Python Experten in Bremen
, die in wenigen Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die mit Python, Django, FastAPI und dem gesamten Ökosystem Datenplattformen, Automatisierungsworkflows, APIs und Machine-Learning-Lösungen entwickeln. FRATCH verbindet Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Bremen kennen, die kürzlich Python eingesetzt haben
Danny-Michael B.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
Kersten S.
Letzte Position:
SAP SD-Berater – ECC E-Rechnungsstellung Frankreich bei Maschinenbau, Frankreich
- Die zentrale Zielsetzung des Projekts war die SAP-Anbindung des ECC-Systems an das französische E-Rechnungsnetzwerk. Dies umfasst die Sicherstellung der Compliance mit den nationalen E-Rechnungs-Vorschriften und die Herstellung der E-Reporting-Bereitschaft zur digitalen Übermittlung transaktionsbezogener Daten.
- Standardisierung der Order-Management-Prozesse zur Erreichung der erforderlichen Datenqualität und Konsistenz.
- Sicherstellung der korrekten Mehrwertsteuer-Steuerfindung durch gezielte Entwicklungen (Customizing und ggf. ABAP) im SAP SD-Modul zur Einhaltung der EU-Steuervorschriften.
- Design und Konfiguration des Anzahlungs-Prozesses (Anzahlungen) im SAP ECC-System.
Vitalijs V.
Letzte Position:
Mentor bei EdSyl
- Begleitete Teilnehmer durch strukturierte Lernpfade und praxisnahe Projekte.
- Gab Feedback und Anleitung zur Integration von KI sowie zu Best Practices im Produktmanagement.
- Betreute Teams bei der Einführung von KI, der Strategie für Unternehmensprodukte und praktischen Entscheidungen zur Umsetzung.
Dimitri S.
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler, Integrator bei Generali Deutschland Versicherung AG
- Entwicklung automatisierter Build- und Deploymentprozesse für die Exclusive Frontoffice Systeme
- Integration der Frontoffice Systeme in die IT-Infrastruktur
- Entwicklung innovativer, benutzerfreundlicher Vertriebssoftware für Vermögensberater
- Sicherstellung von Qualität und Flexibilität durch Automatisierung sowie Arbeit mit CI/CD
- Arbeiten nach DevOps-Prinzipien
- Betrieb der Software gemeinsam im Team in der AWS-Cloud und Azure-Cloud
- Deployment der SW-Artefakte in Test- und Produktionsumgebungen
- Pflege der Testumgebungen
- Durchführen von Fehleranalysen und Bereitstellung von Informationen für die nachgelagerte Fehleranalyse
- Pflege und Wartung der Build-Pipeline
- Unterstützung des Lasttests
- Abstimmung des Batchausführungsplans mit der Batch-Automatisierung
- Erstellen von Konzepten zur Weiterentwicklung des SW-Paketierungsprozesses
- Bauen und Ausliefern von Komponenten an Partner
- Entwicklung von GitLab- und Jenkins-Pipelines zum Bauen, Deployen und Integrieren von Komponenten
- Automatisierung der Prozesse durch Spring Boot Anwendungen mit GUI (Thymeleaf, Angular 19)
- Entwicklung von RESTful Spring Boot Anwendungen mit Kotlin und Angular 19, JDBC- und REST-Zugriffen, Datentausch via SFTP, XML (JAXB)
- Konzipierung von Komponenten mit Domain Driven Design (DDD)
- Ablösen von cmd und bash Scripts durch Spring Boot Anwendungen mit GUI
- Ablösen von Java 8 Anwendungen mit JSP durch Spring Boot 3 Anwendungen (Thymeleaf, Angular)
- Implementierung von Frontend- und Backend-Authentifizierung via Keycloak
- JUnit Tests mit Mockito
- Erhöhung der Code Coverage für SonarQube-Analyse
Kasem R.
