral, Qwen/BGE Embeddings / Business Central API, HubSpot, Shopify / Scaleway, S3 / Claude Code, OpenCode.
Marcel Steger
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.
Elija Lechner
Letzte Position:
Fujitsu Deutschland
- Begleitung und Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung eines unternehmensweiten HUB-Systems im Fujitsu-Umfeld zur Integration unterschiedlichster Datenquellen und Anwendungen im internationalen Kontext
- Konzeption und Umsetzung von Datenmodellierung, ETL-Prozessen, Reporting und Datenqualitätsmanagement
Nikolaus Jäger-Grassl
Letzte Position:
Lösungsarchitekt bei HIT Baumärkte
- Führung hochwirksamer digitaler Retail-Transformation mit Fokus auf Datenintegration, App-Integration und Strategien für zukunftsweisendes Customer Engagement.
Gerhard Zalusky
Letzte Position:
Embedded-Software-Ingenieur bei Magna Kreisel Electric
- Entwicklung einer Ladestation für E-Fahrzeuge
- Tools: C/C++/Matlab/Simulink
- Entwicklung und Test von Funktionssoftware mit diversen Kommunikationsbussen
Jori Martini
Letzte Position:
Agiler IT-Manager Gesundheitssysteme bei MA01 Gov. Digital City
- Verantwortlich für das Management GMP-kritischer Systeme
- Führung eines Teams von 20 Fachkräften
- Lieferantenmanagement mit einem Jahresbudget von 15 Mio. €
Thomas Schuetz
Letzte Position:
Cloud Native Trainer und Architekt / Inhaber bei TSC Labs e.U.
Schwerpunkte:
- Entwicklung und Durchführung von Cloud-Native-Kursen
- Architekturberatung für Platform Engineering und Cloud Native
- Unterstützung von Teams und Menschen auf ihrem Cloud-Native-Weg
Durchgeführte Trainings:
- Kubernetes Fundamentals - Von Pods bis Ingresses; 2 Tage
- Platform Engineering auf GKE - Operatoren, GitOps, Gateway API, Policy Management, Storage; 2 Tage
- Platform Engineering auf AKS - GitOps, External Secrets, Policy Management, Ingress/Gateway API und Storage; 4 Tage
Aktuell in Arbeit:
- Platform Engineering Basic / Advanced auf OpenShift - OpenShift/Kubernetes-Grundlagen, GitOps, External DNS, External Secrets; mehrstufiges Programm mit 2 Kursblöcken (3 und 2 Tage) und selbstgesteuerten Projekten
Alexander Lechner
Letzte Position:
Gastdozent für Künstliche Intelligenz (Master-Niveau) bei FH des BFI Wien
- Lehren & Präsentieren
- Kommunikation
- Komplexe technische Themen durch Vorlesungen verständlich für nicht-technische Zielgruppen vermitteln
- Nicht-technische Studierende von null Wissen bis zum sicheren Verständnis und zur Anwendung von Algorithmen begleitet, um Geschäftsergebnisse zu erreichen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Python einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
3,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Austria 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 Austria, die Python 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
Python-Arbeit
Python wird für Webservices, Datenarbeit, Automatisierung, Tests, Skripting und interne Tools genutzt. Starke Spezialisten verwandeln geschäftliche Aufgaben in sauberen Code, der leicht zu warten und leicht zu erweitern ist.
Häufige Stacks
- Django für größere Webanwendungen und Systeme mit viel Admin-Funktionalität
- Flask und FastAPI für APIs und schlanke Services
- pandas, NumPy und Jupyter für Datenanalyse und Notebooks
- pytest, Packaging und virtuelle Umgebungen für eine zuverlässige Auslieferung
Wann Hilfe dazuholen
Unternehmen holen freie Python-Experten dazu, wenn es schnell gehen muss, ein Team zusätzliche Tiefe braucht oder ein Legacy-Codebase Struktur braucht. Das ist oft der Fall bei neuen Produktentwicklungen, Datenautomatisierung, Integrationsarbeit und Rettungsprojekten mit schwachen Tests oder unklarer Verantwortung.
Was starke Spezialisten tun
Gute Python-Profis schreiben Code, der lesbar, getestet und einfach zu betreiben ist. Sie wissen, wie man Daten modelliert, Abhängigkeiten handhabt, mit APIs arbeitet und Skripte davon abhält, zu fragilen Einzellösungen zu werden.
