Python Experten in Frankfurt
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Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Python eingesetzt haben
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Ali Aminian
Letzte Position:
Platform Engineer & Software Architekt bei Yatta GmbH
- Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
- Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
- Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
- Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
- NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
- CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
- Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
- Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
- Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
- Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
- Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
- Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.
Kevin Fischer
Letzte Position:
DevOps- und Platform-Engineer bei DB Systel GmbH
- Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
- Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
- Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
- Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
- Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform
Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam
Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement
Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)
Justina Kmiecik
Letzte Position:
Freiberufliche Beraterin für Change & Data Transformation bei Freelance Fast Data Consulting
Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute
- Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
- Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.
Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025
- Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
- Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
- Analyse und Validierung von Datenmodellen
- Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
- Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
- Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads
Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute
- Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
- Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
- Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
- Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
- Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.
Prasad Tilloo
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA
- Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
- Entwarf die Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
- Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
- Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
- Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
- Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Khaled Teilab
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
Torsten Feix
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform einschließlich Prozessen und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und der frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Einsatz von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.
Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power BI-Plattform des Kunden.
Untersuchung von Prozessen und Data Governance.
Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und der Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI
Datenanalyse
KPI-Definition und Reporting
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement
Maxime Djongoue
Letzte Position:
Lead Product Manager E-Invoicing & KI bei fino data services GmbH
- Verantwortung für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Produktentwicklung von GetMyInvoices 2.0 und der Unterkomponente InvoiceRails
- Eigenständige Arbeit an allen Aspekten des Projekts, einschließlich Konzeption, Spezifikation in Tickets und Koordination der Entwickler
- Erstellung, Verwaltung und Priorisierung von Tickets, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben zeitgerecht und in hoher Qualität abgeschlossen werden
- Durchführung und/oder Koordination von Tests und Sicherstellung der ordnungsgemäßen Implementierung der entwickelten Features und Funktionen
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, um technische Anforderungen zu klären und sicherzustellen, dass die Umsetzungen den Spezifikationen entsprechen
- Regelmäßige Berichterstattung über den Projektfortschritt und Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen, Änderungen und Risiken
- Übernahme der fachlichen Führungsrolle für alle Themen rund um E-Rechnungen und Peppol, insbesondere in Bezug auf die InvoiceRails-Komponente
- Interne Beratung und Wissensweitergabe zu E-Rechnungen und Peppol für andere Teams und Abteilungen
- Verfolgen von Markttrends und neuen Entwicklungen im Bereich E-Rechnungen und Peppol, um die Produktstrategie kontinuierlich anzupassen
- Sicherstellung der langfristigen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produkte an zukünftige technologische und gesetzliche Änderungen im Bereich E-Rechnungen
Matthias Vösgen
Letzte Position:
Freiberuflicher IT-Berater bei Freiberuflicher IT-Berater
Uday Vanaparthy
Letzte Position:
Full Stack JAVA Developer & DevOps Engineer bei Deutsche Börse (DBAG)
Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)
Settlement-Plattform für mehrere Handels- und Clearing-Plattformen — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Settlement-Volumens, zentrales Risikomanagement und Post-Trade-Anonymität.
Technologien: Java 17, Spring Boot 3, Microservices, Spring Data JPA, SonarQube, Fortify (SCST), Mockito, Jenkins, OpenShift, Maven, Podman, GitHub, JIRA, Liquibase, Swagger, AMQP, Apache Camel, Terraform, PostgreSQL, Instana, Graylog.
- CVEs in Drittanbieter-Bibliotheken mit SCA-Tools identifiziert und behoben, um die Sicherheit der Produktionskomponenten zu stärken.
- 90 % Codeabdeckung mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
- Helm-Charts und values.yaml-Konfigurationen für 3 Umgebungen (ACT, SIMU, PROD) erstellt und angepasst, um die Deployment-Flexibilität und -Konsistenz zu erhöhen.
- mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert, um verschlüsselte und zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchzusetzen.
- Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
- Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
- Podman und OpenShift für die Container-Orchestrierung sowie Liquibase für die Datenbankversionierung genutzt.
- Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Performance der Anwendung zu verbessern.
- Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über den DBAG Artifactory Repository Manager verwaltet.
Benjamin Rähmer
Letzte Position:
Technischer Leiter bei maincubes Holding & Service GmbH
- Entwicklung und Umsetzung technischer Richtlinien für elektrische und mechanische Systeme
- Aufbau der Organisation für elektrische Sicherheit als verantwortliche Elektrofachkraft (gVEFK)
- Einführung und Betreuung von DCIM und zugehörigen technischen Softwarelösungen
- Entwicklung technischer Lösungen für Lifecycle-Infrastruktur und Kundenprojekte
Kevin Grundmann
Letzte Position:
KI-Strategie & Governance / Freiberufler bei Al Gambit
- Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
- Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.
Monika Thepale
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Jan Mundo
Letzte Position:
Gründer, Senior-Lösungsarchitekt, Teamleiter, Senior DevOps-Ingenieur bei CreArt IT GmbH
- Hands-on-Lösungsarchitekt
- Digitale Produktentwicklung - SaaS
- Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
- Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Python einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 5,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
56% (Deutschland: 69%)
Doktortitel
12%
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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 in der Praxis
Python wird für Backend-Services, Automatisierung, Datenarbeit, Tests und interne Tools eingesetzt. Es passt zu Teams, die lesbaren Code und eine große Auswahl an Libraries wollen. Starke Experten können von schnellen Skripten zu produktiven Systemen wechseln, ohne den Stack zu ändern.