Letzte Position:
KI-Automatisierung & Daten bei hmmh AG
- Eigenständige Entwicklung eines KI-gestützten MVP zur Automatisierung von Inhaltsprozessen
- Erstellung & Optimierung von Inhalten mit Fokus auf SEO und Qualität
- Pflege von Web- & Produktinhalten in CMS/Vorlagen
- Einsatz von Automatisierungs- und KI-Lösungen zur Inhaltserstellung und -optimierung
- Analyse & kontinuierliche Verbesserung der Inhalte
- Bilderstellung & -Bearbeitung mit Photoshop
- Entwicklung von Skripten in Python, HTML, CSS, JavaScript zur Verarbeitung und Optimierung von Inhaltsdaten
Doncho P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler bei Freiberuflich
- Entwarf und implementierte skalierbare Data-Governance-Frameworks für Unternehmen aus Gesundheitswesen, Energie und Telekommunikation.
- Entwickelte Datenmodelle in Azure Synapse & Power BI und ermöglichte so hochleistungsfähige Berichte und Skalierbarkeit.
- Leitete die Migration von Altsystemen im BI-Bereich auf Cloud-Infrastruktur und steigerte Effizienz und Ausfallsicherheit.
- Agierte als technischer Berater und unterstützte Kunden bei Architekturverbesserungen und Implementierungsstrategien.
Nandini V.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Capgemini Technology Services Limited
- Entwarf und implementierte sichere Backend-Services mit Java, Spring Boot und Hibernate nach Microservice-Prinzipien und RESTful-Standards.
- Implementierte durch GraphQL gesteuerte REST-APIs, um Backend-Services in einer Gradle- und Maven-Umgebung zu optimieren.
- Setzte OAuth2-basierte Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen um, um RESTful-APIs in Spring-Boot-Anwendungen abzusichern.
Juri S.
Letzte Position:
Softwareentwicklung bei Bankenumfeld
- Erweiterung einer bestehenden Anwendung um neue Anforderungen des Kunden.
- AlmaLinux, Ubuntu; C, gcc; Oracle;
- Socket-/TCP-Kommunikation.
- CLion, Eclipse
- Git
Hannes D.
Letzte Position:
Mobile-App-Entwickler bei wikifolio
- Entwicklung und Wartung einer plattformübergreifenden mobilen App mit React Native (iOS/Android)
- Planung und Implementierung neuer Funktionen sowie Optimierung bestehender Funktionalitäten
- Implementierung eines nativen Rich-Text-Editors (Kommentar-Funktion)
- Erstellung dynamischer Tabellen und Charts inklusive Animationen
- Integration von Deep- und NativeLinking (Branch.io)
- Umsetzung und Pflege automatisierter Tests mit Jest und Maestro
- Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität
- Arbeit mit CI/CD-Prozessen und automatisierten Release-Pipelines
- Enge Zusammenarbeit mit Backend-, Design- und Produktteams
Nevil S.
Letzte Position:
Gesellschafter-Geschäftsführer bei rencolab GmbH
- Erarbeitung der Produktvision und des Customer Relationship Managements
- Entwicklung Backend und Simulationskern
Masoud B.
Letzte Position:
KI-Datentrainer bei SME Careers
- Bewertete KI-generierte Antworten auf technische Genauigkeit und Verständlichkeit in MINT-Bereichen
- Vergab detaillierte Bewertungen nach vordefinierten Kriterien wie Korrektheit, Argumentationsqualität und Befolgung der Anweisungen
- Beteiligte sich an mehreren mathematisch fokussierten Projekten, um eine hohe Modellleistung und einheitliche Ausgabestandards sicherzustellen
Hans G.
Letzte Position:
Arbeiten mit Green AR
- Entwicklung einer E-Learning-Plattform als App für Android und iOS
- Einsatz von Unity zum umweltbewussten Umgang mit der Natur für Lehrer und Schüler
Saad A.
