Python-Experten in Dresden
für Daten, Automatisierung und Websysteme – in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Django- und FastAPI-Dienste entwickeln, komplexe Workflows automatisieren und Daten in zuverlässige Produkte verwandeln. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften und verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Python-Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Dresden kennen, die kürzlich Python-Experten eingesetzt haben
Khaled M.
Letzte Position:
Leitender Cloud Solutions Architect II bei Schrödinger GmbH
- Die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Kunden verstehen und in System- bzw. technische Anforderungen übersetzen
- Schrödingers Anwendungen auf Cloud-Systemen entwerfen und implementieren sowie Erfahrung darin haben, das Senior Management und erfahrene technische Mitarbeiter von den Vorteilen ihres Weges mit Schrödinger in der Cloud zu überzeugen
- Außergewöhnliches technisches Design und fachliche Führung bieten, insbesondere bei AWS-, GCP- und K8s-Architektur-Reviews, Leistung, Hochverfügbarkeit, Kosten und Sicherheit
- Tiefes Verständnis der Well-Architected-Prinzipien und aller Best Practices zum Aufbau sicherer und leistungsfähiger Schrödinger-Anwendungen auf den Cloud-Plattformen
- Technische Workshops leiten und Kunden bei architektonischen und strategischen IT-Entscheidungen beraten
- Den Erfolg beim Entwerfen, Erstellen und Migrieren von Anwendungen, Software und Services auf den Cloud-Plattformen sicherstellen
- Kunden über Best Practices aufklären, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen für eine erfolgreiche Bereitstellung in der Cloud ausgelegt sind
- Mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um Qualität und Kundenerfolg sicherzustellen
- Tickets, Aufgaben und Zeitpläne von Projekten definieren
- Mit Account Managern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Projekte gemäß dem definierten Plan und Zeitrahmen umgesetzt werden
- Den Fortschritt der Projekte überwachen, Risiken und Probleme identifizieren und proaktiv Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen
- Cloud-Architektenteams leiten und inspirieren, Orientierung geben und wichtige Entscheidungen treffen
- Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern
- Mit Schrödingers Managern zusammenarbeiten, um Deployment, Support und Konfiguration von Schrödingers Anwendungen zu verbessern
- Wöchentliche Stand-ups leiten und Prioritäten festlegen
Dirk Markus M.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Software-Beratungingenieur
Technisches Audit für wissenschaftliche Software.
Samir E.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand bei TU Dresden
- Unterstützung der Forschung in der Kontinuumsmechanik mit Schwerpunkt auf Finite-Elemente-Modellierung, Materialverhalten, Verschleißmechanik und gekoppelten PDE-Formulierungen.
- Entwicklung und Validierung numerischer Simulationen, Durchführung von Datenverarbeitung und Analyse sowie Beitrag zu technischen Publikationen.
- Unterstützung bei Automatisierungsskripten, der Erstellung von Abbildungen und Dokumentationen sowie der täglichen Projektkoordination, um einen reibungslosen Forschungsfortschritt sicherzustellen.
- Die Implementierung von Algorithmen erfolgt in Fortran und Python.
Katharina S.
Letzte Position:
Virtuelles Färben bei Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
Nikhil G.
Letzte Position:
Mitgründer / Lösungsarchitekt bei Lima Care GmbH
- Entwicklung eines umfassenden Geschäftskonzepts für ein medizinisches Sturzerkennungsgerät basierend auf einem in Deutschland eingetragenen Verfahrenspatent
- Identifizierung und Erfassung von Anwendungsfällen für den Einsatz von medizinischen Geräten in Wohngebäuden sowie in Einrichtungen von Gesundheitsdienstleistern
- Erweiterung des Produktumfangs auf Industriestandards wie HL7/FHIR sowie Entwicklung eines Produktdesigns basierend auf modernen Kommunikationsprotokollen für IIOT
- Förderung der Offshoring-Aktivitäten, Definition von SLA- und Scope-of-Work-Dokumenten für Entwicklungsteams nach Auswahl verschiedener Anbieter
- Identifizierung und Auswahl von Hardwarekomponenten (Terrabee, E-Con Systems) für LIDAR-/TDOA-Funktionen
- Definition integrierter KI-Funktionen und LLM-Modelle für Patientensturzerkennung sowie KI-basierte Audio-Trigger
- Begleitung der Implementierung von Algorithmen für Objekterkennung, Sturzerkennung und Identifizierung von Fehlalarmen
Srividhya S.
Letzte Position:
PhD Student bei KatherLab EKFZ for digital health TU Dresden
- Hauptforschung:
- Entwicklung eines kompakten (<700 Mio. Parameter) generativen Vision-Language-Modells für Whole Slide Images (WSI) durch Optimierung der Bild-Tokenisierung.
