Python-Experten in Dresden
, passend zu Ihnen und mit geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die mit Python Datenplattformen, Automatisierungsdienste und Machine-Learning-Lösungen entwickeln und dabei Tools wie Django, FastAPI, pandas und PyTorch einsetzen. FRATCH findet schnell eine präzise Übereinstimmung aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
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
Matthias V.
Letzte Position:
Senior .NET / Xamarin Lead Developer bei Appsfactory GmbH
- Entwicklung von Backend-Systemen mit ASP.NET und MS SQL sowie Client-Integration über AngularJS.
- Verantwortung für Architektur und Umsetzung plattformübergreifender Apps für iOS, Android und Windows mit Xamarin native & Xamarin.Forms.
- Externer Xamarin-Consultant für Unternehmenspartner.
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
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.
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.
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)
Pablo A.
Letzte Position:
Entwässerungsingenieur & Hochwasserrisikoberater bei Remote
- Erstellung von Hochwasserrisikobewertungen für die Genehmigung von Planungen
- Entwässerungsplanungen mit SuDS in Causeway Flow (SWMM)
- Leitung und Sicherstellung der Einhaltung in Projekten
- Abstimmung mit Stakeholdern
Philipp A.
Letzte Position:
Cloud- und DevOps-Ingenieur Web2.0 + Web bei decentnodes
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
2 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, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 69%)
Doktortitel
38% (Deutschland: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Dresden verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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) (67%)
- Bildung (50%)
- Energie (28%)
- Fertigung (28%)
- Biotechnologie (22%)
- Bank- und Finanzwesen (22%)
- Gesundheitswesen (22%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Python leistet
Python ist eine höhere Programmiersprache, die für Webdienste, Datenverarbeitung, Automatisierung, wissenschaftliche Berechnungen und Machine Learning eingesetzt wird. Die gut lesbare Syntax und die umfangreiche Standardbibliothek helfen Teams dabei, von einer getesteten Idee zu einem wartbaren Produkt zu gelangen. Python lässt sich außerdem gut mit Datenbanken, Cloud-Diensten und bestehenden Unternehmenssystemen verbinden.
Wo Python eingesetzt wird
- Webanwendungen und APIs mit Django, Flask oder FastAPI
- Datenpipelines, Reporting-Workflows und Geschäftsautomatisierung
- Machine Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision
- Wissenschaftliche Modelle, Simulationen und Forschungswerkzeuge
- Testautomatisierung, interne Tools und Integrationsdienste
Python wird in Start-ups, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen eingesetzt. In Dresden können Spezialisten Projekte in den Bereichen Fertigung, Mobilität, Halbleiter, Life Sciences und öffentlicher Sektor unterstützen – unabhängig davon, ob das Team vor Ort, remote oder hybrid arbeitet.
Ökosystem und Tools
Python-Projekte nutzen häufig Django, Flask oder FastAPI für Anwendungsdienste sowie pandas, NumPy und Jupyter für die Arbeit mit Daten. PyTorch und scikit-learn unterstützen Machine Learning, während Celery Hintergrundaufgaben übernimmt und pytest zuverlässige Tests ermöglicht. Gute Fachkräfte arbeiten außerdem mit SQL, Git, Docker, Linux, Cloud-Diensten und CI/CD-Pipelines.
Wann Sie Expertenwissen hinzuziehen sollten
- Ein Prototyp muss zu einem sicheren, wartbaren Dienst werden
- Datenflüsse benötigen Validierung, Orchestrierung und Monitoring
- Ein Team braucht Unterstützung bei der Auswahl von Frameworks oder der Strukturierung einer Codebasis
- Ein bestehendes Python-System benötigt Verbesserungen bei Leistung oder Zuverlässigkeit
Freelance-Expertenwissen ist hilfreich, wenn der Zeitdruck die internen Kapazitäten übersteigt oder ein Projekt spezielle Kenntnisse erfordert. Ein Profi kann die Architektur aufbauen, Entscheidungen dokumentieren und Wissen übertragen, ohne eine unnötige Abhängigkeit zu schaffen.
Was gute Fachkräfte liefern
Ein guter Python-Spezialist beginnt mit klaren Anforderungen und wählt das einfachste geeignete Design. Er trennt Anwendungslogik von Infrastruktur, behandelt Fehler bewusst und schützt sensible Daten. Zu seiner Arbeit gehören gut lesbarer Code, automatisierte Tests, nützliche Dokumentation und eine gute Beobachtbarkeit, die das Diagnostizieren von Problemen in der Produktion erleichtert.