Letzte Position:
KI Software Entwickler bei RoBoTec-PTC
- Aufbau von Datenpipelines mit DVC für Versionskontrolle und effiziente Datenverwaltung
- Training und Optimierung von KI-Modellen
- Optimierung von CVAT durch eigene Annotationsformate, Integration von KI-Modellen und Vereinfachung der Annotationsabläufe
- Training, Debugging, Evaluierung und Einsatz von DCNN-Modellen in Produktion
- Entwicklung von MaDCAT, einer KI-gestützten CVAT-Erweiterung für gleichzeitige Datenerfassung und Annotation
Letzte Position:
Software Entwickler - Gebäude Automatisierung
- Controller Steuergerät testen
- Testumgebung implementieren
- Virtuelle Knoten implementieren
- CANopen Netz Inbetriebnehmen
- Testfälle aufstellen und automatisieren
- LSS Automat konzipieren und umsetzen
- Datenaustausch zwischen Tools umsetzen
- Anforderungen in XML-Format nach vTestStudio Portieren
- Produkte: CANoe, vTestStudio, Playwright, Cypress, Robot, .NET
- Kenntnisse: CAPL, C++, CANopen, Konzepterstellung, Python, JavaScript, XML, C#
Luka A.
Letzte Position:
Research Analyst - Cybersicherheit bei Constructor Germany GmbH
- Analysierte Malware-Familien, die auf KI-/Edge-Arbeitslasten abzielen; fasste TTPs und Persistenztechniken zusammen.
- Erstellte prägnante Intel-Briefs mit IoCs, MITRE ATT&CK-Zuordnung und Hinweisen zur Erkennung auf Host- und Netzwerkebene.
- Entwickelte Prototypen von Python-Skripten zur Normalisierung von Telemetrie und zur Erkennung verhaltensbasierter Indikatoren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Python einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 5,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Energie, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
94%
Master-Abschluss oder höher
72% (Deutschland: 69%)
Doktortitel
6% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Russisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Bremen verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Python:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Bremen, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Python Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (84%)
- Energie (37%)
- Automotive (32%)
- Bildung (32%)
- Bank- und Finanzwesen (32%)
- Fertigung (32%)
- Gesundheitswesen (26%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (26%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Python leistet
Python ist eine universell einsetzbare Programmiersprache, die für ihre klare Syntax, schnelle Entwicklung und umfangreiche Standardbibliothek bekannt ist. Unternehmen nutzen sie für Webanwendungen, Datenverarbeitung, Automatisierung, wissenschaftliche Software, Machine Learning und interne Tools. Die Sprache läuft in Cloud-Diensten, Unternehmenssystemen, Forschungsumgebungen und vernetzten Produkten.
Zentrales Ökosystem
Der passende Spezialist wählt Tools, die zum Produkt passen, statt jedes Projekt in dasselbe Framework zu zwingen. Häufige Optionen sind Django und Flask für Webanwendungen, FastAPI für typisierte APIs und Celery für Hintergrundaufgaben. NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch und Jupyter unterstützen datenintensive und forschungsorientierte Lösungen. CPython bleibt die Standardimplementierung, während das Paketmanagement mit Tools wie pip, Poetry oder uv erfolgt.
Typische Ergebnisse
Python-Projekte erfordern oft mehr als Anwendungscode. Erfahrene Fachleute können Verantwortung übernehmen für:
- REST- und GraphQL-APIs mit Authentifizierung, Validierung und Dokumentation
- Datenpipelines, die Informationen zuverlässig bereinigen, transformieren und laden
- Machine-Learning-Workflows von der Erprobung bis zum produktiven Betrieb
- Automatisierung von Browsern, Dateien und Geschäftsprozessen
- Test-Suites, Deployment-Workflows und Observability für wartbare Systeme
Wann Unternehmen Unterstützung holen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team ein Python-Produkt schnell ausliefern, eine ältere Codebasis modernisieren oder eine spezialisierte Datenaufgabe abdecken muss. Sie kann auch helfen, wenn Prototypen zu sicheren, getesteten Diensten werden sollen oder ein Unternehmen eine klare Architektur benötigt, bevor es das Team vergrößert. In Bremen kann Python-Arbeit Logistik, Fertigung, maritime Abläufe, Forschung und digitale Dienste unterstützen – in einer Zusammenarbeit, die remote, vor Ort oder hybrid organisiert wird.