- Aufbau eines verbesserten Bewertungsrahmens, einschließlich eines kuratierten Frage-Antwort-Datensatzes und der Auswahl geeigneter Metriken.
- Vorbereitung für die Einreichung.
- Zusammenarbeit:
- Forschung zur Entdeckung digitaler Biomarker in der computergestützten Pathologie (CPath) mit KI-Methoden.
- Zusammenarbeit an Projekten mit internationalen Partnern, darunter das Francis Crick Institute (Vorhersage molekularer Biomarker beim Clear-Cell-Renalkarzinom), HeCOG Griechenland (Identifikation des Lynch-Syndroms beim Kolonkarzinom und multimodale Überlebensvorhersage beim Prostataadenokarzinom) sowie das National Cancer Center Hospital Japan (HIBIRD).
- Die Arbeit mit dem Francis Crick Institute wird derzeit für die Einreichung vorbereitet. Die gemeinsame Arbeit in Japan wurde bereits veröffentlicht, und die HeCOG-Projekte laufen noch.
- Konsortium:
- Steuerung der Zusammenarbeit zwischen den Institutionen und der Ziele als KatherLab-Vertreter für das LiSYM-Konsortium.
- Lehre:
- Zwei Jahre lang Online-Workshop-Sessions beim Clinicum Digitale durchgeführt und dabei Ärztinnen und Ärzte sowie Medizinstudierende in den Grundlagen von KI und Python geschult.
- Einen Workshop zu multimodalen Foundation Models bei der AI in Cancer Research Summer School in Korfu geleitet, organisiert im Rahmen von ESAC.
- Einen Vortrag über Vision-Language-Modelle bei der AI in Medicine Summer School gehalten, einer gemeinsamen Veranstaltung von EKFZ, GENIAL, dem TransformLiver Consortium und ESAC.
Michael K.
Letzte Position:
Atruvia AG
- Weiterentwicklung von Framework-Komponenten und -Services im Umfeld der Enterprise Gesamtbanksteuerung Plattform (EGP-Framework), einer Sammlung querschnittlicher Bibliotheken und Services für alle Bounded Context Scopes der Plattform.
- Durchführung der Migration von Java 17 auf Java 21 sowie Spring Boot 3.2 auf 3.4 in etwa 80 Library- und Service-Repositories (Anpassung von Maven-POMs, Dockerfiles, Jenkins-Pipelines, Sourcecode-Migration, Testevolution).
- Entwicklung von Unit- und Integrationstests mit JUnit und JGiven.
- Durchführung und Analyse von Performance-Messungen mit Dynatrace.
- Weiterentwicklung mehrstufiger CI/CD-Pipelines (Unit-Tests, Security-Analysen, Docker-Build, Harbor-Deployment, ...).
- Eingesetzter Tech-Stack: Java (90 %), Python (10 %), Spring Boot, JPA/Hibernate, JGiven, OpenAPI, Camunda 7, Podman, OpenShift/Kubernetes, Oracle DB, SonarQube, Dynatrace, Jenkins, Harbor, Bitbucket, Jira, Confluence.
Dietrich C.
Letzte Position:
Linux-Systemingenieur bei Eigene Projekte und Weiterbildung
- Kompetenzen: ACLs, Android, Ansible, Apache, Backup, Bash, BindFS, Modern C++, CFEngine, ClusterSSH, CSS, CUPS, Debian, DHCP, DNS, dovecot, exim4, Firewall, FUSE, GIMP, Git, gnupg, HTML, IMAP, IPv4, Kerberos, LDAP, LineageOS, Linux, Mercurial, NAT, Netzwerk, NFSv4, OpenPGP, OpenSSH, OpenSSL, OpenVPN, PHP, pxelinux, Python, RAID, Responsives Webdesign, Routing, Shorewall, SMTP, SSHFS, SSL/TLS, systemd, TFTP, USV, VPN, X11, XMPP
Pierre J.
Letzte Position:
Postdoktorand bei Biomedizinisch-Genomik-Gruppe von Anna Poetsch, Dresden
- Bewertete mehrere LLMs für genomische Vorhersageaufgaben und stellte eine gründliche Evaluation über verschiedene Architekturen und Datensätze sicher.
- Erweiterte und optimierte die LLM-Architektur im Labor, verbesserte die Interpretierbarkeit und erweiterte ihre Einsatzmöglichkeiten.
- Identifizierte sequenzielle und epigenetische Faktoren, die der Stabilität des menschlichen Genoms zugrunde liegen, und ermöglichte so tiefere Einblicke in ihre jeweiligen Rollen in der Genomforschung.