Österreich-Kontext
In Österreich wird Python oft für Geschäftsanwendungen, Analysen und Automatisierung in Teams eingesetzt, die lokale und remote Arbeit mischen. Klare Kommunikation ist wichtig, besonders wenn der Freelancer sich einem internen Team in Wien, Graz oder Linz anschließt oder komplett remote auf Englisch arbeitet.
Qualitätsmerkmale
Achten Sie auf:
- klare Struktur und klare Benennung
- Tests, die echtes Verhalten abdecken
- sinnvollen Einsatz von Frameworks und Libraries
- sauberes Fehlerhandling und Logging
- Code, der sich leicht übergeben lässt
Freelancer, die mit Python arbeiten, sollten Kompromisse erklären können, nicht nur Code schreiben. Das ist wichtig bei neuen Projekten, Refactoring und Support-Arbeit, bei der der nächste Spezialist ohne Reibung weitermachen muss.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Python, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Unternehmen beauftragen Python-Spezialisten für APIs, interne Tools, Automatisierung, Datenverarbeitung und Testautomatisierung. Es ist auch eine häufige Wahl für Prototypen, die ohne kompletten Neustart zu Produktivsystemen werden sollen. Die besten Experten können zwischen Produktcode, Skripten und Datenaufgaben wechseln, ohne die Struktur zu verlieren.
Python wird oft gewählt, wenn Klarheit, schnelle Lieferung und ein breites Bibliotheken-Ökosystem wichtiger sind als strenge Framework-Formalität. Im Vergleich zu Java ist es für Skripting, Datenarbeit und schnelle Service-Entwicklung meist leichter. Im Vergleich zu JavaScript ist es oft stärker bei Analyse, Automatisierung und Backend-Aufgaben.
Ein starker Python-Freelancer kennt für Webarbeit und APIs meist Django, Flask oder FastAPI. Für Datenprojekte sind pandas, NumPy und Jupyter üblich, während pytest für Tests wichtig ist. Der genaue Stack hängt davon ab, ob der Fokus auf Produkt, Daten oder Automatisierung liegt.
Gute Python-Spezialisten kennen oft auch SQL, REST-APIs, Git, Docker und grundlegende Cloud-Services. Bei datenlastiger Arbeit brauchen sie eventuell ETL-Design, Disziplin bei Notebooks und Dateiformate wie CSV oder Parquet. Bei Webarbeit gehören Authentifizierung, Hintergrundjobs und Logging oft dazu.
Ein kleines Skript kann von einem fokussierten Python-Experten mit soliden Grundlagen umgesetzt werden, aber ein Produktivsystem braucht ein stärkeres Urteilsvermögen. Je mehr die Arbeit Integrationen, Skalierung, Tests und Übergabe berührt, desto wertvoller wird Senior-Erfahrung. Entscheidend ist nicht nur Syntax, sondern zuverlässiges Design und Wartbarkeit.
Ja, Python-Arbeit passt sehr gut zur Remote-Zusammenarbeit, weil die meisten Ergebnisse Code, Tests und Dokumentation sind. In Austria verbinden Teams oft Workshops vor Ort mit der Umsetzung remote, besonders bei Produktarbeit und Datenprojekten. Klare schriftliche Kommunikation ist bei den meisten Aufgaben wichtiger als physische Anwesenheit.
Schauen Sie sich den aktuellen Code, die Testabdeckung und den Strukturansatz eines Python-Spezialisten an, bevor Sie auf Schlagworte achten. Gute Arbeit zeigt klare Modulgrenzen, sinnvolles Fehlerhandling und einen überlegten Einsatz von Libraries statt Überengineering. Wenn die Person erklären kann, warum eine Lösung einfach und wartbar ist, ist das ein gutes Zeichen.
Python ist die Sprache, während CPython die häufigste Runtime-Implementierung ist. Für die meisten Einstellungsentscheidungen ist die Runtime weniger wichtig als die Frage, ob der Spezialist zuverlässigen Code liefern kann, aber sie kann bei Performance, Erweiterungen und Deploy-Details relevant sein. Ein guter Freelancer sollte den Unterschied verstehen, wenn das Projekt es verlangt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 807 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (99%) und Spanisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Fertigung (46%) und Bildung (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Produktentwicklung (75%) und Projektmanagement (52%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python eingesetzt haben
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