Python Experten in Bremen
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die mit Python, Django, FastAPI, pandas und Async-Tools APIs, Datenpipelines, Automatisierungsskripte und Backend-Services bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Bremen kennen, die kürzlich Python eingesetzt haben
Danny-Michael Busch
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur bei Just Add AI GmbH
- Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
- Recommendation Engine
- Dynamic Pricing
Kersten Scholz
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 Visnevskis
Letzte Position:
Mentor bei EdSyl
- Ich habe Teilnehmende durch strukturierte Lernpfade und praxisnahe Projekte begleitet.
- Ich habe Feedback und Unterstützung zur KI-Integration und zu Best Practices im Produktmanagement gegeben.
Dimitri Simon
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 Rashrash
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 Panayotov
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 Venkatesh
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.
Hannes Duve
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 Schwarz
Letzte Position:
Gesellschafter-Geschäftsführer bei rencolab GmbH
- Erarbeitung der Produktvision und des Customer Relationship Managements
- Entwicklung Backend und Simulationskern
Masoud Besht
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
Saad Abdullah
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 Andghuladze
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.
Krishnanjan Pramanik
Letzte Position:
Postdoktorand bei Universität Bremen
- Durchführung quantenmechanischer Berechnungen im Rahmen der Dichtefunktionaltheorie (DFT)
- Durchführung von Molekulardynamik mit maschinell gelernten Kraftfeldern
- Teilnahme am Schwerpunktprogramm (SPP2315) der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)
- DFT-Berechnungen an einer großen Anzahl kristalliner Phasen und Vorhersage ihrer Bildungswahrscheinlichkeit in Experimenten
- Identifizierung und Synthese von zwei entwickelten künstlichen Mineralien (EnAM) zur Rückgewinnung von Tantal und Kobalt aus Fayalit-Schlacken
- Arbeit an Molekulardynamik in Kombination mit maschinellem Lernen und erweiterten Sampling-Techniken zur Untersuchung von Kristallkeimbildung und Wachstumsmechanismen aus der Schmelze
- enge Zusammenarbeit mit experimentellen Partnern
Juri Skuratovski
Letzte Position:
Softwareentwicklung bei Bankingumfeld
- Erweiterung einer bestehenden Anwendung mit neuen Anforderungen des Kunden.
- AlmaLinux, Ubuntu; C, gcc; Oracle;
- Socket/TCP-Kommunikation.
- CLion, Eclipse
- Git
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 30 Aug 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.
Durchschnittssätze 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Python abdeckt
Python ist eine Programmiersprache für Backend-Services, Automatisierung, Datenverarbeitung, Tests und Skripte. Unternehmen nutzen sie, um Systeme zu verbinden, Dateien zu verarbeiten, APIs bereitzustellen und interne Tools zu bauen, die sich schnell ändern müssen. Sie ist auch in Analytics, Machine Learning und Workflow-Orchestrierung weit verbreitet.
Typische Projekte
- Web-APIs und Service-Layer mit Django, Flask oder FastAPI
- Datenpipelines, ETL-Jobs und Reporting-Skripte
- Automatisierung für Betrieb, QA und Geschäftsprozesse
- Integrationen mit Datenbanken, Queues und APIs von Drittanbietern
Diese Projekte brauchen oft klare Struktur, gute Fehlerbehandlung und Code, den andere Spezialisten warten können.
Ökosystem und Tools
Python-Arbeit berührt meist pip, virtuelle Umgebungen, Poetry, pytest und Typprüfung mit mypy oder ähnlichen Tools. Je nach System arbeiten Spezialisten auch mit NumPy, pandas, Celery, SQLAlchemy oder Cloud-Services. Gute Fachleute wählen Tools, die zur Aufgabe passen, statt überall denselben Stack zu erzwingen.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen oft freiberufliche Python Experten, wenn ein Backend aufgeräumt werden muss, aus einem Prototypen etwas produktionsreifes werden soll oder bestehender Code schwer zu testen ist. Das kommt auch vor, wenn interne Teams Unterstützung bei Datenverarbeitung, Task-Queues oder API-Design brauchen. In Bremen kann die Zusammenarbeit vor Ort bei sensiblen Systemen wichtig sein, aber Remote-Arbeit ist bei den meisten Python-Projekten üblich.