- Betreute und konzipierte Projekte für mehrere Masterstudierende und Praktikanten, was zu sehr guten Bewertungen in den Abschlussberichten und zur Entwicklung laborweiter Pipelines führte.
Reinhard D.
Letzte Position:
Weiterbildung Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning bei Weiterbildung
- Weiterbildung in Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning
- Technisches Betriebssystem: Windows
- Entwicklungsumgebungen: JetBrains PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder
- Programmiersprachen: Python 3.10
- Weitere Technologien: Anaconda, Keras 2.10, NumPy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, TensorFlow 2.10, PyTorch
Rohan K.
Letzte Position:
Persönliches Projekt bei Strategic Initiative | Corporate Health and Wellness
- Initiierte und leitete eine abteilungsübergreifende Innovationsinitiative zur Bewertung skalierbarer digitaler Wellness-Lösungen für Unternehmensumgebungen und wandte dabei strategische Produktplanung sowie Methoden der Nutzerforschung an.
- Entwickelte durch Analysen ein nachhaltiges Geschäftsmodell und trug zur Rollout-Strategie bei.
Artur R.
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur bei Infineon Technologies AG
- Java- und Groovy-Entwicklung
- Administration von Docker Compose (inkl. Installation, Konfiguration und Wartung)
- Linux-Systeme wie Debian
- Git, Jenkins, Artifactory, SonarQube, SVN
- Administration von Atlassian-Produkten wie Bitbucket, Jira, Crucible, Fisheye
- Monitoring-Tools wie Elasticsearch, Prometheus
- Praktische Erfahrung mit DevOps-Tools wie Puppet, Maven
- Skripting in Python, Perl, Shell und PowerShell
- Entwicklung von Helm-Chart-Skripten
- End-to-End-Entwicklung eines neuen Frameworks in Python und Groovy inklusive Jenkins- und GitLab-CI/CD-Pipelines
- Entwicklung von GitLab-Runner-CI/CD
- OpenShift-Kubernetes-Administration und -Entwicklung
Abdelrahman A.
Letzte Position:
Praktikum im Bereich Software Entwicklung bei Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme
- Programmierung in Python zur Entwicklung von Backend-Lösungen und Datenverarbeitungsaufgaben.
- Entwicklung von Benutzeroberflächen mit React.js zur Erstellung intuitiver und benutzerfreundlicher Anwendungen.
- Konzeption und Implementierung eines Dokumentenmanagement-Systems, um die Zugänglichkeit, Nachverfolgbarkeit und Aktualisierung technischer Dokumentationen zu verbessern.
Tim R.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Novo Nordisk
- Optimierung umfangreicher Produktionsprozesse für Millionen von Patienten bei Europas wertvollstem Unternehmen
Nikhil B.
Letzte Position:
Masterand bei Infineon Technologies
- Entwicklung einer virtuellen Belichtungsmatrix mithilfe künstlicher Intelligenz für Lithographieprozesse in der Halbleiterfertigung
- Maschinelles Lernen (KNIME, Python)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Python-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 5,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Biotechnologie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
78% (Deutschland: 69%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
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 Dresden 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-Experten:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Dresden, die Python-Experten 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 Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (70%)
- Bildung (55%)
- Biotechnologie (25%)
- Energie (25%)
- Gesundheitswesen (25%)
- Fertigung (25%)
- Professionelle Dienstleistungen (25%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (20%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Python in der Praxis
Python ist eine universell einsetzbare Programmiersprache zur Entwicklung von Webdiensten, Automatisierungstools, Datenpipelines, wissenschaftlichen Anwendungen und Machine-Learning-Produkten. Die gut lesbare Syntax ermöglicht eine schnelle Umsetzung, während eine umfangreiche Standardbibliothek und ein ausgereiftes Paket-Ökosystem Teams dabei helfen, Produktivsysteme zu warten.
Frameworks und Tools
Python-Projekte nutzen häufig Django oder Flask für Webanwendungen und FastAPI für moderne APIs. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, Celery, SQLAlchemy und Pydantic. Zu einer zuverlässigen Umsetzung gehören Git, Tests mit pytest, Abhängigkeitsmanagement, Container und kontinuierliche Integration.
Wo Unternehmen Python einsetzen
Python eignet sich in vielen Branchen sowohl für die Produktentwicklung als auch für interne Abläufe. In Dresden können Unternehmen aus den Bereichen Fertigung, Forschung, Mobilität und Software Python für vernetzte Dienste, Labor-Workflows, Prognosen und Prozessautomatisierung einsetzen.