Fähigkeiten rund um Python
Starke Python-Fachleute verstehen die Systeme rund um die Sprache. Achten Sie auf Erfahrung mit SQL und Datenbanken, Linux, Git, Containern, Cloud-Infrastruktur und Continuous Integration. Je nach Aufgabe sind auch Kenntnisse in React oder einem anderen Frontend-Stack, Message Queues, Kubernetes, datenschutzbewusstem Umgang mit Daten und Model Monitoring hilfreich. Klare Schnittstellen und reproduzierbare Umgebungen sind ebenso wichtig wie elegante Syntax.
Qualitätsmerkmale
Ein fähiger Spezialist erklärt Abwägungen, hält Abhängigkeiten unter Kontrolle und macht Fehlerzustände sichtbar. Er schreibt gezielte Tests, analysiert langsame Pfade und entwickelt Schnittstellen, die andere Teams nutzen können. Bei Daten- oder Machine-Learning-Arbeiten dokumentiert er Datenquellen, Annahmen und Bewertungsmethoden. Prüfen Sie bei der Auswahl eine vergleichbare Umsetzung, besprechen Sie ein kleines technisches Szenario und achten Sie darauf, wie der Fachmann Risiken, Umfang und Verantwortung kommuniziert.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Python? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Python wird für Webdienste, Automatisierung, Datenanalyse, Machine Learning, wissenschaftliche Berechnungen und Integrationsaufgaben eingesetzt. Die Bibliotheken ermöglichen es Teams, von einem frühen Prototyp zu einem getesteten Produktivdienst zu gelangen, ohne die Sprache zu wechseln.
Python wird häufig wegen seines gut lesbaren Codes, der schnellen Umsetzung und seines starken Daten- und Machine-Learning-Ökosystems gewählt. JavaScript ist zentral für Browseranwendungen, Java eignet sich für viele große Unternehmensumgebungen und Go kann für schlanke, hochgradig nebenläufige Dienste attraktiv sein. Die beste Wahl hängt von den Anforderungen an die Laufzeit, den Fähigkeiten des Teams und den bestehenden Systemen ab.
Ein starker Python-Experte arbeitet möglicherweise auch mit SQL, Docker, Linux, Git, Cloud-Diensten und CI/CD-Pipelines. Für Datenaufgaben sind pandas, NumPy und Machine-Learning-Frameworks relevant; bei Webprojekten sind API-Design, Authentifizierung und Datenbankmodellierung wichtig.
Die erforderliche Python-Erfahrung hängt vom Risiko und Umfang ab, nicht nur von der Größe der Codebasis. Eine einfache Automatisierungsaufgabe kann fokussierte Scripting-Kenntnisse erfordern, während eine kundenorientierte Plattform oder ein Machine-Learning-Dienst Erfahrung in Architektur, Tests, Sicherheit und Produktivbetrieb verlangt.
Ja. Python-Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Repositories, Umgebungen, Dokumentation und Review-Prozesse gut organisiert sind. Teams in Bremen können Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort verbinden, wenn Domänenwissen, Hardware oder der enge Kontakt zu Stakeholdern das sinnvoll machen.
Python-Teams entscheiden sich häufig für Django, wenn sie ein integriertes Webframework mit einem objektrelationalen Mapper, Administrationsfunktionen und etablierten Konventionen benötigen. FastAPI eignet sich gut für fokussierte, typisierte APIs und asynchrone Dienste. Die Entscheidung sollte sich an der Produktstruktur, der Vertrautheit des Teams und den betrieblichen Anforderungen orientieren.
Fragen Sie, wie der Python-Fachmann Code testet, Abhängigkeiten verwaltet, Fehler behandelt und die Leistung misst. Eine sinnvolle Prüfung sollte außerdem Dokumentation, Sicherheit, Deployment und Wartbarkeit abdecken, statt sich nur darauf zu konzentrieren, ob ein Prototyp läuft.
Ein Python-Spezialist, der mit Bremer Unternehmen arbeitet, kann auf Anforderungen aus Logistik, Fertigung, dem maritimen Bereich, der Forschung oder digitalen Diensten treffen. Klare Kommunikation auf Englisch kann für manche Teams ausreichen, während Deutsch bei lokalen Stakeholdern, Workshops und Geschäftsdokumentation hilfreich sein kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 603 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 72% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (95%) und Russisch (37%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Energie (37%) und Automotive (32%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Produktentwicklung (68%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (58%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