Übliche Stacks
Typische Arbeit rund um Python umfasst oft:
- Django für vollständige Webanwendungen
- Flask und FastAPI für leichte APIs
- pandas, NumPy und Jupyter für Analysen
- Celery, Redis und PostgreSQL für zuverlässige Services
- pytest, mypy und Ruff für Qualität und Prüfungen
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen suchen meist freiberufliche Python-Spezialisten, wenn ein Produkt schnell live gehen soll, wenn ein Team in Legacy-Code festhängt oder wenn Daten- und Backend-Arbeit ineinandergreifen. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finanzen, Logistik und Enterprise-Systeme, die eine sorgfältige Integration und eine saubere Übergabe brauchen.
Was starke Experten tun
Eine starke Python-Fachkraft schreibt Code, der leicht zu lesen, zu testen und zu warten ist. Sie verstehen Packaging, virtuelle Umgebungen, Abhängigkeitsverwaltung und API-Design. Sie wissen auch, wann Threads, Async-Code oder einfachere synchrone Wege sinnvoll sind.
Lieferbereiche
Python-Spezialisten liefern oft:
- API-Backends und interne Services
- ETL-Jobs und Datenverarbeitungsabläufe
- Automatisierung für Betrieb und Reporting
- Integrationsarbeit mit Cloud-Services und Datenbanken
- Test-Suites und Wartung für bestehende Codebasen
Worauf Sie achten sollten
Achten Sie auf echte Projekterfahrung, nicht nur auf Bibliotheksnamen. Gute Experten können die Abwägungen zwischen Django, Flask und FastAPI erklären und wissen, wie sich CPython in der Produktion verhält. Sie sollten außerdem klar mit Produkt-, Daten- und Infrastrukturteams kommunizieren.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Python anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Python wird oft für Backend-Services, Automatisierung, Datenverarbeitung, Tests und interne Tools eingesetzt. Es kommt auch bei Machine-Learning-Arbeiten vor, aber viele Unternehmen nutzen es zuerst für APIs, Integrationen und Skripte, die manuelle Aufgaben entfernen.
Python wird meist wegen der Lesbarkeit, der schnellen Umsetzung und eines breiten Library-Ökosystems gewählt. JavaScript ist häufiger, wenn dasselbe Team auch die Browser-Schicht betreut, während Java oft für große, stark strukturierte Enterprise-Backends bevorzugt wird. Die beste Wahl hängt von den bestehenden Systemen und den Fähigkeiten des Teams ab.
Eine starke Python-Fachkraft kennt meist Django, Flask oder FastAPI für Webservices. Für Datenarbeit sind pandas, NumPy und Jupyter üblich, während pytest, mypy und Ruff helfen, die Qualität hoch zu halten. Die passende Mischung hängt davon ab, ob das Projekt eine API, ein Datenfluss oder eine Automatisierungsaufgabe ist.
Eine einfache Python-Automatisierungsaufgabe braucht vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten mit sauberer Arbeitsweise. Produktive APIs, Datenplattformen oder Refactorings von Legacy-Code brauchen jemanden, der Tests, Packaging, Observability und Deployment versteht. Je schwieriger die Integration, desto wertvoller wird tiefe Projekterfahrung.
Ja, Python-Arbeit eignet sich oft sehr gut für die remote Zusammenarbeit, weil Code, Tests und Reviews leicht übertragen werden können. Für Projekte in Frankfurt ist remote Arbeit üblich, während Onsite-Termine bei Workshops, Systemzugriff oder sensiblen Gesprächen mit Stakeholdern helfen können. Viele Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Achten Sie auf klare Beispiele für ausgelieferte Systeme, nicht nur auf Tool-Listen. Ein solider Python-Experte kann Code-Struktur, Teststrategie, Datenverarbeitung und die Stabilität eines Services in der Produktion erklären. Gute Kommunikation ist dabei genauso wichtig wie Syntax.
Die besten Python-Spezialisten bringen meist SQL, Git, Linux, API-Design und grundlegendes Cloud-Wissen mit. Für datenlastige Arbeit achten Sie auf Erfahrung mit ETL, Data Warehouses und Workflow-Tools. Für Backend-Arbeit sind Docker, Queues und Caching oft ebenfalls wichtig.
Ja, Python wird oft genutzt, um ältere Skripte zu modernisieren, interne Tools zu stabilisieren und Code zu entwirren, der zu schnell gewachsen ist. Ein starker Freelancer kann die Struktur verbessern, ohne bestehendes Verhalten zu brechen. Das ist besonders nützlich, wenn ein Team sicherere Releases und klarere Zuständigkeiten braucht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 773 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (98%) und Französisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Bank- und Finanzwesen (61%) und Professionelle Dienstleistungen (37%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Produktentwicklung (72%) und Projektmanagement (59%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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