- APIs und Backend-Dienste entwickeln
- Datenverarbeitungs- und Reporting-Pipelines erstellen
- Wiederkehrende Geschäftsabläufe automatisieren
- Machine-Learning- und wissenschaftliche Anwendungen entwickeln
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche Python-Spezialisten ins Team, wenn ein neuer Dienst eine zuverlässige Grundlage benötigt, ein Daten-Workflow Entscheidungen verlangsamt oder eine bestehende Codebasis gezielt verbessert werden muss. Externe Expertise kann außerdem die Migration von Skripten zu getesteten Diensten unterstützen, Python mit Cloud-Infrastruktur verbinden oder eine Lücke in der Umsetzung schließen, während ein internes Team wächst.
Fähigkeiten über Python hinaus
Starke Fachkräfte verstehen auch das System rund um die Sprache. Sie können Schnittstellen entwerfen, Daten modellieren, aussagekräftige Tests schreiben und Dienste mit Datenbanken, Message Queues und Cloud-Umgebungen betreiben. Je nach Projekt sind angrenzende Kenntnisse in JavaScript oder TypeScript, SQL, Docker, Kubernetes, Linux und Observability hilfreich.
Einen starken Spezialisten auswählen
Achten Sie auf klare Beispiele für Produktivsysteme, nicht nur auf Notebooks oder kurze Skripte. Ein kompetenter Profi erklärt die Abwägungen bei Performance, Sicherheit, Wartbarkeit und Bereitstellung und setzt diese Entscheidungen anschließend in lesbaren Code und nützliche Dokumentation um. Für Teams in Dresden sollten Sie frühzeitig die Zusammenarbeit remote oder vor Ort, die Arbeitszeiten und die Sprache für technische Entscheidungen vereinbaren.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Python-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Python wird für Web-Backends, APIs, Automatisierung, Datenanalyse, wissenschaftliches Rechnen und Machine Learning eingesetzt. Die Sprache eignet sich auch für interne Tools und Integrationsaufgaben, da Spezialisten damit schnell Dienste verbinden und Informationen verarbeiten können.
Python wird häufig wegen seines gut lesbaren Codes, der umfassenden Daten-Tools und der schnellen Entwicklung gewählt. JavaScript oder TypeScript kann für browserlastige Anwendungen besser geeignet sein, während Java zu Teams passen kann, die ein stark typisiertes Enterprise-Ökosystem und etablierte JVM-Abläufe benötigen.
Ein starker Python-Spezialist arbeitet möglicherweise auch mit SQL, REST- und ereignisgesteuerten Schnittstellen, Docker, Linux, Cloud-Diensten und automatisierten Tests. Bei Datenprojekten können Erfahrungen mit pandas, NumPy oder Machine-Learning-Bibliotheken wichtig sein; Webprojekte erfordern möglicherweise Django, FastAPI oder die Zusammenarbeit mit dem Frontend.
Das passende Niveau hängt vom Risiko und Umfang des Systems ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Eine kleine Automatisierungsaufgabe kann solide Skript- und Testkenntnisse erfordern, während eine kundenorientierte API oder ein Machine-Learning-Dienst Erfahrung in Produktivdesign, Bereitstellung und Monitoring voraussetzt.
Python-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn das Team über klare Repositories, Dokumentation, Review-Prozesse und Zugriffskontrollen verfügt. Dresdner Unternehmen sollten Meeting-Routinen, Erwartungen an die Zusammenarbeit vor Ort und die Sprache für Anforderungen und technische Diskussionen festlegen.
Ein Python-Spezialist empfiehlt möglicherweise Django, wenn ein Projekt ein integriertes Web-Framework mit Authentifizierung, Administration und Datenbankunterstützung benötigt. FastAPI ist häufig attraktiv für fokussierte APIs, typisierte Schnittstellen und asynchrone Dienste, aber die richtige Wahl hängt von den bestehenden Systemen und den Fähigkeiten des Teams ab.
Fragen Sie, wie der Spezialist mit Tests, der Aktualisierung von Abhängigkeiten, Sicherheit, Observability und der Behandlung von Fehlern umgeht. Besprechen Sie ein kleines technisches Thema oder prüfen Sie ein Codebeispiel und achten Sie auf klare Strukturen, nützliche Tests, sinnvolle Dokumentation und Erklärungen zu Abwägungen statt nur auf besonders cleveren Code.
Ein Python-Freelancer sollte die Laufzeitumgebung, das Framework, den Bereitstellungsprozess, die Datenquellen, die Teststandards und die Zuständigkeit für den bestehenden Code klären. Außerdem ist es hilfreich, die erwarteten Ergebnisse, den Zugang zu Stakeholdern und die Frage zu bestätigen, ob es um ein Skript, einen gewarteten Dienst oder ein reguliertes Produktivsystem geht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 85 €, was einem Tagessatz von etwa 680 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (95%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Bildung (55%) und Biotechnologie (25%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Produktentwicklung (70%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