Was starke Spezialisten tun
Ein starker Python Spezialist schreibt Code, der leicht zu lesen, leicht zu testen und sicher zu ändern ist. Er weiß, wie man mit Packaging, Abhängigkeiten, Logging und Deployment-Fragen umgeht. Außerdem versteht er, wie man Legacy-Code prüft, technisches Risiko senkt und Systeme ohne Verwirrung übergibt.
Zusammenarbeit in Bremen
Python Experten in Bremen unterstützen oft Unternehmen aus Logistik, Maritimer Software, Industrie und Dienstleistungen. Das bedeutet meist die Zusammenarbeit mit deutschsprachigen Stakeholdern, während Code, Dokumentation und Issue-Tracking auf Englisch bleiben. Klare Kommunikation ist genauso wichtig wie Framework-Wissen, wenn sich die Arbeit über Teams und Systeme hinwegzieht.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Python? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Python wird für Backend-Services, Automatisierung, Datenverarbeitung, Tests und Integrationen genutzt. Viele Teams setzen es auch für interne Tools, geplante Jobs und Skripte ein, die Daten verschieben oder umwandeln. Es passt gut, wenn ein Projekt schnelle Umsetzung und ein breites Ökosystem braucht.
Python wird oft wegen der schnelleren Entwicklung, des gut lesbaren Codes und des sehr breiten Bibliotheks-Ökosystems gewählt. Im Vergleich zu JavaScript ist es meist stärker bei Backend-Logik und Datenarbeit; im Vergleich zu Java oder Go setzt es oft eher auf Flexibilität und Entwicklergeschwindigkeit. Die beste Wahl hängt trotzdem vom System, dem Team und den Laufzeitanforderungen ab.
Ein starker Python Spezialist kennt oft SQL, REST-APIs, Git, Tests und grundlegendes Deployment. Je nach Projekt sind Erfahrung mit Docker, Cloud-Services, Queues und Datentools wie pandas oder NumPy wertvoll. Für Web-Arbeit sind Django, Flask oder FastAPI üblich.
Ein einfaches Skript oder eine kleine API kann von einem fokussierten Python Spezialisten mit soliden Grundlagen umgesetzt werden. Produktionssysteme brauchen meist mehr: Testdisziplin, Abhängigkeitsverwaltung, Logging und Bewusstsein für Deployment. Wenn die Codebasis älter oder geschäftskritisch ist, sollte man jemanden wählen, der schon Live-Systeme betreut hat.
Die meiste Python-Arbeit kann remote erledigt werden, weil Code, Tests und Reviews in gemeinsamen Tools leben. Vor-Ort-Zeit in Bremen kann helfen, wenn ein Projekt sensible Daten, enge Workshops mit Stakeholdern oder lokalen Systemzugriff umfasst. Viele Unternehmen nutzen ein gemischtes Setup.
Achten Sie auf klaren Code, starke Tests und eine einfache Erklärung von Abwägungen. Ein guter Python Experte kann beschreiben, wie er mit Abhängigkeiten, Fehlern, Packaging und Wartung umgeht. Praktische Beispiele aus ähnlichen Systemen zählen mehr als allgemeine Behauptungen.
Ja, Python ist eine starke Wahl für APIs und Backend-Services, besonders wenn Teams eine klare Struktur und schnelle Iteration wollen. Frameworks wie Django, Flask und FastAPI decken unterschiedliche Bedürfnisse ab, von vollständigen Webanwendungen bis zu schlanken Services. Die richtige Wahl hängt von den Performance-Zielen und davon ab, wie viel eingebaute Struktur Sie möchten.
Ein Python Freelancer sollte nach der aktuellen Codebasis, dem Ziel für das Deployment, den Datenquellen und der erwarteten Last fragen. Es hilft auch, Teststandards, Paketverwaltung und die Frage zu klären, wer die finalen Entscheidungen trifft. So lassen sich Überraschungen vermeiden, sobald die Umsetzung startet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Bremen, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 604 € 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) (53%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