Sie verstehen außerdem die Abwägungen. Python kann ideal für die schnelle Produktentwicklung und datenintensive Dienste sein, während sich eine kompilierte Sprache für bestimmte Latenz- oder Ressourcenanforderungen besser eignet. Gute Spezialisten erklären diese Entscheidungen anhand der tatsächlichen Anforderungen des Systems.
Passung beurteilen
Prüfen Sie abgeschlossene Arbeiten, die dem geplanten System ähneln, statt nur eine Liste von Bibliotheken zu betrachten. Fragen Sie, wie die Fachkraft an Tests, Abhängigkeitsmanagement, Bereitstellung, Sicherheit und Leistung unter realer Auslastung herangeht. Ein praktisches Gespräch über Datenmodelle, API-Grenzen oder die Bewertung von Modellen zeigt oft mehr als eine allgemeine Programmieraufgabe.
Für die Zusammenarbeit mit Dresden sollten Sie das erwartete Verhältnis von Workshops vor Ort und remote erbrachter Arbeit sowie die Arbeitssprache klären. Die richtige Fachkraft kommuniziert Risiken frühzeitig, passt sich bestehenden Engineering-Standards an und hinterlässt dem Team ein System, das es betreiben und erweitern kann.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Python-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Python wird für Webanwendungen, APIs, Automatisierung, Datenpipelines, wissenschaftliche Software und Machine-Learning-Systeme eingesetzt. Auch für interne Tools, Tests und Integrationen zwischen Geschäftssystemen ist Python weit verbreitet.
Python wird häufig wegen seines gut lesbaren Codes, der schnellen Entwicklung und seines starken Ökosystems für Daten und Machine Learning gewählt. JavaScript ist zentral für Browseranwendungen, Java ist in großen Unternehmenssystemen verbreitet und Go kann für schlanke Dienste mit strengen Anforderungen an Leistung oder Bereitstellung attraktiv sein.
Ein kompetenter Python-Spezialist arbeitet möglicherweise auch mit SQL, REST-APIs, Git, Docker, Linux, Cloud-Infrastruktur und CI/CD. Je nach Projekt sind zusätzliche Kenntnisse in Django oder FastAPI, pandas, PyTorch, Message Queues und Datenbankdesign hilfreich.
Das passende Niveau hängt vom Risiko und Umfang des Systems ab, nicht von einer festen Zeitspanne. Eine kleine Automatisierungsaufgabe kann gezielte Python-Entwicklung erfordern, während eine Produktionsplattform oder ein Machine-Learning-Dienst nachgewiesene Kenntnisse in Architektur, Tests, Sicherheit und Betrieb voraussetzt.
Ja. Python-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit mit Versionsverwaltung, Aufgabenverfolgung, Code-Reviews und gemeinsam genutzten Entwicklungsumgebungen. Teams in Dresden sollten Meeting-Routinen, Dokumentationsstandards und klären, ob gelegentliche Workshops vor Ort oder Kommunikation auf Deutsch erforderlich sind.
Python ist möglicherweise nicht die beste erste Wahl für extrem latenzkritische Komponenten, stark eingeschränkte Geräte oder Workloads, bei denen Laufzeit- und Speicherbedarf entscheidend sind. Ein Spezialist sollte diese Einschränkungen prüfen und möglicherweise empfehlen, Python für ausgewählte Dienste mit einer anderen Sprache zu kombinieren.
Achten Sie auf eine klare Struktur, automatisierte Tests, kontrollierte Abhängigkeiten, den sicheren Umgang mit Daten und eine Dokumentation, die eine andere Fachkraft nutzen kann. Bitten Sie den Spezialisten, die Abwägungen anhand eines echten Codebeispiels zu erklären und zu erläutern, wie er das System nach der Veröffentlichung überwachen, bereitstellen und verbessern würde.
Ein guter Python-Profi sollte sich sicher darin bewegen, eine bestehende Codebasis zu lesen, sich auf Stil- und Testpraktiken zu einigen und mit Produkt- oder Datenverantwortlichen zusammenzuarbeiten. Erfahrung mit Packaging, virtuellen Umgebungen, Type Hints und Observability in der Produktion hilft Teams, die Entwicklung planbar zu halten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 669 € 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, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 38% 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 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (94%) und Arabisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (67%), Bildung (50%) und Energie (28%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dresden, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Produktentwicklung (67%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
